Informatica ® Cloud Data Integration February 2021
新機能
Informatica Cloud Data Integration 新機能 February 2021
2021 年 2 月
© 著作権 Informatica LLC 2016, 2021
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本マニュアルの情報は、予告なしに変更されることがあります。このドキュメントで問題が見つかった場合は、infa_documentation@informatica.com までご報告く ださい。
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発行日: 2021-03-31
目次
序文. . . 5
Informatica のリソース. . . 5
Informatica マニュアル. . . 5
Informatica Intelligent Cloud Services Web サイト. . . 5
Informatica Intelligent Cloud Services コミュニティ. . . 5
Informatica Intelligent Cloud Services マーケットプレース. . . 6
データ統合コネクタのドキュメント. . . 6
Informatica ナレッジベース. . . 6
Informatica Intelligent Cloud Services Trust Center. . . 6
Informatica グローバルカスタマサポート. . . 6
第 1 章 : 新機能と改良点. . . 7
データカタログの検出における CLAIRE の推奨事項. . . 7
動的スキーマ変更処理. . . 7
インテリジェント構造検出. . . 7
パラメータ. . . 8
PowerCenter タスク. . . 9
REST API. . . 9
サーバーレスの使用状況プロパティ. . . 9
トランスフォーメーション. . . 10
タスクフロー. . . 10
ファイルリスナ. . . 12
第 2 章 : 変更された動作 . . . 13
データ統合エラスティック. . . 13
JSON パーサーの変更. . . 13
タスクフロー. . . 13
ルックアップトランスフォーメーション. . . 15
第 3 章 : コネクタ. . . 16
新しいコネクタ. . . 16
改良されたコネクタ. . . 17
変更された動作. . . 21
第 4 章 : 以前のリリースでの改良点. . . 23
第 5 章 : アップグレード. . . 24
アップグレードの準備. . . 24
2021 年 2 月リリースのアップグレード後のタスク. . . 24
Amazon S3 V2 コネクタ. . . 24
目次 3
Google BigQuery V2 コネクタ. . . 25
Microsoft Azure Data Lake Storage Gen2 コネクタ. . . 25
Microsoft SQL Server コネクタでの Windows 認証. . . 25
索引. . . 26
4 目次
序文
2021 年 2 月リリースのデータ統合の新機能、改良点、変更された動作については、「新機能」を参照してくだ さい。実行が必要になることがあるアップグレード手順の情報も提供されています。
Informatica のリソース
Informatica は、Informatica Network やその他のオンラインポータルを通じてさまざまな製品リソースを提 供しています。リソースを使用して Informatica 製品とソリューションを最大限に活用し、その他の Informatica ユーザーや各分野の専門家から知見を得ることができます。
Informatica マニュアル
Informatica マニュアルポータルでは、最新および最近の製品リリースに関するドキュメントの膨大なライブ ラリを参照できます。マニュアルポータルを利用するには、https://docs.informatica.comにアクセスしてく ださい。
製品マニュアルに関する質問、コメント、ご意見については、Informatica マニュアルチーム
(infa_documentation@informatica.com)までご連絡ください。
Informatica Intelligent Cloud Services Web サイト
Informatica Intelligent Cloud Services Web サイト(http://www.informatica.com/cloud)にアクセスでき ます。このサイトには、Informatica Cloud 統合サービスに関する情報が含まれます。
Informatica Intelligent Cloud Services コミュニティ
Informatica Intelligent Cloud Services コミュニティを使用して、技術的な問題について議論し、解決しま す。また、技術的なヒント、マニュアルの更新情報、FAQ(よくある質問)への答えを得ることもできます。
次の Informatica Intelligent Cloud Services コミュニティにアクセスします。
https://network.informatica.com/community/informatica-network/products/cloud-integration 開発者は、次の Cloud 開発者コミュニティで詳細情報を確認したり、ヒントを共有したりできます。
https://network.informatica.com/community/informatica-network/products/cloud-integration/cloud- developers
5
Informatica Intelligent Cloud Services マーケットプレース
Informatica マーケットプレイスにアクセスすると、データ統合コネクタ、テンプレート、およびマップレッ トを試用したり購入したりできます。
https://marketplace.informatica.com/
データ統合コネクタのドキュメント
データ統合コネクタのドキュメントには、マニュアルポータルからアクセスできます。マニュアルポータルを 利用するには、https://docs.informatica.comにアクセスしてください。
Informatica ナレッジベース
Informatica ナレッジベースを使用して、ハウツー記事、ベストプラクティス、よくある質問に対する回答な ど、製品リソースを見つけることができます。
ナレッジベースを検索するには、https://search.informatica.comにアクセスしてください。ナレッジベース に関する質問、コメント、ご意見の連絡先は、Informatica ナレッジベースチーム
(KB_Feedback@informatica.com)です。
