`將 取代為 Amazon MSK 主題的名稱。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);
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| 在 Amazon Redshift 中建立目標資料表。 | Amazon Redshift 資料表提供 Quick Sight 的輸入。此模式使用與大型主機上的來源 Db2 資料表`member_plans`相符的資料表 `member_dtls`和 。若要在 Amazon Redshift 中建立兩個資料表，請在 Amazon Redshift 查詢編輯器 v2 中執行下列 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;
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| 在 Amazon Redshift 中建立預存程序。 | 此模式使用預存程序，將變更資料 (`INSERT`、`UPDATE`、`DELETE`) 從來源大型主機同步到目標 Amazon Redshift 資料倉儲資料表，以便在 Quick Sight 中進行分析。若要在 Amazon Redshift 中建立預存程序，請使用查詢編輯器 v2 來執行 GitHub 儲存庫中的預存程序程式碼。 | 遷移工程師 |
| 從串流具體化檢視讀取並載入目標資料表。 | 預存程序會從串流具體化檢視讀取資料變更，並將資料變更載入目標資料表。若要執行預存程序，請使用下列命令：call SP_Members_Load();
您可以使用 [Amazon EventBridge](https://aws.amazon.com/eventbridge/) 來排程 Amazon Redshift 資料倉儲中的任務，以根據您的資料延遲需求呼叫此預存程序。EventBridge 會以固定間隔執行任務。若要監控先前對程序的呼叫是否已完成，您可能需要使用[AWS Step Functions](https://aws.amazon.com/step-functions/)狀態機器等機制。如需詳細資訊，請參閱下列資源：[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html)另一個選項是使用 Amazon Redshift 查詢編輯器 v2 來排程重新整理。如需詳細資訊，請參閱[使用查詢編輯器 v2 排程查詢](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/query-editor-v2-schedule-query.html)。 | 遷移工程師 |
### 將 Quick Sight 連線至 Amazon Redshift 中的資料
| 任務 | Description | 所需的技能 |
| --- | --- | --- |
| 設定 Quick Sight。 | 若要設定 Quick Sight，請遵循 [AWS 文件](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/setting-up.html)中的指示。 | 遷移工程師 |
| 設定 Quick Sight 和 Amazon Redshift 之間的安全連線。 | 若要設定 Quick Sight 與 Amazon Redshift 之間的連線，請執行下列動作[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html) | 遷移工程師 |
| 建立 Quick Sight 的資料集。 | 若要從 Amazon Redshift 建立 Quick Sight 的資料集，請執行下列動作：[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html) | 遷移工程師 |
| 加入資料集。 | 若要在 Quick Sight 中建立分析，請依照[AWS 文件中](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/joining-data.html#create-a-join)的指示加入兩個資料表。在**聯結組態**窗格中，選擇**左**表示**聯結類型**。在**聯結子句**下，使用 `memberid from member_plans = memberid from members_details`。 | 遷移工程師 |
### 使用 Quick Sight 中的 Amazon Q 從大型主機資料中取得商業洞見
| 任務 | Description | 所需的技能 |
| --- | --- | --- |
| 在 Quick Sight 中設定 Amazon Q。 | 若要設定 Amazon Q in Quick Sight 生成式 BI 功能，請遵循[AWS 文件中](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/generative-bi-get-started.html)的指示。 | 遷移工程師 |
| 分析大型主機資料並建置視覺化儀表板。 | 若要在 Quick Sight 中分析和視覺化您的資料，請執行下列動作：[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html)完成後，您可以發佈儀表板，與組織中的其他人共用。如需範例，請參閱[其他資訊](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)區段中的*大型主機視覺化儀表板*。 | 遷移工程師 |
### 從大型主機資料使用 Quick Sight 中的 Amazon Q 建立資料案例
| 任務 | Description | 所需的技能 |
| --- | --- | --- |
| 建立資料案例。 | 建立資料案例來解釋先前分析的洞見，並產生建議，以增加成員的預防性預防預防接種：[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html) | 遷移工程師 |
| 檢視產生的資料案例。 | 若要檢視產生的資料案例，請在資料案例頁面上選擇該**案例**。 | 遷移工程師 |
| 編輯產生的資料案例。 | 若要變更資料案例中的格式、配置或視覺效果，請遵循[AWS 文件中](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/working-with-stories-edit.html)的指示。 | 遷移工程師 |
