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# Automatisieren Sie die Bereitstellung von AWS Supply Chain Data Lakes in einem Multi-Repository-Setup mithilfe von GitHub Actions, Artifactory und Terraform
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*Keshav Ganesh, Amazon Web Services*

## Zusammenfassung
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Dieses Muster bietet einen automatisierten Ansatz für die Bereitstellung und Verwaltung von AWS Supply Chain Data Lakes unter Verwendung von Funktionen für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung mit mehreren Repositorys. CI/CD) pipeline. It demonstrates two deployment methods: automated deployment using GitHub Actions workflows, or manual deployment using Terraform directly. Both approaches use Terraform for infrastructure as code (IaC), with the automated method adding GitHub Actions and JFrog Artifactory for enhanced CI/CD

Die Lösung nutzt AWS Supply Chain AWS Lambda, und Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), um die Data-Lake-Infrastruktur einzurichten, und verwendet gleichzeitig beide Bereitstellungsmethoden, um die Konfiguration und Ressourcenerstellung zu automatisieren. Diese Automatisierung macht manuelle Konfigurationsschritte überflüssig und gewährleistet konsistente Bereitstellungen in allen Umgebungen. Darüber hinaus AWS Supply Chain entfällt der Bedarf an fundiertem Fachwissen in den Bereichen Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) und bietet Einblicke und Analysen auf der Grundlage von Amazon Quick Sight.

Durch die Implementierung dieses Musters können Unternehmen die Bereitstellungszeit reduzieren, die Infrastruktur als Code verwalten und Data Lakes in der Lieferkette mithilfe eines versionskontrollierten, automatisierten Prozesses verwalten. Der Ansatz mit mehreren Repositorys bietet eine detaillierte Zugriffskontrolle und unterstützt die unabhängige Bereitstellung verschiedener Komponenten. Teams können die Bereitstellungsmethode wählen, die am besten zu ihren vorhandenen Tools und Prozessen passt.

## Voraussetzungen und Einschränkungen
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**Voraussetzungen**

Stellen Sie sicher, dass auf Ihrem lokalen Computer Folgendes installiert ist:
+ [AWS Command Line Interface (AWS CLI)](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html) Version 2
+ [GitHub CLI](https://docs.github.com/en/get-started/git-basics/set-up-git)
+ [Python v3.13](https://www.python.org/downloads/)
+ [Terraform v1.12 oder später](https://developer.hashicorp.com/terraform/tutorials/aws-get-started/install-cli)

Stellen Sie vor der Bereitstellung sicher, dass Folgendes vorhanden ist:
+ Ein aktiver AWS-Konto.
+ Eine [virtuelle private Cloud (VPC)](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/create-vpc.html) mit zwei [privaten Subnetzen](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/vpc-example-private-subnets-nat.html) in AWS-Konto einem Ihrer AWS-Region Wahl.
+ Ausreichende Berechtigungen für die AWS Identity and Access Management (IAM) -Rolle, die für die Bereitstellung in den folgenden Diensten verwendet wird:
  + AWS Supply Chain — Voller Zugriff wird bevorzugt für die Bereitstellung seiner Komponenten wie Datensätze und Integrationsabläufe sowie für den Zugriff über. AWS-Managementkonsole
  + Amazon CloudWatch Logs — Zum Erstellen und Verwalten von CloudWatch Protokollgruppen.
  + Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) — Für Amazon EC2-Sicherheitsgruppen und Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) -Endpunkte.
  + Amazon EventBridge — Zur Verwendung durch AWS Supply Chain.
  + IAM — Zum Erstellen von AWS Lambda Servicerollen.
  + AWS Key Management Service (AWS KMS) — Für den Zugriff auf den für Amazon S3 AWS KMS keys verwendeten Artefakt-Bucket und den Amazon S3 AWS Supply Chain S3-Staging-Bucket.
  + AWS Lambda — Für die Erstellung der Lambda-Funktionen, die die AWS Supply Chain Komponenten bereitstellen.
  + Amazon S3 — Für den Zugriff auf den Amazon S3 S3-Artefakt-Bucket, den Server-Zugriffs-Logging-Bucket und den AWS Supply Chain Staging-Bucket. Wenn Sie die manuelle Bereitstellung verwenden, sind auch Berechtigungen für den Amazon S3 S3-Bucket für Terraform-Artefakte erforderlich.
  + Amazon VPC — Zum Erstellen und Verwalten einer VPC.

Wenn Sie es vorziehen, GitHub Aktions-Workflows für die Bereitstellung zu verwenden, gehen Sie wie folgt vor:
+ Richten Sie [OpenID Connect (OIDC)](https://docs.github.com/en/actions/how-tos/secure-your-work/security-harden-deployments/oidc-in-aws#configuring-the-role-and-trust-policy) für die IAM-Rolle mit den oben genannten Berechtigungen ein.
+ Erstellen Sie eine IAM-Rolle mit ähnlichen Zugriffsberechtigungen für die. AWS-Managementkonsole Weitere Informationen finden Sie in der IAM-Dokumentation unter [Eine Rolle erstellen, um einem IAM-Benutzer Berechtigungen zu erteilen](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_create_for-user.html).

Wenn Sie eine manuelle Bereitstellung bevorzugen, gehen Sie wie folgt vor:
+ Erstellen Sie einen IAM-Benutzer, der die IAM-Rolle mit den oben genannten Berechtigungen übernimmt. Weitere Informationen finden Sie in der IAM-Dokumentation unter [Eine Rolle erstellen, um einem IAM-Benutzer Berechtigungen zu erteilen](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_create_for-user.html).
+ [Nehmen Sie die Rolle](https://docs.aws.amazon.com/cli/v1/userguide/cli-configure-role.html) in Ihrem lokalen Terminal an.