Informatica Intelligent Cloud Services Trust Center
Informatica Intelligent Cloud Services Trust Center は、Informatica のセキュリティポリシーおよびリアル タイムでのシステムの可用性について情報を提供します。
Trust Center(https://www.informatica.com/trust-center.html)にアクセスします。
Informatica Intelligent Cloud Services Trust Center にサブスクライブして、アップグレード、メンテナン ス、およびインシデントの通知を受信します。Informatica Intelligent Cloud Services Statusページには、す べての Informatica Cloud 製品の実稼働ステータスが表示されます。メンテナンスの更新はすべてこのページ に送信され、停止中は最新の情報が表示されます。更新と停止の通知がされるようにするには、Informatica Intelligent Cloud Services の 1 つのコンポーネントまたはすべてのコンポーネントについて更新の受信をサブ スクライブします。すべてのコンポーネントにサブスクライブするのが、更新を逃さないようにするための最 良の方法です。
登録するには、https://status.informatica.com/に移動し、[更新を購読登録]をクリックします。その後、
電子メール、SMS テキストメッセージ、Webhook、RSS フィードとして、またはこの 4 つを任意に組み合わ せて送信された通知を受信することを選択ができます。
Informatica グローバルカスタマサポート
電話またはオンラインでカスタマサポートセンターに連絡できます。
オンラインサポートについては、Informatica Intelligent Cloud Services の[サポート要求の送信]をクリッ クしてください。またオンラインサポートを使用して問題を記録することもできます。オンラインサポートを 利用するには、ログインが必要です。https://network.informatica.com/welcomeでログイン要求できます。
Informatica グローバルカスタマサポートの電話番号は、Informatica の Web サイト
https://www.informatica.com/services-and-training/support-services/contact-us.htmlに掲載されていま す。
6 序文
第 1 章
新機能と改良点
Informatica Intelligent Cloud Services℠ データ統合の 2021 年 2 月リリースには以下の新機能と改良点が含 まれています。
データカタログの検出における CLAIRE の推奨事項
組織でデータカタログ検出を使用していて、マッピングキャンバスで CLAIRE の推奨事項を有効にしている場 合、機密データを含む可能性のあるオブジェクトをインベントリからマッピングに追加すると、データ統合が アラートを表示します。
データカタログの検出に関する詳細については、「マッピング」を参照してください。
動的スキーマ変更処理
マッピングタスクで動的スキーマ変更処理を有効にして、タスクが実行されるたびにオブジェクトスキーマが 更新されるようにします。ソース、ターゲット、およびルックアップオブジェクトの動的スキーマ変更処理を 有効にできます。
タスクを設定するときに[スケジュール]タブで、または mttask V2 API を使用して、動的スキーマ変更処理 を有効にします。
動的スキーマ変更処理の詳細については、「タスク」を参照してください。
インテリジェント構造検出
このリリースには、インテリジェント構造検出に対する次の改良点が含まれています。
エラスティックマッピングでのディレクトリレベルのパーティション化
インテリジェント構造モデルを使用するエラスティックマッピングを作成し、入力ファイルが Avro、
Parquet または ORC の場合、入力ファイルが存在するディレクトリを選択できます。
XSDファイルに基づくインテリジェント構造モデル
インテリジェント構造モデルを作成するときに、モデルのベースとなる XSD ファイルを選択できます。
7
プレビューに関する通知: 2021 年 2 月リリースでは、XSD ファイルに基づいてインテリジェント構造モデ ルを作成する機能をプレビューで利用できます。評価目的でのプレビュー機能はサポートされていますが、
保証対象外で本番環境には対応していません。非本番環境でのみ使用することをお勧めします。
Informatica では、本番環境用に次のリリースでプレビュー機能を導入するつもりですが、市場や技術的 な状況の変化に応じて導入しない場合もあります。詳細については、Informatica グローバルカスタマサ ポートにお問い合わせください。機能を使用するには、組織が適切なライセンスを所有している必要があ ります。
COBOLコピーブックに基づくインテリジェント構造モデル
インテリジェント構造モデルを作成するときに、モデルのベースとなる COBOL コピーブックを選択でき ます。
プレビューに関する通知: 2021 年 2 月リリースでは、COBOL コピーブックに基づいてインテリジェント 構造モデルを作成する機能をプレビューで利用できます。評価目的でのプレビュー機能はサポートされて いますが、保証対象外で本番環境には対応していません。非本番環境でのみ使用することをお勧めします。
Informatica では、本番環境用に次のリリースでプレビュー機能を導入するつもりですが、市場や技術的 な状況の変化に応じて導入しない場合もあります。詳細については、Informatica グローバルカスタマサ ポートにお問い合わせください。機能を使用するには、組織が適切なライセンスを所有している必要があ ります。
インテリジェント構造検出がモデルに基づいて生成した出力のテスト
インテリジェント構造モデルを作成する場合、出力タイプと入力ファイルを選択した後、出力形式をテス トします。インテリジェント構造検出は、入力を選択した出力タイプに変換し、この出力をファイルに保 存します。
想定よりも多くの要素を含む区切り入力の処理
.csv ファイルやログなど、区切り入力にインテリジェント構造モデルを使用し、入力ファイルに想定より も多くの要素が含まれている場合、インテリジェント構造検出は余分な要素を、割り当てられていないデ ータポートに移動します。
複数の日付形式または日時形式を含むファイルの処理
入力ファイルに複数の日付形式または日時形式が含まれていて、形式の一部があいまいで、一部があいま いではない場合、インテリジェント構造検出はファイルで使用する形式を、あいまいではない形式に基づ いたものにします。
詳細については、「コンポーネント」を参照してください。
パラメータ
