ACL Analytics から Bitbucket のデータに接続
ACL Analytics は Diligent HighBond の一部で、監査、リスク管理、コンプライアンスなどの目的で広く使われる強力なデータ分析ソフトウェアです。大量のデータを検査・分析して、異常やトレンド、潜在的なリスクや不正行為を特定できます。
CData Connect AI は、Bitbucket を含む数百のデータソースをSQL Server 互換エンドポイントとして公開するクラウドサービスです。ACL Analytics からは通常のSQL Server と同じ手順で接続でき、レプリケーション不要でライブのBitbucket のデータを利用できます。
ACL Analytics 用に Bitbucket への接続を設定
ACL Analytics から Bitbucket への接続は CData Connect AI を介して行います。ACL Analytics でBitbucket のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Bitbucket への接続を作成・設定します。
- Connect AI にログインして「Sources」をクリック、次に「 Add Connection」をクリック
- 接続を追加パネルから「Bitbucket」を選択
- Bitbucket に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Bitbucket に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
ほとんどのクエリでは、ワークスペースを設定する必要があります。唯一の例外は、Workspacesテーブルです。このテーブルはこのプロパティの設定を必要とせず、クエリを実行すると、Workspaceの設定に使用できるワークスペーススラッグのリストが提供されます。このテーブルにクエリを実行するには、スキーマを'Information'に設定し、SELECT * FROM Workspacesクエリを実行する必要があります。
Schemaを'Information'に設定すると、一般的な情報が表示されます。Bitbucketに接続するには、以下のパラメータを設定してください。
- Schema: ワークスペースのユーザー、リポジトリ、プロジェクトなどの一般的な情報を表示するには、これを'Information'に設定します。それ以外の場合は、クエリを実行するリポジトリまたはプロジェクトのスキーマに設定します。利用可能なスキーマの完全なセットを取得するには、sys_schemasテーブルにクエリを実行してください。
- Workspace: Workspacesテーブルにクエリを実行する場合を除き、必須です。Workspacesテーブルへのクエリにはこのプロパティは必要ありません。そのクエリはWorkspaceの設定に使用できるワークスペーススラッグのリストのみを返すためです。
Bitbucketでの認証
BitbucketはOAuth認証のみをサポートしています。すべてのOAuthフローからこの認証を有効にするには、カスタムOAuthアプリケーションを作成し、AuthSchemeをOAuthに設定する必要があります。
特定の認証ニーズ（デスクトップアプリケーション、Webアプリケーション、ヘッドレスマシン）に必要な接続プロパティについては、ヘルプドキュメントを必ず確認してください。
カスタムOAuthアプリケーションの作成
Bitbucketアカウントから、以下のステップを実行します。
- 設定（歯車アイコン）に移動し、ワークスペース設定を選択します。
- アプリと機能セクションで、OAuthコンシューマーを選択します。
- コンシューマーを追加をクリックします。
- カスタムアプリケーションの名前と説明を入力します。
- コールバックURLを設定します。
- デスクトップアプリケーションとヘッドレスマシンの場合、http://localhost:33333または任意のポート番号を使用します。ここで設定するURIがCallbackURLプロパティになります。
- Webアプリケーションの場合、信頼できるリダイレクトURLにコールバックURLを設定します。このURLは、ユーザーがアプリケーションにアクセスが許可されたことを確認するトークンを持って戻るWebの場所です。
- クライアント認証情報を使用して認証する予定の場合、これはプライベートコンシューマーですを選択する必要があります。ドライバーでは、AuthSchemeをclientに設定する必要があります。
- OAuthアプリケーションに与える権限を選択します。これにより、読み取りおよび書き込みできるデータが決まります。
- 新しいカスタムアプリケーションを保存するには、保存をクリックします。
- アプリケーションが保存された後、それを選択して設定を表示できます。アプリケーションのKeyとSecretが表示されます。これらを将来の使用のために記録してください。Keyを使用してOAuthClientIdを設定し、Secretを使用してOAuthClientSecretを設定します。
- 「Save & Test」をクリック
-
Bitbucket 接続の追加ページで「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースのアクセス許可を設定します。
Personal Access Token の作成
REST API、OData API、または Virtual SQL Server を介して 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。
- 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。
- 設定ページで「Access Tokens」セクションに移動し、「 Create PAT」をクリックします。
-
PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
- 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。
接続と PAT が設定できたので、ACL Analytics からBitbucket のデータに接続する準備が整いました。
ACL Analytics から Bitbucket に接続
以下のステップでは、ACL Analytics から CData Connect AI に接続して新しい Bitbucket データソースを作成する方法を説明します。CData Connect AI Virtual SQL Server を使用すると、SQL Server への接続をサポートするツールからデータに接続できます。Virtual SQL Server は従来の SQL Server の動作を模倣し、さまざまなクエリオプションをサポートしています。
- Analytics ファイルを開いた状態で、「Import」→「Database and application」を選択します。
- 新しい SQL Server 接続を作成します。
- 接続情報を設定します。
- Server: tds.cdata.com
- Port: 14333
- Auth Scheme: Password
- Username: Connect AI のユーザー名（例: [email protected]）
- Password: 上記 Connect AI ユーザーの PAT
- Database: Bitbucket 接続の名前（例: Bitbucket1）
- 「Test Connection」をクリック
- 「OK」をクリック
- これで ACL Analytics でBitbucket のデータを操作する準備が整いました。
アプリケーションからBitbucket のデータへのリアルタイム接続
ACL Analytics は Connect AI を介して直接ライブBitbucket のデータに接続できるようになり、データを複製することなくBitbucket のデータを分析できます。
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