Amazon SageMaker Canvas から RDS 経由で SAP Fieldglass 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SAP Fieldglass 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、SAP Fieldglass 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、SAP Fieldglass 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SAP Fieldglass 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SAP Fieldglass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SAP Fieldglass のデータをすばやく取得します。
SAP Fieldglass への接続を設定（Amazon SageMaker Canvas 向け）
Amazon SageMaker Canvas から SAP Fieldglass への接続は、CData Connect AI を介して行います。それでは、SAP Fieldglass のデータを Amazon SageMaker Canvas から利用できるようにするため、SAP Fieldglass への接続を作成していきましょう。
- Connect AI にログインして「Sources」をクリック、次に「 Add Connection」をクリック
- 接続を追加パネルから「SAP Fieldglass」を選択
-
SAP Fieldglass に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
資格情報の取得
SAP Fieldglass の担当者に問い合わせ、OAuthClientId、OAuthClientSecret、EnvironmentURL を入手してください。SAP Fieldglass への接続
運用環境への認証を行うには、以下のように指定します。
- APIKey：SAP Fieldglass API キー。これはオプションですが、API キーが必要であることを示すSAP Fieldglass からのエラーが発生した場合は、SAP Fieldglass 管理者に依頼するか、SAP Fieldglass Integration Tools にログインしてCreate API Application をクリックします。
- OAuthClientId：SAP Fieldglass 担当者から取得したOAuth Client ID。
- OAuthClientSecret：SAP Fieldglass 担当者から取得したOAuth Client Secret。
- EnvironmentURL：SAP Fieldglass 担当者から取得したSAP Fieldglass Environment URL。
- 「Save & Test」をクリック
-
SAP Fieldglass 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。
- 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。
- 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。
-
PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
- 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SAP Fieldglass 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SAP Fieldglass のデータを Amazon SageMaker Canvas に統合していきましょう。
- 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。
- 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。
- My models 画面で「Create new model」をクリックします。
- 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。
- 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。
- 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。
- 「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。
- 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 SAP Fieldglass 接続名（例: SAPFieldglass1）に設定
- 「Create connection」をクリックします。
SAP Fieldglass を Amazon SageMaker Canvas に統合
RDS で Connect AI への接続が設定できたら、SAP Fieldglass 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。
- SAP Fieldglass 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 SAP Fieldglass 接続を検索します。
- SAP Fieldglass 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。
- 以下のように、SAP Fieldglass 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。
- 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。
- 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SAP Fieldglass 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 SAP Fieldglass への SQL アクセス
Amazon SageMaker Canvas からSAP Fieldglass 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。
数百種類の SaaS、ビッグデータ、NoSQL ソースにクラウドアプリケーションから直接リアルタイムアクセスするには、CData Connect AI をご覧ください。