Amazon SageMaker Canvas から RDS 経由で Cvent のリアルタイムデータを活用

Dibyendu Datta
Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist
CData Connect AI を使って Amazon SageMaker Canvas の Amazon RDS コネクタから Cvent に接続し、Cventのリアルタイムデータでカスタムモデルを構築する方法を解説します。

Amazon SageMaker Canvas は、コードを書かずに予測の生成、データの準備、モデルの構築ができるノーコード機械学習プラットフォームです。CData Connect AI と組み合わせることで、クラウド間でリアルタイムにCvent のデータにアクセスし、カスタム機械学習モデルの構築、顧客離反予測、テキスト生成、チャットボット開発など、さまざまな用途に活用できます。この記事では、RDS コネクタを使用して Amazon SageMaker Canvas から Connect AI に接続し、Cvent のデータを ML モデルのデプロイメントに統合する方法をご紹介します。

CData Connect AI は、Cvent 向けに純粋な SQL インターフェースをクラウド間で提供します。これにより、データをレプリケーションすることなく、Amazon SageMaker Canvas からCvent のデータに簡単に接続できます。Connect AI は Amazon SageMaker Canvas からは SQL Server データベースとまったく同じように見え、フィルタや JOIN などの SQL 操作をCventに直接プッシュする最適化されたデータ処理により、サーバーサイド処理を活用してCvent のデータをすばやく取得します。

Cvent への接続を設定（Amazon SageMaker Canvas 向け）

Amazon SageMaker Canvas から Cvent への接続は、CData Connect AI を介して行います。それでは、Cvent のデータを Amazon SageMaker Canvas から利用できるようにするため、Cvent への接続を作成していきましょう。

  1. Connect AI にログインして「Sources」をクリック、次に「 Add Connection」をクリック
    2. 接続の追加
  2. 接続を追加パネルから「Cvent」を選択
    3. データソースの選択
  3. Cvent に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Cvent への認証を行う前に、ワークスペースとOAuth アプリケーションを作成する必要があります。

    ワークスペースの作成

    ワークスペースを作成するには：

    1. Cvent にサインインし、App Switcher（ページ右上の青いボタン） -> Admin に移動します。
    2. Admin メニューから、Integrations -> REST API に移動します。
    3. Developer Management の新しいタブが立ち上がります。新しいタブでManage API Access をクリックします。
    4. Workspace を作成し、名前を付けます。開発者にアクセスさせたいスコープを選択します。スコープは、開発者がアクセスできるデータドメインを制御します。
      • All を選択すると、開発者は任意のスコープ、およびREST API にこれから追加されるスコープを選択できます。
      • Custom を選択すると、開発者がOAuth アプリで選択できるスコープを、選択したスコープに制限できます。CData 製品によって公開されるすべてのテーブルにアクセスするには、次のスコープを設定する必要があります。
        event/attendees:readevent/attendees:writeevent/contacts:read
        event/contacts:writeevent/custom-fields:readevent/custom-fields:write
        event/events:readevent/events:writeevent/sessions:delete
        event/sessions:readevent/sessions:writeevent/speakers:delete
        event/speakers:readevent/speakers:writebudget/budget-items:read
        budget/budget-items:writeexhibitor/exhibitors:readexhibitor/exhibitors:write
        survey/surveys:readsurvey/surveys:write

    OAuth アプリケーションの作成

    Workspace を設定して招待すると、開発者はサインアップしてカスタムOAuth アプリを作成できます。手順については、ヘルプドキュメントのカスタムOAuth アプリケーションの作成を参照してください。

    Cvent への接続

    OAuth アプリケーションを作成したら、次の接続プロパティを設定してCvent に接続します。

    • InitiateOAuth：GETANDREFRESH。OAuthAccessToken を自動的に取得およびリフレッシュするために使用します。
    • OAuthClientId：OAuth アプリケーションに関連付けられたClient ID。これは、Cvent Developer Portal のApplications page ページにあります。
    • OAuthClientSecret：OAuth アプリケーションに関連付けられたClient secret。これは、Cvent Developer Portal のApplications page ページにあります。
    接続設定（Salesforce の例）
  4. 「Save & Test」をクリック
  5. Cvent 接続の追加ページで「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。 権限の更新

パーソナルアクセストークンを追加

REST API、OData API、または仮想 SQL Server を通じて Connect AI に接続する場合は、パーソナルアクセストークン（PAT）を使用して認証を行います。アクセス管理を細かく制御するため、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. 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。
  3. PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。 新しい PAT の作成
  4. パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されます。必ずコピーして、今後の利用のために安全に保管してください。

接続の設定と PAT の生成が完了したら、Amazon SageMaker Canvas からCvent のデータに接続する準備は完了です。

Amazon SageMaker Canvas から CData Connect AI に接続

CData Connect AI での接続設定が完了したら、RDS コネクタを使用してCvent のデータを Amazon SageMaker Canvas に統合していきましょう。

  1. Amazon SageMaker Canvas でドメインとユーザープロファイルを選択し、「Open Canvas」をクリックします。 SageMaker Canvas アプリケーションを開く
  2. Canvas アプリケーションが開いたら、左側のパネルに移動して「My models」を選択します。 My models を選択
  3. My models 画面で「Create new model」をクリックします。
  4. Create new model ウィンドウでモデル名を入力し、Problem type を選択します。「Create」をクリックします。 新しいモデルの作成
  5. モデルバージョンが作成されたら、Select dataset タブで「Create dataset」をクリックします。 データセットの選択
  6. Create a tabular dataset ウィンドウで「Dataset name」を入力し、「Create」をクリックします。 テーブル形式データセットの作成
  7. 「Data Source」ドロップダウンをクリックして RDS コネクタを検索またはナビゲートし、「 Add Connection」をクリックします。 RDS コネクタの選択
  8. Add a new RDS connection ウィンドウで、以下のプロパティを設定します。

    • Connection Name: 任意の接続名
    • Engine type を sqlserver-web に設定
    • Port を 14333 に設定
    • Address を tds.cdata.com に設定
    • Username を Connect AI ユーザー（例: [email protected]）に設定
    • Password を上記ユーザーの PAT に設定
    • Database name を Cvent 接続名（例: Cvent1）に設定 RDS 接続の作成
  9. 「Create connection」をクリックします。

Cvent を Amazon SageMaker Canvas に統合

RDS で Connect AI への接続が設定できたら、Cvent のデータを Amazon SageMaker Canvas のデータセットに統合していきましょう。

  1. Cvent のデータで作成した RDS のテーブル形式データセットで、検索バーまたは接続リストから Connect AI で設定した Cvent 接続を検索します。 Cvent 接続の検索
  2. Cvent から使用したいテーブルを選択し、右側のキャンバスにドラッグ＆ドロップします。 テーブルの選択
  3. 以下のように、Cvent 接続から任意の数のテーブルを結合してワークフローを作成できます。「Create dataset」をクリックします。 ワークフローとデータセットの作成
  4. データセットが作成されたら、「Select dataset」をクリックしてモデルを構築します。 モデル構築用のデータセット選択 データセットからモデルを構築
  5. 分析を実行し、予測を生成してモデルをデプロイします。

これで、Amazon SageMaker からCvent のデータにリアルタイムでアクセスできるようになりました。カスタム ML モデルを構築し、ビジネスの予測インサイトを生成して、組織の成長に活用してください。

クラウドアプリケーションから Cvent への SQL アクセス

Amazon SageMaker Canvas からCvent のデータへのダイレクト接続が完成しました。データをレプリケーションすることなく、接続やデータセット、予測モデルをさらに追加してビジネスを推進できます。

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