CAST と Looker Studio を使用して高度なダッシュボードを作成する

このページでは、MConnect を使用して、Google Cloud Migration Center と CAST で収集したデータから Looker Studio ダッシュボードを生成する方法について説明します。

チュートリアルをご覧になって、MConnect を使い始めましょう。

概要

MConnect は、Migration Center と CAST Software によって実行されたアプリケーションの静的コード分析からの情報の統合に役立つコマンドラインインターフェースです。その後、高度なデータ分析のために、データが BigQuery と Looker Studio にエクスポートされます。

労力のレベル、コードの準備レベル、コンピューティングリソースへの影響など、変換のさまざまな側面を比較して、アプリケーションの最新化を支援します。

始める前に

MConnect を使用する前に、次の操作を行います。

Google アカウントと Google Cloud アカウントを作成します。
Google Cloud プロジェクトを作成し、BigQuery API と Migration Center API を有効にします。
- Migration Center については、Migration Center を使ってみるをご覧ください。
- BigQuery については、BigQuery を使ってみるをご覧ください。
ローカルクライアントに Google Cloud CLI をインストールします。
analysisResults.csv という名前の CAST Highlight レポートを作成します。

料金

BigQuery、Looker Studio、CAST の料金は、それぞれの料金体系に基づいて請求される場合があります。

データのダッシュボードを生成する

以降のセクションでは、CAST データの Looker Studio ダッシュボードを生成する方法について説明します。

ツールを設定する

MConnect を使用する前に、次の操作を行います。

Linux を使用している場合は、最新のバイナリをダウンロードします。その他の OS プラットフォームを使用している場合は、migrationcenter-utils リポジトリのクローンを作成し、ローカルマシンで MConnect をビルドします。
Google Cloud CLI に対して認証を行います。
```
gcloud init
gcloud auth application-default login
```
使用しているアカウントに、Migration Center でグループを作成および削除する権限があることを確認してから、使用したいプロジェクトの BigQuery でテーブルを作成および削除します。

アセットを Migration Center にアップロードする

CAST レポート内のアプリケーションに関連するアセットを Migration Center にアップロードします。インフラストラクチャのインベントリの検出をすでに実行している場合は、この手順を省略できます。

詳細については、アセットの検出を開始するをご覧ください。

Migration Center でグループを作成する

CAST レポートで特定されたアプリケーションを使用して、Migration Center でグループを作成します。ローカルマシンで、次のコマンドを実行します。

mconnect create-groups --path=ANALYSIS_PATH --project=PROJECT_ID --region=REGION

以下を置き換えます。

ANALYSIS_PATH: CAST レポートファイルのパス。
PROJECT_ID: プロジェクトの ID。
REGION: Migration Center で使用しているリージョン。us-central1 と europe-west1 のみがサポートされています。

グループを作成したら、Migration Center で mconnect ラベルを使用してグループをフィルタできます。

グループにアセットを割り当てる

Migration Center で、対応するアプリケーショングループにアセットを割り当てます。これは、Migration Center UI または API で行えます。

CAST レポートと Migration Center のデータを BigQuery にエクスポートする

CAST レポートのデータを BigQuery にエクスポートします。

mconnect export --path=ANALYSIS_PATH --project=PROJECT_ID --region=REGION

このコマンドによって、次のアクションが執行されます。

BigQuery に mcCast という新しいデータベースを作成します。
BigQuery に castResults という新しいテーブルを作成し、CAST レポートのデータを入力します。
assets、groups、preference_sets という 3 つのテーブルを作成して、Migration Center のデータを BigQuery にエクスポートします。