2021 年 2 月リリースには、パラメータに対する次の改良点が含まれています。
マップレットの入出力パラメータ
マップレットで入出力パラメータを使用できます。
入出力パラメータの詳細については、「マッピング」を参照してください。
マップレットの詳細については、「コンポーネント」を参照してください。
パラメータファイルのディレクトリ
マッピングタスクでパラメータファイルを使用する場合、パラメータファイルのディレクトリパスに
$PMRootDir や$PMSourceFileDir などの$PM 変数を含めることができます。
パラメータファイルの詳細については、「マッピング」を参照してください。
8 第 1章: 新機能と改良点
PowerCenter タスク
PowerCenter タスクで使用する PowerCenter ワークフローにマッピングパラメータと変数を含めることがで きます。タスクを設定するときに、パラメータと変数を解決します。タスクで定義された値をパラメータファ イルの値で上書きすることもできます。
PowerCenter タスクの詳細については、「タスク」を参照してください。
REST API
このリリースには、データ統合の Informatica Intelligent Cloud Services REST API に対する次の改良点が含 まれています。
行ベースの操作の操作タイプ
マッピングタスクの操作タイプが行ベースの場合、データドリブン条件を使用し、mttask REST API リソ ースを使用して行に挿入、更新、削除または拒否操作のフラグを立てる式を定義できます。
動的スキーマ変更
mttask 呼び出しで動的スキーマ変更処理を有効にできます。
activityLog応答のエラーコード
エラーコードは、activityLog 応答の logEntryItemAttrs オブジェクトで返すことができます。
サーバーレスの使用状況プロパティ
サーバーレスランタイム環境で実行される次のタスクのサーバーレス使用状況プロパティを設定できます。
• 同期タスク
• レプリケーションタスク
• マスキングタスク
• PowerCenter タスク
各タスクの最大コンピューティングユニットとタスクタイムアウトを設定できます。
タスクのサーバーレス使用状況プロパティは、サーバーレスランタイム環境で設定される対応するプロパティ を上書きします。
サーバーレスの使用状況プロパティの詳細については、「タスク」を参照してください。サーバーレスランタイ ム環境の詳細については、Administrator ヘルプの「Administrator」を参照してください。
PowerCenterタスク 9
トランスフォーメーション
このリリースには、トランスフォーメーションに対する次の改良点が含まれています。
ルックアップトランスフォーメーション
ルックアップトランスフォーメーションには、以下の改良点があります。
動的キャッシュの改良点
追加されたルックアップソースのタイプに対して動的キャッシュを有効にすることができます。例えば、
Amazon Redshift ソースまたは Snowflake ソースに対してルックアップを実行するキャッシュされたル ックアップトランスフォーメーションで動的キャッシュを有効にできます。
複数一致ポリシーの改良点
追加されたルックアップソースのタイプに対してルックアップを実行する、キャッシュを使用しないルッ クアップトランスフォーメーションで、複数一致ポリシー[最初の行を返す]または[最後の行を返す]
を使用できます。例えば、Snowflake ソースに対してルックアップを実行する、キャッシュを使用しない ルックアップトランスフォーメーションで、[最初の行を返す]または[最後の行を返す]を選択できま す。
ルックアップトランスフォーメーションの詳細については、「トランスフォーメーション」を参照してくださ い。特定のコネクタを使用したルックアップトランスフォーメーションの使用方法の詳細については、目的の コネクタのヘルプを参照してください。
構造パーサートランスフォーメーション
構造パーサートランスフォーメーションのトランスフォーメーションの範囲を選択できます。
トランスフォーメーションの範囲として、次のいずれかのオプションを選択できます。
• トランザクション。Apache Kafka®ソースなどのリアルタイムソースの場合は、このオプションを選択しま す。
• 行。入力がファイルパスに基づいている場合は、このオプションを選択します。
• すべての入力。ソースの精度よりも大きい入力を提供する可能性のある Amazon S3 などのストリーミング ソースの場合は、このオプションを選択します。
構造パーサートランスフォーメーションの詳細については、「トランスフォーメーション」を参照してくださ い。インテリジェント構造モデルでの構造パーサートランスフォーメーションの使用方法の詳細については、
「コンポーネント」を参照してください。
タスクフロー
タスクフローには、次の新機能および改良点が含まれています。
新しい関数のサポート
タスクフローを操作する場合、式エディタで次の新しい関数を使用できます。
• アセット詳細関数: getAssetLocation、getAssetName および getInstanceStartTime
• 日付関数: addToDate、dateDiff、getDatePart および trunc
• 文字関数: ltrim、rtrim および instr
• 変換関数: toChar(Dates)、toChar(Numbers)および toDate
10 第 1章: 新機能と改良点
• テスト関数: decode、iif および isNull
関数の詳細については、「関数リファレンス」を参照してください。
フォールトが発生したステップをスキップしてタスクフローを再開
タスクフローのいずれかのステップでフォールトが発生し、タスクフローが一時停止状態になった場合は、
フォールトが発生したステップをスキップして、次のステップからタスクフローを再開できます。他のす べてのステップが正常に実行されると、タスクフローのステータスは成功に設定されます。
注: 2021 年 2 月リリースより前に一時停止されたタスクフローにこの機能を使用するには、タスクフロー を更新して、タスクフローを再度パブリッシュする必要があります。タスクフローで設計を変更する必要 がない場合は、メモを追加するなどの小さな変更を加えてから、タスクフローを再度パブリッシュできま す。
フォールトが発生したステップをスキップして次のステップからタスクフローを再開する方法の詳細につ いては、「Monitor」を参照してください。
タスクフローの失敗と継続
データタスクステップに関連付けられたタスクが失敗した場合、または実行されなかった場合、完了時に 失敗するようにタスクフローを設定できます。
データタスクステップに関連付けられたタスクが失敗した場合、または実行されなかった場合、タスクフ ローは後続のステップを引き続き実行します。ただし、タスクフローが完了すると、タスクフローのステ ータスは失敗に設定されます。
