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# Quick Sight에서 AWS Mainframe Modernization 및 Amazon Q를 사용하여 데이터 인사이트 생성
*Shubham Roy, Roshna Razack, Santosh Kumar Singh, Amazon Web Services*
## 요약
참고: AWS Mainframe Modernization 서비스(관리형 런타임 환경 환경 환경)는 더 이상 신규 고객에게 공개되지 않습니다. AWS Mainframe Modernization 서비스(관리형 런타임 환경 환경)와 유사한 기능은 AWS Mainframe Modernization 서비스(자체 관리형 환경)를 참조하세요. 기존 고객은 정상적으로 서비스를 계속 이용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [AWS Mainframe Modernization 가용성 변경](https://docs.aws.amazon.com/m2/latest/userguide/mainframe-modernization-availability-change.html)을 참조하세요.
조직이 메인프레임 환경에서 비즈니스 크리티컬 데이터를 호스팅하는 경우 성장과 혁신을 주도하려면 해당 데이터에서 인사이트를 얻는 것이 중요합니다. 메인프레임 데이터를 활용하면 더 빠르고 안전하며 확장 가능한 비즈니스 인텔리전스를 구축하여 Amazon Web Services(AWS) 클라우드에서 데이터 기반 의사 결정, 성장, 혁신을 가속화할 수 있습니다.
이 패턴은 [Quick Sight에서 BMC 및 Amazon Q](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/quicksight-gen-bi.html)를 사용한 [AWS Mainframe Modernization 파일 전송](https://docs.aws.amazon.com/m2/latest/userguide/filetransfer.html)을 사용하여 메인프레임 데이터에서 비즈니스 인사이트를 생성하고 공유 가능한 서술을 생성하는 솔루션을 제공합니다. 메인프레임 데이터 세트는 BMC에서 AWS Mainframe Modernization 파일 전송을 사용하여 [Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html)로 전송됩니다. AWS Lambda 함수는 Quick Sight에 로드할 메인프레임 데이터 파일의 형식을 지정하고 준비합니다.
Quick Sight에서 데이터를 사용할 수 있게 되면 [Quick Sight의 Amazon Q](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/quicksight-gen-bi.html)에서 자연어 프롬프트를 사용하여 데이터 요약을 생성하고, 질문하고, 데이터 스토리를 생성할 수 있습니다. SQL 쿼리를 작성하거나 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구를 익힐 필요가 없습니다.
**비즈니스 컨텍스트**
이 패턴에서는 메인프레임 데이터 분석 및 데이터 인사이트 사용 사례를 위한 솔루션을 제공합니다. 이 패턴을 사용하여 회사 데이터에 대한 시각적 대시보드를 구축합니다. 솔루션을 시연하기 위해 이 패턴은 미국 내 회원들에게 의료, 치과 및 비전 플랜을 제공하는 의료 회사를 사용합니다. 이 예에서는 멤버 인구 통계 및 계획 정보가 메인프레임 데이터 세트에 저장됩니다. 시각적 대시보드는 다음을 보여줍니다.
+ 리전별 멤버 배포
+ 성별에 따른 멤버 분포
+ 연령별 멤버 분포
+ 플랜 유형별 멤버 배포
+ 예방 예방 예방 예방을 완료하지 않은 구성원
대시보드를 생성한 후 이전 분석의 인사이트를 설명하는 데이터 스토리를 생성합니다. 데이터 스토리는 예방 예방 예방 효과를 완료한 구성원 수를 늘리기 위한 권장 사항을 제공합니다.
## 사전 조건 및 제한 사항
**사전 조건 **
+ 활성 AWS 계정
+ 비즈니스 데이터가 포함된 메인프레임 데이터 세트
+ 소스 메인프레임에 파일 전송 에이전트를 설치하는 방법을 알아봅니다.
**제한 사항 **
+ 메인프레임 데이터 파일은 Quick Sight에서 지원하는 파일 형식 중 하나여야 합니다. 지원되는 파일 형식 목록은 [지원되는 데이터 소스를 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksuite/latest/userguide/supported-data-sources.html).