Wenn Sie es vorziehen, GitHub Aktions-Workflows für die Bereitstellung zu verwenden, richten Sie Folgendes ein:
+ Ein [JFrog Artifactory-Konto](https://jfrog.com/artifactory/?utm_source=google&utm_medium=cpc_search&utm_campaign=SearchDSKBrandAPACIN202506&utm_term=jfrog%20cloud&gads_network=g&utm_content=u-bin&gads_campaign_id=22674833884&gads_adgroup_id=184501797241&gads_extension_id=233003714635&gads_target_id=aud-312135645780:kwd-1598615735032&gads_matchtype=b&gad_source=1&gad_campaignid=22674833884&gbraid=0AAAAADqV85U5B37iapTR9IIFHBvydF5AQ&gclid=CjwKCAjwiY_GBhBEEiwAFaghvqdNV-odNLZXPHjT7NAwf8lA-QuMtg666hgvDW1oCJ4nn7wvf869_xoCW4IQAvD_BwE), um den Hostnamen, den Login-Benutzernamen und das Login-Zugriffstoken zu erhalten.
+ Ein [JFrog Projektschlüssel und ein Repository](https://jfrog.com/help/r/jfrog-platform-administration-documentation/step-1-set-up-a-new-project) zum Speichern von Artefakten.

**Einschränkungen**
+ Die AWS Supply Chain Instanz unterstützt keine komplexen Datentransformationstechniken.
+ AWS Supply Chain eignet sich am besten für Supply-Chain-Bereiche, da es integrierte Analysen und Einblicke bietet. AWS Supply Chain Kann für jede andere Domäne als Datenspeicher als Teil der Data-Lake-Architektur verwendet werden.
+ Die in dieser Lösung verwendeten Lambda-Funktionen müssen möglicherweise erweitert werden, um API-Wiederholungen und Speicherverwaltung in einer Bereitstellung im Produktionsmaßstab zu handhaben.
+ Einige AWS-Services sind nicht in allen verfügbar. AWS-Regionen Informationen zur Verfügbarkeit in den einzelnen Regionen finden Sie unter [AWS Dienste nach Regionen](https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/regional-product-services/). Informationen zu bestimmten Endpunkten finden Sie unter [Dienstendpunkte und Kontingente](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws-service-information.html). Wählen Sie dort den Link für den Dienst aus.

## Architektur
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Sie können diese Lösung entweder mithilfe automatisierter GitHub Aktionsworkflows oder manuell mithilfe von Terraform bereitstellen.

**Automatisierte Bereitstellung mit Aktionen GitHub **

Das folgende Diagramm zeigt die automatisierte Bereitstellungsoption, die GitHub Aktions-Workflows verwendet. JFrog Artifactory wird für die Verwaltung von Artefakten verwendet. Es speichert Ressourceninformationen und Ausgaben zur Verwendung in einer Bereitstellung mit mehreren Repositorys.

![\[Automatisierte Bereitstellungsoption, die GitHub Aktionsworkflows und JFrog verwendet.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/2f0b78b0-a174-4703-b533-d66b3fb005e0/images/d454a5c5-ed51-421c-a87f-ff74cfcb30be.png)


**Manuelle Bereitstellung mit Terraform**

Das folgende Diagramm zeigt die manuelle Bereitstellungsoption über Terraform. Anstelle von JFrog Artifactory wird Amazon S3 für die Verwaltung von Artefakten verwendet.

![\[Manuelle Bereitstellungsoption mit Terraform und Amazon S3.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/2f0b78b0-a174-4703-b533-d66b3fb005e0/images/1130e728-44d5-4ae7-9586-1e497f54352a.png)


**Arbeitsablauf bei der Bereitstellung**

Die Diagramme zeigen den folgenden Arbeitsablauf:

1. Stellen Sie die Infrastruktur und Datenbanken von AWS Supply Chain Service-Datasets mithilfe einer der folgenden Bereitstellungsmethoden bereit:
   + **Automatisierte Bereitstellung** — verwendet GitHub Aktions-Workflows, um alle Bereitstellungsschritte zu orchestrieren, und verwendet JFrog Artifactory für die Verwaltung von Artefakten.
   + **Manuelle Bereitstellung** — Führt Terraform-Befehle direkt für jeden Bereitstellungsschritt aus und verwendet Amazon S3 für die Verwaltung von Artefakten.

1. Erstellen Sie die unterstützenden AWS Ressourcen, die für AWS Supply Chain den Servicebetrieb erforderlich sind:
   + Amazon VPC-Endpunkte und Sicherheitsgruppen
   + AWS KMS keys
   + CloudWatch Protokolliert Protokollgruppen

1. Erstellen und implementieren Sie die folgenden Infrastrukturressourcen:
   + Lambda-Funktionen, die die AWS Supply Chain Dienstinstanz, Namespaces und Datensätze verwalten (erstellen, aktualisieren und löschen).
   + AWS Supply Chain Bereitstellen eines Amazon S3 S3-Buckets für die Datenaufnahme

1. Stellen Sie die Lambda-Funktion bereit, die Integrationsflüsse zwischen dem Staging-Bucket und AWS Supply Chain den Datensätzen verwaltet. Nach Abschluss der Bereitstellung verwalten die verbleibenden Workflow-Schritte die Datenaufnahme und -analyse.

1. Konfigurieren Sie die Quelldatenaufnahme für den Amazon S3 AWS Supply Chain S3-Staging-Bucket.

1. Nachdem Daten zum Amazon S3 AWS Supply Chain S3-Staging-Bucket hinzugefügt wurden, löst der Service automatisch den Integrationsfluss zu den AWS Supply Chain Datensätzen aus.

1. AWS Supply Chain lässt sich in Quick Sight Analytics integrieren, um Dashboards auf der Grundlage der aufgenommenen Daten zu erstellen.

