Amazon SageMaker Canvas から RDS 経由で SAP SuccessFactors のリアルタイムデータを活用

Dibyendu Datta
Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist
CData Connect AI を使って Amazon SageMaker Canvas の Amazon RDS コネクタから SAP SuccessFactors に接続し、リアルタイムのSAP SuccessFactors のデータでカスタムモデルを構築する方法を解説します。

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 SuccessFactors 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 SuccessFactors 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 SuccessFactors 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 SuccessFactors 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 SuccessFactors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 SuccessFactors のデータをすばやく取得します。

SAP SuccessFactors への接続を設定（Amazon SageMaker Canvas 向け）

Amazon SageMaker Canvas から SAP SuccessFactors への接続は、CData Connect AI を介して行います。それでは、SAP SuccessFactors のデータを Amazon SageMaker Canvas から利用できるようにするため、SAP SuccessFactors への接続を作成していきましょう。

  1. Connect AI にログインして「Sources」をクリック、次に「 Add Connection」をクリック
  2. 接続を追加パネルから「SAP SuccessFactors」を選択
  3. SAP SuccessFactors に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    SAP SuccessFactorsへの接続

    それでは、SAP SuccessFactors に接続していきましょう。CData 製品は、デフォルトで有効になっているOData API を介してSAP SuccessFactors と通信します。追加の権限が必要な場合は、SAP サポートサイトをご確認ください。

    認証方法として、Azure AD 認証、SAP IAS 認証、OAuth 認証（推奨）、Basic 認証（非推奨）のいずれかを使用してSAP SuccessFactors に認証できます。

    必要な接続プロパティ

    選択したAuthScheme に関わらず、SAP SuccessFactors 環境を識別するために以下の接続プロパティを設定しましょう。

    • URL：SuccessFactors をホストするサーバーのURL
    • CompanyId：SAP SuccessFactors テナントに割り当てられた一意の識別子。この値はAPI 認証に必要で、組織固有のものです

    OAuth 認証

    SAP SuccessFactors では、OAuth 認証を2種類のグラント種別でサポートしています。

    • SAP SuccessFactors LMS インスタンスのクライアントグラント種別
    • SAML-2 Bearer グラント種別

    OAuth 認証を有効にするには、すべてのOAuth フローでカスタムOAuth アプリケーションを作成し、適切なプロパティを設定する必要があります。

    デスクトップアプリケーションでカスタムOAuth アプリケーションの資格情報を使用して認証するには、OAuth アクセストークンを取得し、更新する必要があります。これらを設定すると、接続の準備が整います。

    OAuth アクセストークンの取得およびリフレッシュ

    以下のプロパティを設定してください。

    • InitiateOAuth：GETANDREFRESH。OAuthAccessToken を自動的に取得およびリフレッシュするために使用します
    • OAuthClientId：アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントId
    • CallbackURL：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に定義されたリダイレクトURI
    • OAuthClientSecret （クライアントグラント種別のみ）：アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントシークレット
    • PrivateKey （SAML-2 Bearer グラント種別のみ）：カスタムOAuth アプリケーションの作成時にダウンロードした秘密鍵証明書のパス、またはその証明書のbase64 でエンコードされた内容

    接続すると、CData 製品がデフォルトブラウザでSAP SuccessFactors 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てください。

    アプリケーションにアクセス許可を与えると、CData 製品がOAuth プロセスを完了します。

    1. CData 製品がSAP SuccessFactors 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 で指定されたパスに保存されます。これらの値は接続間で永続化されます

    アクセストークンの期限が切れた際は、CData 製品が自動でアクセストークンをリフレッシュします。

    カスタムOAuth アプリケーションの作成やその他の認証方法については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「はじめに」をご確認ください。

  4. 「Save & Test」をクリック
  5. SAP SuccessFactors 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。

  1. Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして設定ページを開きます。
  2. 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。
  3. PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
  4. 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 SuccessFactors 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 SuccessFactors のデータを Amazon SageMaker Canvas に統合していきましょう。

  1. 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。
  2. 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。
  3. My models 画面で「Create new model」をクリックします。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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。
  7. 「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。
  8. 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 SuccessFactors 接続名（例: SAPSuccessFactors1）に設定
  9. 「Create connection」をクリックします。

SAP SuccessFactors を Amazon SageMaker Canvas に統合

RDS で Connect AI への接続が設定できたら、SAP SuccessFactors 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。

  1. SAP SuccessFactors 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 SuccessFactors 接続を検索します。
  2. SAP SuccessFactors 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。
  3. 以下のように、SAP SuccessFactors 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。
  4. 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。
  5. 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 SuccessFactors 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 SuccessFactors への SQL アクセス

Amazon SageMaker Canvas からSAP SuccessFactors 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。

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