Google Data Fusion で PagerDuty に連携した ETL プロセスを作成

Google Data Fusion を使用すると、セルフサービス型のデータ連携を行い、異なるデータソースを統合できます。CData API Driver for JDBC をアップロードすることで、Google Data Fusion のパイプライン内から PagerDuty 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す。CData JDBC Driver を使用すると、PagerDuty のデータ を Google Data Fusion でネイティブにサポートされている任意のデータソースにパイプできますが、この記事では、PagerDuty から Google BigQuery へデータをパイプする方法を説明します。

CData API Driver for JDBC を Google Data Fusion にアップロード

CData API Driver for JDBC を Google Data Fusion インスタンスにアップロードして、PagerDuty のデータ にリアルタイムでアクセスしましょう。Google Data Fusion では JDBC ドライバーの命名規則に制限があるため、JAR ファイルを driver-version.jar という形式に合わせてコピーまたはリネームしてください。例：cdataapi-2020.jar

1. Google Data Fusion インスタンスを開きます
2. をクリックしてエンティティを追加し、ドライバーをアップロードします
3. "Upload driver" タブで、リネームした JAR ファイルをドラッグまたは参照します。
4. "Driver configuration" タブで以下を設定します：
   • Name: ドライバーの名前（cdata.jdbc.api）を作成し、メモしておきます
   • Class name: JDBC クラス名を設定します：（cdata.jdbc.api.APIDriver）
   
5. "Finish" をクリックします

Google Data Fusion で PagerDuty のデータ に接続

JDBC Driver をアップロードしたら、Google Data Fusion のパイプラインで PagerDuty のデータ にリアルタイムでアクセスできます。

1. Pipeline Studio に移動して、新しいパイプラインを作成します
2. "Source" オプションから "Database" をクリックして、JDBC Driver 用のソースを追加します
3. Database ソースの "Properties" をクリックしてプロパティを編集します

   NOTE：Google Data Fusion で JDBC Driver を使用するには、ライセンス（製品版またはトライアル）とランタイムキー（RTK）が必要です。ライセンス（またはトライアル）の取得については、CData までお問い合わせください。

   • Label を設定します
   • Reference Name を将来の参照用の値に設定します（例：cdata-api）
   • Plugin Type を "jdbc" に設定します
   • Connection String を PagerDuty の JDBC URL に設定します。例：
     
     jdbc:api:RTK=5246...;Profile=C:\profiles\PagerDuty.apip;Authscheme=OAuth;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;

     まず、Profile 接続プロパティをディスク上の PagerDuty プロファイルの場所に設定します（例：C:\profiles\PagerDuty.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティを PagerDuty の接続文字列に設定します（以下を参照）。

     PagerDuty API プロファイル設定

     PagerDuty の Developer Mode を介して OAuth アプリケーションを登録し、Client ID と Client Secret を取得します。コールバック URL は、アプリ設定で構成したリダイレクト URI と一致している必要があります。

     ビルトイン接続文字列デザイナー

     JDBC URL の作成には、PagerDuty JDBC Driver に組み込まれている接続文字列デザイナーを使用できます。JAR ファイルをダブルクリックするか、コマンドラインから JAR ファイルを実行してください。

     
           java -jar cdata.jdbc.api.jar
           

     接続プロパティを入力し、接続文字列をクリップボードにコピーします。

     
   • Import Query を PagerDuty から取得したいデータを抽出する SQL クエリに設定します。例：
     SELECT * FROM Addons
   
4. "Sink" タブから、同期先シンクを追加します（この例では Google BigQuery を使用します）
5. BigQuery シンクの "Properties" をクリックしてプロパティを編集します
   • Label を設定します
   • Reference Name を api-bigquery のような値に設定します
   • Project ID を特定の Google BigQuery プロジェクト ID に設定します（またはデフォルトの "auto-detect" のままにします）
   • Dataset を特定の Google BigQuery データセットに設定します
   • Table を PagerDuty のデータ を挿入するテーブル名に設定します
   

Source と Sink を設定すると、PagerDuty のデータ を Google BigQuery にパイプする準備が整います。パイプラインを保存してデプロイしてください。パイプラインを実行すると、Google Data Fusion が PagerDuty からリアルタイムデータをリクエストし、Google BigQuery にインポートします。

これはシンプルなパイプラインの例ですが、変換、分析、条件などを使用してより複雑な PagerDuty パイプラインを作成できます。CData API Driver for JDBC の 30日間の無償トライアルをダウンロードして、今すぐ Google Data Fusion で PagerDuty のデータ をリアルタイムで活用しましょう。