Unqork でKafka に接続されたアプリケーションを作成

杉本和也
杉本和也
リードエンジニア
CData Connect AI を使ってUnqork にKafka のデータを渡し、カスタムの業務アプリを作成。

概要

CData Connect AI を使えば、Unqork からKafka のデータを取得できます。そのデータを使って、カスタムの業務アプリケーションをドラッグドロップ操作で作成できます。この記事ではそのための手順を説明します。

Unqork はあらゆる操作を視覚的に実行できるノーコードの開発プラットフォームで、大企業の複雑なカスタムソフトウェア作成を支援します。CData Connect AI はKafka をREST エンドポイントとして公開するので、Unqork 側で簡単なHTTP リクエストを使ってクエリできます。この方法で、Kafka のデータを使ったカスタムアプリケーションを作成できます。

この記事を読んでわかること

本記事では、次の点について説明します。

  • CData Connect AI のユーザーを追加する方法。
  • Connect AI ユーザー用のパーソナルアクセストークンを追加する方法。
  • Connect AI からKafka に接続する方法。
  • Connect AI にKafka OData エンドポイントを追加する方法。
  • Connect AI 経由でKafka をUnqork サービスとして登録する方法。
  • Kafka のデータを表示するための簡単なUnqork アプリケーションを作成する方法。

CData Connect AI を構成する

Unqork からKafka のデータを扱うには、以下の手順が必要です。

  • CData Connect AI からKafka に接続。
  • CData Connect AI で新しいコネクションにユーザーアクセス権限を追加。
  • Kafka のデータのOData エンドポイントを作成。

（オプション）新しいConnect AI ユーザーを追加

必要な際には、Connect AI 経由でKafka に接続するユーザーを作成してください。

  1. Users ページに移動して、 Invite Users をクリックします。
  2. 新しいユーザーのE メールアドレスを入力して、 Send to invite the user をクリックします。 新しいユーザーを招待
  3. Users ページからユーザーを確認、変更できます。 Connect AI ユーザー

パーソナルアクセストークンを追加する

OAuth 認証をサポートしないサービス、アプリケーション、プラットフォーム、フレームワークから接続する場合、パーソナルアクセストークン（Personal Access Token, PAT）を認証に使用できます。きめ細かくアクセスを管理するために、サービスごとに個別のPAT を作成するのがベストプラクティスです。

    1. User Profile ページでPersonal Access Token セクションにスクロールし、 Create PAT をクリックします。
    2. PAT の名前を入力して Create をクリックします。 新しいPAT を作成
    3. パーソナルアクセストークンは作成時にしか表示されないため、必ずコピーして安全に保存してください。

    Connect AI からKafka に接続する

    CData Connect AI は直感的なクリック操作ベースのインターフェースを使ってデータソースに接続します。
    1. Connect AI にログインし、 Add Connection をクリックします。 コネクションを追加
    2. Add Connection パネルから「Kafka」を選択します。 データソースを選択
    3. 必要な認証情報を入力し、Kafka に接続します。

      Apache Kafka 接続プロパティの取得・設定方法

      それでは、Apache Kafka に接続していきましょう。.NET ベースのエディションは、Confluent.Kafka およびlibrdkafka ライブラリに依存して機能します。 これらのアセンブリはインストーラーにバンドルされており、CData 製品と一緒に自動的にインストールされます。 別のインストール方法をご利用の場合は、NuGet から依存関係のあるConfluent.Kafka 2.6.0をインストールしてください。

      Apache Kafka サーバーのアドレスを指定するには、BootstrapServers パラメータを使用します。

      デフォルトでは、CData 製品はデータソースとPLAINTEXT で通信しており、そのため、データはすべて暗号化されずに送信されます。 通信を暗号化したい場合は、以下の設定を行ってください：

      1. UseSSL をtrue に設定し、CData 製品がSSL 暗号化を使用するように構成します
      2. SSLServerCert およびSSLServerCertType を設定して、サーバー証明書をロードします

      Apache Kafka への認証

      続いて、認証方法を設定しましょう。Apache Kafka データソースでは、以下の認証方法をサポートしています：

      • Anonymous
      • Plain
      • SCRAM ログインモジュール
      • SSL クライアント証明書
      • Kerberos

      Anonymous 認証

      Apache Kafka の特定のオンプレミスデプロイメントでは、認証接続プロパティを設定することなくApache Kafka に接続できます。 このような接続はanonymous（匿名）と呼ばれます。

