CData Connect AI 経由でPostgreSQL インターフェースからリアルタイムの JD Edwards のデータに接続

Dibyendu Datta
Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist
CData Connect AI で JD Edwards へのリアルタイム接続を作成し、PostgreSQL からJD Edwards のデータに接続できます。



インターネット上には数多くのPostgreSQL クライアントがあります。PostgreSQL はデータアクセスのための一般的なインターフェースです。PostgreSQL をCData Connect AI と組み合わせることで、PostgreSQL からリアルタイムのJD Edwards のデータにデータベースのようにアクセスできます。この記事では、Connect AI でJD Edwards のデータに接続し、TDS foreign data wrapper（FDW）を使用してConnect AI とPostgreSQL 間の接続を確立するプロセスを説明します。

CData Connect AI は JD Edwards 専用のSQL Server インターフェースを提供し、ネイティブでサポートされているデータベースにデータをレプリケートすることなく JD Edwards のデータをクエリできます。最適化されたデータ処理を標準で使用し、CData Connect AI はサポートされているすべてのSQL 操作（フィルター、JOIN など）を JD Edwards に直接プッシュし、サーバーサイド処理を活用して必要なJD Edwards のデータを迅速に返します。

Connect AI で JD Edwards に接続

CData Connect AI は、シンプルなポイント＆クリック操作でデータソースに接続できるインターフェースを提供しています。

  1. Connect AI にログインして「Sources」をクリックし、 Add Connection をクリックします
    2. 接続の追加
  2. Add Connection パネルから「JD Edwards」を選択します
    3. データソースの選択
  3. JD Edwards への接続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。

    接続の設定（Salesforce の例）
  4. Save & 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、ユーザーベースの権限を更新します。 権限の更新

Personal Access Token の追加

REST API、OData API、またはVirtual SQL Server 経由で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。アクセス管理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。

  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. Settings 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. 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。

接続の設定とPAT の生成が完了したら、PostgreSQL からJD Edwards のデータに接続する準備が整いました。

TDS Foreign Data Wrapper のビルド

Foreign Data Wrapper は、PostgreSQL を再コンパイルすることなく、PostgreSQL の拡張機能としてインストールできます。例として tds_fdw 拡張機能を使用します（https://github.com/tds-fdw/tds_fdw）。

  1. 以下のようにgit リポジトリをクローンしてビルドできます： 
    
sudo apt-get install git
git clone https://github.com/tds-fdw/tds_fdw.git
cd tds_fdw
make USE_PGXS=1
sudo make USE_PGXS=1 install
    注意：複数のPostgreSQL バージョンがあり、デフォルト以外のバージョン用にビルドする場合は、まずpg_config のバイナリの場所を見つけてフルパスをメモし、make コマンドでUSE_PGXS=1 の後にPG_CONFIG= を追加します。
  2. インストールが完了したら、サーバーを起動します： 
    
sudo service postgresql start
  3. 次に、Postgres データベースに入ります 
    
psql -h localhost -U postgres -d postgres
    注意：localhost の代わりにPostgreSQL がホストされているIP を指定することもできます。

PostgreSQL データベースとしてJD Edwards のデータに接続し、データをクエリ！

拡張機能をインストールした後、以下の手順に従ってJD Edwards のデータへのクエリを開始します：

  1. データベースにログインします。
  2. データベース用の拡張機能をロードします： 
    
CREATE EXTENSION tds_fdw;
  3. JD Edwards のデータ 用のサーバーオブジェクトを作成します： 
    
CREATE SERVER "JDEdwards1" FOREIGN DATA WRAPPER tds_fdw OPTIONS (servername'tds.cdata.com', port '14333', database 'JDEdwards1');
  4. Connect AI アカウントのメールアドレスとPersonal Access Token を使用してユーザーマッピングを設定します： 
    
CREATE USER MAPPING for postgres SERVER "JDEdwards1" OPTIONS (username '[email protected]', password 'your_personal_access_token' );
  5. ローカルスキーマを作成します： 
    
CREATE SCHEMA "JDEdwards1";
  6. ローカルデータベースに外部テーブルを作成します： 
    
#table_name 定義を使用：

CREATE FOREIGN TABLE "JDEdwards1".AccountsPayable.AccountLedger  (
id varchar,
Amount varchar)
SERVER "JDEdwards1"
OPTIONS(table_name 'JDEdwards.AccountsPayable.AccountLedger', row_estimate_method 'showplan_all');

#またはschema_name とtable_name 定義を使用：

CREATE FOREIGN TABLE "JDEdwards1".AccountsPayable.AccountLedger (
id varchar,
Amount varchar)
SERVER "JDEdwards1"
OPTIONS (schema_name 'JDEdwards', table_name 'AccountsPayable.AccountLedger', row_estimate_method 'showplan_all');

#またはquery 定義を使用：

CREATE FOREIGN TABLE  "JDEdwards1".AccountsPayable.AccountLedger (
id varchar,
Amount varchar)
SERVER "JDEdwards1"
OPTIONS (query 'SELECT * FROM JDEdwards.AccountsPayable.AccountLedger', row_estimate_method 'showplan_all');

#またはリモートカラム名を設定：

CREATE FOREIGN TABLE "JDEdwards1".AccountsPayable.AccountLedger (
id varchar,
col2 varchar OPTIONS (column_name 'Amount'))
SERVER "JDEdwards1"
OPTIONS (schema_name 'JDEdwards', table_name 'AccountsPayable.AccountLedger', row_estimate_method 'showplan_all');
  7. これで、JD Edwards に対して読み取り/書き込みコマンドを実行できます： 
    
SELECT id, Amount
FROM "JDEdwards1".AccountsPayable.AccountLedger;

詳細情報と無償トライアル

これで、リアルタイムのJD Edwards のデータからシンプルなクエリを作成できました。JD Edwards（およびその他200以上のデータソース）への接続の詳細については、Connect AI ページをご覧ください。無償トライアルに登録して、今すぐPostgreSQL でリアルタイムのJD Edwards のデータを活用してみてください。

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