Amazon SageMaker Canvas から RDS 経由で Wave Financial 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 Wave Financial に接続し、Wave Financialのリアルタイム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Wave Financial 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、Wave Financial 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、Wave Financial 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Wave Financial 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Wave Financial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Wave Financial のデータをすばやく取得します。

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

Amazon SageMaker Canvas から Wave Financial への接続は、CData Connect AI を介して行います。それでは、Wave Financial のデータを Amazon SageMaker Canvas から利用できるようにするため、Wave Financial 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. 接続の追加
  3. 接続を追加パネルから「Wave Financial」を選択
  4. データソースの選択
  5. Wave Financial に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Wave Financial 接続プロパティの取得・設定方法

    Wave Financial は、データに接続する手段として、API トークンを指定する方法とOAuth 認証情報を使用する方法の2つを提供しています。

    API トークン

    Wave Financial API トークンを取得するには:

    1. Wave Financial アカウントにログインします。
    2. 左ペインのManage Applications に移動します。
    3. トークンを作成するアプリケーションを選択します。最初にアプリケーションを作成する必要がある場合があります。
    4. API トークンを生成するには、Create token をクリックします。

    OAuth

    Wave Financial はOAuth 認証のみサポートします。すべてのOAuth フローで、この認証を有効にするにはAuthSchemeOAuth に設定する必要があります。

    ヘルプドキュメントでは、以下の3つの一般的な認証フローでのWave Financial への認証について詳しく説明しています。

    • デスクトップ:ユーザーのローカルマシン上でのサーバーへの接続で、テストやプロトタイピングによく使用されます。組み込みOAuth またはカスタムOAuth で認証されます。
    • Web:共有ウェブサイト経由でデータにアクセスします。カスタムOAuth でのみ認証されます。
    • ヘッドレスサーバー:他のコンピュータやそのユーザーにサービスを提供する専用コンピュータで、モニタやキーボードなしで動作するように構成されています。組み込みOAuth またはカスタムOAuth で認証されます。

    カスタムOAuth アプリケーションの作成方法や、組み込みOAuth 認証情報を使う場合でもカスタムOAuth アプリケーションの作成が推奨されるケースについては、ヘルプドキュメント の「カスタムOAuth アプリケーションの作成」セクションを参照してください。

    接続設定(Salesforce の例)

  6. 「Save & Test」をクリック
  7. Wave Financial 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。 権限の更新

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。 新しい PAT の作成
  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Wave Financial 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Wave Financial 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。 SageMaker Canvas アプリケーションを開く
  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。 My models を選択
  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。 新しいモデルの作成
  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。 データセットの選択
  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。 テーブル形式データセットの作成
  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。 RDS コネクタの選択
  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
    • Addresstds.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 Wave Financial 接続名(例: WaveFinancial1)に設定 RDS 接続の作成
  9. 「Create connection」をクリックします。

Wave Financial を Amazon SageMaker Canvas に統合

RDS で Connect AI への接続が設定できたら、Wave Financial 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. Wave Financial 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 Wave Financial 接続を検索します。 Wave Financial 接続の検索
  2. Wave Financial 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。 テーブルの選択
  3. 以下のように、Wave Financial 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。 ワークフローとデータセットの作成
  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。 モデル構築用のデータセット選択 データセットからモデルを構築
  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Wave Financial 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 Wave Financial への SQL アクセス

Amazon SageMaker Canvas からWave Financial 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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