ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
詳細はこちら →CData
こんにちは!ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
Pure R スクリプトおよび 標準SQL を使って、R およびJava をインストール可能なあらゆるマシン上でAzure DevOps にアクセス。CData JDBC Driver for AzureDevOps とRJDBC package を使って、R でリモートAzure DevOps データ を利用できます。CData Driver を使うことで、業界が認めた基準で書かれたドライバーを活用して、オープンソースでポピュラーなR 言語のデータにアクセスできます。この記事では、ドライバーを使ってAzure DevOps にSQL クエリを実行する方法、および標準R 関数を呼び出してAzure DevOps をビジュアライズする方法について説明します。
マルチスレッドのMicrosoft R Open を実行すること、またはBLAS/LAPACK ライブラリにリンクされたオープン R を実行することによって、マルチスレッドおよびマネージドコードから利益を得られたドライバーのパフォーマンスにマッチできます。ここでは、Microsoft R Open 3.2.3 を使用します。CRAN レポジトリのJan. 1, 2016 snapshot からパッケージをインストールするために事前設定されています。このsnapshot は再現性を保証します。
ドライバーを使うにはRJDBC パッケージをダウンロードします。RJDBC パッケージをインストールしたら、次のコードを入力してパッケージをロードします。
library(RJDBC)
下記の情報を使いAzure DevOps にJDBC データソースとして接続します。
dbConnect やdbSendQuery のようなDBI 関数は、R にデータアクセスコードを書くための統一インターフェースを提供します。
driver <- JDBC(driverClass = "cdata.jdbc.azuredevops.AzureDevOpsDriver", classPath = "MyInstallationDir\lib\cdata.jdbc.azuredevops.jar", identifier.quote = "'")
これで、DBI 関数を使ってAzure DevOps に接続しSQL クエリを実行する準備が整いました。dbConnect 関数を使ってJDBC 接続を初期化します。一般的なJDBC 接続文字列は次のとおりです。
conn <- dbConnect(driver,"AuthScheme=Basic;Organization=MyAzureDevOpsOrganization;ProjectId=MyProjectId;PersonalAccessToken=MyPAT;")
Azure DevOps アカウントに接続するには、Profile -> Organizations に移動して、アカウント内の組織名であるOrganization を指定します。
例: Organization=MyAzureDevOpsOrganization
NOTE :Analytics スキーマに接続する場合は、Organization と一緒にProjectId を指定する必要があります。
ドライバーはAzure DevOps API をリレーショナルデータベース、ビュー、ストアドプロシージャとしてモデルします。次のコードを使ってテーブルリストを検出します。
dbListTables(conn)
dbGetQuery 関数を使ってAzure DevOps API がサポートするすべてのSQL クエリを実行できます:
builds <- dbGetQuery(conn,"SELECT Id, BuildNumber FROM Builds WHERE Reason = 'Manual'")
次のコマンドを使って、結果を[data viewer]ウィンドウで見ることができます。
View(builds)
CRAN レポジトリで利用可能なあらゆるデータ初期化パッケージを使ってAzure DevOps を分析する準備が整いました。ビルトインバーのplot 関数を使って簡単なバーを作成できます。
par(las=2,ps=10,mar=c(5,15,4,2)) barplot(builds$BuildNumber, main="Azure DevOps Builds", names.arg = builds$Id, horiz=TRUE)