` は、Amazon MSK トピックの名前に置き換えてください。CREATE MATERIALIZED VIEW member_view
AUTO REFRESH YES
AS SELECT
kafka_partition,
kafka_offset,
refresh_time,
json_parse(kafka_value) AS Data
FROM member_schema.
WHERE CAN_JSON_PARSE(kafka_value);
| 移行エンジニア |
| Amazon Redshift でターゲットテーブルを作成する。 | Amazon Redshift テーブルは、Quick Sight の入力となります。このパターンでは、メインフレームのソース Db2 テーブルと一致するテーブル `member_dtls` と `member_plans` を使用します。Amazon Redshift で 2 つのテーブルを作成するには、Amazon Redshift Query Editor V2 で次の SQL コマンドを実行します。-- Table 1: members_dtls
CREATE TABLE members_dtls (
memberid INT ENCODE AZ64,
member_name VARCHAR(100) ENCODE ZSTD,
member_type VARCHAR(50) ENCODE ZSTD,
age INT ENCODE AZ64,
gender CHAR(1) ENCODE BYTEDICT,
email VARCHAR(100) ENCODE ZSTD,
region VARCHAR(50) ENCODE ZSTD
) DISTSTYLE AUTO;
-- Table 2: member_plans
CREATE TABLE member_plans (
memberid INT ENCODE AZ64,
medical_plan CHAR(1) ENCODE BYTEDICT,
dental_plan CHAR(1) ENCODE BYTEDICT,
vision_plan CHAR(1) ENCODE BYTEDICT,
preventive_immunization VARCHAR(50) ENCODE ZSTD
) DISTSTYLE AUTO;
| 移行エンジニア |
| Amazon Redshift でストアドプロシージャを作成して保存する。 | このパターンでは、ストアドプロシージャを使用して、Quick Sight での分析のために、ソースメインフレームからターゲット Amazon Redshift データウェアハウステーブルに変更データ (`INSERT`、`UPDATE`、`DELETE`) を同期します。Amazon Redshift でストアドプロシージャを作成するには、Query Editor v2 を使用して、GitHub リポジトリにあるストアドプロシージャコードを実行します。 | 移行エンジニア |
| ストリーミングマテリアライズドビューから読み取り、ターゲットテーブルにロードする。 | ストアドプロシージャは、ストリーミングマテリアライズドビューからデータ変更を読み取り、ターゲットテーブルにロードします。ストアドプロシージャを実行するには、次のコマンドを実行します。call SP_Members_Load();
[Amazon EventBridge](https://aws.amazon.com/eventbridge/) を使用して、データレイテンシー要件に基づいてこのストアドプロシージャを呼び出すように Amazon Redshift データウェアハウス内でジョブをスケジュールすることができます。EventBridge は、一定の間隔でジョブを実行します。プロシージャへの前回の呼び出しが完了したかどうかをモニタリングするには、[AWS Step Functions](https://aws.amazon.com/step-functions/) ステートマシンなどのメカニズムを使用する必要がある場合があります。詳細については、以下のリソースを参照してください。[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html)もう 1 つのオプションは、Amazon Redshift Query Editor V2 を使用して更新をスケジュールすることです。詳細については、「[クエリエディタ v2 でスケジュールされたクエリ](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/query-editor-v2-schedule-query.html)」を参照してください。 | 移行エンジニア |
### Quick Sight を Amazon Redshift のデータに接続する
| タスク | 説明 | 必要なスキル |
| --- | --- | --- |
| Quick Sight をセットアップする。 | Quick Sight をセットアップするには、[AWS ドキュメント](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/setting-up.html)の指示に従います。 | 移行エンジニア |
| Quick Sight と Amazon Redshift 間の安全な接続をセットアップする。 | Quick Sight と Amazon Redshift 間の安全な接続をセットアップするには、次の手順を実行します。[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html) | 移行エンジニア |
| Quick Sight のデータセットを作成する。 | Amazon Redshift から Quick Sight のデータセットを作成するには、次の手順を実行します。[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html) | 移行エンジニア |
| データセットを結合する。 | Quick Sight で分析を作成するには、[AWS ドキュメント](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/joining-data.html#create-a-join)の指示に従って 2 つのテーブルを結合します。**[結合設定]** ペインで、**[結合タイプ]** に **[左]** を選択します。**[結合句]** で、`memberid from member_plans = memberid from members_details` を使用します。 | 移行エンジニア |
