データウェアハウス

Tridens Monetization Data Warehouse Integration 機能により、サブスクリプション、請求、使用量、収益データを Tridens から希望する分析プラットフォームへシームレスにエクスポートできます。このガイドでは、この連携の設定と管理に関する明確な手順を示し、通信、エネルギー、電気自動車などの業界における大容量の使用量ベース請求に対するスケーラビリティに重点を置きます。

このドキュメントのトピック:

• はじめにと概要
  • 1.1 目的とユースケース
  • 1.2 サポート対象プラットフォーム
  • 1.3 主な機能

2. アーキテクチャとコンポーネント
   • 2.1 高レベルアーキテクチャ
   • 2.2 データフロー
   • 2.3 関連するコンポーネント/モジュール
   • 2.4 データフロー/パイプライン手順
3. サポート対象のデータソースとターゲット
   • 3.1 Tridens データソース
   • 3.2 ターゲットデータウェアハウス
4. データモデリングとスキーママッピング
   • 4.1 公開されるオブジェクト/テーブルの定義
5. データ同期モードと戦略
   • 5.1 データ頻度
   • 5.2 削除、更新、挿入の処理
6. セキュリティ、認証、認証情報
   • 6.1 認証情報の保管、ローテーション、暗号化
7. 権限
8. 使用方法/構成ガイド
   • 8.1 Data Warehouse の段階的な設定

1. はじめにと概要

1.1 目的とユースケース

Tridens Monetization Data Warehouse Integration は、Tridens Monetization から顧客所有のデータウェアハウスへ運用データを抽出、変換、ロード (ETL) する処理を自動化します。これにより、ネイティブの Tridens 分析モジュールの外部で 高度な分析、BI レポート、機械学習ワークフロー を実行できます。

主なユースケース:

• 収益分析: SaaS またはメディア企業でのコホート分析のために、サブスクリプション指標（例: MRR、解約率）を同期します。
• 使用パターンのインサイト: ユーティリティでの予測請求のために、リアルタイム IoT メーターデータ（例: エネルギー消費）を PostgreSQL にロードします。
• コンプライアンスレポート: IFRS15/ASC 606 照合のために、監査済み請求レコードを MS SQL にエクスポートします。
• カスタム連携: 汎用 JDBC を介して、匿名化された使用イベントをダッシュボードに供給します。

データウェアハウス連携は、手動エクスポート（CSV/API ダンプなど）を減らし、分析レイテンシを最小化し、停止時間なしのスキーマ進化をサポートします。これは動的価格モデルに不可欠です。

1.2 サポート対象プラットフォーム

Tridens RESTful API と JDBC/ODBC 標準を活用し、次のターゲットへの直接コネクタをサポートします。

1.3 主な機能

• 増分同期: 低レイテンシの更新。
• スキーマ進化: フィールドの追加/削除を自動的に処理します。
• スケーラビリティ: サーバーレス実行、1日100万件以上のイベント。

2. アーキテクチャとコンポーネント

2.1 高レベルアーキテクチャ

Data Warehouse Integration は、モジュール型 ETL パイプライン 設計に従います。

Source (Tridens Monetization) → Integration Engine → Target Data Warehouse

このアーキテクチャにより、Tridens サービスとサポート対象データウェアハウス間で、スケーラビリティ、回復性、低レイテンシのデータ移動が保証されます。

アーキテクチャ概要

• Source: Tridens Monetization マイクロサービスは、データ抽出用の REST API とイベントログを公開します。
• Integration Engine: ETL プロセスは AWS Lambda または Kubernetes Pods で実行され、データを効率的に抽出、変換、ロードします。
• Target: Snowflake、PostgreSQL、MS SQL などのデータウェアハウスは、分析可能な構造化データを保存します。

アーキテクチャ図

2.2 データフロー

• Extract: Tridens API からデータを取得します。
• Transform: ターゲットデータウェアハウスオブジェクトへのインメモリマッピングを適用します。
• Load: トランザクション境界を持つターゲットデータウェアハウスへ一括 upsert します。

2.3 関連するコンポーネント/モジュール

• Extractor: Tridens Monetization 通知。
• Loader: 一括操作を使用する Java ベースの JDBC ハンドラー。
• Transformation Engine: DTO をデータウェアハウス互換オブジェクトに変換します。

2.4 データフロー/パイプライン手順

1. Initialization: 構成を検証し、ロックを取得します。
2. Extract: DTO からデータを取得し、データウェアハウス構造向けに準備します。
3. Transform: 匿名化ルールを適用します。
4. Validate: スキーマおよび行レベルのチェック。
5. Load: トランザクション型の挿入/更新。
6. Commit: メタデータを更新し、メトリックを出力します。

3. サポート対象のデータソースとターゲット

3.1 Tridens データソース

REST API を介して、Tridens のコアエンティティから抽出します。

API Reference: Tridens API Documentation

3.2 ターゲットデータウェアハウス

4. データモデリングとスキーママッピング

4.1 公開されるオブジェクト/テーブルの定義

Tridens は 17以上のコアデータテーブル を公開します。

主要テーブル:

• Subscriptions
• Balances
• Events
• Bills
• Invoices
• Payments
• Customers
• …

5. データ同期モードと戦略

5.1 データ頻度

Tridens Monetization は、イベント駆動アーキテクチャ と 変更データキャプチャ (CDC) を活用して、ほぼ即時の更新を実現する リアルタイムデータ配信 を提供します。

メカニズム:

• Notifications によりサブ秒レイテンシが保証されます。
• 次のようなユースケースに最適です。
  • リアルタイムの請求調整
  • 不正検出
  • 即時の顧客インサイト

5.2 削除、更新、挿入の処理

6. セキュリティ、認証、認証情報

6.1 認証情報の保管、ローテーション、暗号化

7. 権限

必要な最小アクセス権:

• スキーマに対する CREATE TABLE
• ターゲットテーブルに対する INSERT、UPDATE、DELETE

ロールベースの例:

GRANT USAGE ON DATABASE analytics_db TO ROLE tridens_role;
GRANT CREATE SCHEMA ON DATABASE analytics_db TO ROLE tridens_role;

8. 使用方法/構成ガイド

8.1 Data Warehouse の段階的な設定

1. System Configuration → Data Warehouse Integration に移動します。
2. ウェアハウスタイプ（例: Snowflake）を選択します。
3. JDBC/ODBC credentials を入力し、接続をテストします。
4. 構成を保存します。