MuleSoft でリアルタイムの Presto のデータを連携（CData Connect AI 経由）

Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist

CData Connect AI を使用して MuleSoft Anypoint Platform から Presto に接続し、リアルタイムのPresto のデータをカスタムレポートやダッシュボードに統合できます。

MuleSoft Anypoint Platform は、API と統合の構築、デプロイ、管理を可能にし、アプリケーションとシステム間のシームレスな接続を実現します。CData Connect AI と組み合わせることで、Presto のデータにアクセスしてビジュアライゼーション、ダッシュボードなどに活用できます。この記事では、CData Connect AI を使用して Presto へのリアルタイム接続を作成し、MuleSoft Anypoint Platform からリアルタイムのPresto のデータに接続してアクセスする方法を説明します。

前提条件

MuleSoft をCData Connect AI と一緒に設定して使用する前に、まずCData Connect AI アカウントにデータソースを接続する必要があります。詳細については、Connections セクションを参照してください。

また、Settings ページでPersonal Access Token（PAT）を生成する必要があります。認証時にパスワードとして使用するため、必ずコピーして保存してください。

Presto データ連携について

CData を使用すれば、Trino および Presto SQL エンジンのライブデータへのアクセスと統合がこれまでになく簡単になります。お客様は CData の接続機能を以下の目的で利用しています：

Trino v345 以降（旧 PrestoSQL）および Presto v0.242 以降（旧 PrestoDB）のデータにアクセスできます。
Trino または Presto インスタンスの基盤となるすべてのデータに対して読み取り・書き込みアクセスができます。
最大スループットのための最適化されたクエリ生成。

Presto と Trino により、ユーザーは単一のエンドポイントを通じてさまざまな基盤データソースにアクセスできます。CData の接続と組み合わせることで、ユーザーはインスタンスへの純粋な SQL-92 アクセスを取得し、ビジネスデータをデータウェアハウスに統合したり、Power BI や Tableau などのお気に入りのツールからライブデータに直接簡単にアクセスしたりできます。

多くの場合、CData のライブ接続は、ツールで利用可能なネイティブのインポート機能を上回ります。あるお客様は、レポートに必要なデータセットのサイズが大きいため、Power BI を効果的に使用できませんでした。同社が CData Power BI Connector for Presto を導入したところ、DirectQuery 接続モードを使用してリアルタイムでレポートを生成できるようになりました。

はじめに

MuleSoft 用に Presto への接続を設定

MuleSoft から Presto への接続は、CData Connect AI によって実現されます。MuleSoft からPresto のデータを操作するには、まず Presto 接続を作成し設定します。

Connect AI にログインして「Sources」をクリックし、 Add Connection をクリックします

Add Connection パネルから「Presto」を選択します

Presto への接続に必要な認証プロパティを入力します。
Presto への接続には、まずはServer およびPort を接続プロパティとして設定します。それ以外の追加項目は接続方式によって異なります。

TLS/SSL を有効化するには、UseSSL をTRUE に設定します。

LDAP で認証

LDAP で認証するには、次の接続プロパティを設定します:
- AuthScheme: LDAP に設定。
- User: LDAP で接続するユーザー名。
- Password: LDAP で接続するユーザーのパスワード。
Kerberos 認証

KERBEROS 認証を使う場合には、以下を設定します:
- AuthScheme: KERBEROS に設定。
- KerberosKDC: 接続するユーザーのKerberos Key Distribution Center (KDC) サービス。
- KerberosRealm: 接続するユーザーのKerberos Realm 。
- KerberosSPN: Kerberos Domain Controller のService Principal Name。
- KerberosKeytabFile: Kerberos principals とencrypted keys を含むKeytab file。
- User: Kerberos のユーザー。
- Password: Kerberos で認証するユーザーのパスワード。
Save & Test をクリックします
Add Presto Connection ページの「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。

Personal Access Token の追加

REST API、OData API、またはVirtual SQL Server 経由でConnect AI に接続する場合、Personal Access Token（PAT）を使用してConnect AI への接続を認証します。アクセス管理の粒度を維持するために、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。

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。
Settings 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。
PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
Personal Access Token は作成時にのみ表示されるため、必ずコピーして安全な場所に保存してください。

接続の設定とPAT の生成が完了したら、Mulesoft からPresto のデータに接続する準備が整いました。

CData Connect AI への接続

JDBC ドライバーを使用してMulesoft からCData Connect AI への接続を確立するには、以下の手順に従います：

CData Connect AI JDBC ドライバーをダウンロードしてインストールします。
- CData Connect AI のIntegrations ページを開きます。
- JDBC を検索して選択します。
- セットアップファイルをダウンロードして実行します。
- インストールが完了すると、JAR ファイルはインストールディレクトリ（lib フォルダ内）にあります。
Mulesoft Anypoint Studio にログインするか、デスクトップアプリケーションを起動します。
新しいMulesoft プロジェクトを作成します。新しいプロジェクトがプロジェクトフォルダに表示されます。
右側のMule Palette で、HTTP Listener をMessage Flow エリアにドラッグします。
HTTP Listener をクリックして設定します。
Connector configuration の右側にある+ 記号をクリックします。HTTP Listener 設定ダイアログが表示されます。
HTTP Listener を設定し、データをクエリするためのPort を指定してOK をクリックします。
アクションを実行するためのpath を指定します。HTTP Listener の設定が完了しました。
右側のMule Palette で、検索バーにdatabase と入力します。
実行したいデータベース操作をMessage Flow エリアにドラッグします。この例ではSelect を選択します。
Database Config ダイアログのConnection ドロップダウンからGeneric Connection を選択します。
Configure ボタンをクリックしてJDBC ドライバーを設定します。ドロップダウンリストからUse local file を選択します。
JDBC ドライバーのインストールからCData Connect AI JAR ファイルを探し、OK をクリックします。
以下の情報を入力します：
- URL: 接続用のURL。例：
```
 jdbc:connect:Authscheme=Basic;user=username;password=PAT
```
  注意：password には前提条件セクションで作成したPAT を指定します。
- Driver class name: ドライバークラス名として次を入力します：
```
 cdata.jdbc.connect.ConnectDriver
```
Test Connection をクリックします。
接続が成功したら、エディターにSQL Query Text を入力します。右側のOutput タブでテーブルメタデータを確認できます。
Mule Palette で、Transform Message をMessage Flow エリアにドラッグします。
Transform Message をクリックして設定します。Output を次のように変更します：
プロジェクトを保存して実行します。コンソールでMulesoft が依存関係の初期化を開始します。
"Message source 'listener' on flow your_project_name successfully started" というメッセージが表示されたら、指定したエンドポイントでデータのクエリを開始できます。
Postman アプリケーションを使用してクエリを実行し、データを確認します（以下に示すとおり）。