タスクフローの失敗と継続の詳細については、「タスクフロー」を参照してください。
インポート後のタスクフローのパブリッシュ
タスクフローをインポートする場合、インポート後にタスクフローを自動的にパブリッシュするように選 択できます。
インポート後のタスクフローのパブリッシュの詳細については、「アセット管理」を参照してください。
タスクフローレベルのパラメータ化
タスクフローレベルで、マッピングタスクのパラメータファイルディレクトリとパラメータファイル名を オーバーライドできます。データタスクステップの入力フィールドとして、パラメータファイルディレク トリとパラメータファイル名を追加できます。
タスクフローレベルで PowerCenter タスクの入力パラメータと入出力パラメータの値をオーバーライド することもできます。データタスクステップの入力フィールドとして、入力パラメータと入出力パラメー タを追加できます。
パラメータ化の詳細については、「タスクフロー」と「マッピング」を参照してください。
[参照]ページの新しいカラム
[参照]ページで、タスクフローの[パブリッシュ済み]および[パブリッシュ日]カラムを表示できま す。タスクフローのパブリッシュステータスとパブリッシュ日を確認できます。
[参照]ページの詳細については、「概要」を参照してください。
タスクフロー 11
ファイルリスナ
ファイルリスナには、次の新機能と改良点が含まれています。
障害が発生したファイルリスナ
デフォルトでは、障害が発生した場合、ファイルリスナは次のスケジュールまで実行を停止します。一時 的なネットワークの中断などの障害が発生した場合に、再試行して実行し続けるようにファイルリスナを 設定できるようになりました。
詳細については、「コンポーネント」を参照してください。
CRUD REST API コマンドを使用して、障害が発生した場合にファイルリスナが再試行して実行し続けるよ うにすることもできます。
詳細については、「REST API」を参照してください。
ファイルイベントの除外
ファイルリスナが実行されていないときに発生するファイルイベントを除外するように選択できます。ス ケジュールの合間に発生するファイルイベントは報告されません。
詳細については、「コンポーネント」を参照してください。
CRUD REST API コマンドを使用して、ファイルリスナが実行されていないときに発生するファイルイベン トを除外することもできます。
詳細については、「REST API」を参照してください。
12 第 1章: 新機能と改良点
第 2 章
変更された動作
Informatica Intelligent Cloud Services データ統合の 2021 年 2 月リリースでは、以下の動作が変更されてい ます。
データ統合エラスティック
Java トランスフォーメーションまたはインストール用の JAR ファイルとクラスファイル、または Python ト ランスフォーメーション用のカスタムリソースファイルを追加すると、変更は次回にエラスティックジョブが 実行されたときに反映されます。
以前は、変更を反映するためにエラスティッククラスタを再起動する必要がありました。
Java トランスフォーメーションと Python トランスフォーメーションの詳細については、「トランスフォーメ ーション」を参照してください。
JSON パーサーの変更
JSON ファイルから配列で使用されている Long データ型を読み取ると、トランスフォーメーションで Bigint 配列にマッピングされます。
以前は、JSON ファイルの Long データ型配列はトランスフォーメーションで整数配列にマッピングされてい ました。
タスクフロー
このリリースでは、タスクフローの動作が次のように変更されています。
スケジュールされたタスクフロー
スケジュールされたタスクフローは、少なくとも 1 回手動でパブリッシュされた場合にのみ実行されま す。以前は、データ統合はスケジュールされたときにタスクフローを自動的にパブリッシュしていました。
したがって、タスクフローを手動でパブリッシュしたことがない場合でも、スケジュールされたタスクフ ローが実行されていました。
13
注: 2021 年 2 月リリースより前にタスクフローをスケジュールしたが、それらを一度もパブリッシュまた は実行したことがない場合は、タスクフローを手動でパブリッシュして、スケジュールに従って実行され るようにする必要があります。
パブリッシュされていない変更を含む古いタスクフローをスケジュールする場合、データ統合は前回パブ リッシュされたタスクフローのバージョンをスケジュールします。以前は、データ統合は、パブリッシュ されていない変更が含まれている場合でも、常に最新バージョンのタスクフローをスケジュールしていま した。
スケジュールされたタスクフローをパブリッシュ解除すると、スケジュールされたタスクフロージョブは 実行されません。以前は、スケジュールされたタスクフローをパブリッシュ解除しても、スケジュールさ れたタスクフロージョブには影響しませんでした。
タスクフローのスケジュールの詳細については、「タスクフロー」を参照してください。
タスクフローの再開
タスクフローを再開するには、[タスクフローのステータス]ページの[フォールトが発生したステップか ら再開]アイコンをクリックします。
次の図は、[タスクフローのステータス]ページで強調表示されている[フォールトが発生したステップか ら再開]アイコンを示しています。
以前は、タスクフローを再開するには、[マイジョブ]ページで[再開]をクリックしていました。
タスクフローの再開の詳細については、「Monitor」を参照してください。
ステータスリソースを使用するための特権の検証
Monitor でジョブの結果を表示する特権を持つユーザーのみが、ステータスリソースを使用してタスクフ ローのステータスを照会できます。
以前は、Monitor でジョブの結果を表示する特権を持っていないユーザーが、ステータスリソースを使用 してタスクフローのステータスを照会できていました。
ステータスリソースの使用法の詳細については、「タスクフロー」を参照してください。
14 第 2章: 変更された動作
ルックアップトランスフォーメーション
次の方法でルックアップトランスフォーメーションを設定すると、ルックアップキャッシュは常に有効になり ます。
• キャッシュを使用しないルックアップをサポートしていないルックアップソースを選択します。
以前は、ルックアップキャッシュを無効にすることができましたが、マッピングの検証に失敗していまし た。
• キャッシュを使用しないルックアップでポリシーをサポートしていないルックアップソースに対しては、複 数一致ポリシー[最初の行を返す]または[最後の行を返す]を選択します。
以前は、特定の種類のルックアップソースに対してこれらのポリシーを選択できませんでした。
ルックアップトランスフォーメーションの詳細については、「トランスフォーメーション」を参照してくださ い。
ルックアップトランスフォーメーション 15
第 3 章
