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

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HubDB 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、HubDB 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、HubDB 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HubDB 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HubDB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HubDB のデータをすばやく取得します。

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

Amazon SageMaker Canvas から HubDB への接続は、CData Connect AI を介して行います。それでは、HubDB のデータを Amazon SageMaker Canvas から利用できるようにするため、HubDB 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. 接続を追加パネルから「HubDB」を選択

3. HubDB に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

   HubDBデータソースへの接続には、パブリックHubSpotアプリケーションを使用したOAuth認証とプライベートアプリケーショントークンを使用した認証の2つの方法があります。

   カスタムOAuthアプリを使用する

   すべてのOAuthフローで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確認してください。

   アプリケーションを登録し、OAuthクライアント認証情報を取得するには、以下の手順を実行してください。

   1. HubSpotアプリ開発者アカウントにログインします。
      • アプリ開発者アカウントである必要があります。標準のHubSpotアカウントではパブリックアプリを作成できません。
   2. 開発者アカウントのホームページで、アプリタブをクリックします。
   3. アプリを作成をクリックします。
   4. アプリ情報タブで、ユーザーが接続する際に表示される値を入力し、必要に応じて変更します。これらの値には、パブリックアプリケーション名、アプリケーションロゴ、アプリケーションの説明が含まれます。
   5. 認証タブで、「リダイレクトURL」ボックスにコールバックURLを入力します。
      • デスクトップアプリケーションを作成する場合は、http://localhost:33333のようなローカルにアクセス可能なURLに設定します。
      • Webアプリケーションを作成する場合は、ユーザーがアプリケーションを承認した際にリダイレクトされる信頼できるURLに設定します。
   6. アプリを作成をクリックします。HubSpotがアプリケーションとそれに関連する認証情報を生成します。
   7. 認証タブで、クライアントIDとクライアントシークレットを確認します。これらは後でドライバーを設定する際に使用します。

   8. スコープの下で、アプリケーションの意図する機能に必要なスコープを選択します。

      テーブルにアクセスするには、最低限以下のスコープが必要です：

      • hubdb
      • oauth
      • crm.objects.owners.read
   9. 変更を保存をクリックします。
   10. 統合に必要な機能にアクセスできる本番ポータルにアプリケーションをインストールします。
       • 「インストールURL（OAuth）」の下で、完全なURLをコピーをクリックして、アプリケーションのインストールURLをコピーします。
       • コピーしたリンクをブラウザで開きます。アプリケーションをインストールする標準アカウントを選択します。
       • アプリを接続をクリックします。結果のタブは閉じて構いません。

   プライベートアプリを使用する

   HubSpotプライベートアプリケーショントークンを使用して接続するには、AuthSchemeプロパティを"PrivateApp"に設定します。

   以下の手順に従ってプライベートアプリケーショントークンを生成できます：

   1. HubDBアカウントで、メインナビゲーションバーの設定アイコン（歯車）をクリックします。
   2. 左サイドバーメニューで、統合 > プライベートアプリに移動します。
   3. プライベートアプリを作成をクリックします。
   4. 基本情報タブで、アプリケーションの詳細（名前、ロゴ、説明）を設定します。
   5. スコープタブで、プライベートアプリケーションがアクセスできるようにしたい各スコープに対して読み取りまたは書き込みを選択します。
   6. テーブルにアクセスするには、最低限hubdbとcrm.objects.owners.readが必要です。
   7. アプリケーションの設定が完了したら、右上のアプリを作成をクリックします。
   8. アプリケーションのアクセストークンに関する情報を確認し、作成を続行をクリックし、その後トークンを表示をクリックします。
   9. コピーをクリックして、プライベートアプリケーショントークンをコピーします。

   接続するには、PrivateAppTokenを取得したプライベートアプリケーショントークンに設定します。

   
4. 「Save & Test」をクリック
5. HubDB 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。

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。
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HubDB 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HubDB 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。
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。
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。
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。
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。
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。
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 HubDB 接続名（例: HubDB1）に設定
9. 「Create connection」をクリックします。

HubDB を Amazon SageMaker Canvas に統合

RDS で Connect AI への接続が設定できたら、HubDB 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. HubDB 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 HubDB 接続を検索します。
2. HubDB 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。
3. 以下のように、HubDB 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。
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。
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HubDB 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 HubDB への SQL アクセス

Amazon SageMaker Canvas からHubDB 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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