## Tools
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**AWS-Services**
+ [Amazon CloudWatch Logs](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/WhatIsCloudWatchLogs.html) hilft Ihnen dabei, die Protokolle all Ihrer Systeme und Anwendungen zu zentralisieren, AWS-Services sodass Sie sie überwachen und sicher archivieren können.
+ [AWS Command Line Interface (AWS CLI)](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-welcome.html) ist ein Open-Source-Tool, mit dem Sie AWS-Services über Befehle in Ihrer Befehlszeilen-Shell interagieren können.
+ [Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/concepts.html) bietet sichere und skalierbare Rechenkapazität in der AWS Cloud. Sie können so viele virtuelle Server wie nötig nutzen und sie schnell nach oben oder unten skalieren.
+ [Amazon EventBridge](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/eb-what-is.html) ist ein serverloser Event-Bus-Service, mit dem Sie Ihre Anwendungen mit Echtzeitdaten aus einer Vielzahl von Quellen verbinden können. Zum Beispiel AWS Lambda Funktionen, HTTP-Aufruf-Endpunkte, die API-Ziele verwenden, oder Event-Busse in anderen. AWS-Konten
+ [AWS Identity and Access Management (IAM)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/introduction.html) hilft Ihnen dabei, den Zugriff auf Ihre AWS Ressourcen sicher zu verwalten, indem kontrolliert wird, wer authentifiziert und autorisiert ist, diese zu verwenden.
+ [AWS IAM Identity Center](https://docs.aws.amazon.com/singlesignon/latest/userguide/what-is.html)hilft Ihnen dabei, den Single Sign-On (SSO) -Zugriff auf all Ihre Anwendungen AWS-Konten und Cloud-Anwendungen zentral zu verwalten.
+ [AWS Key Management Service (AWS KMS)](https://docs.aws.amazon.com/kms/latest/developerguide/overview.html) hilft Ihnen dabei, kryptografische Schlüssel zu erstellen und zu kontrollieren, um Ihre Daten zu schützen.
+ [AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/welcome.html) ist ein Datenverarbeitungsservice, mit dem Sie Code ausführen können, ohne dass Sie Server bereitstellen oder verwalten müssen. Es führt Ihren Code nur bei Bedarf aus und skaliert automatisch, sodass Sie nur für die tatsächlich genutzte Rechenzeit zahlen.
+ [Amazon Q](https://docs.aws.amazon.com/aws-supply-chain/latest/userguide/qinasc.html) in AWS Supply Chain ist ein interaktiver generativer KI-Assistent, der Ihnen hilft, Ihre Lieferkette effizienter zu betreiben, indem er die Daten in Ihrem AWS Supply Chain Data Lake analysiert.
+ [Amazon Quick Sight](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/welcome.html) ist ein Business Intelligence (BI) -Service auf Cloud-Ebene, mit dem Sie Ihre Daten in einem einzigen Dashboard visualisieren, analysieren und Berichte erstellen können.
+ [Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html) ist ein cloudbasierter Objektspeicherservice, der Sie beim Speichern, Schützen und Abrufen beliebiger Datenmengen unterstützt.
+ [AWS Supply Chain](https://docs.aws.amazon.com/aws-supply-chain/latest/adminguide/getting-started.html)ist eine cloudbasierte verwaltete Anwendung, die in Organisationen als Datenspeicher für Lieferketten-Domänen verwendet werden kann. Sie kann verwendet werden, um Erkenntnisse zu gewinnen und Analysen der aufgenommenen Daten durchzuführen.
+ [Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC)](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/what-is-amazon-vpc.html) hilft Ihnen dabei, AWS Ressourcen in einem von Ihnen definierten virtuellen Netzwerk bereitzustellen. Dieses virtuelle Netzwerk entspricht einem herkömmlichen Netzwerk, wie Sie es in Ihrem Rechenzentrum betreiben würden, mit den Vorteilen der Verwendung der skalierbaren Infrastruktur von AWS. Ein [Amazon VPC-Endpunkt](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/create-interface-endpoint.html) ist ein virtuelles Gerät, mit dem Sie Ihre VPC privat mit unterstützten Geräten verbinden können, AWS-Services ohne dass ein Internet-Gateway, ein NAT-Gerät, eine VPN-Verbindung oder AWS Direct Connect eine Verbindung erforderlich ist.

**Andere Tools**
+ [GitHub Actions](https://docs.github.com/en/actions) ist eine CI/CD-Plattform (Continuous Integration and Continuous Delivery), die eng in Repositorien integriert GitHub ist. Sie können GitHub Actions verwenden, um Ihre Build-, Test- und Bereitstellungspipeline zu automatisieren.
+ [HashiCorp Terraform](https://www.terraform.io/) ist ein IaC-Tool (Infrastructure as Code), mit dem Sie Cloud- und lokale Ressourcen erstellen und verwalten können.
+ [JFrog Artifactory](https://jfrog.com/help/r/jfrog-artifactory-documentation/jfrog-artifactory) ermöglicht die end-to-end Automatisierung und Verwaltung von Binärdateien und Artefakten während des Anwendungsbereitstellungsprozesses.
+ [Python](https://www.python.org/) ist eine Allzweck-Computerprogrammiersprache. Dieses Muster verwendet Python für die Interaktion mit dem Code der AWS Funktion AWS Supply Chain

  .

## Best Practices
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+ Achten Sie bei der Implementierung dieses Musters auf die höchstmögliche Sicherheit. Wie unter [Voraussetzungen](#automate-the-deployment-of-aws-supply-chain-data-lakes-prereqs) angegeben, stellen Sie sicher, dass sich eine [Virtual Private Cloud (VPC)](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/create-vpc.html) mit zwei [privaten Subnetzen](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/vpc-example-private-subnets-nat.html) AWS-Konto in AWS-Region der Umgebung Ihrer Wahl befindet.
+ Verwenden Sie nach Möglichkeit vom AWS KMS [Kunden verwaltete Schlüssel](https://docs.aws.amazon.com/kms/latest/cryptographic-details/basic-concepts.html) und gewähren Sie ihnen eingeschränkte Zugriffsberechtigungen.
+ Informationen zum Einrichten von IAM-Rollen mit dem geringsten Zugriff, der für die Datenaufnahme für dieses Muster erforderlich ist, finden Sie unter [Sichere Datenaufnahme von Quellsystemen zu Amazon S3](https://github.com/aws-samples/sample-automate-aws-supply-chain-deployment/tree/main?tab=readme-ov-file#secure-data-ingestion-from-source-systems-to-amazon-s3) im Repository dieses Musters.

