Axios と CData Connect AI で YouTube Analytics に接続した Web アプリを構築

Jerod Johnson
Senior Technology Evangelist

CData Connect AI を使用してライブYouTube Analytics のデータに接続し、Axios で YouTube Analytics に接続した Web アプリを構築します。

Axios は開発者が Web ブラウザや Node.js からサーバーに HTTP リクエストを送信できる JavaScript ライブラリです。CData Connect AI と組み合わせることで、Web アプリからライブYouTube Analytics のデータにアクセスできます。この記事では、YouTube Analytics に接続し、Axios でライブYouTube Analytics のデータにアクセスできる Web アプリを構築する方法を説明します。

Axios から YouTube Analytics に接続

Axios で YouTube Analytics を操作するには、Connect AI から YouTube Analytics に接続し、ユーザーにアクセス権を提供し、YouTube Analytics のデータ用のワークスペースを作成する必要があります。

Connect AI から YouTube Analytics に接続

CData Connect AI はシンプルなポイントアンドクリックインターフェースでデータソースに接続できます。

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「YouTube Analytics」を選択

YouTube Analytics に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
YouTube Analytics への接続には、OAuth 認証標準を使います。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントで認証できます。組織全体のアクセススコープをCData 製品に許可するには、サービスアカウントが必要です。下記で説明するとおり、CData 製品はこれらの認証フローをサポートします。
ユーザー資格情報の接続プロパティを設定せずに接続できます。次を設定して、接続してください。ChannelId：YouTube チャンネルのId に設定。指定しない場合、認証されたユーザーのチャンネルのデータが返されます。ContentOwnerId：コンテンツ所有者のレポートを生成する場合に設定。接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザで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ます。CData 製品がOAuth プロセスを完了します。
他のOAuth 認証フローについては、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。
「Save & Test」をクリック
YouTube Analytics 接続の追加ページで「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースのアクセス許可を設定します。

Personal Access Token の作成

REST API、OData API、または Virtual SQL Server を介して Connect AI に接続する場合、Personal Access Token（PAT）を使用して Connect AI への接続を認証します。アクセスの粒度を維持するために、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。
Personal Access Token は作成時にのみ表示されるため、必ずコピーして安全な場所に保存してください。

Axios 用に YouTube Analytics エンドポイントを設定

YouTube Analytics に接続したら、目的のテーブル用のワークスペースを作成します。

「Workspaces」ページに移動し、「 Add」をクリックして新しいワークスペースを作成します（または既存のワークスペースを選択）。
「 Add」をクリックしてワークスペースに新しいアセットを追加します。
YouTube Analytics 接続（例: YouTubeAnalytics1）を選択して「Next」をクリックします。
操作するテーブルを選択して「Confirm」をクリックします。
ワークスペースの OData サービス URL をメモしておきます（例: https://cloud.cdata.com/api/odata/{workspace_name}）。

接続、PAT、ワークスペースが設定できたので、Axios からYouTube Analytics のデータに接続する準備が整いました。

Axios ワークフローで YouTube Analytics のデータに接続

OData プロトコルを使用して Axios から CData Connect AI への接続を確立するには、以下のステップに従います。

Web アプリ用のプロジェクトディレクトリを作成します（例: ~/connect_cloud/）
ターミナルを開き、プロジェクトディレクトリに移動して以下のコマンドで node プロジェクトを初期化します:
```
npm init -y
```
以下のコマンドでプロジェクトに Axios 依存関係をインストールします:
```
npm install axios
```

プロジェクトディレクトリに以下のコードを含む server.js ファイルを作成します。CData Connect AI のユーザー名（例: [email protected]）と PAT（前提条件で作成した PAT）を指定します。また、SELECT * FROM YouTubeAnalytics1.SCHEMA.Groups のようなデータクエリも指定する必要があります。

server.js コード

      const axios = require('axios')

      const user = '[email protected]'
      const pat = '***********************************';

      //API エンドポイント
      const url = 'https://cloud.cdata.com/api/odata/{workspace_name}';

      //POST リクエストで送信するデータ
      const data = {
      "query":"SELECT * FROM {workspace_name}.SCHEMA.Groups"
      };

      axios.post(url, data, {
      auth: {
      username: user,
      password: pat
      }
      })
      .then(response => {
      const rows = response.data.results[0].rows;
      const schema = response.data.results[0].schema;

      //カラム名の配列を作成
      const columnNames = schema.map(col => col.columnName);

      //各行をループして、カラム名と値をログ出力
      rows.forEach(row => {
      const rowObject = {};
      row.forEach((value, index) => {
      const columnName = columnNames[index];
      rowObject[columnName] = value;
      });
      console.log(rowObject);
      })
      })
      .catch(error => {
      console.error('Error:', error);
      });

ターミナルで以下のコマンドを実行してサーバーを起動します:

node server.js

クエリ結果が表示されます:

    { ID: 1, VALUE: -2 }
    { ID: 2, VALUE: 1 }
    { ID: 11, VALUE: null }
    { ID: 3, VALUE: 2 }
    { ID: 4, VALUE: 5 }
    ...

クラウドアプリケーションから YouTube Analytics のデータへの簡易アクセス

これで、Axios からライブYouTube Analytics のデータへの直接接続が確立されました。Axios のようなクラウドアプリケーションから 100 以上の SaaS、ビッグデータ、NoSQL ソースへの簡易アクセスについての詳細は、Connect AI ページを参照してください。

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