### Amazon Q in Quick Sight を使用してメインフレームデータからビジネスインサイトを取得する
| タスク | 説明 | 必要なスキル |
| --- | --- | --- |
| Amazon Q in Quick Sight を設定する。 | Amazon Q in Quick Sight の生成 BI 機能をセットアップするには、[AWS ドキュメント](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/generative-bi-get-started.html)の指示に従います。 | 移行エンジニア |
| メインフレームデータを分析し、ビジュアルダッシュボードを構築する。 | Quick Sight でデータを分析および視覚化するには、以下を実行します。[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html)それらが完了したら、ダッシュボードを公開して、組織内の他のユーザーと共有することができます。例については、「[追加情報](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-data-insights-by-using-aws-mainframe-modernization-and-amazon-q-in-quicksight.html#generate-data-insights-by-using-aws-mainframe-modernization-and-amazon-q-in-quicksight-additional)」セクションの「*メインフレームビジュアルダッシュボード*」を参照してください。 | 移行エンジニア |
### メインフレームデータから Amazon Q in Quick Sight を使用してデータストーリーを作成する
| タスク | 説明 | 必要なスキル |
| --- | --- | --- |
| データストーリーを作成する。 | 前の分析からのインサイトを説明するデータストーリーを作成し、メンバーの予防接種を促進するための推奨事項を生成します。[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html) | 移行エンジニア |
| 生成されたデータストーリーを表示する。 | 生成されたデータストーリーを表示するには、**[データストーリー]** ページでそのストーリーを選択します。 | 移行エンジニア |
| 生成されたデータストーリーを編集する。 | データストーリーのフォーマット、レイアウト、ビジュアルを変更するには、[AWS ドキュメント](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/working-with-stories-edit.html)の指示に従います。 | 移行エンジニア |
| データストーリーを共有する。 | データストーリーを共有するには、[AWS ドキュメント](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/working-with-stories-share.html)の指示に従います。 | 移行エンジニア |
## トラブルシューティング
| 問題 | ソリューション |
| --- | --- |
| Quick Sight から Amazon Redshift へのデータセットの作成で、`Validate Connection` に失敗した。 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html) |
| EC2 インスタンスで Apply Engine を起動しようとすると、次のエラーが返される。`-bash: sqdeng: command not found` | 次のコマンドを実行して、`sqdata` インストールパスをエクスポートしてください。export PATH=$PATH:/usr/sbin:/opt/precisely/di/sqdata/bin
|
| Apply Engine を起動しようとすると、次のいずれかの接続エラーが返される。[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html) | メインフレームスプールをチェックして、コントローラーデーモンジョブが実行されていることを確認してください。 |
## 関連リソース
+ [Quick Sight で AWS Mainframe Modernization と Amazon Q を使用してインサイトを生成する](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-data-insights-by-using-aws-mainframe-modernization-and-amazon-q-in-quicksight.html?did=pg_card&trk=pg_card) (パターン)
+ [Quick Sight で AWS Mainframe Modernization と Amazon Q を使用してデータインサイトを生成する](https://youtu.be/F8b7l79p6TM?si=gASuQtFbMVuEm7IJ) (デモ)
+ [AWS Mainframe Modernization - IBM z/OS のデータレプリケーション](https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-doe2lroefogia?sr=0-4&ref_=beagle&applicationId=AWSMPContessa)
+ [Amazon Redshift streaming ingestion to a materialized view](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/materialized-view-streaming-ingestion.html)
## 追加情報
**.ddl ファイルの例**
*members\$1details.ddl*
```
CREATE TABLE MEMBER_DTLS (
memberid INTEGER NOT NULL,
member_name VARCHAR(50),
member_type VARCHAR(20),
age INTEGER,
gender CHAR(1),
email VARCHAR(100),
region VARCHAR(20)
);
```
*member\$1plans.ddl*
```
CREATE TABLE MEMBER_PLANS (
memberid INTEGER NOT NULL,
medical_plan CHAR(1),
