CAST と Looker Studio を使用して高度なダッシュボードを作成する

このページでは、MConnect を使用して、Google Cloud Migration Center と CAST で収集したデータから Looker Studio ダッシュボードを生成する方法について説明します。

MConnect のチュートリアルをご覧ください。

概要

MConnect は、Migration Center と CAST Software によって実行されたアプリケーションの静的コード分析からの情報の統合に役立つコマンドライン インターフェースです。その後、BigQuery と Looker Studio にデータをエクスポートして、高度なデータ分析を行います。

労力レベル、コードの準備レベル、コンピューティング リソースの影響など、変換のさまざまな要素を比較することで、アプリケーションのモダナイゼーションを支援します。

始める前に

MConnect を使用する前に、次の手順を行います。

1. Google アカウントと Google Cloud アカウントを作成します。
2. Google Cloud プロジェクトを作成し、BigQuery API と Migration Center API を有効にします。
   • Migration Center については、Migration Center スタートガイドをご覧ください。
   • BigQuery については、BigQuery を使ってみるをご覧ください。
3. ローカル クライアントに Google Cloud CLI をインストールします。
4. analysisResults.csv という名前の CAST ハイライト レポートを作成します。

料金

BigQuery、Looker Studio、CAST は、それぞれの料金に応じて課金される場合があります。

データのダッシュボードを生成する

以降のセクションでは、CAST データ用の Looker Studio ダッシュボードを生成する方法について説明します。

ツールを設定する

MConnect を使用する前に、次の手順を行います。

1. Linux を使用している場合は、最新のバイナリをダウンロードします。他の OS プラットフォームの場合は、migrationcenter-utils リポジトリのクローンを作成し、ローカルマシンに MConnect をビルドします。

2. Google Cloud CLI に対して認証を行います。

   gcloud init
   gcloud auth application-default login
   

   使用しているアカウントに、Migration Center でグループを作成および削除する権限があることを確認してから、使用したいプロジェクトの BigQuery でテーブルを作成および削除します。

アセットを Migration Center にアップロードする

CAST レポートのアプリケーションに関連するアセットを Migration Center にアップロードします。インフラストラクチャのインベントリ検出をすでに行っている場合は、この手順をスキップできます。

詳細については、アセットの検出を開始するをご覧ください。

Migration Center でグループを作成する

CAST レポートで特定されたアプリケーションを使用して、Migration Center でグループを作成します。ローカルマシンで、次のコマンドを実行します。

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

以下を置き換えます。

• ANALYSIS_PATH: CAST レポート ファイルのパス。
• PROJECT_ID: プロジェクトの ID。
• REGION: Migration Center に使用しているリージョン。us-central1 と europe-west1 のみがサポートされています。

グループを作成したら、Migration Center で mconnect ラベルを使用してフィルタリングできます。

グループにアセットを割り当てる

Migration Center で、対応するアプリケーション グループにアセットを割り当てます。これは、Migration Center UI または API で行えます。

CAST レポートと Migration Center のデータを BigQuery にエクスポートする

CAST レポートから BigQuery にデータをエクスポートします。

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

このコマンドによって、次のアクションが執行されます。

1. BigQuery に mcCast という新しいデータベースを作成します。
2. BigQuery に castResults という新しいテーブルが作成され、CAST レポートデータが入力されます。
3. assets、groups、preference_sets という 3 つのテーブルを作成して、Migration Center のデータを BigQuery にエクスポートします。

BigQuery でビューを作成する

BigQuery にアップロードしたデータから、対応するビューを作成します。

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

このコマンドを実行すると、次の 3 つのビューが作成されます。

• migrationcenterinfra_vw
• castreadiness_vw
• mccastreadinesscombined_vw

このコマンドの出力には、mccastreadinesscombined_vw ビューを使用した Looker Studio レポートへのリンクが含まれます。

Looker Studio レポートを設定する

生成された Looker Studio レポートは、次のセクションで説明するように、2 つの方法で設定できます。

提供されたリンクを使用する

1. 前のステップで取得したリンクをウェブブラウザにコピーします。
2. [保存して共有]、[同意して保存する] の順にクリックします。

データを手動でコピーする

提供されたリンクが壊れている場合は、データを使用して Looker Studio レポートを手動で設定できます。

1. Looker Studio で、Migration Center / CAST Analysis レポートを開きます。
2. [その他のオプション] をクリックします。
3. [コピーを作成] > [レポートをコピー] をクリックします。
4. 新しいレポートで、[リソース] > [追加済みのデータソースの管理] をクリックします。
5. McCastReadinessCombined_vw という名前のデータソースで、[編集] をクリックします。
6. 前の手順で使用したプロジェクト ID とデータセット ID を指定し、[mccastreadinesscombined_vw] を選択します。
7. [再接続]、[適用] の順にクリックします。
8. [完了] をクリックしてページを更新します。

