Erweiterte Dashboards mit CAST und Looker Studio erstellen

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie mit MConnect Looker Studio-Dashboards aus Daten generieren, die Sie mit dem Google Cloud Migration Center und CAST erfasst haben.

Sehen Sie sich das Tutorial an, um mit MConnect zu beginnen.

Übersicht

MConnect ist eine Befehlszeilenoberfläche, mit der Sie Informationen aus dem Migration Center und aus der statischen Codeanalyse von Anwendungen, die von CAST Software durchgeführt wird, zusammenführen können. Anschließend werden die Daten für eine erweiterte Datenanalyse nach BigQuery und Looker Studio exportiert.

Er unterstützt die Modernisierung von Anwendungen, indem verschiedene Dimensionen der Transformation verglichen werden, z. B. der Aufwand, der Code-Reifegrad und die Auswirkungen auf die Rechenressourcen.

Hinweis

Führen Sie vor der Verwendung von MConnect die folgenden Schritte aus:

1. Erstellen Sie ein Google-Konto und ein Google Cloud -Konto.
2. Google Cloud Erstellen Sie ein Projekt und aktivieren Sie die BigQuery- und die Migration Center-API.
   • Informationen zum Migrationscenter finden Sie unter Erste Schritte mit dem Migrationscenter.
   • Informationen zu BigQuery finden Sie unter Einstieg in BigQuery.
3. Installieren Sie die Google Cloud CLI auf Ihrem lokalen Computer.
4. Erstellen Sie einen CAST-Highlight-Bericht mit dem Namen analysisResults.csv.

Preise

Die Kosten für BigQuery, Looker Studio und CAST werden Ihnen möglicherweise gemäß den jeweiligen Preisen in Rechnung gestellt.

Dashboard für Ihre Daten erstellen

In den folgenden Abschnitten wird erläutert, wie Sie ein Looker Studio-Dashboard für Ihre CAST-Daten generieren.

Tool einrichten

Bevor Sie MConnect verwenden können, müssen Sie die folgenden Schritte ausführen:

1. Wenn Sie Linux verwenden, laden Sie die neueste Binärdatei herunter. Für andere Betriebssystemplattformen müssen Sie das migrationcenter-utils-Repository klonen und MConnect auf Ihrem lokalen Computer erstellen.

2. Authentifizieren Sie sich in der Google Cloud CLI:

   gcloud init
   gcloud auth application-default login
   

   Das verwendete Konto muss die erforderlichen Berechtigungen zum Erstellen und Löschen von Gruppen im Migration Center sowie zum Erstellen und Löschen von Tabellen in BigQuery im gewünschten Projekt haben.

Assets in das Migration Center hochladen

Laden Sie die Assets, die mit den Anwendungen in Ihrem CAST-Bericht verknüpft sind, in das Migration Center hoch. Wenn Sie bereits eine Inventarerfassung für Ihre Infrastruktur durchgeführt haben, können Sie diesen Schritt überspringen.

Weitere Informationen finden Sie unter Asset-Erfassung starten.

Gruppen im Migrationscenter erstellen

Verwenden Sie die in Ihrem CAST-Bericht aufgeführten Anwendungen, um Gruppen im Migrationscenter zu erstellen. Führen Sie auf Ihrem lokalen Computer den folgenden Befehl aus:

mconnect create-groups --path=ANALYSIS_PATH --project=PROJECT_ID --region=REGION

Ersetzen Sie Folgendes:

• ANALYSIS_PATH: Der Pfad zur CAST-Berichtsdatei.
• PROJECT_ID: Die ID Ihres Projekts.
• REGION: Die Region, die Sie für das Migrationscenter verwenden. Es werden nur us-central1 und europe-west1 unterstützt.

Nachdem Sie die Gruppen erstellt haben, können Sie sie im Migration Center mit dem Label mconnect filtern.

Assets Gruppen zuweisen

Weisen Sie Ihre Assets im Migration Center den entsprechenden Anwendungsgruppen zu. Sie können dies über die Migration Center-Benutzeroberfläche oder über die API tun.

