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使用 CAST 和 Looker Studio 建立進階資訊主頁

本頁面說明如何使用 MConnect，根據您透過 Google Cloud Migration Center 和 CAST 收集的資料，產生 Looker Studio 資訊主頁。

觀看教學課程，開始使用 MConnect。

總覽

MConnect 是指令列介面，可協助您合併 Migration Center 和 CAST Software 執行的應用程式靜態程式碼分析資訊。接著，系統會將資料匯出至 BigQuery 和 Looker Studio，以便進行進階資料分析。

這項工具會比較轉換作業的各種面向，例如工作量、程式碼就緒程度和運算資源影響，協助應用程式改用新技術。

事前準備

使用 MConnect 前，請先執行下列步驟：

建立 Google 帳戶和 Google Cloud 帳戶。
建立 Google Cloud 專案並啟用 BigQuery 和 Migration Center API。
- 如要瞭解遷移中心，請參閱遷移中心入門指南。
- 如要瞭解 BigQuery，請參閱「開始使用 BigQuery」一文。
在本機上安裝 Google Cloud CLI。
建立名為 analysisResults.csv 的 CAST 重點報表。

定價

您可能會根據各自的價格，為 BigQuery、Looker Studio 和 CAST 支付費用。

為資料產生資訊主頁

以下幾節將說明如何為 CAST 資料產生 Looker Studio 資訊主頁。

設定工具

如要使用 MConnect，請先執行下列步驟：

如果您使用的是 Linux，請下載最新的二進位檔。如果是其他作業系統平台，請複製 migrationcenter-utils 存放區，並在本機電腦上建構 MConnect。
透過 Google Cloud CLI 進行驗證：
```
gcloud init
gcloud auth application-default login
```
請確認您使用的帳戶具備必要權限，可在 Migration Center 中建立及刪除群組，以及在要使用的專案中建立及刪除 BigQuery 資料表。

將資產上傳至 Migration Center

請將 CAST 報表中與應用程式相關的素材資源上傳至 Migration Center。如果您已為基礎架構執行商品目錄探索，可以略過這個步驟。

詳情請參閱「啟動資產探索作業」。

在 Migration Center 中建立群組

請使用 CAST 報表中指定的應用程式，在 Migration Center 中建立群組。在本機電腦上執行下列指令：

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

更改下列內容：

ANALYSIS_PATH：CAST 報表檔案的路徑。
PROJECT_ID：專案 ID。
REGION：您在 Migration Center 中使用的區域。系統僅支援 us-central1 和 europe-west1。

建立群組後，您可以使用 mconnect 標籤在 Migration Center 中篩選群組。

將資產指派給群組

在 Migration Center 中，將資產指派給對應的應用程式群組。您可以在 Migration Center UI 中或透過 API 執行這項操作。

將 CAST 報表和 Migration Center 資料匯出至 BigQuery

將 CAST 報表資料匯出至 BigQuery：

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

這項指令會執行下列動作：

這個指令會在 BigQuery 中建立名為 mcCast 的新資料庫。
這個工作流程會在 BigQuery 中建立名為 castResults 的新資料表，並填入 CAST 報表資料。
這項作業會建立三個名為 assets、groups 和 preference_sets 的資料表，將 Migration Center 資料匯出至 BigQuery。

在 BigQuery 中建立檢視表

根據上傳至 BigQuery 的資料建立對應的檢視畫面：

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

這個指令會建立三個檢視畫面：

migrationcenterinfra_vw
castreadiness_vw
mccastreadinesscombined_vw

這項指令的輸出內容會提供 Looker Studio 報表的連結，並使用 mccastreadinesscombined_vw 檢視畫面。

設定 Looker Studio 報表

您可以透過兩種方式設定產生的 Looker Studio 報表，如以下各節所述。

使用提供的連結

將上一個步驟取得的連結複製到網路瀏覽器。
按一下「儲存並分享」，然後點選「確認並儲存」。

手動複製資料

如果提供的連結無法使用，您可以手動設定 Looker Studio 報表，並使用自己的資料：

在 Looker Studio 中開啟「Migration Center / CAST Analysis」報表。
按一下「更多選項」。
依序按一下「建立副本」>「複製報表」。
在新報表中，依序按一下「資源」>「管理已新增的資料來源」。
使用名為 McCastReadinessCombined_vw 的資料來源，按一下「編輯」。
提供先前步驟中使用的專案 ID 和資料集 ID，然後選擇 mccastreadinesscombined_vw。
依序按一下「重新連線」和「套用」。
按一下「完成」並重新整理頁面。

