MuleSoft でリアルタイムの Azure Data Lake Storage のデータを連携（CData Connect AI 経由）

Dibyendu Datta
Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist
CData Connect AI を使用して MuleSoft Anypoint Platform から Azure Data Lake Storage に接続し、リアルタイムのAzure Data Lake Storage のデータをカスタムレポートやダッシュボードに統合できます。

MuleSoft Anypoint Platform は、API と統合の構築、デプロイ、管理を可能にし、アプリケーションとシステム間のシームレスな接続を実現します。CData Connect AI と組み合わせることで、Azure Data Lake Storage のデータ にアクセスしてビジュアライゼーション、ダッシュボードなどに活用できます。この記事では、CData Connect AI を使用して Azure Data Lake Storage へのリアルタイム接続を作成し、MuleSoft Anypoint Platform からリアルタイムのAzure Data Lake Storage のデータに接続してアクセスする方法を説明します。

前提条件

MuleSoft をCData Connect AI と一緒に設定して使用する前に、まずCData Connect AI アカウントにデータソースを接続する必要があります。詳細については、Connections セクションを参照してください。

また、Settings ページでPersonal Access Token（PAT）を生成する必要があります。認証時にパスワードとして使用するため、必ずコピーして保存してください。

MuleSoft 用に Azure Data Lake Storage への接続を設定

MuleSoft から Azure Data Lake Storage への接続は、CData Connect AI によって実現されます。MuleSoft からAzure Data Lake Storage のデータを操作するには、まず Azure Data Lake Storage 接続を作成し設定します。

  1. Connect AI にログインして「Sources」をクリックし、 Add Connection をクリックします
  2. Add Connection パネルから「Azure Data Lake Storage」を選択します
  3. Azure Data Lake Storage への接続に必要な認証プロパティを入力します。

    Azure Data Lake Storage 接続プロパティの取得・設定方法

    Azure Data Lake Storage Gen2 への接続

    それでは、Gen2 Data Lake Storage アカウントに接続していきましょう。接続するには、以下のプロパティを設定します。

    • Account：ストレージアカウントの名前
    • FileSystem：このアカウントに使用されるファイルシステム名。例えば、Azure Blob コンテナの名前
    • Directory（オプション）：レプリケートされたファイルが保存される場所へのパス。パスが指定されない場合、ファイルはルートディレクトリに保存されます

    Azure Data Lake Storage Gen2への認証

    続いて、認証方法を設定しましょう。CData 製品では、5つの認証方法をサポートしています：アクセスキー（AccessKey）の使用、共有アクセス署名（SAS）の使用、Azure Active Directory OAuth（AzureAD）経由、Azure サービスプリンシパル（AzureServicePrincipal またはAzureServicePrincipalCert）経由、およびManaged Service Identity（AzureMSI）経由です。

    アクセスキー

    アクセスキーを使用して接続するには、まずADLS Gen2ストレージアカウントで利用可能なアクセスキーを取得する必要があります。

    Azure ポータルでの手順は以下のとおりです：

    1. ADLS Gen2ストレージアカウントにアクセスします
    2. 設定でアクセスキーを選択します
    3. 利用可能なアクセスキーの1つの値をAccessKey 接続プロパティにコピーします

    接続の準備ができたら、以下のプロパティを設定してください。

    • AuthScheme：AccessKey
    • AccessKey：先ほどAzure ポータルで取得したアクセスキーの値

    共有アクセス署名（SAS）

    共有アクセス署名を使用して接続するには、まずAzure Storage Explorer ツールを使用して署名を生成する必要があります。

    接続の準備ができたら、以下のプロパティを設定してください。

    • AuthScheme：SAS
    • SharedAccessSignature：先ほど生成した共有アクセス署名の値

    その他の認証方法については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「Azure Data Lake Storage Gen2への認証」セクションをご確認ください。

  4. Save & Test をクリックします
  5. Add Azure Data Lake Storage Connection ページの「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。

