Apache Kafka へのJD Edwards のデータのETL / ELT パイプラインを作ってデータを統合する方法



データ分析基盤へのJD Edwards のデータの取り込みのニーズが高まっています。CData Sync は、数百のSaaS / DB のデータをApache Kafka をはじめとする各種DB / データウェアハウスにノーコードで統合・レプリケーション（複製）が可能なETL / ELT ツールです。

本記事では、JD Edwards のデータをCData Sync を使ってApache Kafka に統合するデータパイプラインを作っていきます。

CData Sync とは？

CData Sync は、レポーティング、アナリティクス、機械学習、AI などで使えるよう、社内のデータを一か所に統合して管理できるデータ基盤をノーコードで構築できるETL ツールで、以下の特徴を持っています。

1. JD Edwards をはじめとする数百種類のSaaS / DB データに対応
2. Apache Kafka など多くのRDB、データレイク、データストア、データウェアハウスに同期可能
3. 業務データのデータ分析基盤へのETL / ELT 機能に特化し、極限まで設定操作をシンプルに
4. 主要なSaaS データの差分更新やCDC（Change Data Capture、変更データキャプチャ）のサポート
5. フレキシブルなSQL / dbt 連携での取得データの変換

CData Sync では、1.データソースとしてJD Edwards の接続を設定、2.同期先としてApache Kafka の接続を設定、3.JD Edwards からApache Kafka へのレプリケーションジョブの作成、という3つのステップだけでレプリケーション処理を作成可能です。以下に具体的な設定手順を説明します。

1. データソースとしてJD Edwards の接続を設定

まずはじめに、CData Sync のブラウザ管理コンソールにログインします。CData Sync のインストールをまだ行っていない方は、本記事の製品リンクから「CData Sync」をクリックしてCData Sync をインストールしてください。30日間の無償トライアルをご利用いただけます。インストール後にCData Sync が起動して、ブラウザ設定画面が開きます。

それでは、データソース側にJD Edwards を設定していきましょう。左の「接続」タブをクリックします。

1. 「＋接続の追加」ボタンをクリックします。
2. 「データソース」タブを選択して、リスト表示されるデータソースを選ぶか、検索バーにデータソース名を入力して、JD Edwards を見つけます。
3. JD Edwards の右側の「→」をクリックして、JD Edwards アカウントへの接続画面を開きます。もし、JD Edwards のコネクタがデフォルトでCData Sync にインストールされていない場合には、ダウンロードアイコン（コネクタのアップロードアイコン）をクリックし、「ダウンロード」をクリックすると、CData Sync にコネクタがインストールされます。
4. 接続プロパティにJD Edwards に接続するアカウント情報を入力をします。
   

   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。

   
5. 「作成およびテスト」をクリックして、正しくJD Edwards に接続できているかをテストして保存します。これでレプリケーションのデータソースとしてJD Edwards への接続が設定されました。

2. 同期先としてApache Kafka の接続を設定

次に、JD Edwards のデータを書き込む先（＝同期先）として、Apache Kafka を設定します。同じく「接続」タブを開きます。

1. 「＋接続の追加」ボタンをクリックします。
2. 「同期先」タブを選択して、リスト表示されるデータソースを選ぶか、検索バーにデータソース名を入力して、Apache Kafka を見つけます。
3. Apache Kafka の右側の「→」をクリックして、Apache Kafka データベースへの接続画面を開きます。もし、Apache Kafka のコネクタがデフォルトでCData Sync にインストールされていない場合には、ダウンロードアイコン（コネクタのアップロードアイコン）をクリックし、「ダウンロード」をクリックすると、CData Sync にコネクタがインストールされます。
4. 必要な接続プロパティを入力します。
   • Bootstrap Servers - 接続するApache Kafka Bootstrap サーバーのアドレスを設定。
   • Auth Scheme - 認証スキームを選択。デフォルト設定はPlain で、ユーザーのログイン情報を使用します。
   • User - Apache Kafka への認証に使用するユーザー名を入力。
   • Password - Apache Kafka への認証に使用するパスワードを入力。
   • Type Detection Scheme - 使用する型検出用スキーム（None、RowScan、SchemaRegistry、MessageOnly）を指定。デフォルトは「None」です。
   • Use SSL - Secure Sockets Layer（SSL）プロトコルを使用するかどうかを指定。デフォルト値はFalse です。
5. 「作成およびテスト」をクリックして、正しく接続できているかをテストします。
6. これで同期先としてApache Kafka を設定できました。CData Sync では、Apache Kafka のデータベース名を指定するだけで同期するJD Edwards に併せたテーブルスキーマを自動的に作成（CREATE TABLE）してくれます。同期データに合わせたテーブルを事前に作成するなどの面倒な手順は必要ありません。もちろん、既存テーブルにマッピングを行いデータ同期を行うことも可能です。

