Atlassian Analytics を開始する
Atlassian Analytics をサイトに追加する方法を学び、データのクエリやチャートの作成に必要なものをご確認ください。
BigQuery を Atlassian Analytics に接続するには、次の手順を実行する必要があります。
Google Cloud Platform にサービス アカウントを設定する
生成された JSON キーを Atlassian Analytics にアップロードする
サービス アカウントには、次のいずれかの権限を設定できます。
プロジェクト レベルの権限
データセット レベルの権限
プロジェクトの表と列が上限に達しそうな場合は、データセット レベルの権限を設定することをおすすめします。表と列の上限について詳しくは、こちらをご覧ください。
サービス アカウントにプロジェクト レベルの権限を設定するには:
1. Google Cloud Platform にログインして、Atlassian Analytics で使用するプロジェクトに移動します。
2. サイドバーで、[IAM & admin (IAM & 管理)] > [Service accounts (サービス アカウント)] の順に選択します。
3. [Create service account (サービス アカウントを作成)] を選択します。
4. サービス アカウントの名前を入力します。後でアカウントの目的を思い出せるように、「Atlassian Analytics」という名前を付けることをおすすめします。
5. サービス アカウントに、「BigQuery Data Viewer」と「BigQuery User」という 2 つのロールを追加します。Atlassian Analytics が BigQuery データに接続できるようにするには、両方のロールを選択する必要があります。
6. [Continue (続行)] を選択します。すると、[Service accounts (サービス アカウント)] ページに戻ります。
7. 新しく作成したサービス アカウントで、[Actions (アクション)] > [Manage keys (キーを管理)] の順に選択します。
8. [Add key (キーを追加)] > [Create new key (新しいキーを作成)] の順に選択します。
9. キー タイプとして [JSON] を選択してから [Create (作成)] を選択します。
JSON キーが生成され、コンピューターにダウンロードされます。JSON ファイルを安全な場所に保存します。Atlassian Analytics にアップロードした後、キーは削除して構いません。
プロジェクト レベルの権限を付与するのではなく、データセット レベルの権限を付与することもできます。
プロジェクトの表と列が上限に達しそうな場合は、データセット レベルの権限を設定することをおすすめします。表と列の上限について詳しくは、こちらをご覧ください。
これを行うには、次の手順に従う必要があります。
カスタム ロールを作成する
作成したロールをサービス アカウントに割り当てる
そのロールがアクセスできるデータセットを制限する
1. Google Cloud Platform にログインして、Atlassian Analytics で使用するプロジェクトに移動します。
2. サイドバーで、[IAM & admin (IAM & 管理)] > [Roles (ロール)] の順に選択します。
3. 画面の上部で [Create role (ロールを作成)] を選択します。
4. [Title (タイトル)] フィールドに名前 (atlassian-analytics-role など) を入力し、必要に応じて説明を入力します。
5. [Add permissions (権限を追加)] を選択し、次の権限をロールに追加します。
bigquery.jobs.create
resource manager.projects.get
6. [Add (追加)] を選択して権限を保存します。
7. [Create (作成)] を選択してカスタム ロールを作成します。
作成したカスタム ロールは、次のいずれかに割り当てることができます。
新しいサービス アカウント
既存のサービス アカウント
1. 前述の「プロジェクト レベルの権限を設定する」セクションで説明した手順 1~4 に従います。
2. ロールを選択するように求められたら、作成したカスタム ロールを選択します。
3. [Done (完了)] を選択します。
4. 「プロジェクト レベルの権限を設定する」セクションの残りの手順に従って、サービス アカウントの作成を完了します。
5. サービス アカウントのメール アドレスをコピーします。これは次のセクション (「データセットを制限する」) で必要になります。
1. サイドバーで、[IAM & Admin (IAM & 管理)] > [IAM] の順に選択します。
2. 使用するサービス アカウントを見つけて、[Edit principal (プリンシパルを編集)] を選択します。
3. 作成したカスタム ロールを割り当てます。
4. [Save (保存)] を選択します。
BigQuery インスタンスに戻ります (プロジェクトが同じであることを確認します)。
データセットを選択し、[Sharing (共有)] を選択します。
[Sharing (共有)] ドロップダウン メニューから [Permissions (権限)] > [Add principal (プリンシパルを追加)] の順に選択して、新しいメンバーを追加します。
[New principals (新しいプリンシパル)] フィールドに、カスタム ロールを割り当てたサービス アカウントのメール アドレスを貼り付けます。
この新しいプリンシパルに「BigQuery data viewer」ロールを割り当てます。
サービス アカウントを作成して JSON キーを生成したら、Atlassian Analytics の接続フォームに必要な情報を入力して Google BigQuery データベースを追加できます。
Google BigQuery を Atlassian Analytics に追加するには:
グローバル ナビゲーションから [Data (データ)] を選択します。
[データソースを追加] > [Google BigQuery] の順に選択します。
生成した JSON キーをアップロードします。Google が JSON キーを受け入れるまでに数分かかる場合があります。
JSON キーが受け入れられたら、以下の手順を実行します。
データ ソースの表示名を入力します。この名前は Atlassian Analytics でのみ使用され、後で変更できます。
プロジェクト ID の認証を行います。
課金される最大バイト数を指定します。これにより、課金対象とする固定サイズを超えるクエリが実行されないように制限をかけます。
[送信] を選択します。
Atlassian Analytics がデータベースに接続してスキーマを取得すると、データ ソースを使用する準備が整います。
Google BigQuery は独自の SQL を使用しているため、SQL モードのクエリを作成するときは専用の構文を使用する必要があります。詳細については、Google BigQuery のクエリ構文に関するドキュメントをご確認ください。
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