dental_plan CHAR(1),
vision_plan CHAR(1),
preventive_immunization VARCHAR(20)
);
```
**.sqd ファイルの例**
****`` は Amazon MSK トピック名に置き換えてください。
*script.sqd*
```
-- Name: DB2ZTOMSK: DB2z To MSK JOBNAME DB2ZTOMSK;REPORT EVERY 1;OPTIONS CDCOP('I','U','D');-- Source Descriptions
JOBNAME DB2ZTOMSK;
REPORT EVERY 1;
OPTIONS CDCOP('I','U','D');
-- Source Descriptions
BEGIN GROUP DB2_SOURCE;
DESCRIPTION DB2SQL /var/precisely/di/sqdata/apply/DB2ZTOMSK/ddl/mem_details.ddl AS MEMBER_DTLS;
DESCRIPTION DB2SQL /var/precisely/di/sqdata/apply/DB2ZTOMSK/ddl/mem_plans.ddl AS MEMBER_PLANS;
END GROUP;
-- Source Datastore
DATASTORE cdc:///DB2ZTOMSK/DB2ZTOMSK
OF UTSCDC
AS CDCIN
DESCRIBED BY GROUP DB2_SOURCE ;
-- Target Datastore(s)
DATASTORE 'kafka:////key'
OF JSON
AS TARGET
DESCRIBED BY GROUP DB2_SOURCE;
PROCESS INTO TARGET
SELECT
{
REPLICATE(TARGET)
}
FROM CDCIN;
```
**メインフレームビジュアルダッシュボード**
次のデータビジュアルは、分析の質問 `show member distribution by region`** のために Amazon Q in Quick Sight によって作成されました。
![\[北東部と南西部のメンバーは 8 人、南西部のメンバーは 5 人、中西部のメンバーは 4 人です。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/18e72bcb-1b9a-406a-8220-83aca7743ad2/images/b40a784c-c1fc-444b-b6df-8bd1f7a6abaa.png)
次のデータビジュアルは、質問 `show member distribution by Region who have not completed preventive immunization, in pie chart` のために Amazon Q in Quick Sight によって作成されました。
![\[南東部は 6 人、南西部は 5 人、中西部は 4 人を示しています。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/18e72bcb-1b9a-406a-8220-83aca7743ad2/images/8a95da3c-df4a-458b-9cfe-44e34f80a235.png)
**データストーリーの出力**
次のスクリーンショットに、プロンプト `Build a data story about Region with most numbers of members. Also show the member distribution by age, member distribution by gender. Recommend how to motivate members to complete immunization. Include 4 points of supporting data for this pattern` のために Amazon Q in Quick Sight によって作成されたデータストーリーのセクションを示します。
概要でデータストーリーにより推奨されているのは、予防接種の取り組みから最大の効果を得られるようにメンバー数が最も多い地域を選択することです。
![\[メンバーベースの地理的、人口統計、年齢に基づく分析の概要画面。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/18e72bcb-1b9a-406a-8220-83aca7743ad2/images/40f13957-2db4-42b7-b7a4-a0dd3dad6899.png)
データストーリーでは、4 つのリージョンのメンバー数の分析を示します。メンバーが多いのは、北東部、南西部、および南東部リージョンです。
![\[北東部および南西部リージョンには 8 人のメンバーがいて、南東部には 6 人のメンバー、中西部には 4 人のメンバーがいます。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/18e72bcb-1b9a-406a-8220-83aca7743ad2/images/fc6ed0a0-b79c-4397-95ac-a2fc4c87482a.png)
データストーリーは、年齢別のメンバーの分析を示しています。
![\[メンバーベースが若年および中年の成人に偏っていることを示すグラフ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/18e72bcb-1b9a-406a-8220-83aca7743ad2/images/8c56f1ec-3a2e-47a6-bbc4-3631782aa333.png)
データストーリーは、中西部での予防接種の取り組みに焦点を当てています。
![\[個人へのアウトリーチキャンペーンとリージョンの課題に関する推奨事項。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/18e72bcb-1b9a-406a-8220-83aca7743ad2/images/84a647e8-c7d5-4637-94f0-03a611f899b3.png)
![\[データストーリー分析の継続と、期待される成果および結論。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/18e72bcb-1b9a-406a-8220-83aca7743ad2/images/fc9094fc-2a20-485d-b238-e5e4ec70f1d3.png)
## アタッチメント
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