      匿名認証を行うには、以下のプロパティを設定してください。

      • AuthScheme：None

      その他の認証方法については、ヘルプドキュメントをご確認ください。

      コネクションの設定（Salesforce の例）
    4. Create & Test をクリックします。
    5. Add Kafka Connection ページのPermissions タブに移動し、ユーザーベースのアクセス許可を更新します。 権限の更新

    Connect AI にKafka のOData エンドポイントを追加する

    Kafka に接続したら、目的のテーブルのOData エンドポイントを作成します。

    1. OData ページに移動して、 Add をクリックそ新しいOData エンドポイントを作成します。
    2. Kafka のコネクション（例：ApacheKafka1）を選択し、Next をクリックします。
    3. 使用するテーブルを選択し、Confirm をクリックします。 テーブルを選択（Salesforce の例）

    OData フィードのサンプルURL

    Kafka への接続を構成してユーザーを作成し、Connect AI でOData エンドポイントを作成すると、Kafka のデータのOData フィードにアクセスできるようになります。 以下は、テーブルにアクセスするためのURL とテーブルのリストです。テーブルへのアクセスについては、Connect AI のOData ページを参照してください。 URL はConnect AI のものが必要です：https://cloud.cdata.com/api/odata/service。

    テーブル         URL
    エンティティ（テーブル）一覧 https://cloud.cdata.com/api/odata/service/
    メタデータ https://cloud.cdata.com/api/odata/service/$metadata
    SampleTable_1 https://cloud.cdata.com/api/odata/service/SampleTable_1

    通常のOData フィードについては、返されるフィールドを制限したい場合は、クエリに$select パラメータと$filter、$orderby、$skip、$top といった他の一般的なOData URL パラメータを組み合わせて追加できます。 サポートされているOData クエリの詳細についてはヘルプドキュメントを参照してください。

    コネクションとOData エンドポイントを設定したら、Unqork からKafka のデータに接続できます。

    Kafka のデータを使った簡単なアプリケーションを作成

    Connect AI でKafka のREST API を設定したら、Kafka に接続したアプリケーションをUnqork で作成できます。以下がそのための基本的な手順です。

    • Kafka をUnqork サービスとしてConnect AI 経由で登録
    • Unqork 内にワークスペースを作成
    • module-type のアプリケーションを作成

    Kafka をUnqork サービスとしてConnect AI 経由で登録

    Connect AI に接続するには、ご利用の環境に外部サービスへの接続権限を付与する必要があります。Services Administration から付与を実行してください。

    1. Unqork Designer Platform の右上端にある、Settings ドロップダウンメニューをクリックします。
    2. Administration をクリックします。
    3. Integrations 以下の、Services Administration をクリックします。
    4. Service Title を入力します。例えば、Connect AI。
    5. Service Name を入力します。例えば、cdataConnect。
    6. Service protocol + host を入力します。これは参照したいAPI エンドポイントのことです。例えば、 https://cloud.cdata.com/api/odata/service。
    7. Type of Authentications ドロップダウンメニューからBasic Auth を選択します。
    8. Connect AI のユーザーID（例：[email protected]）をUser Name フィールドに入力します。
    9. Connect AI のユーザーのPAT をPassword フィールドに入力します。 Connect AI 用のサービスを追加
    10. Add Service をクリックします。

    Workspace を作成する

    Unqork では自身のワークスペースを作成することができ、それが自身やチームがアプリケーションを保存したり整理したりする仮想コンテナとなります。ワークスペースを作成したら、そこにアプリケーションを追加できます。

    ワークスペースを作成するには、以下の手順を実行します。

    1. Create Workspace をクリックします。
    2. 一意のWorkspace Name を入力します。
    3. Create をクリックします。

    作成したワークスペースタイルがWorkspaces タブ以下に表示されます。

    Module-Type のアプリケーションを作成する

    ワークスペースを追加したら、アプリケーションを作成できます。module-type もしくはworkflow-type のアプリケーションを選択できます。今回の例では、module-type のアプリケーションを作成します。

    1. 開いたワークスペースからApps に移動します。
    2. Create Workspace をクリックします。
    3. 一意のApp Name を入力します。
    4. Style ドロップダウンメニューからプレビュースタイルを選択します。スタイルはアプリケーションの外観を指定します。空白にした場合は、アプリケーションは環境のデフォルトスタイルを使用します。
    5. App Type ドロップダウンメニューからModule を選択します。
    6. App Entrypoint Module ドロップダウンメニューからNew Entrypoint Module を選択します。
    7. Create をクリックします。