+ 이 패턴은 Lambda 함수를 사용하여 메인프레임 파일을 Quick Sight에서 지원하는 형식으로 변환합니다.
## 아키텍처
다음 다이어그램은 Quick Sight에서 BMC 및 Amazon Q와 함께 AWS Mainframe Modernization 파일 전송을 사용하여 메인프레임 데이터에서 비즈니스 인사이트를 생성하기 위한 아키텍처를 보여줍니다.
![\[아키텍처 다이어그램 설명은 다이어그램을 따릅니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/53572abb-06c6-4dd7-add4-8fad7e9bfa68/images/6fe0f1d9-961c-4089-a746-e5b8d5fd6c1e.png)
이 다이어그램은 다음 워크플로를 보여줍니다.
1. 비즈니스 데이터가 포함된 메인프레임 데이터 세트는 BMC에서 AWS Mainframe Modernization 파일 전송을 사용하여 Amazon S3로 전송됩니다.
1. Lambda 함수는 파일 전송 대상 S3 버킷에 있는 파일을 쉼표로 구분된 값(CSV) 형식으로 변환합니다.
1. Lambda 함수는 변환된 파일을 소스 데이터 세트 S3 버킷으로 보냅니다.
1. 파일의 데이터는 Quick Sight에서 수집합니다.
1. 사용자는 Quick Sight의 데이터에 액세스합니다. Quick Sight의 Amazon Q를 사용하여 자연어 프롬프트를 사용하여 데이터와 상호 작용할 수 있습니다.
## 도구
**AWS 서비스**
+ [AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/welcome.html)는 서버를 프로비저닝하거나 관리할 필요 없이 코드를 실행하는 데 도움이 되는 컴퓨팅 서비스입니다. 필요할 때만 코드를 실행하며 자동으로 확장이 가능하므로 사용한 컴퓨팅 시간만큼만 비용을 지불합니다.
+ [AWS Mainframe Modernization BMC를 사용한 파일 전송](https://docs.aws.amazon.com/m2/latest/userguide/filetransfer.html)은 메인프레임 현대화, 마이그레이션 및 증강 사용 사례를 위해 메인프레임 데이터 세트를 Amazon S3로 변환하고 전송합니다.
+ [Amazon QuickSight](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/welcome.html)는 분석, 데이터 시각화 및 보고에 사용할 수 있는 클라우드급 비즈니스 인텔리전스(BI) 서비스입니다. 이 패턴은 [Quick Sight에서 Amazon Q](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/working-with-quicksight-q.html)의 생성형 BI 기능을 사용합니다.
+ [Amazon Simple Storage Service(S3)](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html)는 원하는 양의 데이터를 저장, 보호 및 검색하는 데 도움이 되는 클라우드 기반 객체 스토리지 서비스입니다.
## 모범 사례
+ BMC 및 Lambda 함수를 사용하여 AWS Mainframe Modernization 파일 전송을 위한 AWS Identity and Access Management (IAM) 역할을 생성할 때는 [최소 권한](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/best-practices.html#grant-least-privilege) 원칙을 따릅니다.
+ 소스 데이터 세트에 Quick Sight에 지원되는 [데이터 형식](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/supported-data-types-and-values.html)이 있는지 확인합니다. 소스 데이터 세트에 지원되지 않는 데이터 형식이 포함된 경우 지원되는 데이터 형식으로 변환합니다. 지원되지 않는 메인프레임 데이터 형식과 Quick Sight의 Amazon Q에서 지원하는 데이터 형식으로 변환하는 방법에 대한 자세한 내용은 [관련 리소스](#generate-data-insights-by-using-aws-mainframe-modernization-and-amazon-q-in-quicksight-resources) 섹션을 참조하세요.
