Azure Analysis ServicesでSage X3 Cloud のデータをモデル化

古川えりか
古川えりか
コンテンツスペシャリスト
CData Connect AI を使ってAzure Analysis Services からSage X3 Cloud に接続し、リアルタイムSage X3 Cloud のデータをインポートします。

Azure Analysis Services（AAS）は、エンタープライズレベルのデータモデルをクラウド上で提供する、フルマネージドのPaaS です。Azure 上で提供されているので、お馴染みの環境で手軽に使い始められます。CData Connect AI と連携することで、Sage X3 Cloud のデータをAAS に繋いでBI ツール向けのデータモデルを簡単に作成できます。 この記事ではConnect AI からSage X3 Cloud に接続し、AAS の拡張機能を有効にしたVisual Studio でSage X3 Cloud のデータをインポートする方法を紹介します。

Connect AI からSage X3 Cloud への接続

CData Connect AI を使うと、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。

  1. Connect AI にログインし、 Add Connection をクリックします。
    2. コネクションを追加
  2. Add Connection パネルで「Sage X3 Cloud」を選択します。
    3. データソースを選択
  3. 必要な認証プロパティを入力し、Sage X3 Cloud に接続します。

    Sage X3 Cloud では OAuth 2.0 の Client Credentials フローを使用し、API へのアクセスには X-API-Key も必要です。AuthScheme を OAuth に設定し、以下の接続プロパティを指定します。

    • URL：Sage X3 Cloud インスタンスのベース URL。
    • OAuthAccessTokenUrl：OAuth トークンエンドポイント（例：https://your-auth-domain/oauth/token）。
    • OAuthClientId：OAuth アプリケーションのクライアント ID。
    • OAuthClientSecret：OAuth アプリケーションのクライアントシークレット。
    • Audience：トークンリクエストで使用する API の Audience 値。
    • XAPIKey：Sage X3 Cloud の管理者から提供された X-API-Key。
    • Folder：Sage X3 のフォルダ名（例：SEED）。このフォルダがデフォルトのスキーマとして使用されます。
    • Folders（オプション）：Sage X3 フォルダのカンマ区切りリスト（例：SEED,PERF）。各フォルダが個別のスキーマとして公開されるため、Schema.Table 構文でフォルダをまたいだクエリを実行できます。

    ドライバーは Client Credentials フローでアクセストークンを取得し、すべての API リクエストで X-API-Key とあわせて送信します。InitiateOAuth を GETANDREFRESH（デフォルト）に設定しておけば、トークンの取得と更新は自動で行われます。

    コネクションを設定（Salesforce の場合）
  4. Create & Test をクリックします。
  5. （任意の設定）「Add Sage X3 Cloud Connection」ページの「Permissions」タブに移動し、アクセス許可を更新します。 アクセス許可の更新

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。

  1. 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。
  2. 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。
  3. PAT の名前を入力して Create をクリックします。
    4. 新しいPAT を作成
  4. 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。

接続の設定が完了したら、Azure Analysis Services を使用してVisual Studio からSage X3 Cloud のデータに接続できるようになります。

AAS を使ってVisual Studio からSage X3 Cloud に接続

以下のステップでは、Visual Studio からAzure Analysis Services にからCData Connect AI に接続して新しいSage X3 Cloud のデータソースを作成する方法を説明します。 続けるには、Microsoft Analysis Services Projects の拡張機能が必要です。拡張機能はこちらからダウンロードできます。

  1. 拡張機能をインストールしたら、Visual Studio で新しいプロジェクトを作成しましょう。「Analysis Services 表形式プロジェクト」を選択します。
    2. Analysis Services Tabular Project を選択
  2. 「新しいプロジェクト構成します」ダイアログが表示されるので、フィールドに必要な項目を入力します。
    3. 新規プロジェクトを設定
  3. 「作成」をクリックします。「テーブルモデルデザイナー」ダイアログボックスが開きます。ワークスペースサーバーを選択し、Azure Analysis Services サーバーのアドレス（例：asazure://eastus.azure.windows.net/myAzureServer）を入力します。 Test Connection をクリックし、サーバーにサインインします。
    4. AAS サーバーを追加
  4. OK をクリックしてプロジェクトを作成します。Visual Studio ウィンドウは、以下のスクリーンショットのようになります。
    5. プロジェクトを作成
  5. Visual Studio の表形式モデルエクスプローラーで、データソースを右クリックして「データソースからインポート」を選択します。
    6. プロジェクトを作成
  6. Table Import Wizard で、SQL Server データベースを選択してConnect をクリックします。Server フィールドに、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します（例：tds.cdata.com,14333）。
  7. SQL Server Authentication をクリックして、次の情報を入力します。
    • User name: Enter your CData Connect AI username. This is displayed in the top-right corner User name：CData Connect AI のユーザー名を入力します。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：Settings ページで生成したPAT を入力します。 Password: Enter the PAT you generated on the Settings page.
    Test Connection をクリックします。接続テストに成功したら、Database name リストから目的のリストを選択し、Next をクリックします。
    8. プロジェクトを作成
  8. 次の画面で、Current User を選択してNext をクリックします。
    9. ユーザーを選択
  9. ここでは、最初のオプションを選択してNext をクリックします。
    10. インポートデータを選択
  10. 次の画面で、リストからテーブルを選択してPreview & Filter をクリックします。
    11. テーブルをプレビュー
  11. テーブルにSage X3 Cloud からデータが入力されたことを確認できます。
    12. プロジェクトを作成

これでSage X3 Cloud のデータをデータモデルにインポートできたので、Azure Analysis Services にプロジェクトをデプロイして、BI ツールやクライアントアプリケーションなどから利用できます。

おわりに

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