Amazon SageMaker Canvas から RDS 経由で Jira のリアルタイムデータを活用

Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist

CData Connect AI を使って Amazon SageMaker Canvas の Amazon RDS コネクタから Jira に接続し、リアルタイムのJira のデータでカスタムモデルを構築する方法を解説します。

Amazon SageMaker Canvas は、コードを書かずに予測の生成、データの準備、モデルの構築ができるノーコード機械学習プラットフォームです。CData Connect AI と組み合わせることで、クラウド間でリアルタイムにJira のデータにアクセスし、カスタム機械学習モデルの構築、顧客離反予測、テキスト生成、チャットボット開発など、さまざまな用途に活用できます。この記事では、RDS コネクタを使用して Amazon SageMaker Canvas から Connect AI に接続し、Jira のデータを ML モデルのデプロイメントに統合する方法をご紹介します。

CData Connect AI は、Jira 向けに純粋な SQL インターフェースをクラウド間で提供します。これにより、データをレプリケーションすることなく、Amazon SageMaker Canvas からJira のデータに簡単に接続できます。Connect AI は Amazon SageMaker Canvas からは SQL Server データベースとまったく同じように見え、フィルタや JOIN などの SQL 操作をJiraに直接プッシュする最適化されたデータ処理により、サーバーサイド処理を活用してJira のデータをすばやく取得します。

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

Jira への接続を設定（Amazon SageMaker Canvas 向け）

Amazon SageMaker Canvas から Jira への接続は、CData Connect AI を介して行います。それでは、Jira のデータを Amazon SageMaker Canvas から利用できるようにするため、Jira への接続を作成していきましょう。

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「Jira」を選択

Jira に接続するため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。
「Save & Test」をクリック
Jira 接続の追加ページで「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。

パーソナルアクセストークンを追加

REST API、OData API、または仮想 SQL Server を通じて Connect AI に接続する場合は、パーソナルアクセストークン（PAT）を使用して認証を行います。アクセス管理を細かく制御するため、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。
PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されます。必ずコピーして、今後の利用のために安全に保管してください。

接続の設定と PAT の生成が完了したら、Amazon SageMaker Canvas からJira のデータに接続する準備は完了です。

Amazon SageMaker Canvas から CData Connect AI に接続

CData Connect AI での接続設定が完了したら、RDS コネクタを使用してJira のデータを Amazon SageMaker Canvas に統合していきましょう。

Amazon SageMaker Canvas でドメインとユーザープロファイルを選択し、「Open Canvas」をクリックします。
Canvas アプリケーションが開いたら、左側のパネルに移動して「My models」を選択します。
My models 画面で「Create new model」をクリックします。
Create new model ウィンドウでモデル名を入力し、Problem type を選択します。「Create」をクリックします。
モデルバージョンが作成されたら、Select dataset タブで「Create dataset」をクリックします。
Create a tabular dataset ウィンドウで「Dataset name」を入力し、「Create」をクリックします。
「Data Source」ドロップダウンをクリックして RDS コネクタを検索またはナビゲートし、「 Add Connection」をクリックします。
Add a new RDS connection ウィンドウで、以下のプロパティを設定します。
- Connection Name: 任意の接続名
- Engine type を sqlserver-web に設定
- Port を 14333 に設定
- Address を tds.cdata.com に設定
- Username を Connect AI ユーザー（例: [email protected]）に設定
- Password を上記ユーザーの PAT に設定
- Database name を Jira 接続名（例: JIRA1）に設定
「Create connection」をクリックします。

Jira を Amazon SageMaker Canvas に統合

RDS で Connect AI への接続が設定できたら、Jira のデータを Amazon SageMaker Canvas のデータセットに統合していきましょう。

Jira のデータで作成した RDS のテーブル形式データセットで、検索バーまたは接続リストから Connect AI で設定した Jira 接続を検索します。
Jira から使用したいテーブルを選択し、右側のキャンバスにドラッグ＆ドロップします。
以下のように、Jira 接続から任意の数のテーブルを結合してワークフローを作成できます。「Create dataset」をクリックします。
データセットが作成されたら、「Select dataset」をクリックしてモデルを構築します。
分析を実行し、予測を生成してモデルをデプロイします。