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Data Virtualization のサービス・インスタンスのプロビジョン
最終更新: 2024年11月26日
Data Virtualization のサービス・インスタンスのプロビジョン

Data Virtualization サービスをデプロイするには、 Data Virtualization サービス・インスタンスを作成する必要があります。

Cloud Pak for Data as a Service によるプロビジョニング

Data Virtualization サービスは、 Cloud Pak for Data as a Service コンソールからプロビジョンできます。 Cloud Pak for Data as a Service用に Data Virtualization をプロビジョンするには、以下の手順を実行します。

  1. 必要に応じて、 IBM Cloud にログインし、 IBM Cloud アカウントを Pay-as-you-go にアップグレードします。 詳しくは、 アカウントのアップグレードを参照してください。
  2. IBM Cloud コンソールで、 「管理」 > 「請求および使用量」に移動し、 「プロモーション」 を選択して、プロモーション・クレジットのプロモーション・コードを Data Virtualization の使用量に適用します。
  3. Cloud Pak for Data as a Service コンソールから、 サービス > サービス・カタログに移動してください。
  4. Data Virtualizationを選択します。
  5. 地域を選択し、料金プランを選択し、リソースを構成して、 作成をクリックしてください。

カタログからのプロビジョニング

Data Virtualization サービスは、サービスの カタログ・ページでプロビジョンできます。 カタログからサービスをプロビジョンする場合は、以下のパラメーターを指定します。

  1. サービス名 -名前には任意のストリングを使用できます。 このストリングは、新規デプロイメントを識別するために Web およびコマンド・ラインで使用される名前です。
  2. リソース・グループ - サービスをリソース・グループに編成する場合は、このフィールドにリソース・グループを指定できます。 それ以外の場合は、デフォルトのままにすることができます。
  3. ヘッド・ノード・サイズ -エンタープライズ・プランの場合は、 「8 Cores/32GB メモリー」 オプションのみを選択できます。 ライト・プランの場合は、 「4 Cores/16GB メモリー」 オプションのみを選択できます。
  4. ワーカー・ノード -エンタープライズ・プランでは、3 つから 9 つのワーカー・ノードを選択できます。 ライト・プランの場合、使用可能なワーカー・ノードは 1 つのみです。
  5. ワーカー・ノード・サイズ -エンタープライズ・プランの場合は、 4 Cores/32GB Memory オプションのみを選択できます。 ライト・プランの場合は、 「4 Cores/16GB メモリー」 オプションのみを選択できます。
  6. サービス・エンドポイント - パブリックまたはプライベートのエンドポイント・オプションを選択します。 パブリック・エンドポイントは、パブリック・ネットワーク上のデプロイメントへの接続を提供し、デフォルトで選択されています。 プライベート・エンドポイントは、IBM Cloud Privateネットワークを通じてトラフィックをルーティングし、パブリック・インターネットへの露出を回避します。
  7. Key Protect インスタンス および ディスク暗号鍵 - Key Protectを使用する場合は、デプロイメントのディスクを暗号化するためのインスタンスと鍵を選択できます。 独自の鍵を使用しない場合、デプロイメントは自動的に自身のディスク暗号鍵を作成して管理します。

作成」をクリックして、プロビジョニング・プロセスを開始します。

コマンド・ラインを使用したプロビジョン

CLI を使用して、プロビジョンするデータベースのサービス ID を持つサービス・インスタンスを要求することで、 Data Virtualization サービスをプロビジョンできます。 IBM Cloud CLI ツールを使用して、端末またはコマンド・ラインから IBM Cloud と通信できます。 詳しくは、 IBM Cloud CLI の概要を参照してください。

例えば、以下のコマンド・テンプレートを使用します。

ibmcloud resource service-instance-create <service-name> <service-id> <service-plan-id> <region> --service-endpoints <SERVICE_ENDPOINTS_TYPE>

このコマンドを実行すると、データベースのデプロイメントが開始されます。 データベースのデプロイには、多少時間がかかります。 IBM Cloud ダッシュボードで進行状況を確認することも、以下のコマンドを実行してサービス・インスタンスの現在の状態を確認することもできます。

ibmcloud resource service-instance-create <service-name>

追加のフラグおよびパラメーター

  • --service-endpoints フラグを使用して、デプロイメントに含めるサービス・エンドポイントのタイプを指定します。 デフォルトでは、デプロイメントへの接続はパブリック・ネットワークから行うことができます。 指定可能な値は、publicprivatepublic-and-private です。このフラグを省略した場合、デフォルトは public エンドポイントです。 サービス・エンドポイントを指定するコマンド例を以下に示します。

    ibmcloud resource service-instance-create <service-name> --service-endpoints <endpoint-type>
    
  • -p フラグを使用して、プロビジョニング・プロセスに渡される 追加パラメーター を指定します。 パラメーターは JSON 形式です。 例えば、クラウド内のリソースを一意的に識別するクラウド・リソース名 (CRN) パラメーターを使用できます。 パラメーター名と値はすべて文字列として渡されます。

リソース・コントローラー API を使用したプロビジョニング

リソース・コントローラー API を使用して、 Data Virtualization サービスをプロビジョンできます。 ただし、リソース・コントローラー API を使用するには、追加の準備が必要です。

  1. API トークンから IAM トークンを取得します。
  2. デプロイ先となるリソース・グループの ID を取得します。 この情報は、 IBM Cloud CLI から入手できます。 リソース・グループのリストは ibmcloud resource groups を使用して、リソース・グループの ID は ibmcloud resource group で取得できます。
  3. デプロイ先となるリージョンを理解します。
  4. パラメーターの nametargetresource_groupresource_plan_id はすべて必須です。 必要に応じて、要求本体で 追加パラメーター を送信できます。

例えば、以下の作成要求は、 https://resource-controller.cloud.ibm.com/v2/resource_instances エンドポイントに対する POST です。

curl -X POST \
  https://resource-controller.cloud.ibm.com/v2/resource_instances \
  -H 'Authorization: Bearer <>' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
    "name": "my-instance",
    "target": "bluemix-us-south",
    "resource_group": "5g9f447903254bb58972a2f3f5a4c711",
    "resource_plan_id": "dash
  }'

追加パラメーター

  • disk_encryption_key_crn パラメーターを使用して、ディスク暗号化に使用される Key Protect 鍵の CRN を指定します。 Key Protect CRN の形式は crn:v1:<...>:key:<id>です。
  • service-endpoints パラメーターを使用して、デプロイメントでサポートされるサービス・エンドポイントのタイプを指定します。 オプションは、 publicprivate、または public-and-privateです。 省略した場合、デフォルトは public です。 CLI では、 service-endpoints はフラグであり、パラメーターではありません。
  • worker_count パラメーターを使用して、ワーカー・ノードの数を指定します。

親トピック: Data Virtualization

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