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

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Okta 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、Okta 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、Okta 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Okta 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Okta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Okta のデータをすばやく取得します。

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

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

1. Connect AI にログインして「Sources」をクリック、次に「 Add Connection」をクリック

2. 接続を追加パネルから「Okta」を選択

3. Okta に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

   Okta に接続するには、Domain 接続文字列プロパティをお使いのOkta ドメインに設定します。 Okta はOAuth およびOAuthJWT 認証をサポートしています。

   OAuth認証

   OAuth で認証するには、AuthScheme をOAuth に設定する必要があります。また、カスタムOAuth アプリケーションを作成する必要があります。

   カスタムOAuth アプリケーションの作成

   Okta アカウントから：

   1. 管理者アカウントでOkta のデベロッパーエディションにサインインします。
   2. Admin Consoleで、Applications > Applications に移動します。
   3. Create App Integration をクリックします。
   4. Sign-in method は、OIDC - OpenID Connect を選択します。
   5. Application type は、Web Application を選択します。
   6. カスタムアプリケーションの名前を入力します。
   7. Grant TypeをAuthorization Code に設定します。トークンを自動的に更新したい場合は、Refresh Token もチェックしてください。
   8. コールバックURL を設定します。
      • デスクトップアプリケーションやヘッドレスマシンでは、http://localhost:33333 または任意の別のポート番号を使用します。ここで設定したURI が、CallbackURL プロパティになります。
      • Web アプリケーションの場合、コールバックURL を信頼できるリダイレクトURL に設定します。このURL は、アプリケーションへのアクセスが許可されたことを示すトークンを伴ってユーザーが戻ってくるWeb 上の場所です。
   9. Assignments セクションで、Limit access to selected groups を選択してグループを追加するか、グループの割り当ては一旦スキップします。
   10. OAuth アプリケーションを保存します。
   11. アプリケーションのGeneral タブに、アプリケーションのClient Id とClient Secret が表示されます。後で使用できるように、これらを記録してください。Client Id はOAuthClientId の設定に使用し、Client Secret はOAuthClientSecret の設定に使用します。
   12. Assignments タブを確認し、アプリケーションにアクセスする必要のあるすべてのユーザーがアプリケーションに割り当てられていることを確かめます。
   13. Okta API Scopes タブで、OAuth アプリケーションに付与するスコープを選択します。これらのスコープは、アプリが読み取り可能なデータを決定します。そのため、特定のビューに対するスコープを付与しないと、そのビューに対するクエリを実行する権限がドライバーに付与されません。各ビューに必要なスコープを確認するには、ヘルプドキュメントのデータモデル > ビュー のビュー固有のページを参照してください。

   OAuth 認証の詳細や、OAuthJWT 認証については、ヘルプドキュメントを参照してください。

   
4. 「Save & Test」をクリック
5. Okta 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。

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. 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。
3. PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
4. 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Okta 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Okta のデータを Amazon SageMaker Canvas に統合していきましょう。

1. 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。
2. 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。
3. My models 画面で「Create new model」をクリックします。
4. 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。
5. 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。
6. 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。
7. 「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。
8. 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 Okta 接続名（例: Okta1）に設定
9. 「Create connection」をクリックします。

Okta を Amazon SageMaker Canvas に統合

RDS で Connect AI への接続が設定できたら、Okta 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。

1. Okta 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 Okta 接続を検索します。
2. Okta 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。
3. 以下のように、Okta 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。
4. 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。
5. 分析を実行し、予測を生成してモデルをデプロイします。

これで、Amazon SageMaker からOkta のデータにリアルタイムでアクセスできるようになりました。カスタム ML モデルを構築し、ビジネスの予測インサイトを生成して、組織の成長に活用してください。

クラウドアプリケーションから Okta への SQL アクセス

Amazon SageMaker Canvas からOkta のデータへのダイレクト接続が完成しました。データをレプリケーションすることなく、接続やデータセット、予測モデルをさらに追加してビジネスを推進できます。

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