Azure Data Factory を使用してJD Edwards のデータをインポート

古川えりか
古川えりか
コンテンツスペシャリスト
CData Connect AI を使用してAzure Data Factory からJD Edwards に接続し、リアルタイムJD Edwards のデータをインポートします。

Azure Data Factory（ADF）は、フルマネージドのサーバーレスデータ統合サービスです。 CData Connect AI と組み合わせると、ADF はデータフローでJD Edwards のデータにクラウドベースで即座にアクセスできます。 この記事では、Connect AI を使用してJD Edwards に接続し、ADF でJD Edwards のデータにアクセスする方法を紹介します。

Connect AI からJD Edwards への接続

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を使ってデータソースに接続できます。

  1. Connect AI にログインし、 Add Connection をクリックします。
    2. Adding a Connection
  2. Add Connection パネルで「JD Edwards」を選択します。
    3. Selecting a data source
  3. 必要な認証プロパティを入力し、JD Edwards に接続します。

    ドライバーは Application Interface Services（AIS）Server を経由して JD Edwards に接続します。以下の接続プロパティを設定します。

    • URL：AIS Server のベース HTTPS URL（例：https://jde-ais.example.com:8300）。
    • User：JD Edwards のユーザー名。
    • Password：JD Edwards のパスワード。
    • Environment（オプション）：使用する JD Edwards の環境（例：本番環境なら PD920、開発環境なら DV920）。指定しない場合は、AIS Server のデフォルト環境が使用されます。
    • Role（オプション）：セッションで使用する JD Edwards のロール。指定しない場合は、AIS Server のデフォルトロールが使用されます。
    • DeviceName（オプション）：接続元のデバイスまたはアプリケーションの識別子。AIS Server での監査やログ記録に使用されます。
    • Jasserver（オプション）：リクエストのルーティング先となる Java Application Server（JAS）インスタンス。クラスタ環境で便利です。

    公開するデータの選択

    JD Edwards ではテーブルとビジネスビューが System Code ごとに整理されており、ドライバーは各 System Code をそれぞれ個別のスキーマとして公開します。利用できるスキーマは、以下のプロパティで制御できます。

    • DataModel：System Code をスキーマとして公開する ERP モジュール（カンマ区切りで複数指定可）。接続先インスタンスのすべての System Code を公開する場合は All を指定します。デフォルトは FinancialManagement です。
    • SystemCodes：DataModel の System Code に加えて公開したい System Code のカンマ区切りリスト（例：42,43）。

    接続時、ドライバーは認証情報を AIS Server に送信してセッショントークンを取得し、キャッシュします。セッションの有効期限が切れる前に、新しいトークンが自動でリクエストされます。

    Configuring a connection (Salesforce is shown)
  4. Create & Test をクリックします。
  5. Add JD Edwards Connection ページのPermissions タブに移動し、ユーザーベースのアクセス許可を更新します。 Updating permissions

パーソナルアクセストークンの取得

OAuth 認証をサポートしていないサービス、アプリケーション、プラットフォーム、またはフレームワークから接続する場合は、認証に使用するパーソナルアクセストークン（PAT）を作成できます。 きめ細かなアクセス管理を行うために、サービスごとに個別のPAT を作成するのがベストプラクティスです。

  1. Connect AI アプリの右上にあるユーザー名をクリックし、「User Profile」をクリックします。
  2. User Profile ページでPersonal Access Token セクションにスクロールし、 Create PAT をクリックします。
  3. PAT の名前を入力して Create をクリックします。
    4. Creating a new PAT
  4. パーソナルアクセストークンは作成時にしか表示されないため、必ずコピーして安全に保存してください。

接続設定が完了すると、Azure Data Factory からJD Edwards のデータへ接続できるようになります。

Azure Data Factory からリアルタイムJD Edwards のデータにアクセス

Azure Data Factory からCData Connect AI の仮想SQL Server API への接続を確立するには、以下の手順を実行します。

  1. Azure Data Factory にログインします。
    2. Logging in to ADF
  2. まだData Factory を作成していない場合は、「New -> Dataset」をクリックします。
    3. Creating new data factory
  3. 検索バーにSQL Server と入力し、表示されたら選択します。次の画面で、サーバーの名前を入力します。 Linked service フィールドで「New」を選択します。
    4. Selecting SQL Server
  4. 接続設定を入力します。
    • Name - 任意の名前を入力。
    • Server name - 仮想SQL Server のエンドポイントとポートをカンマで区切って入力。例：tds.cdata.com,14333
    • Database name - 接続したいCData Connect AI データソースのConnection Name を入力。例：JDEdwards1
    • User Name - CData Connect AI のユーザー名を入力。ユーザー名はCData Connect AI のインターフェースの右上に表示されています。 例：[email protected]
    • Password - Password（Azure Key Vault ではありません）を選択してSettings ページで生成したPAT を入力。
    • 「Create」をクリックします。
    5. Configuring new linked service
  5. Set properties で、Name を設定し、続けて先ほど作成したLinked service、利用可能なTable name、Import schema のfrom connection/store を選択します。 「OK」をクリックします。
    6. Setting the properties
  6. リンクされたサービスを作成すると、以下の画面が表示されます。
    7. Displaying the new screen
  7. Preview data をクリックすると、インポートされたJD Edwards テーブルが表示されます。
    8. Previewing the imported table Azure Data Factory でデータフローを作成する際、このデータセットを使用できるようになりました。

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