Amazon SageMaker Canvas から RDS 経由で Typeform 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Typeform 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、Typeform 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、Typeform 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Typeform 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Typeform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Typeform のデータをすばやく取得します。

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

Amazon SageMaker Canvas から Typeform への接続は、CData Connect AI を介して行います。それでは、Typeform のデータを Amazon SageMaker Canvas から利用できるようにするため、Typeform 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「Typeform」を選択

3. Typeform に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

   まず、Profile 接続プロパティにTypeForm プロファイルのディスク上の場所を設定します（例：C:\profiles\TypeForm.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティにTypeForm の接続文字列を設定します（以下を参照）。

   TypeForm API プロファイル設定

   TypeForm への認証にはOAuth 標準を使用します。

   TypeForm に認証するには、まずTypeForm でOAuth アプリケーションを登録および設定する必要があります：https://admin.typeform.com/account#/section/tokens。アプリにはclient ID とclient secret が割り当てられ、接続文字列で設定できます。OAuth アプリケーションの設定の詳細については、https://developer.typeform.com/get-started/ をご参照ください。

   使用シナリオによって異なるリダイレクトURI が必要です：

   • CData デスクトップアプリケーション：CData デスクトップアプリケーション（Sync、API Server、ArcESB）は/src/oauthCallback.rst でOAuth トークンを受け入れます。ホストとポートはアプリケーションが使用するデフォルトポートと同じです。例えば、http://localhost:8019/ でCData Sync にアクセスする場合、リダイレクトURI はhttp://localhost:8019/src/oauthCallback.rst になります。
   • CData クラウドアプリケーション：CData クラウドアプリケーションはデスクトップ版と同様です。https://1.2.3.4/ でConnect AI にアクセスする場合、リダイレクトはhttps://1.2.3.4/src/oauthCallback.rst を使用します。
   • デスクトップアプリケーション：デスクトップアプリケーションを使用する場合、URI はhttps://localhost:33333 を推奨します。
   • Web アプリケーション：ドライバーを使用してWeb アプリケーションを開発する場合、https://my-website.com/oauth のような独自のURI を使用します。

   以下の接続プロパティを設定すると、接続の準備が整います：

   • AuthScheme：OAuth に設定します。
   • InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定します。InitiateOAuth を使用してOAuthAccessToken を取得するプロセスを管理できます。
   • OAuthClientId：アプリ設定で指定されているClient Id を設定します。
   • OAuthClientSecret：アプリ設定で指定されているClient Secret を設定します。
   • CallbackURL：アプリ設定で指定したRedirect URI を設定します。
   
4. 「Save & Test」をクリック
5. Typeform 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Typeform 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Typeform 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 Typeform 接続名（例: API1）に設定
9. 「Create connection」をクリックします。

Typeform を Amazon SageMaker Canvas に統合

RDS で Connect AI への接続が設定できたら、Typeform 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. Typeform 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 Typeform 接続を検索します。
2. Typeform 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、Typeform 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Typeform 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 Typeform への SQL アクセス

Amazon SageMaker Canvas からTypeform 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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