## Epen
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### (Beide Optionen) Richten Sie eine lokale Workstation ein
<a name="both-options-set-up-local-workstation"></a>


| Aufgabe | Description | Erforderliche Fähigkeiten | 
| --- | --- | --- | 
| Klonen Sie das Repository | Um das Repository dieses Musters zu klonen, führen Sie den folgenden Befehl auf Ihrer lokalen Workstation aus:<pre>git clone https://github.com/aws-samples/sample-automate-aws-supply-chain-deployment.git<br />cd ASC-Deployment</pre> | AWS DevOps | 
| (Automatisierte Option) Überprüfen Sie die Voraussetzungen für die Bereitstellung. | Stellen Sie sicher, dass die [Voraussetzungen für die automatisierte Bereitstellung erfüllt](#automate-the-deployment-of-aws-supply-chain-data-lakes-prereqs) sind. | Besitzer der App | 
| (Manuelle Option) Bereiten Sie die Bereitstellung von AWS Supply Chain Datensätzen vor. | Führen Sie den folgenden Befehl aus`ASC-Datasets`, um zum `terraform-deployment` Verzeichnis von zu wechseln:<pre>cd ASC-Datasets/terraform-deployment</pre>Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Rolle ARN anzunehmen, die in den [Voraussetzungen](#automate-the-deployment-of-aws-supply-chain-data-lakes-prereqs) erstellt wurde:<pre>aws sts assume-role --role-arn <enter AWS user role ARN> --role-session-name <your-session-name></pre>Führen Sie die folgenden Befehle aus, um die Umgebungsvariablen zu konfigurieren und zu exportieren:<pre># Export Environment variables<br />export REGION=<Enter deployment region><br />export REPO_NAME=<Enter Current ASC Datasets dir name><br />export PROJECT_NAME="asc-deployment-poc"<br />export ACCOUNT_ID=<Enter deployment Account ID><br />export ENVIRONMENT="dev"<br />export LAMBDA_LAYER_TEMP_DIR_TERRAFORM="layerOutput"<br />export LAMBDA_FUNCTION_TEMP_DIR_TERRAFORM="lambdaOutput"<br />export AWS_USER_ROLE=<Enter user role ARN for AWS Console access and deployment><br />export S3_TERRAFORM_ARTIFACTS_BUCKET_NAME="$PROJECT_NAME-$ACCOUNT_ID-$REGION-terraform-artifacts-$ENVIRONMENT"</pre> | AWS DevOps | 
| (Manuelle Option) Bereiten Sie sich auf die Verwaltung der AWS Supply Chain Integrationsabläufe während der Bereitstellung vor. | Führen Sie den folgenden Befehl aus`ASC-Integration-Flows`, um zum `terraform-deployment` Verzeichnis von zu wechseln:<pre>cd ASC-Integration-Flows/terraform-deployment</pre>Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Rolle ARN anzunehmen, die zuvor erstellt wurde:<pre>aws sts assume-role --role-arn <enter AWS user role ARN> --role-session-name <your-session-name></pre>Führen Sie die folgenden Befehle aus, um die Umgebungsvariablen zu konfigurieren und zu exportieren:<pre># Export Environment variables<br />export REGION=<Enter deployment region><br />export REPO_NAME=<Enter Current ASC Integration Flows dir name><br />export ASC_DATASET_VARS_REPO=<Enter Current ASC Datasets dir name>  #Must be the same directory name used for ASC Datasets deployment<br />export PROJECT_NAME="asc-deployment-poc"<br />export ACCOUNT_ID=<Enter deployment Account ID><br />export ENVIRONMENT="dev"<br />export LAMBDA_LAYER_TEMP_DIR_TERRAFORM="layerOutput"<br />export LAMBDA_FUNCTION_TEMP_DIR_TERRAFORM="lambdaOutput"<br />export S3_TERRAFORM_ARTIFACTS_BUCKET_NAME="$PROJECT_NAME-$ACCOUNT_ID-$REGION-terraform-artifacts-$ENVIRONMENT"</pre> | Besitzer der App | 

### (Automatisierte Option) Stellen Sie AWS Supply Chain Datensätze mithilfe von GitHub Aktions-Workflows bereit
<a name="automated-option-deploy-supplychain-datasets-using-github-actions-workflows"></a>


| Aufgabe | Description | Erforderliche Fähigkeiten | 
| --- | --- | --- | 
| Kopieren Sie das `ASC-Datasets` Verzeichnis. | Gehen Sie wie folgt vor, um das `ASC-Datasets` Verzeichnis an einen neuen Speicherort zu kopieren:[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/prescriptive-guidance/latest/patterns/automate-the-deployment-of-aws-supply-chain-data-lakes.html) | AWS DevOps | 
| Richten Sie das `ASC-Datasets` Verzeichnis ein. | Führen Sie die folgenden Befehle aus, um es `ASC-Datasets` als eigenständiges Repository in Ihrer Organisation einzurichten:<pre>git init<br />git add .<br />git commit -m "Initial commit: ASC-Datasets standalone repository"<br />git remote add origin <INSERT_ASC_DATASETS_GITHUB_URL><br />git branch -M dev</pre> | AWS DevOps | 
| Konfigurieren Sie den Zweignamen in der Workflow-Datei .github. | Richten Sie den Zweignamen in der [Deployment-Workflow-Datei](https://github.com/aws-samples/sample-automate-aws-supply-chain-deployment/blob/main/ASC-Datasets/.github/workflows/asc-datasets.yml) ein, wie im folgenden Beispiel gezeigt:<pre>   on:<br />     workflow_dispatch:<br />     push:<br />       branches:<br />         - dev     #Change to any other branch preferred for deployment</pre> | Besitzer der App | 
| Richten Sie GitHub Umgebungen ein und konfigurieren Sie Umgebungswerte. | Um GitHub Umgebungen in Ihrer GitHub Organisation einzurichten, folgen Sie den Anweisungen [unter GitHub Umgebungen einrichten](https://github.com/aws-samples/sample-automate-aws-supply-chain-deployment/tree/main/ASC-Datasets#setup-github-environments) im Repository dieses Musters.Um [Umgebungswerte](https://github.com/aws-samples/sample-automate-aws-supply-chain-deployment/tree/main/ASC-Datasets#setup-environment-values-in-the-workflow-files) in den Workflow-Dateien zu konfigurieren, folgen Sie den Anweisungen [unter Umgebungswerte einrichten in den Workflow-Dateien](https://github.com/aws-samples/sample-automate-aws-supply-chain-deployment/tree/main/ASC-Datasets#setup-environment-values-in-the-workflow-files) im Repository dieses Musters. | Besitzer der App | 
| Den Workflow auslösen. | Führen Sie den folgenden Befehl aus, um Ihre Änderungen an Ihre GitHub Organisation weiterzuleiten und den Bereitstellungs-Workflow auszulösen:<pre>git push -u origin dev</pre> | AWS DevOps | 