コネクタ
2021 年 2 月リリースには、以下の新しいコネクタと改良されたコネクタが含まれています。
新しいコネクタ
このリリースには、次の新しいコネクタが含まれています。
データ統合およびデータ統合エラスティック用の Databricks Delta コネクタ
Databricks Delta コネクタを使用すると、Databricks Delta に対してデータの読み取りまたは書き込みを安全 に実行できます。Databricks Delta 接続を作成して、マッピング、エラスティックマッピングおよびマッピン グタスクで使用できます。この接続を使用して、マッピングではデータの挿入、更新、更新/挿入および削除、
エラスティックマッピングではデータの挿入のみを行うことができます。
Databricks Delta コネクタは、マッピングおよびエラスティックマッピングでメタデータのインポートに Databricks 分析クラスタを使用します。
実行時に、コネクタはマッピングに Databricks データエンジニアリングクラスタを使用し、エラスティックマ ッピングにエラスティッククラスタを使用します。
OData V2 アプリケーション
OData V2 アプリケーションコネクタを使用して、クラウドおよびオンプレミスの SAP アプリケーションで有 効になっている OData V2 サービスに接続できます。OData V2 アプリケーションコネクタは、SAP アプリケー ションで SAP カタログサービスを介して公開される SAP OData API バージョン 2 と通信します。また、
OData V2 アプリケーションコネクタを使用して、クラウドおよびオンプレミスのその他アプリケーションで 有効になっている OData V2 サービスのカタログサービスに接続することもできます。
Web サービストランスフォーメーションを介したマッピングで OData V2 アプリケーションコネクタを使用し て、ATOM XML 形式または JSON 形式の要求を OData V2 API に渡し、データを統合します。マッピングで OData V2 アプリケーションコネクタミッドストリームを使用するには、まず、OData V2 アプリケーションで 実行する操作用のビジネスサービスを作成します。次に、マッピングの Web サービストランスフォーメーショ ンミッドストリームで、設定されたビジネスサービスを関連付けて、OData V2 アプリケーションにデータを 書き込むようにします。
OData V2 アプリケーションコネクタを使用して、OData V2 アプリケーションのデータを挿入、更新、更新/
挿入および削除できます。
16
改良されたコネクタ
このリリースでは、次のコネクタに関する改良点が含まれています。
Amazon Redshift V2 コネクタ
このリリースには、Amazon Redshift V2 コネクタに関する次の改良点が含まれています。
• Amazon Redshift V2 マッピングでのルックアップ
-マッピングで、キャッシュを使用しないルックアップオブジェクトを設定する場合、ルックアップ条件が 複数の一致を返すときに最初の行または最後の行を返すように指定できます。
-Amazon Redshift からデータを読み取るときに、ルックアップトランスフォーメーションで動的ルックア ップキャッシュを設定できます。
• JDBC ドライババージョンが、バージョン RedshiftJDBC42-1.2.50.1077 にアップグレードされます。
• 一括処理を有効にして、Amazon Redshift に大量のデータを書き込むことができます。一括処理では最小 限の API 呼び出しを使用し、書き込み操作のパフォーマンスを最適化します。
Amazon S3 V2 コネクタ
このリリースには、Amazon S3 V2 コネクタに関する次の改良点が含まれています。
• マッピングおよびエラスティックマッピングで、Avro ファイルの DATE、DECIMAL、および TIMESTAMP データ型の読み取りおよび書き込みを実行できます。
• エラスティックマッピングには Informatica 暗号化を使用できます。
Ariba V2 コネクタ
認証されたプロキシサーバーを使用して Informatica Intelligent Cloud Services に接続するように Informatica Cloud Secure Agent を設定できます。
Eloqua Bulk API コネクタ
Eloqua Bulk API カスタムオブジェクトからデータを読み取るカスタムフィールドを設定できます。
Google BigQuery V2 コネクタ
このリリースには、Google BigQuery V2 コネクタに関する次の改良点が含まれています。
• Google BigQuery V2 接続を使用したプッシュダウンの最適化
このリリースでは、プッシュダウンの最適化機能が Google BigQuery V2 コネクタ向けに拡張されており、
次の改良点が含まれています。
-ホステッドエージェントを使用して、プッシュダウンの最適化が有効になっているマッピングを実行でき ます。
-Google BigQuery V2 接続を使用するマッピングで完全なプッシュダウンの最適化を有効にすると、
ISNULL()関数を Google BigQuery データベースにプッシュできます。
• Google BigQuery ODBC 接続を使用したプッシュダウンの最適化
-ODBC 接続を使用してプッシュダウンの最適化を設定する場合、カスタムクエリを使用して Google BigQuery からデータを読み取ることができます。
-Google BigQuery ODBC 接続を使用してプッシュダウンの最適化を実行する際、完全なプッシュダウンの 最適化を使用して、次の関数を Google BigQuery データベースにプッシュできるようになりました。
-CHR() -DECODE() -LPAD()
改良されたコネクタ 17
-RPAD()
• Google BigQuery V2 マッピングのソースとターゲット
-カスタムクエリをソースとして使用する場合、入出力パラメータを使用してデータセット名とテーブル名 をパラメータ化できます。
-Google BigQuery ターゲットに対して更新操作を実行すると、更新 SQL 文をオーバーライドしてデータ を書き込むことができます。
-ダイレクトモードで Google BigQuery ソースからデータを読み取る場合、Google BigQuery からデータ を読み取る再試行回数を設定できます。
注: 2021 年 2 月リリースでは、プレビューで再試行オプションを利用できるようになりました。評価目的 でのプレビュー機能はサポートされていますが、保証されておらず、本番環境には対応していません。非 本番環境でのみ使用することをお勧めします。Informatica は、本番環境用の今後のリリースにプレビュ ー機能を含める予定ですが、市場や技術的な状況の変化に応じて導入を行わない場合もあります。詳細に ついては、Informatica グローバルカスタマサポートにお問い合わせください。プレビュー機能を使用す るには、組織が適切なライセンスを所有している必要があります。