CAST-Bericht und Migration Center-Daten nach BigQuery exportieren

So exportieren Sie die Daten aus Ihrem CAST-Bericht nach BigQuery:

mconnect export --path=ANALYSIS_PATH --project=PROJECT_ID --region=REGION

Der Befehl führt die folgenden Aktionen aus:

1. Es wird eine neue Datenbank mit dem Namen mcCast in BigQuery erstellt.
2. Es wird eine neue Tabelle mit dem Namen castResults in BigQuery erstellt und mit den CAST-Berichtsdaten gefüllt.
3. Dabei werden Ihre Migration Center-Daten in BigQuery exportiert. Dazu werden drei Tabellen mit den Namen assets, groups und preference_sets erstellt.

Ansichten in BigQuery erstellen

Erstellen Sie aus den Daten, die Sie in BigQuery hochgeladen haben, die entsprechenden Datenansichten:

mconnect create-views --project=PROJECT_ID --dataset=mcCast

Mit dem Befehl werden drei Ansichten erstellt:

• migrationcenterinfra_vw
• castreadiness_vw
• mccastreadinesscombined_vw

Die Ausgabe dieses Befehls enthält einen Link zu einem Looker Studio-Bericht mit der Ansicht mccastreadinesscombined_vw.

Looker Studio-Bericht einrichten

Sie haben zwei Möglichkeiten, den generierten Looker Studio-Bericht einzurichten, wie in den folgenden Abschnitten beschrieben.

Über den bereitgestellten Link

1. Kopieren Sie den im vorherigen Schritt erhaltenen Link in Ihren Webbrowser.
2. Klicken Sie auf Speichern und teilen und dann auf Bestätigen und speichern.

Daten manuell kopieren

Wenn der angegebene Link nicht funktioniert, können Sie den Looker Studio-Bericht manuell mit Ihren Daten einrichten:

1. Öffnen Sie in Looker Studio den Bericht Migration Center / CAST-Analyse.
2. Klicken Sie auf Weitere Optionen.
3. Klicken Sie auf Kopie erstellen > Bericht kopieren.
4. Klicken Sie im neuen Bericht auf Ressourcen > Hinzugefügte Datenquellen verwalten.
5. Klicken Sie bei der Datenquelle mit dem Namen McCastReadinessCombined_vw auf Bearbeiten.
6. Geben Sie die Projekt-ID und die Dataset-ID an, die Sie im vorherigen Schritt verwendet haben, und wählen Sie mccastreadinesscombined_vw aus.
7. Klicken Sie auf Neu verbinden und dann auf Übernehmen.
8. Klicken Sie auf Fertig und aktualisieren Sie die Seite.

Dadurch wird ein neuer Bericht mit dem Namen Migration Center / CAST Analysis erstellt.

MConnect-Referenz

Die folgenden Abschnitte enthalten die verfügbaren MConnect-Befehle und ihre Flags.

mconnect

Nutzung: mconnect [command] [args] [flags]

Verfügbare Befehle

create-groups

Erstellt eine Gruppe für jede CAST-Anwendung im Migration Center und fügt ihr das Label „mconnect“ hinzu.

create-views

Erstellen Sie drei Ansichten in BigQuery mithilfe des Migration Centers und CAST-Daten.

export

CAST-Daten nach BigQuery exportiert.

help

Hilfe zu einem beliebigen Befehl.

Flags

-h, --help

Hilfe zu mconnect

-t, --toggle

Hilfetext für die Ein-/Aus-Schaltfläche

-v, --version

Version für mconnect.

create-groups

Erstellt eine Gruppe für jede CAST-Anwendung im Migration Center und fügt ihr das Label „mconnect“ hinzu.

Nutzung: mconnect create-groups path project region [flags]

Beispiele

mconnect create-groups --path=path/to/cast/analysisResults.csv --project=my-mc-project-id --region=my-region1

mconnect create-groups --path=path/to/cast/analysisResults.csv --project=my-mc-project-id --region=my-region1 --ignore-existing-groups=true

Flags

-h, --help

Hilfe zu „create-groups“

-i, --ignore-existing-groups

Fahren Sie fort, wenn mconnect versucht, eine Gruppe zu erstellen, die bereits im Migration Center vorhanden ist. Wenn „true“ festgelegt ist, wird das Label „mconnect“ auch allen bereits vorhandenen Gruppen hinzugefügt.