    新しいアプリケーションのModules タブに移動します。次のように表示されます。

    新しいアプリケーションのModule タブ。

    モジュールに名前をつけるには、Module Editor でタイトルをクリックします。

    アプリケーションの作成を完了するには、次のコンポーネントが必要です。

    • Hidden コンポーネント：Plug-In で取得したデータを格納します。
    • Initializer コンポーネント：テーブルを表示する際にPlug-In を実行します。
    • Plug-In コンポーネント：Connect AI からKafka のデータを取得してHidden コンポーネントに格納します。
    • ViewGrid コンポーネント：Hidden コンポーネントに格納したデータからHTML テーブルを作成します。

    Hidden コンポーネントを設定する

    Hidden コンポーネントはConnect AI から取得したKafka のデータを格納します。

    1. Hidden コンポーネントをキャンバスにドラッグドロップします。
    2. Property ID とCanvas Label Text を入力します。

      NOTE：Property ID はキャメルケース（camelCase のように）にする必要があります。例えば、hiddenComponent です。Hidden コンポーネントユーザーには表示されないので、Property ID をCanvas Label Text として使用してください。

    3. Save をクリックします。

    Plug-In コンポーネントを設定する

    次に、Connect AI にデータをリクエストするためのPlug-In コンポーネントを追加します。このコンポーネントは、Service Administration で設定したサービスに接続します。

    1. Plug-In コンポーネントを、キャンバスのHidden コンポーネントの下にドラッグドロップします。
    2. Property ID とCanvas Label Text を入力します。

      NOTE：キャメルケース（camelCase のように）を使用する必要があります。Plug-In のProperty ID はplugin で始めるのがベストプラクティスです。例えば、pluginGetAWProducts。

    3. Outputs テーブルを次のように設定します。
      • Hidden コンポーネントのProperty ID をProperty ID カラムに入力します。
      • value をMapping カラムに入力します。
    4. Service Type としてExternal を選択します。
    5. External Services ドロップダウンメニューから、Connect AI サービスを選択します。これは、Services Administration で設定した外部サービスです。
    6. Data Sources URL の最後にConnect AI リソースの特定のエンドポイントを追加します。例えば、AdventureWorks2012_Production_Product です。 Connect AI の特定のエンドポイントをハイライト

      NOTE：データソースのURL は、https://cloud.cdata.com/api/odata/service/AdventureWorks2012_Production_Product と類似の値となります。

    7. Save をクリックします。

    Initializer コンポーネントを設定する

    Initializer コンポーネントは、Kafka のデータを取得するPlug-In を実行するためのものです。

    1. Initializer コンポーネントを、キャンバスのPlug-In コンポーネントの上にドラッグドロップします。
    2. Property ID とCanvas Label Text を入力します。

      NOTE：キャメルケース（camelCase のように）を使用する必要があります。Initializer のProperty Name はinit で始めるのがベストプラクティスです。例えば、initGetAWProducts です。

    3. Trigger Type としてNew Submission を設定します。
    4. Outputs テーブル内に次を入力します。
      • Plug-In のProperty ID をProperty ID カラムのフィールドに入力します。
      • Type カラムのフィールドにtrigger と入力します。
      • Value カラムのフィールドにGO と入力します。
    5. Save をクリックします。

    ViewGrid コンポーネントを設定する

    ViewGrid コンポーネントはHidden コンポーネントに格納されたデータを参照します。その後、ダッシュボード（またはテーブル）にKafka のデータを表示します。

    1. ViewGrid コンポーネントを、キャンバスのPlug-In コンポーネントの下にドラッグドロップします。
    2. Label とProperty Name を入力します。

      NOTE：キャメルケース（camelCase のように）を使用する必要があります。ViewGrid のProperty Name はvg で始めるのがベストプラクティスです。例えば、vgAWProductView です。

    3. Inputs テーブルで、id をHidden コンポーネントのProperty ID に設定します。
    4. Display テーブルで次を設定します。
      • id カラム内に、表示したいフィールドのID を入力します。
      • handing カラムに、各フィールド用のタイトルを入力します。フィールドは、自身とユーザーに次のように表示されます。
      ViewGrid インプットと表示を設定
    5. Save をクリックします。
    6. Save ボタンでモジュールを保存します。

    上のコンポーネントを追加、設定したら、アプリケーションの自身とユーザーへの表示をプレビューできます。Module Editor で、Preview Module をクリックしてモジュールの前からの表示（"Express View"）を確認できます。

    Express View モジュールは次のように表示されます。

    Module のプレビュー

    詳細と無料トライアル

    Connect AI とUnqork を組み合わせれば、Kafka に接続できるアプリケーションを簡単に作成できます。Connect AI の無償トライアルを始めてUnqork からすぐにKafka のデータにアクセスしましょう。

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