` con il nome del tuo argomento Amazon MSK.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);
| Ingegnere della migrazione |
| Crea tabelle di destinazione in Amazon Redshift. | Le tabelle Amazon Redshift forniscono l'input per Quick Sight. Questo modello utilizza le tabelle `member_dtls` e`member_plans`, che corrispondono alle tabelle Db2 di origine sul mainframe.
Per creare le due tabelle in Amazon Redshift, esegui i seguenti comandi SQL in Amazon Redshift query editor v2:-- 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;
| Ingegnere della migrazione |
| Crea una procedura memorizzata in Amazon Redshift. | Questo modello utilizza una procedura memorizzata per sincronizzare i dati di modifica (`INSERT`,`UPDATE`,`DELETE`) dal mainframe di origine alla tabella del data warehouse Amazon Redshift di destinazione per l'analisi in Quick Sight.
Per creare la stored procedure in Amazon Redshift, utilizza l'editor di query v2 per eseguire il codice di stored procedure presente nel repository. GitHub | Ingegnere della migrazione |
| Leggi dalla vista materializzata in streaming e carica nelle tabelle di destinazione. | La stored procedure legge le modifiche ai dati dalla vista materializzata in streaming e carica le modifiche ai dati nelle tabelle di destinazione. Per eseguire la stored procedure, utilizzare il seguente comando:call SP_Members_Load();
Puoi utilizzare [Amazon EventBridge](https://aws.amazon.com/eventbridge/) per pianificare i lavori nel tuo data warehouse Amazon Redshift per richiamare questa procedura memorizzata in base ai tuoi requisiti di latenza dei dati. EventBridge esegue i lavori a intervalli fissi. Per verificare se la chiamata precedente alla procedura è stata completata, potrebbe essere necessario utilizzare un meccanismo come una macchina a [AWS Step Functions](https://aws.amazon.com/step-functions/)stati. Per maggiori informazioni, consulta le seguenti risorse:[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html)
Un'altra opzione è usare Amazon Redshift Query Editor v2 per pianificare l'aggiornamento. Per ulteriori informazioni, consulta [Pianificazione di una query con l'editor di query v2](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/query-editor-v2-schedule-query.html). | Ingegnere della migrazione |
### Connect Quick Sight ai dati in Amazon Redshift
| Operazione | Description | Competenze richieste |
| --- | --- | --- |
| Configura Quick Sight. | Per configurare Quick Sight, segui le istruzioni nella [AWS documentazione](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/setting-up.html). | Ingegnere della migrazione |
| Configura una connessione sicura tra Quick Sight e Amazon Redshift. | Per configurare una connessione sicura tra Quick Sight e Amazon Redshift, procedi come segue[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html) | Ingegnere della migrazione |
| Crea un set di dati per Quick Sight. | Per creare un set di dati per Quick Sight da Amazon Redshift, procedi come segue:[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html) | Tecnico di migrazione |
| Unisciti al set di dati. | Per creare analisi in Quick Sight, unisci le due tabelle seguendo le istruzioni nella [AWS documentazione](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/joining-data.html#create-a-join).