これにより、データを使用して Migration Center / CAST Analysis という新しいレポートが作成されます。

MConnect リファレンス

以降のセクションでは、使用可能な MConnect コマンドとそのフラグについて説明します。

mconnect

使用方法: mconnect [command] [args] [flags]

使用できるコマンド

create-groups

Migration Center で CAST アプリケーションごとにグループを作成し、そのグループに「mconnect」ラベルを追加します。

create-views

Migration Center と CAST データを使用して、BigQuery に 3 つのビューを作成します。

export

CAST データを BigQuery にエクスポートします。

help

コマンドに関するヘルプ

フラグ

-h, --help

mconnect に関するヘルプ。

-t, --toggle

切り替えのヘルプ メッセージ。

-v, --version

mconnect のバージョン。

グループの作成

Migration Center で CAST アプリケーションごとにグループを作成し、「mconnect」ラベルを追加します。

使用方法: mconnect create-groups path project region [flags]

例

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

フラグ

-h, --help

create-groups のヘルプ。

-i, --ignore-existing-groups

mconnect が Migration Center にすでに存在するグループを作成しようとしている場合は、続行します。「true」に設定すると、すでに存在するすべてのグループに「mconnect」ラベルが追加されます。

--path

CAST のレポートを含む CSV ファイルのパス（analysisResults.csv）。（必須）

--project

Migration Center グループを作成するプロジェクト ID。すべてのコマンドで同じプロジェクト ID を使用するようにしてください。（必須）

--region

グループを作成する Migration Center のリージョン。（必須）

export

CAST レポートと Migration Center データを BigQuery にエクスポートします。 デフォルトでは、Migration Center と BigQuery で使用されているプロジェクトとリージョンは同じであることを前提としています。

使用方法: mconnect export path project region dataset [flags]

例

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

フラグ

--dataset

データをエクスポートするデータセット ID。データセットが存在しない場合は作成されます。指定しない場合、デフォルトの名前は「mcCast」になります。すべてのコマンドで同じデータセットを使用します。

-f, --force

宛先テーブルが存在する場合でも、データを強制的にエクスポートします。このオペレーションでは、元のテーブルのすべてのコンテンツが削除されます。

-h, --help

エクスポートに関するヘルプ。

--path

CSV ファイルのパス、CAST レポート（analysisResults.csv）。（必須）

--project

データのエクスポート先の BigQuery プロジェクト ID。（必須）

--region

データセットとテーブルが作成される BigQuery リージョン。（必須）

隠しフラグ

--mc-project

BigQuery へのデータのエクスポートに使用される Migration Center プロジェクト ID。

--mc-region

データのエクスポート元の Migration Center のリージョン。

create-views

Migration Center と CAST データを使用して、BigQuery で 3 つのビューを作成します。mccastreadinesscombined_vw ビューを使用する Looker Studio レポートへのリンクを提供します。

使用方法: mconnect create-views project dataset [flags]

作成されたビュー

• migrationcenterinfra_vw: Migration Center のグループ化されたアセットデータを表示します。
• castreadiness_vw: CAST 分析ファイルのデータが表示されます。
• mccastreadinesscombined_vw: 前の 2 つのビューを結合します。このビューは、Looker Studio のテンプレートでも使用されます。

例

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

フラグ

--dataset

ビューを作成する BigQuery データセット ID。必ずエクスポート コマンドと同じデータセットを使用してください。（必須）

-f, --force

宛先ビューの 1 つだけが存在する場合でも、ビューの作成を強制します。このオペレーションにより、古い既存のビューのコンテンツがすべて置き換えられます。

-h, --help

create-views のヘルプ。

--project

ビューを作成する BigQuery プロジェクト ID。（必須）