` 替换为您的 Amazon MSK 主题的名称。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);
| 迁移工程师 |
| 在 Amazon Redshift 中创建目标表。 | Amazon Redshift 表为 Quick Sight 提供了输入。此模式使用表 `member_dtls` 和 `member_plans`，这两个表可与大型机上的源 Db2 表匹配。要在 Amazon Redshift 中创建这两个表，请在 Amazon Redshift 查询编辑器 V2 中运行以下 SQL 命令：-- 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;
| 迁移工程师 |
| 在 Amazon Redshift 中创建存储过程。 | 此模式使用存储过程将源大型机的更改数据（`INSERT`、`UPDATE`、`DELETE`）同步到目标 Amazon Redshift 数据仓库表，以便在 Quick Sight 中进行分析。要在 Amazon Redshift 中创建存储过程，请使用查询编辑器 v2 运行存储库中的存储过程代码。 GitHub | 迁移工程师 |
| 从流式实体化视图中读取，并加载到目标表中。 | 存储过程会从流式实体化视图中读取数据更改，并将数据更改加载到目标表中。要运行存储过程，您可以使用以下命令：call SP_Members_Load();
您可以使用 [Amazon EventBridge](https://aws.amazon.com/eventbridge/) 在 Amazon Redshift 数据仓库中安排任务，以便根据您的数据延迟要求调用此存储过程。 EventBridge 以固定的间隔运行作业。要监控先前对该过程的调用是否已完成，您可能需要使用诸如 [AWS Step Functions](https://aws.amazon.com/step-functions/) 状态机之类的机制。有关更多信息，请参阅以下资源：[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html)另一个选项是使用 Amazon Redshift 查询编辑器 v2 安排刷新。有关更多信息，请参阅[使用查询编辑器 v2 计划查询](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/query-editor-v2-schedule-query.html)。 | 迁移工程师 |
### 将 Quick Sight 连接到 Amazon Redshift 中的数据
| Task | 说明 | 所需技能 |
| --- | --- | --- |
| 设置 Quick Sight。 | 要设置 Quick Sight，请按照 [AWS 文档](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/setting-up.html)中的说明进行操作。 | 迁移工程师 |
| 在 Quick Sight 和 Amazon Redshift 之间建立安全连接。 | 要在 Quick Sight 和 Amazon Redshift 之间建立安全连接，请执行以下操作[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html) | 迁移工程师 |
| 为 Quick Sight 创建数据集。 | 要通过 Amazon Redshift 为 Quick Sight 创建数据集，请执行以下操作：[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html) | 迁移工程师 |
| 联接数据集。 | 要在 Quick Sight 中创建分析，请按照 [AWS 文档](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/joining-data.html#create-a-join)中的说明将这两个表联接起来。在**联接配置**窗格中，对于**联接类型**，选择**左**。在**联接子句**下，使用 `memberid from member_plans = memberid from members_details`。 | 迁移工程师 |
### 使用 Amazon Q in Quick Sight，从大型机数据中获取业务见解
| Task | 说明 | 所需技能 |
| --- | --- | --- |
| 设置 Amazon Q in Quick Sight。 | 要设置 Amazon Q in Quick Sight 生成式商业智能功能，请按照 [AWS 文档](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/generative-bi-get-started.html)中的说明进行操作。 | 迁移工程师 |
| 分析大型机数据并构建可视化控制面板。 | 要在 Quick Sight 中对数据进行分析和可视化，请执行以下操作：[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html)完成后，您可以发布自己的控制面板，以便与组织中的其他人共享。有关示例，请参阅[其他信息](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)部分中的*大型机可视化控制面板*。 | 迁移工程师 |
### 使用 Amazon Q in Quick Sight，从大型机数据中创建数据故事
| Task | 说明 | 所需技能 |
| --- | --- | --- |
| 创建数据故事。 | 创建数据故事以解释先前分析的见解，并就增加完成预防性免疫接种的成员人数生成建议：[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html) | 迁移工程师 |
| 查看生成的数据故事。 | 要查看生成的数据故事，请在**数据故事**页面上选择该故事。 | 迁移工程师 |
| 编辑生成的数据故事。 | 要更改数据故事中的格式、布局或视觉对象，请按照 [AWS 文档](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/working-with-stories-edit.html)中的说明进行操作。 | 迁移工程师 |
| 共享数据故事。 | 要共享数据故事，请按照 [AWS 文档](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/working-with-stories-share.html)中的说明进行操作。 | 迁移工程师 |
