AxiosとConnect AIでJD Edwards に接続するWebアプリを構築
Axios は開発者が Web ブラウザや Node.js からサーバーに HTTP リクエストを送信できる JavaScript ライブラリです。CData Connect AI と組み合わせることで、Web アプリからライブJD Edwards のデータにアクセスできます。この記事では、JD Edwards に接続し、Axios でライブJD Edwards のデータにアクセスできる Web アプリを構築する方法を説明します。
Axios から JD Edwards に接続
Axios で JD Edwards を操作するには、Connect AI から JD Edwards に接続し、ユーザーにアクセス権を提供し、JD Edwards のデータ 用のワークスペースを作成する必要があります。
Connect AI から JD Edwards に接続
CData Connect AI はシンプルなポイントアンドクリックインターフェースでデータソースに接続できます。
- 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「JD Edwards」を選択
-
JD Edwards に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
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。
- 「Save & Test」をクリック
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JD Edwards 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。
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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。
Axios 用に JD Edwards エンドポイントを設定
JD Edwards に接続したら、目的のテーブル用のワークスペースを作成します。
-
「Workspaces」ページに移動し、「 Add」をクリックして新しいワークスペースを作成します(または既存のワークスペースを選択)。
- 「 Add」をクリックしてワークスペースに新しいアセットを追加します。
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JD Edwards 接続(例: JDEdwards1)を選択して「Next」をクリックします。
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操作するテーブルを選択して「Confirm」をクリックします。
- ワークスペースの OData サービス URL をメモしておきます(例: https://cloud.cdata.com/api/odata/{workspace_name})。
接続、PAT、ワークスペースが設定できたので、Axios からJD Edwards のデータに接続する準備が整いました。
Axios ワークフローで JD Edwards のデータに接続
OData プロトコルを使用して Axios から CData Connect AI への接続を確立するには、以下のステップに従います。
- Web アプリ用のプロジェクトディレクトリを作成します(例: ~/connect_cloud/)
- ターミナルを開き、プロジェクトディレクトリに移動して以下のコマンドで node プロジェクトを初期化します:
npm init -y - 以下のコマンドでプロジェクトに Axios 依存関係をインストールします:
npm install axios プロジェクトディレクトリに以下のコードを含む server.js ファイルを作成します。CData Connect AI のユーザー名(例: [email protected])と PAT(前提条件で作成した PAT)を指定します。また、SELECT * FROM JDEdwards1.SCHEMA.AccountsPayable.AccountLedger のようなデータクエリも指定する必要があります。
server.js コード
const axios = require('axios') const user = '[email protected]' const pat = '***********************************'; //API エンドポイント const url = 'https://cloud.cdata.com/api/odata/{workspace_name}'; //POST リクエストで送信するデータ const data = { "query":"SELECT * FROM {workspace_name}.SCHEMA.AccountsPayable.AccountLedger" }; axios.post(url, data, { auth: { username: user, password: pat } }) .then(response => { const rows = response.data.results[0].rows; const schema = response.data.results[0].schema; //カラム名の配列を作成 const columnNames = schema.map(col => col.columnName); //各行をループして、カラム名と値をログ出力 rows.forEach(row => { const rowObject = {}; row.forEach((value, index) => { const columnName = columnNames[index]; rowObject[columnName] = value; }); console.log(rowObject); }) }) .catch(error => { console.error('Error:', error); });- ターミナルで以下のコマンドを実行してサーバーを起動します:
クエリ結果が表示されます:node server.js{ ID: 1, VALUE: -2 } { ID: 2, VALUE: 1 } { ID: 11, VALUE: null } { ID: 3, VALUE: 2 } { ID: 4, VALUE: 5 } ...
クラウドアプリケーションから JD Edwards のデータへの簡易アクセス
これで、Axios からライブJD Edwards のデータへの直接接続が確立されました。Axios のようなクラウドアプリケーションから 100 以上の SaaS、ビッグデータ、NoSQL ソースへの簡易アクセスについての詳細は、Connect AI ページを参照してください。