3. JD Edwards からApache Kafka へのレプリケーションジョブの作成

CData Sync では、レプリケーションをジョブ単位で設定します。ジョブは、JD Edwards からApache Kafka という単位で設定し、複数のテーブルを含むことができます。レプリケーションジョブ設定には、「ジョブ」タブに進み、「＋ジョブを追加」ボタンをクリックします。

「ジョブを追加」画面が開き、以下を入力します：

1. 名前：ジョブの名前
2. データソース：ドロップダウンリストから先に設定したJD Edwards を選択
3. 同期先：先に設定したApache Kafka を選択

すべてのオブジェクトをレプリケーションする場合

JD Edwards のすべてのオブジェクト / テーブルをレプリケーションするには、「種類」セクションで「すべて同期」を選択して、「ジョブを追加」ボタンで確定します。

作成したジョブ画面で、右上の「▷実行」ボタンをクリックするだけで、全JD Edwards テーブルのApache Kafka への同期を行うことができます。

オブジェクトを選択してレプリケーションする場合

JD Edwards から特定のオブジェクト / テーブルを選択してレプリケーションを行うことが可能です。「種類」セクションでは、「標準（個別設定）」を選んでください。

次に「ジョブ」画面で、「タスク」タブをクリックし、「タスクを追加」ボタンをクリックします。

するとCData Sync で利用可能なオブジェクト / テーブルのリストが表示されるので、レプリケーションを行うオブジェクトにチェックを付けます（複数選択可）。「ジョブを追加」ボタンで確定します。

作成したジョブ画面で、「▷実行」ボタンをクリックして（もしくは各タスク毎の実行ボタンを押して）、レプリケーションジョブを実行します。

このようにとても簡単にJD Edwards からApache Kafka への同期を行うことができました。

CData Sync の主要な機能を試してみる：スケジューリング・差分更新・ETL

ジョブのスケジュール起動設定

CData Sync では、同期ジョブを1日に1回や15分に1回などのスケジュール起動をすることができます。ジョブ画面の「概要」タブから「スケジュール」パネルを選び、「⚙設定」ボタンをクリックします。「間隔」と同期時間の「毎時何分」を設定し、「保存」を押して設定を完了します。これでCData Sync が同期ジョブをスケジュール実行してくれます。ユーザーはダッシュボードで同期ジョブの状態をチェックするだけです。

差分更新

CData Sync では、主要なデータソースでは、差分更新が可能です。差分更新では、最後のジョブ実行時からデータソース側でデータの追加・変更があったデータだけを同期するので、レプリケーションのクエリ・通信のコストを圧倒的に抑えることが可能です。

差分更新を有効化するには、ジョブの「概要」タブから「差分更新」パネルを選び、「⚙設定」ボタンをクリックします。「開始日」と「レプリケーション間隔」を設定して、「保存」します。

SQL での取得データのカスタマイズ

CData Sync は、デフォルトではJD Edwards のオブジェクト / テーブルをそのままApache Kafka に複製しますが、ここにSQL、またはdbt 連携でのETL 処理を組み込むことができます。テーブルカラムが多すぎる場合や、データ管理の観点から一部のカラムだけをレプリケーションしたり、さらにデータの絞り込み（フィルタリング）をしたデータだけをレプリケーションすることが可能です。

ジョブの「概要」タブ、「タスク」タブへと進みます。選択されたタスク（テーブル）の「▶」の左側のメニューをクリックし、「編集」を選びます。タスクの編集画面が開きます。

UI からカラムを選択する場合には、「カラム」タブから「マッピング編集」をクリックします。レプリケーションで使用しないカラムからチェックを外します。

SQL を記述して、フィルタリングなどのカスタマイズを行うには、「クエリ」タブをクリックし、REPLICATE 「テーブル名」の後に標準SQL でフィルタリングを行います。

JD Edwards からApache Kafka へのデータ同期には、ぜひCData Sync をご利用ください

このようにノーコードで簡単にJD Edwards のデータをApache Kafka にレプリケーションできます。データ分析、AI やノーコードツールからのデータ利用などさまざまな用途でCData Sync をご利用いただけます。30日の無償トライアルで、シンプルでパワフルなデータパイプラインを体感してください。

日本のユーザー向けにCData Sync は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。

CData Sync の 導入事例を併せてご覧ください。