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

Dibyendu Datta
Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist
CData Connect AI で Jira へのリアルタイム接続を作成し、PostgreSQL からJira 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Jira 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Jira 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 Jira 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 Jira 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 Jira 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Jira のデータを迅速に返します。

Jira データ連携について

CData は、Jira のライブデータへのアクセスと統合を簡素化します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で活用しています:

  • Issue、Project、Workflow などの Jira オブジェクトへの双方向アクセスを実現します。
  • SQL ストアドプロシージャを使用して、Issue のステータス変更、カスタムフィールドの作成、添付ファイルのダウンロード・アップロード、時間追跡設定の変更・取得などの機能的なアクションを実行できます。
  • ユーザー名とパスワード、OAuth、パーソナルアクセストークン、API トークン、Crowd または OKTA SSO、LDAP など、さまざまな方法で安全に認証できます。

多くのユーザーは、CData Sync を直接使用するか、SSIS や Azure Data Factory などのプラットフォームとの CData の互換性を活用して、Jira データをデータベースやデータウェアハウスに統合するために CData ソリューションを活用しています。また、Tableau や Power BI などのお気に入りの分析ツールからライブ Jira データの分析やレポートを行いたい方もいます。

お客様がビジネス上の問題を解決するために Jira データにシームレスに接続している方法については、ブログをご覧ください:Drivers in Focus: Collaboration Tools


はじめに


Connect AI で Jira 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. Add Connection パネルから「Jira」を選択します
  3. Jira への接続に必要な認証プロパティを入力します。

    JIRA への接続には、User、Password およびURL を使います。URL はhttps://yoursitename.atlassian.net などです。

  4. Save & Test をクリックします
  5. Add Jira 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。

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。
  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Jira 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Jira 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Jira 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. Jira のデータ 用のサーバーオブジェクトを作成します:
    CREATE SERVER "JIRA1" FOREIGN DATA WRAPPER tds_fdw OPTIONS (servername'tds.cdata.com', port '14333', database 'JIRA1');
    
  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 "JIRA1" 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 "JIRA1";
    
  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 "JIRA1".Issues  (
    id varchar,
    TimeSpent varchar)
    SERVER "JIRA1"
    OPTIONS(table_name 'JIRA.Issues', row_estimate_method 'showplan_all');
    
    #またはschema_name とtable_name 定義を使用:
    
    CREATE FOREIGN TABLE "JIRA1".Issues (
    id varchar,
    TimeSpent varchar)
    SERVER "JIRA1"
    OPTIONS (schema_name 'JIRA', table_name 'Issues', row_estimate_method 'showplan_all');
    
    #またはquery 定義を使用:
    
    CREATE FOREIGN TABLE  "JIRA1".Issues (
    id varchar,
    TimeSpent varchar)
    SERVER "JIRA1"
    OPTIONS (query 'SELECT * FROM JIRA.Issues', row_estimate_method 'showplan_all');
    
    #またはリモートカラム名を設定:
    
    CREATE FOREIGN TABLE "JIRA1".Issues (
    id varchar,
    col2 varchar OPTIONS (column_name 'TimeSpent'))
    SERVER "JIRA1"
    OPTIONS (schema_name 'JIRA', table_name 'Issues', row_estimate_method 'showplan_all');
    
  7. これで、Jira 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, TimeSpent
    FROM "JIRA1".Issues;
    

詳細情報と無償トライアル

これで、リアルタイムのJira のデータからシンプルなクエリを作成できました。Jira(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Jira のデータを活用してみてください。

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