HCL Domino のデータでDashのWebアプリを作る方法｜CData Connect AI + Python

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData Connect AI Python SDKとpandasを使い、リアルタイムのHCL Domino のデータをDashのWebアプリで可視化する方法を解説。コーディングなしの接続設定からグラフ表示まで実現します。

CData Connect AI の Python SDK（DB-API 2.0準拠）を使うと、pandas と Dash でリアルタイムのHCL Domino のデータを可視化する Web アプリを、個別ドライバー不要で構築できます。接続・モジュールインストール・アプリ構築の3ステップで、約10分で完成します。

Python は豊富なモジュールのエコシステムを備えているため、素早く作業に取りかかり、システムをより効果的に連携できます。CData Connect AI Python SDK、pandas モジュール、そして Dash フレームワークを使えば、HCL Domino のデータを扱う HCL Domino 連携の Web アプリケーションを構築できます。この記事では、Connect AI に接続し、pandas と Dash を使ってHCL Domino のデータを可視化するシンプルな Web アプリを構築する方法をご紹介します。

Connect AI Python SDK（cdata-connect-ai）は DB-API 2.0（PEP 249）に準拠したクライアントなので、pandas は SDK の接続オブジェクトから直接クエリ結果を読み取れます。ソースごとにドライバーをインストールする必要はありません。パーソナルアクセストークンで接続して、アプリを構築しましょう。

Python + pandas + Dash でできること

HCL Domino データの可視化ダッシュボード作成

SQL クエリで取得した HCL Domino のレコードを pandas の DataFrame に読み込み、Dash のグラフコンポーネントに渡すだけで、業種別の傾向などを視覚的に確認できるダッシュボードを構築できます。

リアルタイムデータの自動更新レポート

Connect AI 経由の接続はパーソナルアクセストークンで認証されるため、スケジュール実行するスクリプトに組み込めば、HCL Domino の最新データを反映したレポートを定期的に生成できます。

複数データソースとの統合分析

DB-API 2.0 準拠のクライアントなので、同じコードパターンで HCL Domino 以外のデータソースにも接続でき、pandas 上で結合・集計してから Dash で一元的に可視化できます。

Connect AI で HCL Domino に接続する方法は？

CData Connect AI では、直感的なクリック操作ベースのインターフェースでデータソースに接続できます。

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

    Domino への接続

    それでは、Domino のデータ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てください。

    • URL：Domino データベースをホスティングしているサーバーのホスト名またはIP アドレス。Domino データベースをホスティングしているサーバーのポートを含めます。例：http://sampleserver:1234/
    • DatabaseScope：Domino Web UI でのスコープ名。CData 製品は、指定されたスコープに適合するスキーマのフォームとビューを公開します。Domino Admin UI で、サイドバーのScopes メニューを選択してください。このプロパティを既存のスコープ名に設定します

    Domino での認証

    続いて、認証方法を設定しましょう。Domino では、ログインクレデンシャル（OAuthPassword）またはMicrosoft Entra ID（AzureAD）のいずれかによる認証をサポートしています。

    ログインクレデンシャル

    ログインクレデンシャルで認証するには、以下のプロパティを設定してください：

    • AuthScheme：OAuthPassword
    • User：認証するDomino ユーザーのユーザー名
    • Password：認証するDomino ユーザーに関連付けられたパスワード

    ドライバーがログインクレデンシャルを使用して、自動的にOAuth トークン交換を実行します。

    Microsoft Entra ID（Azure AD）

    この認証方法は、Azure Active Directory をIdP として使用してJWT トークンを取得します。Azure Active Directory にカスタムのアプリケーションを作成し、それをIdP として設定する必要があります。詳しい手順については、ヘルプドキュメントの指示に従ってください。その後、以下のプロパティを設定します。

