Amazon SageMaker Canvas から RDS 経由で Wave Financial 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。
- 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「Wave Financial」を選択
-
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:- Wave Financial アカウントにログインします。
- 左ペインのManage Applications に移動します。
- 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。
- 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AuthScheme をOAuth 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。
- 「Save & Test」をクリック
-
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。
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。
- 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 Wave Financial 接続名(例: WaveFinancial1)に設定
- 「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。
- 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 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、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。
- 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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