### (Automatisierte Option) Stellen Sie AWS Supply Chain Integrationsabläufe mithilfe von GitHub Actions-Workflows bereit
<a name="automated-option-deploy-supplychain-integration-flows-using-github-actions-workflows"></a>


| Aufgabe | Description | Erforderliche Fähigkeiten | 
| --- | --- | --- | 
| Kopieren Sie das `ASC-Integration-Flows` Verzeichnis. | Gehen Sie wie folgt vor, um das `ASC-Integration-Flows` Verzeichnis an einen neuen Speicherort zu kopieren:[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/prescriptive-guidance/latest/patterns/automate-the-deployment-of-aws-supply-chain-data-lakes.html) | AWS DevOps | 
| Richten Sie das `ASC-Integration-Flows` Verzeichnis ein. | Führen Sie die folgenden Befehle aus, um das `ASC-Integration-Flows` Verzeichnis als eigenständiges Repository in Ihrer Organisation einzurichten:<pre>git init<br />git add .<br />git commit -m "Initial commit: ASC-Integration-Flows standalone repository"<br />git remote add origin <INSERT_ASC_Integration_Flows_GITHUB_URL><br />git branch -M dev</pre> | AWS DevOps | 
| Konfigurieren Sie den Zweignamen in der Workflow-Datei .github. | Richten Sie den Zweignamen in der [Deployment-Workflow-Datei](https://github.com/aws-samples/sample-automate-aws-supply-chain-deployment/blob/main/ASC-Integration-Flows/.github/workflows/asc-integration-flows.yml) ein, wie im folgenden Beispiel gezeigt:<pre>   on:<br />     workflow_dispatch:<br />     push:<br />       branches:<br />         - dev     #Change to any other branch preferred for deployment</pre> | Besitzer der App | 
| Richten Sie GitHub Umgebungen ein und konfigurieren Sie Umgebungswerte. | Um GitHub Umgebungen in Ihrer GitHub Organisation einzurichten, folgen Sie den Anweisungen [unter GitHub Umgebungen einrichten](https://github.com/aws-samples/sample-automate-aws-supply-chain-deployment/tree/main/ASC-Integration-Flows#setup-github-environments) im Repository dieses Musters.Um [Umgebungswerte](https://github.com/aws-samples/sample-automate-aws-supply-chain-deployment/tree/main/ASC-Integration-Flows#setup-github-environments) in den Workflow-Dateien zu konfigurieren, folgen Sie den Anweisungen [unter Umgebungswerte einrichten in den Workflow-Dateien](https://github.com/aws-samples/sample-automate-aws-supply-chain-deployment/tree/main/ASC-Integration-Flows#setup-environment-values-in-the-workflow-files) im Repository dieses Musters. | Besitzer der App | 
| Den Workflow auslösen. | Führen Sie den folgenden Befehl aus, um Ihre Änderungen an Ihre GitHub Organisation weiterzuleiten und den Bereitstellungs-Workflow auszulösen:<pre>git push -u origin dev</pre> | AWS DevOps | 

### (Manuelle Option) Stellen Sie AWS Supply Chain Datensätze mit Terraform bereit
<a name="manual-option-deploy-supplychain-datasets-using-terraform"></a>


| Aufgabe | Description | Erforderliche Fähigkeiten | 
| --- | --- | --- | 
| Navigieren Sie zum `terraform-deployment ` Verzeichnis . | Führen Sie den folgenden Befehl aus`ASC-Datasets`, um zum `terraform-deployment` Verzeichnis von zu wechseln:<pre>cd ASC-Datasets/terraform-deployment</pre> | AWS DevOps | 
| Richten Sie den Amazon S3 S3-Bucket Terraform State ein. | Verwenden Sie das folgende Skript, um den Amazon S3 S3-Bucket Terraform State einzurichten:<pre># Setup terraform bucket<br />chmod +x ../scripts/setup-terraform.sh<br />../scripts/setup-terraform.sh</pre> | AWS DevOps | 
| Richten Sie den Amazon S3-Bucket für Terraform-Artefakte ein. | Verwenden Sie das folgende Skript, um den Amazon S3 S3-Bucket für Terraform-Artefakte einzurichten:<pre># Setup terraform artifacts bucket<br />chmod +x ../scripts/setup-terraform-artifacts-bucket.sh<br />../scripts/setup-terraform-artifacts-bucket.sh</pre> | AWS DevOps | 
| Richten Sie das Terraform-Backend und die Provider-Konfiguration ein. | Verwenden Sie das folgende Skript, um das Terraform-Backend und die Provider-Konfiguration einzurichten:<pre># Setup terraform backend and providers config if they don't exist<br />chmod +x ../scripts/generate-terraform-config.sh<br />../scripts/generate-terraform-config.sh</pre> | AWS DevOps | 
| Generieren Sie einen Bereitstellungsplan. | Führen Sie die folgenden Befehle aus, um einen Bereitstellungsplan zu generieren:<pre># Run terraform init and validate<br />terraform init<br />terraform validate<br /><br /># Run terraform plan<br />terraform plan \<br />-var-file="tfInputs/$ENVIRONMENT.tfvars" \<br />-var="project_name=$PROJECT_NAME" \<br />-var="environment=$ENVIRONMENT" \<br />-var="user_role=$AWS_USER_ROLE" \<br />-var="lambda_temp_dir=$LAMBDA_FUNCTION_TEMP_DIR_TERRAFORM" \<br />-var="layer_temp_dir=$LAMBDA_LAYER_TEMP_DIR_TERRAFORM" \<br />-parallelism=40 \<br />-out='tfplan.out'</pre> | AWS DevOps | 
| Stellen Sie die Konfigurationen bereit. | Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Konfigurationen bereitzustellen:<pre># Run terraform apply<br />terraform apply tfplan.out</pre> | AWS DevOps | 
| Aktualisieren Sie andere Konfigurationen und speichern Sie Ausgaben. | Führen Sie die folgenden Befehle aus, um AWS KMS wichtige Richtlinien zu aktualisieren und die angewendeten Konfigurationsausgaben im Amazon S3 S3-Bucket für Terraform-Artefakte zu speichern:<pre># Update AWS Supply Chain KMS Key policy with the service's requirements<br />chmod +x ../scripts/update-asc-kms-policy.sh<br />../scripts/update-asc-kms-policy.sh<br /></pre><pre># Update AWS KMS Keys' policy with IAM roles<br />chmod +x ../scripts/update-kms-policy.sh<br />../scripts/update-kms-policy.sh<br /></pre><pre># Create terraform outputs file to be used as input variables<br />terraform output -json > raw_output.json<br />jq -r 'to_entries | map(<br />  if .value.type == "string" then<br />      "\(.key) = \"\(.value.value)\""<br />  else<br />      "\(.key) = \(.value.value | tojson)"<br />  end<br />) | .[]' raw_output.json > $REPO_NAME-outputs.tfvars<br /></pre><pre># Upload reformed outputs file to Amazon S3 terraform artifacts bucket (For retrieval from other repositories)<br />aws s3 cp $REPO_NAME-outputs.tfvars s3://$S3_TERRAFORM_ARTIFACTS_BUCKET_NAME/$REPO_NAME-outputs.tfvars<br />rm -f raw_output.json<br />rm -f $REPO_NAME-outputs.tfvars<br /></pre> | AWS DevOps | 