    • AuthScheme：AzureAD
    • InitiateOAuth：これをGETANDREFRESH に設定します。InitiateOAuth を使用すると、OAuth 交換の繰り返しやOAuthAccessToken の手動設定を避けることができます
    • OAuthClientId：カスタムAzure AD アプリケーションの作成時に取得したクライアントID
    • OAuthClientSecret：カスタムAzure AD アプリケーションの作成時に取得したクライアントシークレット
    • CallbackURL：カスタムAzure AD アプリケーションの登録時に指定されたリダイレクトURI。例えば、https://localhost:33333
    • AzureTenant：データにアクセスするために使用されるMicrosoft Online テナント。companyname.microsoft.com 形式の値またはテナントID のいずれかを指定してください

    テナントID は、Azure ポータルのAzure Active Directory > プロパティページに表示されているディレクトリID と同じです。

    接続の設定（Salesforce の例）
  4. 「Save & Test」をクリックします
  5. 「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（PAT）を生成する

Python SDK は、アカウントのメールアドレスとパーソナルアクセストークン（PAT）を使って Connect AI に認証します。アクセスの粒度を保つために、アプリケーションごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

  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. 設定ページの 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。必ずコピーして安全な場所に保管してください。

必要なモジュールをインストールする

pip ユーティリティを使って、SDK（pandas エクストラ付き）、Dash、Plotly をインストールします。

pip install "cdata-connect-ai[full]"
pip install dash
pip install plotly

Python で HCL Domino のデータの Web アプリを構築する

必要なモジュールをインストールしたら、Web アプリを構築する準備は完了です。以下にコードスニペットを紹介しますが、完全なソースコードは記事の末尾に掲載しています。

まずモジュールをインポートし、アカウントのメールアドレスと PAT で Connect AI に接続して、HCL Domino のデータを DataFrame に読み込みます。識別子は <Connection>.<Schema>.<Table> という3つの部分で構成されており、接続名はデフォルトでソース名（例：Domino1）になります。

import dash
from dash import dcc, html
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import cdata_connect_ai

conn = cdata_connect_ai.connect(
    username="[email protected]",
    password="<your_pat>",
)

df = pd.read_sql(
    "SELECT Name, Address "
    "FROM [Domino1].[Domino].[ByName] "
    "WHERE City = 'Miami'",
    conn,
)

conn.close()

アプリとレイアウトを設定する

クエリ結果を DataFrame に格納したら、HCL Domino のデータから棒グラフを作成し、アプリのレイアウトを設定します。

app = dash.Dash(__name__)
app.title = 'CData Connect AI + Dash'

trace = go.Bar(x=df['Name'], y=df['Address'], name='Name')

app.layout = html.Div(
    children=[
        html.H1("CData Connect AI + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
        dcc.Graph(
            id='example-graph',
            figure={
                'data': [trace],
                'layout': go.Layout(title='HCL Domino ByName Data', barmode='stack'),
            },
        ),
    ],
    className="container",
)

アプリを実行できるようにする

接続、アプリ、レイアウトの設定が完了したら、アプリを実行する準備は整いました。

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

それでは、Python で Web アプリを実行し、ブラウザでHCL Domino のデータを確認してみましょう。

python domino-dash.py
ブラウザで動作する Dash の Web アプリ（Salesforce の例）

関連情報と無料トライアル

これで、CData Connect AI Python SDK を使って、リアルタイムのHCL Domino のデータでインタラクティブな Dash の Web アプリを構築できるようになりました。HCL Domino（および数百種類のその他のデータソース）への接続について詳しくは、Connect AI のページをご覧ください。

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完全なソースコード

import dash
from dash import dcc, html
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import cdata_connect_ai

conn = cdata_connect_ai.connect(
    username="[email protected]",
    password="<your_pat>",
)

df = pd.read_sql(
    "SELECT Name, Address "
    "FROM [Domino1].[Domino].[ByName] "
    "WHERE City = 'Miami'",
    conn,
)

conn.close()

app = dash.Dash(__name__)
app.title = 'CData Connect AI + Dash'

trace = go.Bar(x=df['Name'], y=df['Address'], name='Name')

app.layout = html.Div(
    children=[
        html.H1("CData Connect AI + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
        dcc.Graph(
            id='example-graph',
            figure={
                'data': [trace],
                'layout': go.Layout(title='HCL Domino ByName Data', barmode='stack'),
            },
        ),
    ],
    className="container",
)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

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