Nel riquadro **Join Configuration**, scegli **Left** for **Join type**. In **Clausole Join, usa**. `memberid from member_plans = memberid from members_details` | Ingegnere della migrazione |
### Ottieni informazioni aziendali dai dati del mainframe utilizzando Amazon Q in Quick Sight
| Operazione | Description | Competenze richieste |
| --- | --- | --- |
| Configura Amazon Q in Quick Sight. | Per configurare la funzionalità di BI generativa di Amazon Q in Quick Sight, segui le istruzioni nella [AWS documentazione](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/generative-bi-get-started.html). | Ingegnere della migrazione |
| Analizza i dati del mainframe e crea una dashboard visiva. | Per analizzare e visualizzare i dati in Quick Sight, procedi come segue:[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html)
Al termine, puoi pubblicare la dashboard per condividerla con altri membri dell'organizzazione. Ad esempio, consulta la *dashboard visiva di Mainframe* nella sezione [Informazioni aggiuntive](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). | Ingegnere della migrazione |
### Crea una storia di dati con Amazon Q in Quick Sight a partire dai dati mainframe
| Operazione | Description | Competenze richieste |
| --- | --- | --- |
| Crea una storia basata sui dati. | Crea una storia basata sui dati per spiegare gli approfondimenti tratti dall'analisi precedente e genera una raccomandazione per aumentare l'immunizzazione preventiva per i membri:[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html) | Ingegnere della migrazione |
| Visualizza la storia dei dati generati. | Per visualizzare la storia generata dai dati, scegli quella storia nella pagina **Storie di dati**. | Ingegnere della migrazione |
| Modifica una storia di dati generata. | [Per modificare la formattazione, il layout o gli elementi visivi di una storia di dati, segui le istruzioni contenute nella AWS documentazione.](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/working-with-stories-edit.html) | Ingegnere della migrazione |
| Condividi una storia basata sui dati. | Per condividere una storia basata sui dati, segui le istruzioni nella [AWS documentazione](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/working-with-stories-share.html). | Ingegnere della migrazione |
## risoluzione dei problemi
| Problema | Soluzione |
| --- | --- |
| La creazione del set di dati da Quick Sight ad Amazon Redshift non è riuscita. `Validate Connection` | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html) |
| Il tentativo di avviare il motore Apply sull' EC2 istanza restituisce il seguente errore:
`-bash: sqdeng: command not found` | Esporta il percorso di `sqdata` installazione eseguendo il seguente comando:export PATH=$PATH:/usr/sbin:/opt/precisely/di/sqdata/bin
|
| Il tentativo di avviare Apply Engine restituisce uno dei seguenti errori di connessione:[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/patterns/generate-db2-zos-data-insights-aws-mainframe-modernization-amazon-q-in-quicksight.html) | Controllate lo spool del mainframe per assicurarvi che i daemon job del controller siano in esecuzione. |
## Risorse correlate
+ [Genera approfondimenti utilizzando Modernizzazione del mainframe AWS Amazon Q in Quick Sight](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) (modello)
+ [Genera approfondimenti sui dati utilizzando Modernizzazione del mainframe AWS Amazon Q in Quick Sight](https://youtu.be/F8b7l79p6TM?si=gASuQtFbMVuEm7IJ) (demo)
+ [Modernizzazione del mainframe AWS - Replica dei dati per IBM z/OS](https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-doe2lroefogia?sr=0-4&ref_=beagle&applicationId=AWSMPContessa)
+ [Inserimento dello streaming da Amazon Redshift in una vista materializzata](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/materialized-view-streaming-ingestion.html)
## Informazioni aggiuntive
**Esempio di file.ddl**
*members\_details.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)
);
```
*piani\_membri.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)
);
```
**Esempio di file.sqd**
Sostituisci **``**con il nome dell'argomento Amazon MSK.
*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;
```
**Dashboard visivo del mainframe**
La seguente immagine dei dati è stata creata da Amazon Q in Quick Sight per la domanda di analisi `show member distribution by region`*.*
La seguente immagine dei dati è stata creata da Amazon Q in Quick Sight per la domanda`show member distribution by Region who have not completed preventive immunization, in pie chart`.
**Produzione della storia dei dati**
Le schermate seguenti mostrano sezioni della storia dei dati creata da Amazon Q in Quick Sight per il prompt`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`.
Nell'introduzione, la storia dei dati consiglia di scegliere la regione con il maggior numero di membri per ottenere il massimo impatto dagli sforzi di immunizzazione.
La storia dei dati fornisce un'analisi del numero di membri per le quattro regioni. Le regioni del Nordest, del Sud-Ovest e del Sud-Est hanno il maggior numero di membri.
La storia dei dati presenta un'analisi dei membri per età.
La storia dei dati si concentra sugli sforzi di immunizzazione nel Midwest.
## Allegati
[Per accedere al contenuto aggiuntivo associato a questo documento, decomprimi il seguente file: attachment.zip](samples/p-attach/18e72bcb-1b9a-406a-8220-83aca7743ad2/attachments/attachment.zip)