ServiceNow Sink Connector for Confluent Cloud¶

注釈

If you are installing the connector locally for Confluent Platform, see ServiceNow Sink Connector for Confluent Platform.

Kafka Connect ServiceNow Sink Connector for Confluent Cloud は、Apache Kafka® のレコードをキャプチャーして ServiceNow テーブルにリアルタイムでシンクするために使用されます。データは、ServiceNow Table API を使用して消費されます。

機能¶

ServiceNow Sink Connector は、次の機能をサポートしています。

少なくとも 1 回のデリバリー: コネクターによって、Kafka のトピックからのレコードが少なくとも 1 回は配信されることが保証されます。
複数のタスクのサポート: このコネクターは、1 つまたは複数のタスクの実行をサポートしています。タスクが多いほどパフォーマンスが向上する可能性があります。
トピックの自動作成: コネクターの起動時に、以下の 3 つのトピックが自動的に作成されます。
- 成功トピック
- エラートピック
- デッドレターキュー（DLQ）トピック
各トピック名にはサフィックスとして、コネクターの論理 ID が付けられます。以下の例では、コネクターのトピックが 3 つと、pageviews という名前の既存の Kafka トピックが 1 つ含まれています。

コネクターのトピック¶

トピックに送信されたレコードが正しいフォーマットではない場合、またはレコード内に重要なフィールドが存在しない場合は、エラートピックにエラーが記録され、コネクターは動作を継続します。
サポートされるデータフォーマット: このコネクターは、Avro、JSON スキーマ（JSON-SR）、および Protobuf 入力フォーマットをサポートします。これらのスキーマレジストリベースのフォーマットを使用するには、Schema Registry を有効にしておく必要があります。

クイックスタート¶

このクイックスタートを使用して、Confluent Cloud ServiceNow Sink Connector の利用を開始することができます。このクイックスタートでは、コネクターを選択し、イベントをストリーミングするようにコネクターを構成するための基本的な方法について説明します。

前提条件

アマゾンウェブサービス（AWS）、Microsoft Azure （Azure）、または Google Cloud Platform （GCP）上の Confluent Cloud クラスターへのアクセスを許可されていること。
コネクターで使用する、認可された ServiceNow ユーザーと認証情報。
Confluent CLI がインストールされ、クラスター用に構成されていること。「Confluent CLI のインストール」を参照してください。
スキーマレジストリベースのフォーマット（Avro、JSON_SR（JSON スキーマ）、Protobuf など）を使用するには、Schema Registry を有効にしておく必要があります。詳細については、「環境の制限」を参照してください。
シンクコネクターを作成する前に、Confluent Cloud クラスター上にソース Kafka トピックが 1 つ以上存在している必要があります。

Confluent Cloud Console の使用¶

ステップ 1: Confluent Cloud クラスターを起動します。¶

インストール手順については、「Confluent Cloud を使用した Apache Kafka のクイックスタート」を参照してください。

ステップ 2: コネクターを追加します。¶

左のナビゲーションメニューの Data integration をクリックし、Connectors をクリックします。クラスター内に既にコネクターがある場合は、+ Add connector をクリックします。

ステップ 3: コネクターを選択します。¶

Azure Synapse Analytics Sink コネクターのアイコンをクリックします。

Step 4: Enter the connector details.¶

注釈

Ensure you have all your prerequisites completed.
An asterisk ( * ) designates a required entry.

At the Add ServiceNow Sink Connector screen, complete the following:

If you've already populated your Kafka topics, select the topic(s) you want to connect from the Topics list.

To create a new topic, click +Add new topic.

In the ServiceNow Instance URL field, enter you ServiceNow Instance URL, which can be in the format https://dev1000.service-now.com/.
In the ServiceNow table name field, enter your ServiceNow table name.
Enter the ServiceNow basic authentication username in the ServiceNow Username field.
In the ServiceNow Password field, enter the ServiceNow basic authentication password.
Click Continue.

Step 5: Check for records.¶

ServiceNow テーブルがアップデートされているかを検証します。

Connect 用の Confluent Cloud API の使用に関する詳細とサンプルについては、「Confluent Cloud API for Connect」セクションを参照してください。

ちなみに

コネクターを起動すると、デッドレターキューのトピックが自動的に作成されます。詳細については、「Confluent Cloud デッドレターキュー」を参照してください。

Confluent CLI の使用¶

以下の手順に従うと、Confluent CLI を使用してコネクターをセットアップし、実行できます。

注釈

すべての前提条件を満たしていることを確認してください。
コマンド例では Confluent CLI バージョン 2 を使用しています。詳細については、「Confluent CLI v2 への移行 <https://docs.confluent.io/confluent-cli/current/migrate.html#cli-migrate>`__」を参照してください。

ステップ 1: 使用可能なコネクターをリスト表示します。¶

以下のコマンドを入力して、使用可能なコネクターをリスト表示します。

confluent connect plugin list

ステップ 2: コネクターの必須の構成プロパティを表示します。¶

以下のコマンドを実行して、コネクターの必須プロパティを表示します。

confluent connect plugin describe <connector-catalog-name>

例:

confluent connect plugin describe ServiceNowSink

出力例:

Following are the required configs:
connector.class: ServiceNowSink
input.data.format
name
kafka.auth.mode
kafka.api.key
kafka.api.secret
servicenow.url
servicenow.table
servicenow.user
servicenow.password
topics

