Azure Data Factory を使用してLakebase のデータをインポート
Azure Data Factory(ADF)は、フルマネージドのサーバーレスデータ統合サービスです。 CData Connect AI と組み合わせると、ADF はデータフローでLakebase のデータにクラウドベースで即座にアクセスできます。 この記事では、Connect AI を使用してLakebase に接続し、ADF でLakebase のデータにアクセスする方法を紹介します。
Connect AI からLakebase への接続
CData Connect AI では、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。
-
Add Lakebase 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。
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。
接続設定が完了すると、Azure Data Factory からLakebase のデータへ接続できるようになります。
Azure Data Factory からリアルタイムLakebase のデータにアクセス
Azure Data Factory からCData Connect AI の仮想SQL Server API への接続を確立するには、以下の手順を実行します。
- Azure Data Factory にログインします。
- まだData Factory を作成していない場合は、「New -> Dataset」をクリックします。
- 検索バーにSQL Server と入力し、表示されたら選択します。次の画面で、サーバーの名前を入力します。 Linked service フィールドで「New」を選択します。
-
接続設定を入力します。
- Name - 任意の名前を入力。
- Server name - 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。例:tds.cdata.com,14333
- Database name - 接続したいCData Connect AI データソースのConnection Name を入力。例:Lakebase1
- User Name - CData Connect AI のユーザー名を入力。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 - Password(Azure Key Vault ではありません)を選択してSettings ページで生成したPAT を入力。
- 「Create」をクリックします。
- Set properties で、Name を設定し、続けて先ほど作成したLinked service、利用可能なTable name、Import schema のfrom connection/store を選択します。 「OK」をクリックします。
- リンクされたサービスを作成すると、以下の画面が表示されます。
- Preview data をクリックすると、インポートされたLakebase テーブルが表示されます。
Azure Data Factory でデータフローを作成する際、このデータセットを使用できるようになりました。
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