### (Manuelle Option) Stellen Sie AWS Supply Chain Service-Integrationsabläufe mithilfe von Terraform bereit
<a name="manual-option-deploy-supplychain-service-integration-flows-using-terraform"></a>


| Aufgabe | Description | Erforderliche Fähigkeiten | 
| --- | --- | --- | 
| Navigieren Sie zum `terraform-deployment` Verzeichnis . | Führen Sie den folgenden Befehl aus`ASC-Integration-Flows`, um zum `terraform-deployment` Verzeichnis von zu wechseln:<pre>cd ASC-Integration-Flows/terraform-deployment</pre> | AWS DevOps | 
| Richten Sie das Terraform-Backend und die Provider-Konfiguration ein. | Verwenden Sie das folgende Skript, um das Terraform-Backend und die Provider-Konfigurationen einzurichten:<pre># Setup terraform backend and providers config if they don't exist<br />chmod +x ../scripts/generate-terraform-config.sh<br />../scripts/generate-terraform-config.sh</pre> | AWS DevOps | 
| Generieren Sie einen Bereitstellungsplan. | Führen Sie die folgenden Befehle aus, um einen Bereitstellungsplan zu generieren. Diese Befehle initialisieren Ihre Terraform-Umgebung, führen Konfigurationsvariablen `ASC-Datasets` mit Ihren vorhandenen Terraform-Konfigurationen zusammen und generieren einen Bereitstellungsplan.<pre># Run terraform init and validate<br />terraform init<br />terraform validate<br /></pre><pre># Download and merge ASC DATASET tfvars<br />chmod +x ../scripts/download-vars-through-s3.sh<br />../scripts/download-vars-through-s3.sh $ASC_DATASET_VARS_REPO<br /></pre><pre># Run terraform plan<br />terraform plan \<br />-var-file="tfInputs/$ENVIRONMENT.tfvars" \<br />-var="project_name=$PROJECT_NAME" \<br />-var="environment=$ENVIRONMENT" \<br />-var="lambda_temp_dir=$LAMBDA_FUNCTION_TEMP_DIR_TERRAFORM" \<br />-var="layer_temp_dir=$LAMBDA_LAYER_TEMP_DIR_TERRAFORM" \<br />-parallelism=40 \<br />-out='tfplan.out'</pre> | AWS DevOps | 
| Stellen Sie die Konfigurationen bereit. | Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Konfigurationen bereitzustellen:<pre># Run terraform apply<br />terraform apply tfplan.out</pre> | AWS DevOps | 
| Aktualisieren Sie andere Konfigurationen. | Führen Sie die folgenden Befehle aus, um AWS KMS wichtige Richtlinien zu aktualisieren und die angewendeten Konfigurationsausgaben im Amazon S3 S3-Bucket für Terraform-Artefakte zu speichern:<pre># Update AWS KMS Keys' policy with IAM roles<br />chmod +x ../scripts/update-kms-policy-through-s3.sh<br />../scripts/update-kms-policy-through-s3.sh $ASC_DATASET_VARS_REPO<br /></pre><pre># Create terraform outputs file to be used as input variables<br />terraform output -json > raw_output.json<br />jq -r 'to_entries | map(<br />  if .value.type == "string" then<br />      "\(.key) = \"\(.value.value)\""<br />  else<br />      "\(.key) = \(.value.value | tojson)"<br />  end<br />) | .[]' raw_output.json > $REPO_NAME-outputs.tfvars<br /></pre><pre># Upload reformed outputs file to Amazon S3 terraform artifacts bucket (For retrieval from other repositories)<br />aws s3 cp $REPO_NAME-outputs.tfvars s3://$S3_TERRAFORM_ARTIFACTS_BUCKET_NAME/$REPO_NAME-outputs.tfvars<br />rm -f raw_output.json<br />rm -f $REPO_NAME-outputs.tfvars<br /></pre> | AWS DevOps | 

### (Beide Optionen) Daten aufnehmen
<a name="both-options-ingest-data"></a>


| Aufgabe | Description | Erforderliche Fähigkeiten | 
| --- | --- | --- | 
| Laden Sie CSV-Beispieldateien hoch. | Gehen Sie wie folgt vor, um CSV-Beispieldateien für die Datensätze hochzuladen:[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/prescriptive-guidance/latest/patterns/automate-the-deployment-of-aws-supply-chain-data-lakes.html) | Dateningenieur | 

### (Beide Optionen) Richten Sie AWS Supply Chain den Zugriff ein
<a name="both-options-set-up-supplychain-access"></a>


| Aufgabe | Description | Erforderliche Fähigkeiten | 
| --- | --- | --- | 
|  AWS Supply Chain Zugriff einrichten. | Gehen Sie wie folgt vor AWS-Managementkonsole, um den AWS Supply Chain Zugriff von der aus einzurichten:[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/prescriptive-guidance/latest/patterns/automate-the-deployment-of-aws-supply-chain-data-lakes.html) | Besitzer der App | 