Personal Access Token の追加

REST API、OData API、またはVirtual SQL Server 経由でConnect AI に接続する場合、Personal Access Token（PAT）を使用してConnect AI への接続を認証します。アクセス管理の粒度を維持するために、サービスごとに個別のPAT を作成することをお勧めします。

  1. Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして設定ページを開きます。
  2. Settings ページで「Access Tokens」セクションに移動し、 Create PAT をクリックします。
  3. PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
  4. Personal Access Token は作成時にのみ表示されるため、必ずコピーして安全な場所に保存してください。

接続の設定とPAT の生成が完了したら、Mulesoft からAzure Data Lake Storage のデータに接続する準備が整いました。

CData Connect AI への接続

JDBC ドライバーを使用してMulesoft からCData Connect AI への接続を確立するには、以下の手順に従います：

  1. CData Connect AI JDBC ドライバーをダウンロードしてインストールします。
    • CData Connect AI のIntegrations ページを開きます。
    • JDBC を検索して選択します。
    • セットアップファイルをダウンロードして実行します。
    • インストールが完了すると、JAR ファイルはインストールディレクトリ（lib フォルダ内）にあります。
  2. Mulesoft Anypoint Studio にログインするか、デスクトップアプリケーションを起動します。
  3. 新しいMulesoft プロジェクトを作成します。 新しいプロジェクトがプロジェクトフォルダに表示されます。
  4. 右側のMule Palette で、HTTP Listener をMessage Flow エリアにドラッグします。
  5. HTTP Listener をクリックして設定します。
  6. Connector configuration の右側にある+ 記号をクリックします。HTTP Listener 設定ダイアログが表示されます。
  7. HTTP Listener を設定し、データをクエリするためのPort を指定してOK をクリックします。
  8. アクションを実行するためのpath を指定します。HTTP Listener の設定が完了しました。
  9. 右側のMule Palette で、検索バーにdatabase と入力します。
  10. 実行したいデータベース操作をMessage Flow エリアにドラッグします。この例ではSelect を選択します。
  11. Database Config ダイアログのConnection ドロップダウンからGeneric Connection を選択します。
  12. Configure ボタンをクリックしてJDBC ドライバーを設定します。ドロップダウンリストからUse local file を選択します。
  13. JDBC ドライバーのインストールからCData Connect AI JAR ファイルを探し、OK をクリックします。
  14. 以下の情報を入力します：
    • URL: 接続用のURL。例：
       jdbc:connect:Authscheme=Basic;user=username;password=PAT
      注意：password には前提条件セクションで作成したPAT を指定します。
    • Driver class name: ドライバークラス名として次を入力します：
       cdata.jdbc.connect.ConnectDriver
  15. Test Connection をクリックします。
  16. 接続が成功したら、エディターにSQL Query Text を入力します。右側のOutput タブでテーブルメタデータを確認できます。
  17. Mule Palette で、Transform Message をMessage Flow エリアにドラッグします。
  18. Transform Message をクリックして設定します。Output を次のように変更します：
  19. プロジェクトを保存して実行します。コンソールでMulesoft が依存関係の初期化を開始します。
  20. "Message source 'listener' on flow your_project_name successfully started" というメッセージが表示されたら、指定したエンドポイントでデータのクエリを開始できます。
  21. Postman アプリケーションを使用してクエリを実行し、データを確認します（以下に示すとおり）。

クラウドアプリケーションからの Azure Data Lake Storage のデータへのSQL アクセス

これで、MuleSoft Anypoint Platform からリアルタイムのAzure Data Lake Storage のデータへの直接接続が確立されました。Azure Data Lake Storage のデータ をレプリケートすることなく、シームレスなデータフロー、ビジネスプロセスの自動化、API の管理を実現するために、さらに多くの接続を作成できます。

クラウドアプリケーションから Azure Data Lake Storage（およびその他300以上のSaaS、Big Data、NoSQL ソース）へのリアルタイムデータアクセスを実現するには、CData Connect AI をご覧ください。

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