DatabricksからConnect AI経由でPingOne に接続・クエリ

Mohsin Turki
Mohsin Turki
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI を使用して、PingOneのリアルタイムデータを Databricks に統合し、レプリケーションなしで直接クエリと分析を実現します。

Databricks は、データエンジニアリング、機械学習、アナリティクスを大規模に統合する AI クラウドネイティブプラットフォームです。 データウェアハウスのパフォーマンスとデータレイクの柔軟性を兼ね備えた強力なデータレイクハウスアーキテクチャを提供しています。 Databricks を CData Connect AI と統合すると、 複雑な ETL パイプラインやデータの複製を必要とせず、PingOne のデータ にリアルタイムでアクセスでき、 運用の効率化とインサイトまでの時間短縮を実現できます。

この記事では、CData Connect AI を使用して Databricks から PingOne へのセキュアなライブ接続を設定する方法を説明します。 設定が完了すると、標準 SQL を使用して Databricks ノートブックから直接PingOne のデータにアクセスでき、 データエコシステム全体でリアルタイム分析を統合できます。

概要

シンプルなステップの概要は以下のとおりです：

  1. ステップ 1 - 接続と設定： CData Connect AI で PingOne ソースへの接続を作成し、ユーザー権限を設定して、 Personal Access Token（PAT）を生成します。
  2. ステップ 2 - Databricks からクエリ： Databricks に CData JDBC ドライバーをインストールし、ノートブックに接続情報を設定して、 SQL クエリでリアルタイムのPingOne のデータにアクセスします。

前提条件

始める前に、以下を準備してください：

  1. アクティブな PingOne アカウント
  2. CData Connect AI アカウント。ログインまたは 無料トライアルにサインアップできます。
  3. Databricks アカウント。こちらからサインアップまたはログインできます。

ステップ 1：CData Connect AI で PingOne 接続を設定

1.1 PingOne への接続を追加

CData Connect AI は、利用可能なデータソースに接続するためのシンプルなポイント＆クリックインターフェースを提供しています。

  1. Connect AI にログインし、左側の Sources をクリックして、 右上の Add Connection をクリック
    2. CData Connect AI で接続を追加
  2. Add Connection パネルから 「PingOne」 を選択
    3. データソースを選択
  3. PingOne に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    PingOne に接続するには以下のプロパティを設定します。

    • Region：自身のPingOne 組織のデータがホスティングされている地域。
    • AuthScheme：PingOne に接続する際に使用する認証の種類。
    • WorkerAppEnvironmentId （デフォルトのPingOne ドメインを使用する場合に必要）、またはAuthorizationServerURL のいずれかで、下で説明するように設定します。

    WorkerAppEnvironmentId の設定

    WorkerAppEnvironmentId は、Worker アプリケーションが存在するPingOne 環境のID です。 このパラメータは、環境がデフォルトのPingOne ドメイン（auth.pingone）を利用している場合のみ使用されます。 これは、ヘルプドキュメントのカスタムOAuth アプリケーションの作成で説明するように、PingOne への認証に使用するカスタムOAuth アプリケーションを作成した後に設定します。

    はじめに、このプロパティの値を見つけます。

    1. 自身のPingOne 組織のホームページからナビゲーションサイドバーに移動し、Environments をクリックします。
    2. OAuth / Worker のカスタムアプリケーションを作成した環境（通常はAdministrators）を見つけ、Manage Environment をクリックします。 環境のホームページが表示されます。
    3. 環境のホームページのナビゲーションサイドバーで、Applications をクリックします。
    4. リストから、OAuth またはWorker アプリケーションの詳細を見つけます。
    5. Environment ID フィールドの値をコピーします。 以下の例に似たものになるはずです：
      WorkerAppEnvironmentId='11e96fc7-aa4d-4a60-8196-9acf91424eca'

    次に、WorkerAppEnvironmentId をEnvironment ID フィールドの値に設定します。

    AuthorizationServerURL の設定

    AuthorizationServerURL は、お使いのアプリケーションが配置されている環境のPingOne 認可サーバーのベースURL です。 このプロパティは、PingOne プラットフォームAPI ドキュメントで説明されているように、環境にカスタムドメインを設定した場合にのみ使用されます。 Custom Domains を参照してください。

    OAuth でのPingOne への認証

    PingOne はOAuth とOAuthClient 認証の両方をサポートしています。 上述の設定手順に加え、OAuth またはOAuthCliet 認証をサポートするために、さらに2つの手順を完了する必要があります。

    • ヘルプドキュメントのカスタムOAuth アプリケーションの作成で説明するように、カスタムOAuth アプリケーションを作成して設定します。
    • ドライバーがデータモデル内のエンティティにアクセスできるようにするには、ヘルプドキュメントのAdministrator Roles での説明のとおり、使用するアドミンユーザー / ワーカーアプリケーションに対して正しいロールを設定していることを確認してください。
    • 以下のサブセクションで説明されているように、選択した認証スキームと認証フローに適切なプロパティを設定します。

    OAuth（認可コードグラント）

    AuthScheme をOAuth に設定します。

    デスクトップアプリケーション

    OAuth アクセストークンの取得およびリフレッシュ

    以下を設定して、接続してください。

    • InitiateOAuth：GETANDREFRESH。繰り返しOAuth の交換を行ったり、手動でOAuthAccessToken を設定する必要をなくすには、InitiateOAuth を使用します。
    • OAuthClientId：カスタムOAuth アプリケーションを作成した際に取得したClient ID。
    • OAuthClientSecret：カスタムOAuth アプリケーションを作成した際に取得したClient Secret。
    • CallbackURL：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に定義したリダイレクトURI。例：https://localhost:3333

