Azure Analysis Services を使ってLakebase のデータをモデル化する方法
Azure Analysis Services（AAS）は、エンタープライズレベルのデータモデルをクラウド上で提供する、フルマネージドのPaaS です。Azure 上で提供されているので、お馴染みの環境で手軽に使い始められます。CData Connect AI と連携することで、Lakebase のデータをAAS に繋いでBI ツール向けのデータモデルを簡単に作成できます。 この記事ではConnect AI からLakebase に接続し、AAS の拡張機能を有効にしたVisual Studio でLakebase のデータをインポートする方法を紹介します。
Connect AI からLakebase への接続
CData Connect AI を使うと、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できます。
- Connect AI にログインし、 Add Connection をクリックします。
- Add Connection パネルで「Lakebase」を選択します。
-
必要な認証プロパティを入力し、Lakebase に接続します。
Databricks Lakebase に接続するには、以下のプロパティを設定します。
- DatabricksInstance: Databricks インスタンスまたはサーバーホスト名を指定します。形式は instance-abcdef12-3456-7890-abcd-abcdef123456.database.cloud.databricks.com です。
- Server: Lakebase データベースをホストするサーバーのホスト名または IP アドレスを指定します。
- Port（オプション）: Lakebase データベースをホストするサーバーのポート番号を指定します。デフォルトは 5432 です。
- Database（オプション）: Lakebase サーバーへの認証後に接続するデータベースを指定します。デフォルトでは認証ユーザーのデフォルトデータベースに接続します。
OAuth クライアント認証
OAuth クライアント資格情報を使用して認証するには、サービスプリンシパルで OAuth クライアントを構成します。手順の概要は以下のとおりです。
- 新しいサービスプリンシパルを作成・構成する
- サービスプリンシパルに権限を割り当てる
- サービスプリンシパル用の OAuth シークレットを作成する
詳細については、ヘルプドキュメントの「Setting Up OAuthClient Authentication」セクションをご参照ください。
OAuth PKCE 認証
PKCE（Proof Key for Code Exchange）を使用した OAuth code タイプで認証するには、以下のプロパティを設定します。
- AuthScheme: OAuthPKCE を指定します。
- User: 認証ユーザーのユーザー ID を指定します。
詳細については、ヘルプドキュメントをご参照ください。
- Create & Test をクリックします。
-
（任意の設定）「Add Lakebase Connection」ページの「Permissions」タブに移動し、アクセス許可を更新します。
パーソナルアクセストークンの取得
OAuth 認証をサポートしていないサービス、アプリケーション、プラットフォーム、またはフレームワークから接続する場合は、認証に使用するパーソナルアクセストークン（PAT）を作成できます。 きめ細かなアクセス管理を行うために、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。
- Connect AI アプリの右上にあるユーザー名をクリックし、User Profile をクリックします。
- 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。
- PAT の名前を入力して 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。
接続の設定が完了したら、Azure Analysis Services を使用してVisual Studio からLakebase のデータに接続できるようになります。
AAS を使ってVisual Studio からLakebase に接続
以下のステップでは、Visual Studio からAzure Analysis Services にからCData Connect AI に接続して新しいLakebase のデータソースを作成する方法を説明します。 続けるには、Microsoft Analysis Services Projects の拡張機能が必要です。拡張機能はこちらからダウンロードできます。
- 拡張機能をインストールしたら、Visual Studio で新しいプロジェクトを作成しましょう。「Analysis Services 表形式プロジェクト」を選択します。
- 「新しいプロジェクト構成します」ダイアログが表示されるので、フィールドに必要な項目を入力します。
- 「作成」をクリックします。「テーブルモデルデザイナー」ダイアログボックスが開きます。ワークスペースサーバーを選択し、Azure Analysis Services サーバーのアドレス（例：asazure://eastus.azure.windows.net/myAzureServer）を入力します。 Test Connection をクリックし、サーバーにサインインします。
- OK をクリックしてプロジェクトを作成します。Visual Studio ウィンドウは、以下のスクリーンショットのようになります。
- Visual Studio の表形式モデルエクスプローラーで、データソースを右クリックして「データソースからインポート」を選択します。
- Table Import Wizard で、SQL Server データベースを選択してConnect をクリックします。Server フィールドに、仮想SQL Server のエンドポイントとポートをカンマで区切って入力します（例：tds.cdata.com,14333）。
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SQL Server Authentication をクリックして、次の情報を入力します。
- User name: Enter your CData Connect AI username. This is displayed in the top-right corner User name：CData Connect AI のユーザー名を入力します。ユーザー名はCData Connect AI のインターフェースの右上に表示されています（例：[email protected]）。
- Password：Settings ページで生成したPAT を入力します。 Password: Enter the PAT you generated on the Settings page.
- 次の画面で、Current User を選択してNext をクリックします。
- ここでは、最初のオプションを選択してNext をクリックします。
- 次の画面で、リストからテーブルを選択してPreview & Filter をクリックします。
- テーブルにLakebase からデータが入力されたことを確認できます。
これでLakebase のデータをデータモデルにインポートできたので、Azure Analysis Services にプロジェクトをデプロイして、BI ツールやクライアントアプリケーションなどから利用できます。
おわりに
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