こんにちは！プロダクトスペシャリストの宮本です。
Google Cloud Data Fusion は、ノーコードでデータ連携の設定が可能な言わば GCP の ETL ツール（サービス）です。たくさんのコネクタや変換・分析機能がデフォルトで用意されているため、さまざまなデータソースを色々な組み合わせで扱うことが可能なようです。
また JDBC を扱うこともできるため、この記事では、CData JDBC Driver for Sage 300 データ を使って、Sage 300 データ データをCloud Data Fusion でGoogle BigQuery にノーコードでパイプラインします。
Cloud Data Fusion の準備
まずはCloud Data Fusion のインスタンスを作成します。
- Data Fusion のトップ画面にある「CREATE INSTANCE」からインスタンスを作成します。
- 作成されたインスタンス名を先ほどの画面でクリックすると以下の画面に遷移しますので、画面下部にある Service Account をコピーします。
![Cloud Data Fusion のインスタンス作成]()
- 画面上部にある追加からメンバーを追加します。メンバー名は先ほどコピーした「Service Account」に合わせてください。
役割は BiqQuery へもアクセスしますので、「BigQuery 管理者」、「Cloud Data Fusion 管理者」、「Cloud Data Fusion API サービス エージェント」を付与します。
CData JDBC Driver for Sage300 のアップロード
ここからは実際に、Data Fusion の設定をしていきます。
まずは JDBC Driver をアップロードを行います。
- 「View Instance」をクリックして、Data Fusion の Control Center を開きます。
![Cloud Data Fusion のControl Center を開く]()
- Control Center が表示されたら、「＋」ボタンをクリックして JDBC Driver をアップロードしていきます。
- Name：アップロードしたドライバーに設定する名前
- Class name：cdata.jdbc.sage300.Sage300Driver
![JDBC Driver をCloud Data Fusion にアップロード]()
- アップロードする際の注意点として、Driver のファイル名を name-version の形式に変更してアップロードする必要があります。
なお、jarファイルをダブルクリックした際に表示されているバージョンをもとに「sage300-connector-java-19.0.7115.0.jar」に変更しました。
![JDBC Driver をCloud Data Fusion にアップロード]()
- アップロードが成功するとこのような画面が表示されるので、「Create a Pipeline」をクリックします。
![JDBC Driver のアップロード終了]()
Sage 300 からGoogle BigQuery へのパイプラインの作成
Data Fusion のパイプライン作成
インプット元はサイドメニューの「Source」から選択します。今回は先ほどアップロードした Sage 300 データ の JDBC Driver を使用するため、「DataBase」を選択します。
アウトプット先は同じくサイドメニューより「Sink」→「BigQuery」を選択します。
![Source およびSink 先の選択]()
「DataBase」の設定
「DataBase」のアイコンにカーソルを持ってくるとプロパティというボタンが表示されるのでクリックし、下記内容を設定します。
- Label：Sage300
- Reference Name：Sage300
- Plugin Name：Sage300 Driver（Driver をアップロードした際の名前）
- Plugin Type：jdbc
- Connection String：Sage300 へ接続する際の JDBC URL
- Import Query：インプットしたいデータを抽出するクエリ
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 と/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。
Connection String は以下の形式です。
jdbc:sage300:User=SAMPLE;Password=password;URL=http://127.0.0.1/Sage300WebApi/v1/-/;Company=SAMINC;
![Database プロパティ設定]()
上のキャプチャの赤枠は、Salesforce から BigQuery へアウトプットするデータの定義となります。
こちらは「Import Query」のすぐ右上にある「Get Schema」をクリックすると下の画面が表示されますので、「Import Query」で入力したクエリを実行し、カラムを定義します。
![Output schema 設定]()
「BigQuery」の設定
こちらも同様に BigQuery のプロパティから下記内容を設定します。
- Label：BigQuery
- Reference Name：BigQuery
- Project ID：使用するProject ID
- DataSet：使用するDataSet
- Table：使用するテーブル名、例：Account_DataFusion
![BigQuery のプロパティ設定]()
作成したSage 300 データ からBigQuery のパイプラインの実行
まずは作成したパイプラインをデプロイします。赤枠の「Deploy」ボタンをクリックしてデプロイを行います。
![Deploy Cloud Data Fusion Pipeline]()
デプロイ完了後、Runボタンが表示されますので、クリックします。
![デプロイしたパイプラインを実行]()
このようにCData JDBC ドライバをアップロードすることで、簡単にGoogle Cloud Data Fusion でSage 300 データ データをノーコードで連携し、BigQuery などへのパイプラインを作成することができます。
是非、CData JDBC Driver for Sage300 30日の無償評価版 をダウンロードして、お試しください。
