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Qlik Cloud データ統合 のシステム要件と制限事項

このセクションでは、Qlik Cloud データ統合 の要件と制限事項について説明します。

開始する前に、要件を確認し、開始に必要なものがすべて揃っていることを確認してください。

ワークフローおよびシステムコンポーネントの詳細については、データの統合 を参照してください。

Qlik Cloud データ統合 の一般的な要件。

  • Qlik Cloud のテナント。

    ユーザーがデータ スペースで データ タスクを作成、管理および実行するには、Professional ユーザー割り当てが必要です。

    Analyzer ユーザー割り当てを持つユーザーは、データ スペースからロードされるデータを含む分析アプリを利用できます。

    データスペース」を参照してください。

  • Qlik Sense Enterprise SaaS Government メモQlik Cloud Government ユーザーは Qlik Cloud データ統合 を使用できません。
  • データ ソースに接続する場合は、基になる Qlik Cloud IP アドレスを許可リストに追加する必要がある場合があります。

    詳細については、「ドメイン名と IP アドレスの許可リストへの登録 」を参照してください。

  • サポートされているデータ ソースの詳細については、Qlik Cloud データ統合 でのデータ ソースへの接続 を参照してください

  • データ プロジェクト接続は、データ配信とプッシュダウン変換のためにクラウド データ プラットフォームに接続するために使用されます。詳細については、「データ プロジェクトでのデータ パイプラインの作成」を参照してください。

  • データ移動ゲートウェイを使用してデータ ソースに接続する場合は、データ ソースへの接続に必要なドライバーに加えて、ドライバーをインストールし、データ プロジェクトのクラウド データ ウェアハウスに接続するために必要なポートを開く必要があります。 詳細については、Prerequisites for connecting to cloud data warehouses を参照してください。

データを保存するための必要条件

  • データを Amazon S3 バケットにランディングした場合は、Qlik Cloud に管理されているストレージまたは自分が管理している Amazon S3 ストレージに QVD テーブルを生成できます。

  • SnowflakeAzure Synapse Analytics などのクラウド データ ウェアハウスにデータをランディングした場合は、同じクラウド データウェア ハウスにテーブルを生成できます。

  • クラウド データ ソースからデータをクラウド データ ウェアハウスにランディングした場合、同じクラウド データ ウェアハウスでテーブルを生成できます。

ステージング エリアの要件

一部のクラウド データ プラットフォームにデータをランディングするためのステージング エリアが必要です。

  • Azure Synapse Analytics

    Azure Data Lake Storage ステージング エリアが必要です。

  • Google BigQuery

    Google Cloud Storage ステージング エリアが必要です。

  • Databricks

    Azure Data Lake Storage、Google Cloud Storage、または Amazon S3 にステージング エリアが必要です。

QVD テーブルを生成するための要件

  • データ ゲートウェイ - データ移動 サーバマシンからの書き込みアクセスと Qlik Cloud テナントからの読み取りアクセスがあるステージング データ用の Amazon S3 バケット。

    警告メモランディングゾーンが安全かどうかを確認する必要があります。Amazon S3-managed keys または AWS KMS-managed keys を使用してサーバー側の暗号化が可能です。
  • ストレージ (QVD) データを Qlik 管理ストレージではなく独自の管理ストレージに保存する場合は、Amazon S3 バケットが必要です。ランディングデータに使用しているものと同じ Amazon S3 バケットを使用できますが、これには Qlik Cloud テナントからの書き込みアクセスも必要です。また、ランディングデータ用とストレージ用に別々のフォルダを使用する必要があります。

    ストレージを管理している場合、[分析ハブ] の[データからアプリを作成] または [データ プロファイル] を使用することはできません。

    警告メモ管理ストレージが安全かどうかを確認する必要があります。Amazon S3-managed keys または AWS KMS-managed keys を使用してサーバー側の暗号化が可能です。

制限事項

Qlik Cloud データ統合 の使用方法において制限事項があります。

一般的な制限

  • データ ソース スキーマの変更はサポートされていません。データ ソースのスキーマを変更する場合は、新しいデータ アセットを作成する必要があります。

  • データ タスクの所有者を変更したり、データ タスクを別のデータ プロジェクトに移動したりすることはできません。

  • ランディング エリアの自動クリーンアップはサポートされていません。これはパフォーマンスに影響する可能性があります。手動クリーンアップの実行を推奨します。

  • ストレージ データ アセット内のテーブルに変更を適用する際、タスク内の異なるテーブル間にトランザクションによる整合性はありません。

  • データベース スキーマは、1 つのデータ タスクにのみ関連付けることができます。

  • 2 つのデータ移動ゲートウェイ タスクをランディングエリア内の同じテーブルに書き込まないようお勧めします。ベストプラクティスは、各データ移動ゲートウェイ タスクに個別のランディングエリアを使用することです。

QVD テーブルを生成する際の制限

  • データスペースは常に、ストレージ データ タスクの容量を制限する標準容量で機能します。ストレージ データ タスクによって処理される各テーブルは、変更を含む全体のサイズである必要があります。これは、標準アプリでサポートされているアプリサイズ (メモリ内) までです。

    容量にについて詳しくは、拡張アプリと専用の容量 を参照してください。

  • Qlik Cloud をデータ プラットフォームとするデータ プロジェクトでは、データ ゲートウェイ - データ移動 なしでアクセス可能なデータ ソースはサポートされていません。

クラウド データ ウェアハウスの制限

一般的な制限事項

  • すべてのデータセットは同じ内部スキーマに書き込まれ、すべてのビューはストレージ内の同じデータ アセット スキーマに書き込まれます。したがって、1 つのランディング データ タスクの異なるスキーマに同じ名前の 2 つのデータセットを含めることはできません。

Snowflake 制限事項

  • Snowflake に接続する場合、OAuth 認証はサポートされません。

Google BigQuery 制限事項

  • 列名にスペースを使用することはできません。

  • 列の名前を変更または削除すると、テーブルを再作成する必要があり、データは失われます。

  • パラメータ化されたデータ型は既定値で設定されます:

    • 文字列

      長さ: 8192

    • バイト

      長さ: 8192

    • 数値

      有効桁数: 38

      スケール: 9

    • bigDecimal

      有効桁数: 76

      スケール: 38

  • Google BigQuery データ接続は、既定で米国の場所で構成されています。別の場所を使用する場合は、データ接続のプロパティでこれを設定する必要があります。

    1. データ接続を編集します。

    2. [詳細設定] の下に [場所] という名前のプロパティを追加します。

    3. プロパティの値を使用する場所に設定します。

    4. [保存] をクリックします。

Databricks 制限事項

  • テーブルと列の名前変更はサポートされていません。名前を変更した後に同期すると、データが失われます。

  • Databricks 10.4 のみがサポートされています。

  • [SSL を有効にする] を有効にする必要があります。

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