    接続すると、CData 製品 はデフォルトブラウザでPingOne のOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、アプリケーションにアクセス許可を与えます。 ドライバーはこれでOAuth プロセスを完了します。

    1. ドライバーはPingOne からアクセストークンを取得し、それを使ってデータをリクエストします。
    2. OAuth 値はOAuthSettingsLocation で指定された場所に保存され、接続間で永続化されるようにします。

    ドライバーはアクセストークンの期限が切れると自動的にリフレッシュします。

    Web アプリケーションやヘッドレスマシン、クライアントクレデンシャルグラントを含むその他のOAuth メソッドについては、ヘルプドキュメントを参照してください。

    接続を設定（Salesforce の例）
  4. 右上の Save & Test をクリック
  5. PingOne Connection ページで Permissions タブに移動し、 お好みに応じてユーザーベースの権限を更新します。 権限を更新

1.2 Personal Access Token（PAT）を生成

REST API、OData API、または仮想 SQL Server 経由で Connect AI に接続する場合、 Personal Access Token（PAT）が Connect AI への接続認証に使用されます。PAT は、セキュアなトークンベースの認証として ログイン認証情報の代わりに機能します。アクセスの粒度を維持するため、 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 Settings ページを開く
  2. Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
  3. PAT に名前を付けて Create をクリック 新しい PAT を作成
  4. 注意：Personal Access Token は作成時にのみ表示されるので、必ずコピーして安全な場所に保存してください。

ステップ 2：Databricks で PingOne データに接続・クエリ

以下の手順に従って、Databricks から PingOne への接続を確立します。 CData JDBC Driver for Connect AI をインストールし、JAR ファイルをクラスターに追加して、ノートブックを設定し、 SQL クエリでリアルタイムのPingOne のデータにアクセスします。

2.1 CData JDBC Driver for Connect AI をインストール

  1. CData Connect AI で、左側の Integrations ページをクリック。 JDBC または Databricks を検索し、Download をクリックして、 お使いの OS 用のインストーラーを選択します。
  2. ダウンロード後、インストーラーを実行して指示に従います：
    • Windows の場合：セットアップファイルを実行し、インストールウィザードに従います。
    • Mac/Linux の場合：アーカイブを解凍し、フォルダを /opt または /Applications に移動します。実行権限があることを確認してください。
  3. インストール後、インストールディレクトリで JAR ファイルを見つけます：
    • Windows： 
      C:\Program Files\CData\CData JDBC Driver for Connect AI\lib\cdata.jdbc.connect.jar
    • Mac/Linux： 
      /Applications/CData/CData JDBC Driver for Connect AI/lib/cdata.jdbc.connect.jar

2.2 Databricks に JAR ファイルをインストール

  1. Databricks にログイン。左側のナビゲーションペインで Compute をクリック。コンピュートクラスターを開始または作成します。 Databricks でコンピュートクラスターを起動
  2. 実行中のクラスターをクリックし、Libraries タブに移動して、右上の Install New をクリック。 Databricks の Libraries タブにアクセス
  3. Install Library ダイアログで DBFS を選択し、 cdata.jdbc.connect.jar ファイルをドラッグ＆ドロップ。Install をクリック。 JDBC ドライバー JAR を DBFS にアップロード

2.3 Databricks ノートブックで PingOne データをクエリ

ノートブックスクリプト 1 - JDBC 接続を定義：

  1. 以下のスクリプトをノートブックセルに貼り付けます：

driver = "cdata.jdbc.connect.ConnectDriver"
url = "jdbc:connect:AuthScheme=Basic;User=your_username;Password=your_pat;URL=https://cloud.cdata.com/api/;DefaultCatalog=Your_Connection_Name;"
  1. 以下を置き換えます：
    • your_username - CData Connect AI のユーザー名
    • your_pat - CData Connect AI の Personal Access Token（PAT）
    • Your_Connection_Name - Sources ページの Connect AI データソース名
  2. スクリプトを実行します。

ノートブックスクリプト 2 -PingOne のデータから DataFrame を読み込み：

  1. 2 番目のスクリプト用に新しいセルを追加します。ノートブック右側のメニューから Add cell below をクリック。
  2. 以下のスクリプトを新しいセルに貼り付けます：

remote_table = spark.read.format("jdbc") \
  .option("driver", "cdata.jdbc.connect.ConnectDriver") \
  .option("url", "jdbc:connect:AuthScheme=Basic;User=your_username;Password=your_pat;URL=https://cloud.cdata.com/api/;DefaultCatalog=Your_Connection_Name;") \
  .option("dbtable", "YOUR_SCHEMA.YOUR_TABLE") \
  .load()
  1. 以下を置き換えます：
    • your_username - CData Connect AI のユーザー名
    • your_pat - CData Connect AI の Personal Access Token（PAT）
    • Your_Connection_Name - Sources ページの Connect AI データソース名
    • YOUR_SCHEMA.YOUR_TABLE - スキーマとテーブル名（例：PingOne.[CData].[Administrators].Users）
  2. スクリプトを実行します。

ノートブックスクリプト 3 - カラムをプレビュー：

  1. 同様に、3 番目のスクリプト用に新しいセルを追加します。
  2. 以下のスクリプトを新しいセルに貼り付けます：

display(remote_table.select("ColumnName1", "ColumnName2"))
  1. ColumnName1 と ColumnName2 を PingOne 構造の実際のカラム名に置き換えます（例：Id、Username など）。
  2. スクリプトを実行します。
Databricks ノートブックでPingOne のデータデータをプレビュー

これで、バックエンド API の複雑さを意識することなく、またPingOne のデータをレプリケーションすることなく、 Databricks ノートブック内で直接リアルタイムの PingOne のデータ を探索、結合、分析できるようになりました。

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