## 에픽
### BMC를 사용하여 AWS Mainframe Modernization 파일 전송 설정
| 작업 | 설명 | 필요한 기술 |
| --- | --- | --- |
| File Transfer 에이전트 설치 | AWS Mainframe Modernization 파일 전송 에이전트를 설치하려면 [AWS 설명서](https://docs.aws.amazon.com/m2/latest/userguide/m2-agent-installation.html)의 지침을 따르세요. | 메인프레임 시스템 관리자 |
| 메인프레임 파일 전송을 위한 S3 버킷을 생성합니다. | [S3 버킷을 생성](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/create-bucket-overview.html)하여 BMC를 통한 파일 전송의 출력 AWS Mainframe Modernization 파일을 저장합니다. 아키텍처 다이어그램에서 파일 전송 대상 버킷입니다. | 마이그레이션 엔지니어 |
| 데이터 전송 엔드포인트 생성 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-data-insights-by-using-aws-mainframe-modernization-and-amazon-q-in-quicksight.html) | AWS Mainframe Modernization |
### Quick Sight 통합을 위한 메인프레임 파일 이름 확장자 변환
| 작업 | 설명 | 필요한 기술 |
| --- | --- | --- |
| S3 버킷을 생성합니다. | Lambda 함수용[ S3 버킷을 생성](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/create-bucket-overview.html)하여 변환된 메인프레임 파일을 소스에서 최종 대상 버킷으로 복사합니다. | 마이그레이션 엔지니어 |
| Lambda 함수를 생성합니다. | 파일 확장명을 변경하고 메인프레임 파일을 대상 버킷에 복사하는 Lambda 함수를 생성하려면 다음을 수행합니다.[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-data-insights-by-using-aws-mainframe-modernization-and-amazon-q-in-quicksight.html) | 마이그레이션 엔지니어 |
| Amazon S3 트리거를 사용하여 Lambda 함수 간접 호출 | Lambda 함수를 간접적으로 호출하는 트리거를 구성하려면 다음을 수행합니다.[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-data-insights-by-using-aws-mainframe-modernization-and-amazon-q-in-quicksight.html)자세한 내용은 [자습서: Amazon S3 트리거를 사용하여 Lambda 함수 호출](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/with-s3-example.html)을 참조하세요. | 마이그레이션 책임자 |
| Lambda 함수에 대한 권한 추가 | Lambda 함수가 파일 전송 대상 및 소스 데이터 세트 S3 버킷에 액세스하려면 IAM 권한이 필요합니다. 파일 전송 대상 S3 버킷에** **대한 `s3:GetObject` 및 `s3:DeleteObject`** **권한과 소스 데이터세트 S3 버킷에 대한 `s3:PutObject` 액세스를 허용하여 Lambda 함수 실행 역할과 연결된 정책을 업데이트합니다.자세한 내용은 자습서: Amazon S3 트리거를 사용하여 Lambda 함수 호출을 참조하세요. | 마이그레이션 책임자 |
### 메인프레임 데이터 전송 작업 정의
| 작업 | 설명 | 필요한 기술 |
| --- | --- | --- |
| 전송 작업을 생성하여 메인프레임 파일을 S3 버킷에 복사합니다. | 메인프레임 File Transfer 작업을 생성하려면 [AWS Mainframe Modernization 설명서](https://docs.aws.amazon.com/m2/latest/userguide/filetransfer-transfer-tasks.html)의 지침을 따릅니다.**소스 코드 페이지** 인코딩을 **IBM1047**로 지정하고 **대상 코드 페이지** 인코딩을** UTF-8**로 지정합니다. | 마이그레이션 엔지니어 |
| 전송 작업을 확인합니다. | 데이터 전송이 성공했는지 확인하려면 [AWS Mainframe Modernization 설명서](https://docs.aws.amazon.com/m2/latest/userguide/filetransfer-transfer-tasks.html#filetransfer-ts-view-console)의 지침을 따릅니다. 메인프레임 파일이 파일 전송 대상 S3 버킷에 있는지 확인합니다. | 마이그레이션 책임자 |
| Lambda 복사 함수를 확인합니다. | Lambda 함수가 시작되고 파일이 .csv 확장명으로 소스 데이터 세트 S3 버킷에 복사되었는지 확인합니다.Lambda 함수에서 생성한 .csv 파일은 Quick Sight의 입력 데이터 파일입니다. 예시 데이터는 첨부 파일 섹션의 `Sample-data-member-healthcare-APG` 파일을 참조하세요. [첨부](#attachments-53572abb-06c6-4dd7-add4-8fad7e9bfa68) | 마이그레이션 책임자 |