--path

Der Pfad zur CSV-Datei mit dem CAST-Bericht (analysisResults.csv). (Erforderlich)

--project

Die Projekt-ID, in der die Migration Center-Gruppen erstellt werden sollen. Verwenden Sie für jeden Befehl dieselbe Projekt-ID. (Erforderlich)

--region

Die Migration Center-Region, in der die Gruppen erstellt werden. (Erforderlich)

export

CAST-Berichts- und Migration Center-Daten nach BigQuery exportieren. Standardmäßig wird davon ausgegangen, dass das Projekt und die Region, die für das Migrationscenter und BigQuery verwendet werden, identisch sind.

Nutzung: mconnect export path project region dataset [flags]

Beispiele

mconnect export --path=path/to/cast/analysisResults.csv --project=my-project-id --region=my-region1 # the default dataset will be set to 'mcCast'.
mconnect export --path=path/to/cast/analysisResults.csv --project=my-project-id --region=my-region1 --dataset=dataset-id 
mconnect export --path=path/to/cast/analysisResults.csv --project=my-project-id --region=my-region1 --dataset=dataset-id  --force=true
mconnect export --path=path/to/cast/analysisResults.csv --project=my-project-id --region=my-region1 --dataset=dataset-id --mc-project=my-mc-project-id --mc-region=my-mc-region

Flags

--dataset

Die Dataset-ID, in die die Daten exportiert werden sollen. Wenn das Dataset nicht vorhanden ist, wird es erstellt. Wenn keine Angabe erfolgt, ist der Standardname „mcCast“. Verwenden Sie für jeden Befehl denselben Datensatz.

-f, --force

Erzwingen des Exports der Daten, auch wenn die Zieltabellen vorhanden sind. Dabei werden alle Inhalte in den ursprünglichen Tabellen gelöscht.

-h, --help

Hilfe zum Exportieren

--path

Der Pfad der CSV-Datei des CAST-Berichts (analysisResults.csv). (Erforderlich)

--project

Die BigQuery-Projekt-ID, in die die Daten exportiert werden sollen. (Erforderlich)

--region

Die BigQuery-Region, in der das Dataset und die Tabellen erstellt werden. (Erforderlich)

Ausgeblendete Flags

--mc-project

Die Migration Center-Projekt-ID, die für den Export der Daten nach BigQuery verwendet wurde.

--mc-region

Die Migration Center-Region, aus der die Daten exportiert werden sollen.

create-views

Erstellt drei Ansichten in BigQuery mit Migration Center- und CAST-Daten. Ein Link zu einem Looker Studio-Bericht mit der Ansicht mccastreadinesscombined_vw.

Nutzung: mconnect create-views project dataset [flags]

Erstellte Ansichten

• migrationcenterinfra_vw: Hier werden gruppierte Asset-Daten aus dem Migration Center angezeigt.
• castreadiness_vw: Zeigt Daten aus der CAST-Analysedatei an.
• mccastreadinesscombined_vw: Hier werden die beiden vorherigen Ansichten kombiniert. Diese Ansicht wird auch in der Looker Studio-Vorlage verwendet.

Beispiele

mconnect create-views --project=my-project-id --dataset=dataset-id
mconnect create-views --project=my-project-id --dataset=dataset-id --force=true

Flags

--dataset

Die BigQuery-Dataset-ID, in der die Ansichten erstellt werden sollen. Verwenden Sie dasselbe Dataset wie im Exportbefehl. (Erforderlich)

-f, --force

Erzwingen, dass Ansichten erstellt werden, auch wenn nur eine der Zielansichten vorhanden ist. Dabei werden alle Inhalte in den alten Ansichten ersetzt.

-h, --help

Hilfe zu „create-views“

--project

Die BigQuery-Projekt-ID, in der die Ansichten erstellt werden sollen. (Erforderlich)