| 分享資料案例。 | 若要分享資料案例，請遵循[AWS 文件中](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/working-with-stories-share.html)的指示。 | 遷移工程師 |
## 疑難排解
| 問題 | 解決方案 |
| --- | --- |
| 對於 Quick Sight 到 Amazon Redshift 資料集建立， `Validate Connection`已淡出。 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html) |
| 嘗試在 EC2 執行個體上啟動套用引擎會傳回下列錯誤：`-bash: sqdeng: command not found` | 執行下列命令以匯出`sqdata`安裝路徑：export PATH=$PATH:/usr/sbin:/opt/precisely/di/sqdata/bin
|
| 嘗試啟動 Apply Engine 會傳回下列其中一個連線錯誤：[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html) | 檢查大型主機集區，確認控制器協助程式任務正在執行。 |
## 相關資源
+ [使用 Quick Sight 中的 AWS Mainframe Modernization 和 Amazon Q 產生洞](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)見 （模式）
+ [使用 Quick Sight 中的 AWS Mainframe Modernization 和 Amazon Q 產生資料洞](https://youtu.be/F8b7l79p6TM?si=gASuQtFbMVuEm7IJ)見 （示範）
+ [AWS Mainframe Modernization - IBM z/OS 的資料複寫](https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-doe2lroefogia?sr=0-4&ref_=beagle&applicationId=AWSMPContessa)
+ [Amazon Redshift 串流擷取到具體化視觀表](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/materialized-view-streaming-ingestion.html)
## 其他資訊
**範例 .ddl 檔案**
*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)
);
```
**範例 .sqd 檔案**
將 取代** **``為您的 Amazon MSK 主題名稱。
*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;
```
**大型主機視覺化儀表板**
下列資料視覺效果是由 Amazon Q in Quick Sight 針對分析問題 所建立`show member distribution by region`*。*
![\[美國東北部和西南部有 8 個成員，西南部有 5 個成員，中西部有 4 個成員。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/18e72bcb-1b9a-406a-8220-83aca7743ad2/images/b40a784c-c1fc-444b-b6df-8bd1f7a6abaa.png)
以下資料視覺效果是由 Amazon Q in Quick Sight 為問題 建立`show member distribution by Region who have not completed preventive immunization, in pie chart`。
![\[Southeast 顯示 6， Southwest 顯示 5，而 Midwest 顯示 4。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/18e72bcb-1b9a-406a-8220-83aca7743ad2/images/8a95da3c-df4a-458b-9cfe-44e34f80a235.png)
**資料案例輸出**
下列螢幕擷取畫面顯示 Amazon Q in Quick Sight 為提示 建立的資料案例區段`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`。
在簡介中，資料案例建議選擇擁有最多成員的區域，以從防盜工作中獲得最大的影響。
![\[根據成員基礎的地理、人口統計和年齡進行分析的簡介畫面。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/18e72bcb-1b9a-406a-8220-83aca7743ad2/images/40f13957-2db4-42b7-b7a4-a0dd3dad6899.png)
資料案例提供四個區域的成員號碼分析。美國東北部、西南部和東南亞區域的成員最多。
![\[美國東部和西南部區域有 8 個成員，東南亞有 6 個成員，中西部有 4 個成員。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/18e72bcb-1b9a-406a-8220-83aca7743ad2/images/fc6ed0a0-b79c-4397-95ac-a2fc4c87482a.png)
資料案例會呈現各年齡的成員分析。
![\[圖表顯示成員基礎偏向較年幼和中年成人。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/18e72bcb-1b9a-406a-8220-83aca7743ad2/images/8c56f1ec-3a2e-47a6-bbc4-3631782aa333.png)
資料案例著重於中西部的預防工作。
![\[個人拓展行銷活動和區域挑戰的建議。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/18e72bcb-1b9a-406a-8220-83aca7743ad2/images/84a647e8-c7d5-4637-94f0-03a611f899b3.png)
![\[繼續進行資料案例分析，以及預期成果和結論。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/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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