### (Automatisierte Option) Bereinigen Sie alle Ressourcen mithilfe von GitHub Aktions-Workflows
<a name="automated-option-clean-up-all-resources-using-github-actions-workflows"></a>


| Aufgabe | Description | Erforderliche Fähigkeiten | 
| --- | --- | --- | 
| Löst den Workflow zur Zerstörung von Ressourcen für Integrationsflüsse aus. | Lösen Sie den [Zerstörungsworkflow](https://github.com/aws-samples/sample-automate-aws-supply-chain-deployment/blob/main/ASC-Integration-Flows/.github/workflows/destroy-workflow.yml) `ASC-Integration-Flows` von Ihrer Deployment-Abteilung in Ihrer GitHub Organisation aus. | AWS DevOps | 
| Löst den Workflow zur Zerstörung von Datensatz-Ressourcen aus. | Lösen Sie den [Löschen-Workflow](https://github.com/aws-samples/sample-automate-aws-supply-chain-deployment/blob/main/ASC-Datasets/.github/workflows/destroy-workflow.yml) `ASC-Datasets` von Ihrer Deployment-Abteilung in Ihrer GitHub Organisation aus. | AWS DevOps | 

### (Manuelle Option) Bereinigen Sie die Ressourcen der AWS Supply Chain Integrationsflüsse mithilfe von Terraform
<a name="manual-option-clean-up-resources-of-supplychain-integration-flows-using-terraform"></a>


| Aufgabe | Description | Erforderliche Fähigkeiten | 
| --- | --- | --- | 
| Navigieren Sie zum `terraform-deployment` Verzeichnis . | Führen Sie den folgenden Befehl aus`ASC-Integration-Flows`, um zum `terraform-deployment` Verzeichnis von zu wechseln:<pre>cd ASC-Integration-Flows/terraform-deployment</pre> | AWS DevOps | 
| Richten Sie das Terraform-Backend und die Provider-Konfiguration ein. | Verwenden Sie das folgende Skript, um das Terraform-Backend und die Provider-Konfiguration einzurichten:<pre># Setup terraform backend and providers config if they don't exist<br />chmod +x ../scripts/generate-terraform-config.sh<br />../scripts/generate-terraform-config.sh</pre> | AWS DevOps | 
| Generieren Sie einen Plan zur Zerstörung der Infrastruktur. | Führen Sie die folgenden Befehle aus, um sich auf die kontrollierte Zerstörung Ihrer AWS Infrastruktur vorzubereiten, indem Sie einen detaillierten Plan zum Abbau Ihrer Infrastruktur erstellen. Der Prozess initialisiert Terraform, integriert AWS Supply Chain Datensatzkonfigurationen und erstellt einen Zerstörungsplan, den Sie vor der Ausführung überprüfen können.<pre># Run terraform init and validate<br />terraform init<br />terraform validate<br /></pre><pre># Download and merge ASC DATASET tfvars<br />chmod +x ../scripts/download-vars-through-s3.sh<br />../scripts/download-vars-through-s3.sh $ASC_DATASET_VARS_REPO<br /></pre><pre># Run terraform plan<br />terraform plan -destroy\<br />-var-file="tfInputs/$ENVIRONMENT.tfvars" \<br />-var="project_name=$PROJECT_NAME" \<br />-var="environment=$ENVIRONMENT" \<br />-var="lambda_temp_dir=$LAMBDA_FUNCTION_TEMP_DIR_TERRAFORM" \<br />-var="layer_temp_dir=$LAMBDA_LAYER_TEMP_DIR_TERRAFORM" \<br />-parallelism=40 \<br />-out='tfplan.out'</pre> | AWS DevOps | 
| Führen Sie den Plan zur Zerstörung der Infrastruktur aus. | Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die geplante Zerstörung Ihrer Infrastruktur auszuführen:<pre># Run terraform apply<br />terraform apply tfplan.out</pre> | AWS DevOps | 
| Entfernen Sie Terraform-Ausgaben aus dem Amazon S3 S3-Bucket. | Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Ausgabedatei zu entfernen`ASC-Integration-Flows`, die während der Bereitstellung von hochgeladen wurde:<pre># Delete the outputs file<br />aws s3 rm s3://$S3_TERRAFORM_ARTIFACTS_BUCKET_NAME/$REPO_NAME-outputs.tfvars</pre> | AWS DevOps | 

### (Manuelle Option) Bereinigen Sie die Ressourcen von AWS Supply Chain Service-Datensätzen mithilfe von Terraform
<a name="manual-option-clean-up-resources-of-supplychain-service-datasets-using-terraform"></a>


| Aufgabe | Description | Erforderliche Fähigkeiten | 
| --- | --- | --- | 
| Navigieren Sie zum `terraform-deployment` Verzeichnis . | Führen Sie den folgenden Befehl aus`ASC-Datasets`, um zum `terraform-deployment` Verzeichnis von zu wechseln:<pre>cd ASC-Datasets/terraform-deployment</pre> | AWS DevOps | 
| Richten Sie das Terraform-Backend und die Provider-Konfiguration ein. | Verwenden Sie das folgende Skript, um das Terraform-Backend und die Provider-Konfiguration einzurichten:<pre># Setup terraform backend and providers config if they don't exist<br />chmod +x ../scripts/generate-terraform-config.sh<br />../scripts/generate-terraform-config.sh</pre> | AWS DevOps | 
| Generieren Sie einen Plan zur Zerstörung der Infrastruktur. | Führen Sie die folgenden Befehle aus, um einen Plan für die Zerstörung von AWS Supply Chain Datensatzressourcen zu erstellen:<pre># Run terraform init and validate<br />terraform init<br />terraform validate<br /><br /># Run terraform plan<br />terraform plan -destroy\<br />-var-file="tfInputs/$ENVIRONMENT.tfvars" \<br />-var="project_name=$PROJECT_NAME" \<br />-var="environment=$ENVIRONMENT" \<br />-var="user_role=$AWS_USER_ROLE" \<br />-var="lambda_temp_dir=$LAMBDA_FUNCTION_TEMP_DIR_TERRAFORM" \<br />-var="layer_temp_dir=$LAMBDA_LAYER_TEMP_DIR_TERRAFORM" \<br />-parallelism=40 \<br />-out='tfplan.out'</pre> | AWS DevOps | 
| Leere Amazon S3 S3-Buckets. | Verwenden Sie das folgende Skript, um alle Amazon S3 S3-Buckets zu leeren (mit Ausnahme des Serverzugriffs-Logging-Buckets, für den konfiguriert ist`force-destroy`):<pre># Delete S3 buckets excluding server access logging bucket<br />chmod +x ../scripts/empty-s3-buckets.sh<br />../scripts/empty-s3-buckets.sh tfplan.out</pre> | AWS DevOps | 
| Führen Sie den Plan zur Zerstörung der Infrastruktur aus. | Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die geplante Zerstörung Ihrer AWS Supply Chain Datensatz-Infrastruktur mithilfe des generierten Plans auszuführen:<pre># Run terraform apply<br />terraform apply tfplan.out</pre> | AWS DevOps | 
| Entfernen Sie Terraform-Ausgaben aus dem Amazon S3 S3-Bucket für Terraform-Artefakte. | Um den Bereinigungsprozess abzuschließen, entfernen Sie die Ausgabedatei, die während der Bereitstellung von hochgeladen wurde, `ASC-Datasets` indem Sie den folgenden Befehl ausführen:<pre># Delete the outputs file<br />aws s3 rm s3://$S3_TERRAFORM_ARTIFACTS_BUCKET_NAME/$REPO_NAME-outputs.tfvars</pre> | AWS DevOps | 