## 问题排查
| 问题 | 解决方案 |
| --- | --- |
| 对于从 Quick Sight 到 Amazon Redshift 的数据集创建，`Validate Connection` 已经失败了。 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html) |
| 尝试在 EC2 实例上启动 Apply 引擎时会返回以下错误：`-bash: sqdeng: command not found` | 运行以下命令，导出 `sqdata` 安装路径：export PATH=$PATH:/usr/sbin:/opt/precisely/di/sqdata/bin
|
| 尝试启动 Apply Engine 时会返回以下连接错误之一：[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html) | 检查大型机假脱机，以确认控制器进程守护程序任务正在运行。 |
## 相关资源
+ 在 Qu@@ [ick Sight 中使用 AWS Mainframe Modernization 和 Amazon Q（模式）生成见](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)解
+ 在 Qu@@ [ick Sight 中使用 AWS Mainframe Modernization 和 Amazon Q 生成数据见](https://youtu.be/F8b7l79p6TM?si=gASuQtFbMVuEm7IJ)解（演示）
+ [AWS Mainframe Modernization -适用于 IBM z/OS 的数据复制](https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-doe2lroefogia?sr=0-4&ref_=beagle&applicationId=AWSMPContessa)
+ [Amazon Redshift 串流摄取到实体化视图](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/materialized-view-streaming-ingestion.html)
## 附加信息
**示例 .ddl 文件**
*成员\$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)
);
```
**示例 .sqd 文件**
将** **`` 替换为您的 Amazon MSK 主题名称。
*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;
```
**大型机可视化控制面板**
以下数据视觉对象由 Amazon Q in Quick Sight 创建，可用于分析问题 `show member distribution by region`*。*
![\[东北和西南区域有 8 名成员，西南区域有 5 名成员，中西部区域有 4 名成员。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/18e72bcb-1b9a-406a-8220-83aca7743ad2/images/b40a784c-c1fc-444b-b6df-8bd1f7a6abaa.png)
以下数据视觉对象由 Amazon Q in Quick Sight 创建，可用于分析问题 `show member distribution by Region who have not completed preventive immunization, in pie chart`。
![\[东南区域显示 6，西南区域显示 5，中西部区域显示 4。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/18e72bcb-1b9a-406a-8220-83aca7743ad2/images/8a95da3c-df4a-458b-9cfe-44e34f80a235.png)
**数据故事输出**
以下屏幕截图显示了 Amazon Q in Quick Sight 为提示 `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` 创建的数据故事的部分。
在简介中，数据故事建议选择成员人数最多的区域，以便免疫接种工作取得最大成效。
![\[简介屏幕，介绍了基于成员群体的地理、人口统计和年龄的分析。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/18e72bcb-1b9a-406a-8220-83aca7743ad2/images/40f13957-2db4-42b7-b7a4-a0dd3dad6899.png)
该数据故事分析了这四个区域的成员人数。东北、西南和东南地区的成员最多。
![\[东北和西南区域有 8 名成员，西南区域有 6 名成员，中西部区域有 4 名成员。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/18e72bcb-1b9a-406a-8220-83aca7743ad2/images/fc6ed0a0-b79c-4397-95ac-a2fc4c87482a.png)
该数据故事提供了按年龄划分的成员的分析情况。
![\[该图显示，成员群体以年轻人和中年人为主。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/18e72bcb-1b9a-406a-8220-83aca7743ad2/images/8c56f1ec-3a2e-47a6-bbc4-3631782aa333.png)
该数据故事重点关注中西部的免疫接种工作。
![\[针对个人外联活动和区域挑战的建议。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/18e72bcb-1b9a-406a-8220-83aca7743ad2/images/84a647e8-c7d5-4637-94f0-03a611f899b3.png)
![\[继续数据故事分析，并附上预期的结果和结论。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/18e72bcb-1b9a-406a-8220-83aca7743ad2/images/fc9094fc-2a20-485d-b238-e5e4ec70f1d3.png)
## 附件
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