• Google BigQuery V2 マッピングでのルックアップ
-マッピングで、キャッシュを使用しないルックアップオブジェクトを設定する場合、ルックアップ条件が 複数の一致を返すときに最初の行または最後の行を返すように指定できます。
-Google BigQuery からデータを読み取るときに、ルックアップトランスフォーメーションで動的ルックア ップキャッシュを設定できます。
JDBC V2 コネクタ
このリリースには、JDBC V2 コネクタに関する次の改良点が含まれています。
• SQL クエリをソーストランスフォーメーションのソースタイプとして定義して、JDBC Type 4 ドライバを サポートするデータベースからデータを読み取ることができます。
• ソーストランスフォーメーションで SQL オーバーライドを指定して、デフォルトのクエリと、JDBC V2 ソ ースからデータを読み取るために使用されるオブジェクト名をオーバーライドできます。
• ルックアップトランスフォーメーションで SQL オーバーライドを指定して、デフォルトのクエリと、JDBC V2 ソースからデータをルックアップするために使用されるオブジェクト名をオーバーライドできます。
Kafka コネクタ
Amazon Managed Streaming for Apache Kafka ブローカに接続する場合、Kafka 接続で Kafka ブローカの TLS 暗号化と PLAINTEXT セキュリティを設定できます。
Microsoft Azure Data Lake Storage Gen2 コネクタ
Microsoft Azure Data Lake Storage Gen2 に対してデータの読み取りまたは書き込みを行うときに、Secure Agent マシンでステージングディレクトリを指定できます。
Microsoft Azure Synapse SQL コネクタ
このリリースには、Microsoft Azure Synapse SQL コネクタの次の改良点が含まれています。
• Microsoft Azure Synapse SQL 接続を使用したプッシュダウンの最適化
このリリースでは、プッシュダウンの最適化機能が Microsoft Azure Synapse SQL コネクタ向けに拡張さ れており、次の改良点が含まれています。
-Microsoft Azure Synapse SQL 接続を使用して、マッピングをプッシュダウンし、Microsoft Azure Synapse SQL ソースからデータを読み取り、Microsoft Azure Synapse SQL ターゲットに書き込むことが できます。
-ホステッドエージェントを使用して、プッシュダウンの最適化が有効になっているマッピングを実行でき ます。
18 第 3章: コネクタ
• Microsoft Azure Synapse SQL マッピングでのルックアップ
-動的キャッシュを使用する接続済みのルックアップトランスフォーメーションを設定して、ルックアップ キャッシュがターゲットと同期され続けるようにできます。ルックアップキャッシュを有効にすると、マ ッピングタスクは、最初のルックアップ要求を処理するときにルックアップキャッシュをビルドします。
-キャッシュを使用しないルックアップトランスフォーメーションを使用して、指定されたルックアップ条 件に基づいてデータを取得できます。キャッシュを使用しないルックアップでは、Secure Agent はルッ クアップソースをキャッシュしません。単一の行または複数の行を返すように、キャッシュを使用しない ルックアップトランスフォーメーションを設定することができます。
• サービスプリンシパル認証を使用して Microsoft Azure Data Lake Storage Gen2 に接続し、Microsoft Azure Synapse SQL 内のファイルをステージングできます。
• Microsoft Azure Synapse SQL に対してデータの読み取りまたは書き込みを行うときに、Secure Agent マ シンでステージングディレクトリを指定できます。
• 一括処理を有効にして、マッピングで最小限の API 呼び出しで Microsoft Azure Synapse SQL に大量のデ ータを書き込むことができます。
Microsoft Dynamics 365 for Sales コネクタ
OAuth 2.0 クライアントシークレット認証を設定して、Microsoft Dynamics 365 for Sales に接続できます。
Microsoft SQL Server コネクタ
このリリースには、Microsoft SQL Server コネクタの次の改良点が含まれています。
• SQL クエリをソーストランスフォーメーションのソースタイプとして定義して、JDBC Type 4 ドライバを サポートするデータベースからデータを読み取ることができます。
• Windows 認証 v2 メソッドを使用すると、Linux または Windows マシンでホストされている Secure Agent を使用して、Cloud データ統合から Microsoft SQL Server にアクセスできます。
• カラム名にハイフンが含まれているオブジェクトに対する読み取りまたは書き込みを行うことができます。
MySQL コネクタ
カラム名にハイフンが含まれているオブジェクトに対する読み取りまたは書き込みを行うことができます。
Oracle コネクタ
カラム名にハイフンが含まれているオブジェクトに対する読み取りまたは書き込みを行うことができます。
Salesforce コネクタ
このリリースには、Salesforce コネクタに関する次の改良点が含まれています。
• Salesforce API のバージョン 50.0 を使用して、Salesforce 接続を作成し、Salesforce オブジェクトにアク セスできます。
• 標準 API を使用してアカウントオブジェクトのレコードを挿入、更新または更新/挿入するときに、同期タ スクで割り当てルールを使用して、アカウントをテリトリに再割り当てできます。
SAP コネクタ
このリリースには、SAP コネクタに関する次の改良点が含まれています。
• デルタ抽出のために SAP テーブルリーダーマッピングを実行し、変更文書明細(CDPOS)テーブルに SAP テーブル構造のエントリが記録されている場合、テーブル名をオーバーライドすることでそれらのレコード を取得できます。
• テーブルリーダーマッピングを作成する場合、SAP テーブルソースオブジェクトメタデータのタイプ、精度 およびスケールを編集できます。以前のリリースの既存のマッピングのメタデータを編集し、アップグレー ド後にそれらのマッピングを実行した場合、実行時に変更が反映されるように、メタデータを再度変更する 必要があります。