ステップ 3: コネクターの構成ファイルを作成します。¶

コネクター構成プロパティを含む JSON ファイルを作成します。以下の例は、コネクターの必須プロパティを示しています。

{
  "connector.class": "ServiceNowSink",
  "input.data.format": "AVRO",
  "name": "ServiceNowSink_0",
  "kafka.auth.mode": "KAFKA_API_KEY",
  "kafka.api.key": "****************",
  "kafka.api.secret": "************************************************",
  "servicenow.url": "<servicenow-URL>",
  "servicenow.table": "<table-name>",
  "servicenow.user": "<authorized-username>",
  "servicenow.password": "<user-password>",
  "tasks.max": "1",
  "topics": "orders"
}

以下のプロパティ定義に注意してください。

"connector.class": コネクターのプラグイン名を指定します。
"input.data.format": Kafka 入力レコード値のフォーマット（Kafka トピックから送られるデータ）を設定します。指定可能なエントリは、AVRO、JSON_SR、および PROTOBUF です。スキーマベースのメッセージフォーマット（たとえば、Avro、JSON_SR（JSON スキーマ）、および Protobuf）を使用するには、Confluent Cloud Schema Registry を構成しておく必要があります。
"name": 新しいコネクターの名前を設定します。

"kafka.auth.mode": 使用するコネクターの認証モードを指定します。オプションは SERVICE_ACCOUNT または KAFKA_API_KEY （デフォルト）です。API キーとシークレットを使用するには、構成プロパティ kafka.api.key と kafka.api.secret を構成例（前述）のように指定します。サービスアカウントを使用するには、プロパティ kafka.service.account.id=<service-account-resource-ID> に リソース ID を指定します。使用できるサービスアカウントのリソース ID のリストを表示するには、次のコマンドを使用します。
```
confluent iam service-account list
```
例:
```
confluent iam service-account list

   Id     | Resource ID |       Name        |    Description
+---------+-------------+-------------------+-------------------
   123456 | sa-l1r23m   | sa-1              | Service account 1
   789101 | sa-l4d56p   | sa-2              | Service account 2
```
servicenow.<> 必須の ServiceNow 接続の詳細情報。URL は、https://dev1000.service-now.com/ という形式にする必要があります。
"tasks.max": このコネクターで使用できるタスクの最大数を入力します。タスクが多いほどパフォーマンスが向上する可能性があります。
"topics": 特定のトピック名を指定するか、複数のトピック名をコンマ区切りにしたリストを指定します。

Single Message Transforms: CLI を使用する SMT の追加の詳細については、Single Message Transforms（SMT）のドキュメントを参照してください。

See 構成プロパティ for all property values and descriptions.

ステップ 4: プロパティファイルを読み込み、コネクターを作成します。¶

以下のコマンドを入力して、構成を読み込み、コネクターを起動します。

confluent connect create --config <file-name>.json

例:

confluent connect create --config servicenow-sink-config.json

出力例:

Created connector ServiceNowSink_0 lcc-do6vzd

ステップ 5: コネクターのステータスを確認します。¶

以下のコマンドを入力して、コネクターのステータスを確認します。

confluent connect list

出力例:

ID           |             Name           | Status  | Type | Trace
+------------+----------------------------+---------+------+-------+
lcc-do6vzd   | ServiceNowSink_0           | RUNNING | sink |       |

ステップ 6: レコードを確認します。¶

ServiceNow テーブルがアップデートされているかを検証します。

Connect 用の Confluent Cloud API の使用に関する詳細とサンプルについては、「Confluent Cloud API for Connect」セクションを参照してください。

ちなみに

コネクターを起動すると、デッドレターキューのトピックが自動的に作成されます。詳細については、「Confluent Cloud デッドレターキュー」を参照してください。

構成プロパティ¶

Use the following configuration properties with this connector.

Which topics do you want to get data from?¶

topics

Identifies the topic name or a comma-separated list of topic names.

Type: list
重要度: 高

Input messages¶

input.data.format

Sets the input Kafka record value format. Valid entries are AVRO, JSON_SR and PROTOBUF. Note that you need to have Confluent Cloud Schema Registry configured

型: string
重要度: 高

How should we connect to your data?¶

name

Sets a name for your connector.

型: string
Valid Values: A string at most 64 characters long
重要度: 高

Kafka Cluster credentials¶

kafka.auth.mode

Kafka Authentication mode. It can be one of KAFKA_API_KEY or SERVICE_ACCOUNT. It defaults to KAFKA_API_KEY mode.

型: string
Default: KAFKA_API_KEY
Valid Values: SERVICE_ACCOUNT, KAFKA_API_KEY
重要度: 高

kafka.api.key

型: password
重要度: 高

kafka.service.account.id

The Service Account that will be used to generate the API keys to communicate with Kafka Cluster.

型: string
重要度: 高

kafka.api.secret

型: password
重要度: 高

ServiceNow details¶

servicenow.url

ServiceNow Instance URL.

型: string
重要度: 高

servicenow.table

ServiceNow table name.

型: string
重要度: 高

servicenow.user

ServiceNow basic authentication username.

型: string
重要度: 高

servicenow.password

ServiceNow basic authentication password.

型: password
重要度: 高

connection.timeout.ms

HTTP request timeout in milliseconds.

型: int
Default: 50000 (50 seconds)
重要度: 低

retry.max.times

Maximum number of times to retry request.

型: int
Default: 3
重要度: 低

Number of tasks for this connector¶

tasks.max

型: int
Valid Values: [1,...]
重要度: 高

次のステップ¶

参考

フルマネージド型の Confluent Cloud コネクターが Confluent Cloud ksqlDB でどのように動作するかを示す例については、「Cloud ETL のデモ」を参照してください。この例では、Confluent CLI を使用して Confluent Cloud のリソースを管理する方法についても説明しています。