Machine Learning DCM のセットアップ
このページでは、Designerの Machine Learningに送信ツール ツールと Machine Learning予測ツール ツール用にデータ接続マネージャー (DCM) を設定し、 Server で実行できるようにするための手順を段階的に説明します。DCMは、資格情報、データソース、接続をまとめて保存するための安全な保管庫のようなものです。DCMの詳細については、 DCMのページ を参照してください
システム要件
Alteryx Designer 21.3以降
Alteryx Server 21.3以降
Alteryx Machine Learning Designer統合ツール
ダウンロード
Machine Learningに送信ツールとMachine Learning予測ツールを使用するには、Alteryx Machine Learning Designer Integration Toolsをダウンロードします。 ダウンロードページ に移動し、 [Alteryx Intelligence Suite] > [Alteryx Intelligence Suite] (使用中の Designer のバージョン) > [Alteryx Machine Learning Designer Integration Tools] を選択します。この統合ツールは、Alteryx Intelligence Suiteに含まれているツールとは別のものです。
インストール
Designer
「ダウンロード」セクションの説明に従って、Alteryx Machine Learning Designer統合ツールのYXIファイルをダウンロードします。
Designerで、 [ファイル] > [ワークフローを開く] > [参照] を選択します。
Alteryx Machine Learning Designer統合ツールのYXIを見つけて、 [開く] を選択します。ツールインストーラーが表示されます。
プロンプトに従ってツールをインストールします。
Server
詳細については、 カスタムツールのインストール に関する記事を参照してください。基本的な手順は次のとおりです。
リモートデスクトップからServerに入ります。
管理者として Designer を実行します。
Alteryx Machine Learning Designer統合ツールのYXIをすべてのサーバノードにインストールします。
データ接続マネージャーの設定
ユーザー設定でDCMを有効にする
Designerを開き、 [オプション] > [ユーザー設定] > [ユーザー設定の編集] の順に選択します。
[DCM] タブを選択します。
[DCM設定を上書きする] チェックボックスをオンにします。
[DCM設定] を構成します。
[DCMを有効にする ]チェックボックスをオンにします
[DCMモード] ドロップダウンから [既定でDCM] を選択します。
SDKアクセスモード ドロップダウンから、 [許可] または [すべて許可] を選択します。
Designer 2021.4 の場合は、 [許可] のみを選択します。
[保存] を選択します。
Serverシステム設定 (Server管理者のみ)。
Designerを開き、 [オプション] > [詳細オプション] > [システム設定] に移動します。
[DCM] ページが表示されるまで[次へ]を選択します。
DCM 設定を構成します。
[Enable DCM for your Organization] チェックボックスをオンにします。
[DCMモード] ドロップダウンから [既定でDCM] を選択します。
[SDK (Gallery)ツールのサポート] ドロップダウンから、 [許可] または [すべて許可] を選択します。
Designer 2021.4 の場合は、 [許可] のみを選択します。
[Allow Override by User] チェックボックスをオンにします。
Finalize Your Configuration (設定の最終確認)ページが表示されるまで [Next] を選択します。
[完了] を選択して、ウィンドウを閉じます。
この操作でサービスが再起動されることに注意してください。
Alteryx Machine Learningへの接続(OAuth)
Machine Learning統合ツールを初めてセットアップする場合は、Alteryx Analytics Cloud (AAC)ワークスペースをデータソースとして追加する必要があります。
Machine Learning統合ツールをワークフローに追加します。
ツール設定ウィンドウから、[接続を設定します]を選択して、データ接続マネージャー(DCM)を開きます。
データソースページで、[新規]を選択します。
AACワークスペースを説明するデータソース名を入力します。
AACワークスペースのベースURLを入力します。たとえば、
https://us1.alteryxcloud.com/
と入力します。AACのワークスペース名を入力します。
[保存] を選択します。
接続セクションで、[資格情報の接続]を選択します。
認証方法は
OIDC
のままにしておきます。[資格情報]ドロップダウンから、認証資格情報を選択します。
認証資格情報がない場合は、[新しい資格情報の作成] を選択します。
資格情報名を入力します。たとえば、AACのワークスペース名などを使用します。
[SDKへの接続を許可]チェックボックスをオンにします。
以前に資格情報を使用していた場合は[リンク]を選択し、作成したばかりの場合は[作成とリンク]を選択します。
接続を選択します。Designerで、AACワークスペースにサインインするよう表示されます。
すでに設定したデータソースがある場合...
Machine Learning統合ツールをワークフローに追加します。
ツール設定ウィンドウから、[接続を設定します]を選択して、データ接続マネージャー(DCM)を開きます。
データソースページで、以前に設定したデータソースを選択します。
接続を選択します。Designerで、AACワークスペースにサインインするよう表示されます。
Alteryx Machine Learning への接続
重要
アクセストークンページで作成されたAPIトークンは廃止されました。2024年7月11日までに、Machine Learning統合ツールをOAuth認証に移行してください。
Machine Learning統合ツールの旧バージョン(23.2以前)のインストールでは、次の手順を実行してください。Download Portalで現在利用可能なMachine Learning統合ツールは、前のセクションで説明したOAuth認証のみをサポートしています。
アクセストークンを持っていない場合は、作成する必要があります。 次の手順 に従って、 ホームページから作成します。
次に、ツール設定パネルで、 アカウントへのアクセスに使用する URL を入力します。
[サインイン] を選択します。
接続マネージャーに新しいデータソースを追加します。URL を初めて入力すると、接続マネージャーが表示されます。
接続マネージャーを開くには、 [ファイル] [接続の管理] の順に選択します。
[+ データソースの追加] を選択します。
データソース名 を入力します。
[Technology] の下で [Trifacta Auth] を選択します (選択していない場合)。
保存 を選択します。
[Connections] の下の新しいデータソースページで、 [認証方法] の下の [アクセストークン] を選択します。
[SDK への接続を許可] チェックボックスをオンにします。
[資格情報] で、認証資格情報を選択します。
認証資格情報がない場合は、 [新しい資格情報の作成] を選択します。
資格情報名 を入力します。
手順 1 の アクセストークン を入力します。
[作成/リンク] を選択します。
[リンク] を選択します。
アカウントに正常に接続されると、「認証が確認されました」というメッセージがツールに表示されます。
資格情報を変更するには、 資格情報の変更 を選択します。
DesignerとServer間で資格情報を同期する
[ファイル] [接続を管理] を順に選択して、接続マネージャーを開きます。
[同期] を選択します。
新しい Server 接続の場合:
[+ Galleryの追加] を選択します。
ServerインスタンスのURL を入力し、 [接続] を選択します。
Serverアカウントの メールアドレス と パスワード を入力し、 [サインイン] を選択します。
同期するServerインスタンスを選択します。
右上で [同期] を選択します。
[完了] を選択します。
Gallery接続を設定します
これで接続が同期されたので、次はServer上で許可する必要があります。
ブラウザで、会社のGalleryインスタンス(例えばhttp://mycompany.com/gallery)に移動します。
Gallery > DCM Data Sources ページに移動します。
データソースを選択します。
接続セクションで、 三点リーダー(⋮) メニュー > [編集] を選択します。
[SDKへの接続を許可] チェックボックスをオンにします。
[保存/リンク] を選択します。
これで、Machine Learningに送信ツールとMachine Learning予測ツールがServer上で実行できるようになりました。ワークフローをアップロードまたはダウンロードする場合は、 ワークフロー の記事の手順に従ってください。