改良されたコネクタ 19
Snowflake Cloud Data Warehouse V2 コネクタ
このリリースには、Snowflake Cloud Data Warehouse V2 コネクタの次の改良点が含まれています。
• Snowflake Cloud Data Warehouse V2 接続を使用したマッピングのプッシュダウンの最適化
このリリースでは、プッシュダウンの最適化機能が Snowflake Cloud Data Warehouse V2 コネクタ向けに 拡張されており、次の改良点が含まれています。
-Google Cloud Storage V2 接続を使用して Google Cloud Storage ソースから読み取り、Snowflake Cloud Data Warehouse V2 接続を使用して Snowflake ターゲットに書き込むマッピングでプッシュダウ ン最適化を設定できます。
-さらに、Snowflake からデータを読み取るプッシュダウンの最適化が有効になっているマッピングで、
Snowflake Cloud Data Warehouse V2 コネクタの接続済みのルックアップを定義できます。接続済みの ルックアップのルックアップ条件をパラメータ化することもできます。
-Google Cloud Storage V2、Snowflake Cloud Data Warehouse V2 または Amazon S3 ソースから読み取 り、Snowflake に書き込むプッシュダウンの最適化が有効になっているマッピングに、シーケンスジェネ レータトランスフォーメーションを追加できます。
-プッシュダウンの最適化が有効になっているマッピングで、Snowflake Cloud Data Warehouse V2 コネ クタの更新、更新/挿入、削除、またはデータドリブンの操作を設定できます。
-プッシュダウンの最適化が有効になっているマッピングに、複数の Snowflake Cloud Data Warehouse V2 ターゲットを追加できます。
-プッシュダウン最適化が有効になっているマッピングタスクでパラメータファイルを使用して、マッピン グで使用されている Snowflake Cloud Data Warehouse V2 ソース、ルックアップ、およびターゲットオ ブジェクトと接続をオーバーライドできます。パラメータファイルで値を定義および更新すると、タスク の実行時に、パラメータ値が適切なオブジェクトと接続に適用されます。
-ホステッドエージェントを使用して、プッシュダウンの最適化が有効になっているマッピングを実行でき ます。
• Snowflake からデータを読み取るときに、ルックアップトランスフォーメーションで動的ルックアップキ ャッシュを設定できます。
• マッピングでルックアップオブジェクトを設定する場合、ルックアップ条件が複数の一致を返す場合の動作 として最初の行または最後の行を返すように指定できます。
• 一括処理を有効にして、Snowflake に大量のデータを書き込むことができます。一括処理では最小限の API 呼び出しを使用し、書き込み操作のパフォーマンスを最適化します。
Teradata コネクタ
このリリースでは、Teradata Parallel Transporter Utilities バージョン 17.00 を使用して Teradata に接続で きます。
20 第 3章: コネクタ
変更された動作
このセクションでは、次のコネクタに関する動作の変更点について説明します。
Amazon S3 V2 コネクタ
このリリースでは、Amazon S3 V2 コネクタの動作が次のように変更されています。
• エラスティックマッピングで複合ファイルを区切りファイルにマッピングすると、Amazon S3 ターゲット に FileName フィールドが表示されません。
以前は、複合ファイルを区切りファイルにマッピングすると、FileName フィールドがターゲットのカラム として表示されていました。
• エラスティックマッピングで区切りソースファイルをパラメータ化すると、FileName フィールドがソース フィールドに表示されます。
以前は、区切りソースファイルをパラメータ化すると、FileName フィールドがソースフィールドに表示さ れませんでした。
Google BigQuery V2 コネクタ
このリリースでは、パーティション化とフィルタを使用してマッピングを設定すると、パーティション化とフ ィルタの両方が適用されます。
以前は、Google BigQuery V2 マッピングでパーティション化とフィルタを設定した場合、パーティション化 が適用され、フィルタは無視されていました。
Microsoft Azure Data Lake Storage Gen1 V2 コネクタ
このリリースでは、Microsoft Azure Data Lake Store V2 コネクタの名前が Microsoft Azure Data Lake Storage Gen1 V2 コネクタに変更されました。
Microsoft Azure Data Lake Storage Gen1 V3 コネクタ
このリリースでは、Microsoft Azure Data Lake Store V3 コネクタの名前が Microsoft Azure Data Lake Storage Gen1 V3 コネクタに変更されました。
Microsoft Azure Data Lake Storage Gen2 コネクタ
このリリースでは、Microsoft Azure Data Lake Storage Gen2 コネクタの動作が次のように変更されていま す。
• Azure Data Lake Store Gen2 コネクタの名前が Microsoft Azure Data Lake Storage Gen2 コネクタに変更 されました。
• Azure Data Lake Storage Gen2 に対して大きなデータセットの読み取りまたは書き込みを行う場合、マッ ピングを正常に実行するには、ヒープサイズを増やすことが必要になる場合があります。
以前は、マッピングはデフォルトのヒープサイズ 64MB で正常に実行されていました。
• 接続を作成するためにディレクトリパスを指定するか、ディレクトリパスを上書きする場合は、スラッシュ
(/)を使用する必要があります。
バックスラッシュ(\)またはダブルスラッシュ(//または\\)は使用できません。
以前は、ディレクトリパスでバックスラッシュを使用できました。
Microsoft Azure Synapse SQL コネクタ
このリリースでは、Microsoft Azure Synapse SQL コネクタの動作が次のように変更されています。
• Microsoft Azure SQL Data Warehouse V3 コネクタの名前が Microsoft Azure Synapse SQL コネクタに変 更されました。
変更された動作 21
