目次

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  1. はじめに
  2. Informatica Data Engineering Integrationについて
  3. マッピング
  4. マッピングの最適化
  5. ソース
  6. ターゲット
  7. トランスフォーメーション
  8. Pythonトランスフォーメーション
  9. クラスタワークフロー
  10. プロファイル
  11. 監視
  12. 階層データ処理
  13. 階層データ処理設定
  14. スキーマが変更された階層データの処理
  15. ブロックチェーン
  16. インテリジェント構造モデル
  17. ステートフルコンピューティング
  18. 接続
  19. データ型リファレンス
  20. 関数リファレンス

ユーザーガイド

ユーザーガイド

ブロックチェーンの概要

ブロックチェーンの概要

Sparkエンジンで実行するマッピングにブロックチェーンソースまたはブロックチェーンターゲットを使用します。ブロックチェーンデータオブジェクトおよび関連するブロックチェーンデータオブジェクト操作を作成し、設定します。
ブロックチェーンデータオブジェクトはブロックチェーンのデータを表し、データオブジェクト操作を使用してブロックチェーンで実行するトランザクションを指定します。ブロックチェーンデータオブジェクト操作を使用するマッピングを実行すると、Sparkエンジンはブロックチェーンを公開しているREST Webサービスと通信して、ブロックチェーンのビジネスルールに従ってトランザクションをトリガします。
ブロックチェーンデータソースを使用するマッピングを設計するには、ブロックチェーンへの参加方法について検討します。メンバは、ブロックチェーンデータソースに対して読み取り、ルックアップ、書き込みができます。規制機関またはサードパーティは、マッピングのデータを読み取り、そのデータを変換して外部アプリケーションで使用できます。
例えば、次のようにブロックチェーンデータソースに対して読み取り、ルックアップ、書き込みができます。
読み取り
ブロックチェーンのデータを読み取り、それを企業のデータセンターに保存されているデータに統合できます。
ルックアップ
生産者から素材を購入するサプライチェーンのメンバの場合は、ブロックチェーンでその素材に関するデータをルックアップするマッピングを作成できます。
書き込み
企業資源計画システムにコンテキストデータを保存していて、ブロックチェーンにそのデータのハッシュを保存する場合、他のメンバとのデータ共有の際にデータの安全性と信頼性が向上します。マッピングでコンテキストデータをソースとして使用し、そのデータをブロックチェーンターゲットに書き込むことができます。
バージョン10.4.0では、ブロックチェーンへの接続がテクニカルプレビューで使用できます。
評価目的でのテクニカルプレビュー機能はサポートされていますが、保証対象外で本番環境には対応していません。非本番環境でのみ使用することをお勧めします。Informaticaでは、本番環境用に次のリリースでプレビュー機能を導入するつもりですが、市場や技術的な状況の変化に応じて導入しない場合もあります。詳細については、Informaticaグローバルカスタマサポートにお問い合わせください。