### Quick Sight를 메인프레임 데이터에 연결
| 작업 | 설명 | 필요한 기술 |
| --- | --- | --- |
| Quick Sight를 설정합니다. | Quick Sight를 설정하려면 [AWS 설명서](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/setting-up.html)의 지침을 따릅니다. | 마이그레이션 책임자 |
| Quick Sight용 데이터 세트를 생성합니다. | Quick Sight용 데이터 세트를 생성하려면 [AWS 설명서](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/create-a-data-set-s3.html)의 지침을 따릅니다. 입력 데이터 파일은 메인프레임 데이터 전송 작업을 정의할 때 생성된 변환된 메인프레임 파일입니다. | 마이그레이션 책임자 |
### Quick Sight의 Amazon Q를 사용하여 메인프레임 데이터에서 비즈니스 인사이트 얻기
| 작업 | 설명 | 필요한 기술 |
| --- | --- | --- |
| Quick Sight에서 Amazon Q를 설정합니다. | 이 기능을 사용하려면 Enterprise Edition이 필요합니다. Quick Sight에서 Amazon Q를 설정하려면 다음을 수행합니다.[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-data-insights-by-using-aws-mainframe-modernization-and-amazon-q-in-quicksight.html) | 마이그레이션 책임자 |
| 메인프레임 데이터를 분석하고 시각적 대시보드를 구축합니다. | Quick Sight에서 데이터를 분석하고 시각화하려면 다음을 수행합니다.[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-data-insights-by-using-aws-mainframe-modernization-and-amazon-q-in-quicksight.html)분석을 마치면, 대시보드를 게시하여 조직 내 다른 사람들과 공유할 수 있습니다. 예는 [추가 정보](#generate-data-insights-by-using-aws-mainframe-modernization-and-amazon-q-in-quicksight-additional) 섹션의 *메인프레임 시각적 대시보드*를 참조하세요. | 마이그레이션 엔지니어 |
### 메인프레임 데이터에서 Quick Sight의 Amazon Q를 사용하여 데이터 스토리 생성
| 작업 | 설명 | 필요한 기술 |
| --- | --- | --- |
| 데이터 스토리를 생성합니다. | 데이터 스토리를 생성하여 이전 분석의 인사이트를 설명하고 구성원의 예방 예방 예방 예방 효과를 높이기 위한 권장 사항을 생성합니다.[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-data-insights-by-using-aws-mainframe-modernization-and-amazon-q-in-quicksight.html) | 마이그레이션 엔지니어 |
| 생성된 데이터 스토리를 봅니다. | 생성된 데이터 스토리를 보려면 [AWS 설명서](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/working-with-stories-view.html)의 지침을 따릅니다. | 마이그레이션 책임자 |
| 생성된 데이터 스토리를 편집합니다. | 데이터 스토리의 형식, 레이아웃 또는 시각적 객체를 변경하려면 [AWS 설명서](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/working-with-stories-edit.html)의 지침을 따릅니다. | 마이그레이션 책임자 |
| 데이터 스토리를 공유합니다. | 데이터 스토리를 공유하려면 [AWS 설명서](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/working-with-stories-share.html)의 지침을 따릅니다. | 마이그레이션 엔지니어 |
## 문제 해결
| 문제 | Solution |
| --- | --- |
| BMC를 사용하여 파일 **전송 시 전송 작업 생성**에 대한 **데이터 세트 검색 기준에 **입력된 메인프레임 AWS Mainframe Modernization 파일 또는 데이터 세트를 검색할 수 없습니다. | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-data-insights-by-using-aws-mainframe-modernization-and-amazon-q-in-quicksight.html) |
## 관련 리소스
[PACKED-DECIMAL(COMP-3)](https://www.ibm.com/docs/en/cobol-zos/6.3?topic=v6-packed-decimal-comp-3) 또는 [BINARY(COMP 또는 COMP-4)](https://www.ibm.com/docs/en/cobol-zos/6.3?topic=v6-binary-comp-comp-4)와 같은 메인프레임 데이터 형식을 Quick Sight에서 지원하는 [데이터 유형](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/supported-data-types-and-values.html)으로 변환하려면 다음 패턴을 참조하세요.