• マッピングまたはエラスティックマッピングを実行する場合、最大 32000 の精度の varchar または nvarchar データ型のデータを読み取ることができます。
以前は、最大 4000 の精度の varchar または nvarchar データ型のデータを読み取ることができました。
Snowflake Cloud Data Warehouse V2 コネクタ
このリリースでは、キャッシュを使用しないルックアップクエリをセッションログにキャプチャする場合は、
Snowflake Cloud Data Warehouse V2 マッピングタスクで Verbose モードを有効にする必要があります。
以前は、セッションログはキャッシュを使用しないルックアップクエリをデフォルトでキャプチャしていまし た。
22 第 3章: コネクタ
第 4 章
以前のリリースでの改良点
Informatica Network では、データ統合の以前のリリースでの改良点や変更された動作に関する情報を入手で きます。
次のコミュニティ記事では、昨年中に適用された、現行リリースに対する新機能を解説しています。
https://network.informatica.com/docs/DOC-17912
23
第 5 章
アップグレード
以下のトピックでは、Informatica Intelligent Cloud Services データ統合のアップグレードの前後に実行が必 要になる可能性のあるタスクに関する情報を説明します。以前にアップグレードを行った後にこれらのタスク を実行していない場合に備えて、以前の月次リリースのアップグレード後のタスクも含まれています。
アップグレードの準備
Secure Agent は、アップグレード後に Informatica Intelligent Cloud Services に初めてアクセスしたときに アップグレードされます。
次のディレクトリに追加したファイルは、アップグレード後も保持されます。
<Secure Agentのインストールディレクトリ>/apps/Data_Integration_Server/ext/deploy_to_main/bin/rdtm-extra 次の手順を実行して、Secure Agent のアップグレードの準備をします。
1. 各 Secure Agent マシンにアップグレード用の十分なディスク容量がある事を確認します。
マシンには、5GB の空き容量または次の式を使用して計算されたディスク領域の容量(どちらか大きい 方)がなければなりません。
最低限必要な空き容量 = 3 * (現在のSecure Agentインストールディレクトリのサイズ - ログディレクトリに使用す る容量)
2. ファイルのロックを回避するために、次のようなアプリケーションをすべて閉じてからファイルを開きま す。
• Windows Explorer
• メモ帳
• Windows コマンドプロセッサ(cmd.exe)
2021 年 2 月リリースのアップグレード後のタスク
組織を 2021 年 2 月リリースにアップグレードした後に、次のタスクを実行します。
Amazon S3 V2 コネクタ
このリリースでは、JSON ファイルから BigInt 配列を読み取るように設定された既存のエラスティックマッピ ングがエラーで失敗します。
24
アップグレード後、マッピングを正常に実行するには、マッピングを編集してソースファイルを再度選択し、
入力形式を JSON に設定して、マッピングを実行する必要があります。
Google BigQuery V2 コネクタ
以前のリリースでは、Google BigQuery V2 マッピングでパーティション化とフィルタを設定した場合、パー ティション化が適用され、フィルタは無視されていました。アップグレード後は、パーティション化とフィル タを使用して設定されている既存のマッピングでは、パーティション化とフィルタの両方が適用されます。
アップグレード後に、パーティション化が設定されているときにフィルタを引き続き無視する場合は、Cloud データ統合の Secure Agent のIgnoreNativeFilterForPartitionカスタムプロパティ値をtrueに設定します。
Microsoft Azure Data Lake Storage Gen2 コネクタ
このリリースには、Microsoft Azure Data Lake Storage Gen2 コネクタに関して次のようなアップグレードの 影響があります。
• JSON ファイルから BigInt 配列を読み取るように設定された既存のエラスティックマッピングがエラーで 失敗します。
アップグレード後、マッピングを正常に実行するには、マッピングを編集してソースファイルを再度選択 し、入力形式を JSON に設定して、マッピングを実行する必要があります。
• 既存のマッピングの接続プロパティまたは詳細プロパティのディレクトリパスにバックスラッシュ(\)が 含まれている場合、マッピングはエラーで失敗します。
アップグレード後、マッピングを正常に実行するには、ディレクトリパスを編集してバックスラッシュを削 除し、マッピングを実行する必要があります。
ディレクトリパスには、以下の形式のいずれかを使用できます。
•/(ルートディレクトリの場合)。
•/dir1
•dir1/dir2
Microsoft SQL Server コネクタでの Windows 認証
このリリースでは、Microsoft SQL Server にアクセスするための[Windows 認証]メソッドは非推奨となり ました。Informatica では、今後のリリースで Windows 認証のサポートを停止する予定です。
[Windows 認証]を使用している場合は、Linux または Windows マシンでホストされている Secure Agent を使用してデータ統合から Microsoft SQL Server にアクセスできるように、[Windows 認証 v2]の使用をお 勧めします。
2021年2月リリースのアップグレード後のタスク 25
索引
C
CLAIRE の推奨 データカタログ検出 7Cloud Application Integration コミュニティ URL 5
Cloud 開発者コミュニティ URL 5
I
Informatica Intelligent Cloud Services Web サイト 5Informatica グローバルカスタマサポート 連絡先情報 6
R
REST API 改良点 9S
Secure Agentアップグレードの準備 24
W
Web サイト 5あ
アップグレードの準備 Secure Agent の準備 24アップグレード通知 6
し
システムステータス 6す
ステータスInformatica Intelligent Cloud Services 6
て
データカタログ検出 CLAIRE の推奨 7と
トランスフォーメーション 改良点 10め
メンテナンスの停止 6る
ルックアップトランスフォーメーション 改良点 10動作の変更 15
26