這麼做會使用您的資料建立名為 Migration Center / CAST Analysis 的新報表。

MConnect 參考資料

以下各節提供可用的 MConnect 指令及其標記。

mconnect

用法：mconnect [command] [args] [flags]

可用的指令

create-groups: 在 Migration Center 中為每個 CAST 應用程式建立群組，並為該群組新增「mconnect」標籤。
create-views: 使用遷移中心和 CAST 資料，在 BigQuery 中建立三個檢視表。
export: 將 CAST 資料匯出至 BigQuery。
help: 任何指令的說明。

旗標

-h, --help: mconnect 說明。
-t, --toggle: 切換按鈕的說明訊息。
-v, --version: mconnect 的版本。

create-groups

在 Migration Center 中為每個 CAST 應用程式建立群組，並為該群組新增「mconnect」標籤。

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

範例

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

旗標

-h, --help: create-groups 的說明。
-i, --ignore-existing-groups: 如果 mconnect 嘗試建立 Migration Center 中已存在的群組，請繼續執行。如果設為「true」，系統也會將「mconnect」標籤新增至所有現有的群組。
--path: 包含 CAST 報表的 CSV 檔案路徑 (analysisResults.csv)。 (必填)
--project: 要建立 Migration Center 群組的專案 ID。請務必為每個指令使用相同的專案 ID。(必要)
--region: 要建立群組的遷移中心區域。(必要)

匯出

將 CAST 報表和 Migration Center 資料匯出至 BigQuery。根據預設，系統會假設 Migration Center 和 BigQuery 使用的專案和區域相同。

用法：mconnect export path project region dataset [flags]

範例

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

旗標

--dataset: 匯出資料的資料集 ID。如果資料集不存在，系統就會建立資料集。如未指定，預設名稱會是「mcCast」。請務必為每個指令使用相同的資料集。
-f, --force: 即使目的地資料表已存在，也要強制匯出資料。這項作業會刪除原始資料表中的所有內容。
-h, --help: 匯出作業的說明。
--path: CAST 報表的 CSV 檔案路徑 (analysisResults.csv)。 (必要)
--project: 要匯出資料的 BigQuery 專案 ID。(必要)
--region: 資料集和資料表的建立位置所在的 BigQuery 區域。(必要)

隱藏的旗標

--mc-project: Migration Center 專案 ID，用於將資料匯出至 BigQuery。
--mc-region: 匯出資料的 Migration Center 區域。

create-views

使用遷移中心和 CAST 資料，在 BigQuery 中建立三個檢視畫面。提供使用 mccastreadinesscombined_vw 檢視畫面的 Looker Studio 報表連結。

用法：mconnect create-views project dataset [flags]

已建立的檢視畫面

migrationcenterinfra_vw：顯示 Migration Center 中的資產資料群組。
castreadiness_vw：顯示 CAST 分析檔案中的資料。
mccastreadinesscombined_vw：結合前述兩個檢視畫面。這個檢視畫面也用於 Looker Studio 範本。

範例

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

旗標

--dataset: 要建立檢視畫面的 BigQuery 資料集 ID。請務必使用與匯出指令相同的資料集。(必要)
-f, --force: 即使只有一個目標檢視畫面，也要強制建立檢視畫面。這項作業會取代舊版現有檢視畫面中的所有內容。
-h, --help: create-views 說明。
--project: 要建立檢視表的 BigQuery 專案 ID。(必填)

使用 CAST 和 Looker Studio 建立進階資訊主頁 透過集合功能整理內容 你可以依據偏好儲存及分類內容。

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