## Fehlerbehebung
<a name="automate-the-deployment-of-aws-supply-chain-data-lakes-troubleshooting"></a>


| Problem | Lösung | 
| --- | --- | 
| Ein AWS Supply Chain Datensatz oder ein Integrationsablauf wurde aufgrund AWS Supply Chain interner Fehler oder unzureichender IAM-Berechtigungen für die Servicerolle nicht korrekt bereitgestellt. | Bereinigen Sie zunächst alle Ressourcen. Stellen Sie dann die AWS Supply Chain [Datensatzressourcen](https://github.com/aws-samples/sample-automate-aws-supply-chain-deployment/blob/main/ASC-Datasets/README.md) erneut bereit und stellen Sie dann die AWS Supply Chain [Integrationsflussressourcen](https://github.com/aws-samples/sample-automate-aws-supply-chain-deployment/blob/main/ASC-Integration-Flows/README.md) erneut bereit. | 
| Der AWS Supply Chain Integrationsfluss ruft die neuen Datendateien, die für die Datensätze hochgeladen wurden, nicht ab. AWS Supply Chain  | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/prescriptive-guidance/latest/patterns/automate-the-deployment-of-aws-supply-chain-data-lakes.html) | 

## Zugehörige Ressourcen
<a name="automate-the-deployment-of-aws-supply-chain-data-lakes-resources"></a>

**AWS Dokumentation**
+ [AWS Supply Chain](https://docs.aws.amazon.com/aws-supply-chain/latest/adminguide/getting-started.html)

**Sonstige Ressourcen**
+ [Grundlegendes zu den Arbeitsabläufen von GitHub Aktionen](https://docs.github.com/en/actions/get-started/understand-github-actions) (GitHub Dokumentation)

## Zusätzliche Informationen
<a name="automate-the-deployment-of-aws-supply-chain-data-lakes-additional"></a>

Diese Lösung kann für mehr Datensätze repliziert und für weitere Analysen abgefragt werden, und zwar über vorgefertigte Dashboards, die mit Amazon Quick Sight bereitgestellt werden, AWS Supply Chain oder über eine benutzerdefinierte Integration mit Amazon Quick Sight. Darüber hinaus können Sie Amazon Q verwenden, um Fragen zu Ihrer AWS Supply Chain Instance zu stellen.

**Analysieren Sie Daten mit AWS Supply Chain Analytics**

Anweisungen zum Einrichten von AWS Supply Chain Analytics finden Sie in der AWS Supply Chain Dokumentation unter [AWS Supply Chain Analytics einrichten](https://docs.aws.amazon.com/aws-supply-chain/latest/userguide/setting_analytics.html).

Dieses Muster demonstrierte die Erstellung von **Calendar** - und **Outbound\$1Order\$1Line-Datensätzen**. Gehen Sie wie folgt vor, um eine Analyse zu erstellen, die diese Datensätze verwendet:

1. Verwenden Sie das Dashboard für die **Saisonalitätsanalyse**, um die Datensätze zu analysieren. Um das Dashboard hinzuzufügen, folgen Sie den Schritten unter [Vorgefertigte Dashboards](https://docs.aws.amazon.com/aws-supply-chain/latest/userguide/prebuilt_dashboards.html) in der Dokumentation. AWS Supply Chain 

1. Wählen Sie das Dashboard aus, um dessen Analyse zu sehen, die auf CSV-Beispieldateien für Kalenderdaten und ausgehende Auftragspositionsdaten basiert.

Das Dashboard bietet auf Anfrage Erkenntnisse über die Jahre, die auf den aufgenommenen Daten für die Datensätze basieren. Sie können die ProductID, CustomerID, Jahre und andere Parameter für die Analyse weiter angeben.

**Verwenden Sie Amazon Q, um Fragen zu Ihrer AWS Supply Chain Instance zu stellen**

[Amazon Q in AWS Supply Chain](https://docs.aws.amazon.com/aws-supply-chain/latest/userguide/qinasc.html) ist ein interaktiver generativer KI-Assistent, der Ihnen hilft, Ihre Lieferkette effizienter zu betreiben. Amazon Q kann Folgendes tun:
+ Analysieren Sie die Daten in Ihrem AWS Supply Chain Data Lake.
+ Bieten Sie betriebliche und finanzielle Einblicke.
+ Beantworten Sie Ihre unmittelbaren Fragen zur Lieferkette.

Weitere Informationen zur Verwendung von Amazon Q finden Sie unter [Amazon Q aktivieren in AWS Supply Chain](https://docs.aws.amazon.com/aws-supply-chain/latest/userguide/enabling_QinASC.html) und [Amazon Q verwenden AWS Supply Chain in](https://docs.aws.amazon.com/aws-supply-chain/latest/userguide/using_QinASC.html) der AWS Supply Chain Dokumentation.