+ [Python을 사용하여의 ASCII AWS 로 EBCDIC 데이터 변환 및 압축 해제](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/convert-and-unpack-ebcdic-data-to-ascii-on-aws-by-using-python.html)
+ [를 사용하여 Amazon S3에서 메인프레임 파일을 EBCDIC 형식에서 문자로 구분된 ASCII 형식으로 변환 AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/convert-mainframe-files-from-ebcdic-format-to-character-delimited-ascii-format-in-amazon-s3-using-aws-lambda.html)
## 추가 정보
**S3CopyLambda.py**
다음 Python 코드는 IDE에서 Amazon Q와 함께 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다.
```
#Create a lambda function triggered by S3. display the S3 bucket name and key
import boto3
s3 = boto3.client('s3')
def lambda_handler(event, context):
print(event)
bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
key = event['Records'][0]['s3']['object']['key']
print(bucket, key)
#If key starts with object_created, skip copy, print "copy skipped". Return lambda with key value.
if key.startswith('object_created'):
print("copy skipped")
return {
'statusCode': 200,
'body': key
}
# Copy the file from the source bucket to the destination bucket. Destination_bucket_name = 'm2-filetransfer-final-opt-bkt'. Destination_file_key = 'healthdata.csv'
copy_source = {'Bucket': bucket, 'Key': key}
s3.copy_object(Bucket='m2-filetransfer-final-opt-bkt', Key='healthdata.csv', CopySource=copy_source)
print("file copied")
#Delete the file from the source bucket.
s3.delete_object(Bucket=bucket, Key=key)
return {
'statusCode': 200,
'body': 'Copy Successful'
}
```
**메인프레임 시각적 대시보드**
다음 데이터 시각적 객체는 분석 질문를 위해 Quick Sight의 Amazon Q에서 생성했습니다`show member distribution by region`*.*
![\[남서부, 중서부, 북동부 및 남동부의 멤버 수를 보여주는 차트입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/53572abb-06c6-4dd7-add4-8fad7e9bfa68/images/e5c1d049-407d-42ff-bc51-28f9d2b24d4f.png)
다음 데이터 시각적 객체는 질문에 대해 Quick Sight의 Amazon Q에서 생성했습니다`show member distribution by Region who have not completed preventive immunization, in pie chart`.
![\[Pie chart showing preventive immunization incompletion by region: Southeast 40%, Southwest 33%, Midwest 27%.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/53572abb-06c6-4dd7-add4-8fad7e9bfa68/images/47efa1c1-54c9-47cc-b668-416090021d34.png)
**데이터 스토리 출력**
다음 스크린샷은 프롬프트에 대해 Quick Sight에서 Amazon Q가 생성한 데이터 스토리의 섹션을 보여줍니다. `Build a data story about Region with most numbers of members. Also show the member distribution by medical plan, vision plan, dental plan. Recommend how to motivate members to complete immunization. Include 4 points of supporting data.`
소개에서 데이터 스토리는 예방 노력으로 가장 큰 영향을 얻기 위해 구성원이 가장 많은 리전을 선택할 것을 권장합니다.
![\[예방 주사 완료율에 초점을 맞춘 데이터 스토리 소개 페이지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/53572abb-06c6-4dd7-add4-8fad7e9bfa68/images/4612fcc7-51fd-48a5-bc58-b6b0aa9b0ef3.png)
데이터 스토리는 상위 3개 리전의 멤버 번호에 대한 분석을 제공하며, 미국 남서부 지역을 예방 노력에 중점을 둔 선도적인 리전으로 명명합니다.
![\[Pie chart showing member distribution by region, with Southwest and Northeast leading at 31% each.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/53572abb-06c6-4dd7-add4-8fad7e9bfa68/images/30d3b56b-3b92-4748-9cef-a73ff9339fee.png)
**참고**
남서부 및 북동부 리전에는 각각 8명의 멤버가 있습니다. 그러나 남서부에는 완전히 예방되지 않은 구성원이 더 많기 때문에 예방 주사 발생률을 높이기 위한 이니셔티브의 이점을 누릴 가능성이 더 높습니다.
## 첨부
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