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CData Connect

Azure Analysis Services を使ってSage 300 のデータをモデル化

CData Connect Server を使ってAzure Analysis Services からSage 300 に接続し、リアルタイムSage 300 のデータをインポートします。

古川えりか
コンテンツスペシャリスト

最終更新日:2022-10-31

こんにちは!ドライバー周りのヘルプドキュメントを担当している古川です。

Azure Analysis Services(AAS)は、エンタープライズレベルのデータモデルをクラウド上で提供する、フルマネージドのPlatform as a Service(PaaS)です。 CData Connect Server と連携すると、AAS はアプリケーションにSage 300 のデータへのクラウドベースのアクセスを即座に追加できます。 この記事では、Connect Server を使ってSage 300 に接続し、AAS の拡張機能を有効にしたVisual Studio でSage 300 のデータをインポートする方法を紹介します。

CData Connect Server は、Sage 300 にクラウドベースのインターフェースを提供し、ネイティブにサポートされているデータベースにデータを複製することなくAzure Analysis Services でのSage 300 のデータのモデル化を実現します。 ビジネスレポートやクライアントアプリケーション用にエンタープライズレベルのセマンティックデータモデルを構築すると、Azure Analysis Services はデータを収集するためのSQL クエリを生成します。 さらにCData Connect Server は、最適化されたデータ処理により、サポートされているすべてのSQL 操作(フィルタ、JOIN など)をSage 300 に直接プッシュし、リクエストされたSage 300 のデータをサーバー側の処理を利用して高速で返します。

ホスティングについて

AAS からCData Connect Server に接続するには、利用するConnect Server インスタンスをネットワーク経由での接続が可能なサーバーにホスティングして、URL での接続を設定する必要があります。CData Connect がローカルでホスティングされており、localhost アドレス(localhost:8080 など)またはローカルネットワークのIP アドレス(192.168.1.x など)からしか接続できない場合、AAS はCData Connect Server に接続することができません。

クラウドホスティングでの利用をご希望の方は、AWS MarketplaceGCP Marketplace で設定済みのインスタンスを提供しています。


Sage 300 のデータの仮想データベースを作成する

CData Connect Server 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を使用してデータソースに接続し、データを取得します。まずは、右側のサイドバーのリンクからConnect Server をインストールしてください。

  1. Connect Server にログインし、「CONNECTIONS」をクリックします。 データベースを追加
  2. 一覧から「Sage 300」を選択します。
  3. Sage 300 に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Sage 300 には、Sage 300 Web API で通信するための初期設定が必要となるます。

    • Sage 300 のユーザー向けのセキュリティグループを設定します。Sage 300 のユーザーに、Security Groups の下にあるbSage 300 Web API オプションへのアクセスを付与します(各モジュール毎に必要です)。
    • /Online/Web/Online/WebApi フォルダ内のweb.config ファイルを両方編集して、AllowWebApiAccessForAdmin のキーを true 設定します。webAPI アプリプールを再起動すると設定が反映されます。
    • ユーザーアクセスを設定したら、https://server/Sage300WebApi/ をクリックして、web API へのアクセスを確認してください。

    Basic 認証を使用してSage 300 へ認証します。

    Basic 認証を使用して接続する

    Sage 300 に認証するには、次のプロパティを入力してください。プロバイダーは、クッキーを使用してSage 300 が開いたセッションを再利用することに注意してください。 そのため、資格情報はセッションを開く最初のリクエストでのみ使用されます。その後は、Sage 300 が返すクッキーを認証に使用します。

    • Url:Sage 300 をホストするサーバーのURL に設定します。Sage 300 Web API 用のURL を次のように作成してください。 {protocol}://{host-application-path}/v{version}/{tenant}/ 例えば、 http://localhost/Sage300WebApi/v1.0/-/ です。
    • User:アカウントのユーザー名に設定します。
    • Password:アカウントのパスワードに設定します。
    コネクションを設定(Salesforce の場合)。
  4. Test Connection」をクリックします。
  5. 「Permission」->「 Add」とクリックし、適切な権限を持つ新しいユーザー(または既存のユーザー) を追加します。

仮想データベースが作成されたら、Azure Analysis Services を含むお好みのクライアントからSage 300 に接続できるようになります。

AAS を使ってVisual Studio からSage 300 に接続

以下のステップでは、Azure Analysis Services からCData Connect Server に接続して新しいSage 300 のデータソースを作成する方法を説明します。 続けるには、Microsoft Analysis Services Project Extension のインストールが必要です。

  1. Visual Studio で新しいプロジェクトを作成します。「Analysis Services Tabular Project」を選択します。
  2. Analysis Services Tabular Project を選択
  3. Configure your new project ダイアログで、Project name フィールドにプロジェクト名を入力します。 残りの項目も入力します。
  4. 新規プロジェクトを設定
  5. Create をクリックします。Tabular model designer ダイアログボックスが開きます。「Workspace server」を選択し、Azure Analysis Services サーバーのアドレス(例:asazure://eastus.azure.windows.net/myAzureServer)を入力します。 「Test Connection」をクリックし、サーバーにサインインします。
  6. AAS サーバーを追加
  7. 「OK」をクリックしてプロジェクトを作成します。Visual Studio ウィンドウは、以下のスクリーンショットのようになります。
  8. プロジェクトを作成
  9. Visual Studio のTabular model Explorer で、「Data Sources」を右クリックして「Import From Data Source」を選択します。
  10. プロジェクトを作成
  11. Table Import Wizard で、SQL Server データベースを選択して「Connect」をクリックします。Server フィールドに、Connect Server のURL とポートをカンマで区切って入力します(例:CONNECT_SERVER_URL,1433)。
  12. 「SQL Server Authentication」をクリックして、次の情報を入力します。
    • User name:CData Connect Server のユーザー名を入力します。ユーザー名はCData Connect Server のインターフェースの右上に表示されています(例:[email protected])。
    • Password:Connect Server ユーザーのパスワード。
    「Test Connection」をクリックします。接続テストに成功したら、Database name リストから目的のリストを選択し、「Next」をクリックします。
  13. プロジェクトを作成
  14. 次の画面で、Current User を選択して「Next」クリックします。
  15. ユーザーを選択
  16. ここでは、最初のオプションを選択して「Next」をクリックします。
  17. インポートデータを選択
  18. 次の画面で、リストからテーブルを選択して「Preview & Filter」をクリックします。
  19. テーブルをプレビュー
  20. テーブルにSage 300 からデータが入力されたことを確認できます。
  21. プロジェクトを作成

Sage 300 のデータをデータモデルにインポートできたので、Azure Analysis Services にプロジェクトをデプロイしてビジネスレポートやクライアントアプリケーションなどに利用する準備が整いました。

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