BigQuery でビューを作成する

BigQuery にアップロードしたデータから、対応するビューを作成します。

mconnect create-views --project=PROJECT_ID --dataset=mcCast

このコマンドは 3 つのビューを作成します。

migrationcenterinfra_vw
castreadiness_vw
mccastreadinesscombined_vw

このコマンドの出力に、mccastreadinesscombined_vw ビューを使用した Looker Studio レポートへのリンクが提供されます。

Looker Studio レポートを設定する

生成された Looker Studio レポートを設定するには、以下に説明する 2 つの方法があります。

提供されたリンクを使用する

前のステップで取得したリンクをウェブブラウザにコピーします。
[保存して共有]、[同意して保存する] の順にクリックします。

データを手動でコピーする

提供されたリンクが切れている場合は、ご自身のデータを使用して Looker Studio レポートを手動で設定できます。

Looker Studio で、[Migration Center / CAST Analysis] レポートを開きます。
[その他のオプション] をクリックします。
[コピーを作成] > [レポートをコピー] をクリックします。
新しいレポートで、[リソース] > [追加済みのデータソースの管理] をクリックします。
McCastReadinessCombined_vw という名前のデータソースを使用して、[編集] をクリックします。
前の手順で使用したプロジェクト ID とデータセット ID を指定し、mccastreadinesscombined_vw を選択します。
[再接続]、[適用] の順にクリックします。
[完了] をクリックして、ページを更新します。

これにより、データを使用して Migration Center / CAST Analysis という新しいレポートが作成されます。

MConnect リファレンス

以降のセクションでは、使用可能な MConnect コマンドとそのフラグについて説明します。

mconnect

使用方法: mconnect [command] [args] [flags]

使用できるコマンド

create-groups: Migration Center で CAST アプリケーションごとにグループを作成し、'mconnect' ラベルを追加します。
create-views: Migration Center と CAST のデータを使用して、BigQuery に 3 つのビューを作成します。
export: CAST データを BigQuery にエクスポートします。
help: コマンドに関するヘルプ

フラグ

-h, --help: mconnect に関するヘルプ
-t, --toggle: 切り替えのヘルプメッセージ。
-v, --version: 。

グループの作成

Migration Center で CAST アプリケーションごとにグループを作成し、そのグループに「mconnect」ラベルを追加します。

使用方法: mconnect create-groups path project region [flags]

例

mconnect create-groups --path=path/to/cast/analysisResults.csv --project=my-mc-project-id --region=my-region1

mconnect create-groups --path=path/to/cast/analysisResults.csv --project=my-mc-project-id --region=my-region1 --ignore-existing-groups=true

フラグ

-h, --help: create-groups のヘルプ。
-i, --ignore-existing-groups: mconnect が Migration Center にすでに存在するグループを作成しようとしている場合は、続行します。true に設定すると、既存のすべてのグループにも mconnect ラベルが追加されます。
--path: CAST のレポート（analysisResults.csv）を含む CSV ファイルのパス。（必須）
--project: Migration Center グループを作成するプロジェクト ID。すべてのコマンドで同じプロジェクト ID を使用してください。（必須）
--region: グループが作成される Migration Center リージョン。（必須）

export

CAST レポートと Migration Center のデータを BigQuery にエクスポートします。デフォルトでは、Migration Center と BigQuery で使用されるプロジェクトとリージョンは同じであると想定されます。

使用方法: mconnect export path project region dataset [flags]

例

mconnect export --path=path/to/cast/analysisResults.csv --project=my-project-id --region=my-region1 # the default dataset will be set to 'mcCast'.
mconnect export --path=path/to/cast/analysisResults.csv --project=my-project-id --region=my-region1 --dataset=dataset-id 
mconnect export --path=path/to/cast/analysisResults.csv --project=my-project-id --region=my-region1 --dataset=dataset-id  --force=true
mconnect export --path=path/to/cast/analysisResults.csv --project=my-project-id --region=my-region1 --dataset=dataset-id --mc-project=my-mc-project-id --mc-region=my-mc-region

フラグ

--dataset: データをエクスポートするデータセット ID。データセットが存在しない場合は作成されます。指定しない場合、デフォルト名は「mcCast」になります。すべてのコマンドで同じデータセットを使用してください。
-f, --force: : 宛先テーブルが存在する場合でも、データのエクスポートを強制します。このオペレーションでは、元のテーブルのすべてのコンテンツが削除されます。
-h, --help: エクスポートに関するヘルプ。
--path: CSV ファイルのパス、CAST レポート（analysisResults.csv）。（必須）
--project: データをエクスポートする BigQuery プロジェクト ID。（必須）
--region: データセットとテーブルが作成される BigQuery リージョン。（必須）

隠しフラグ

--mc-project: データを BigQuery にエクスポートするために使用される Migration Center プロジェクト ID。
--mc-region: データのエクスポート元の Migration Center リージョン。

create-views

Migration Center と CAST のデータを使用して、BigQuery に 3 つのビューを作成します。mccastreadinesscombined_vw ビューを使用する Looker Studio レポートのリンクを提供します。

使用方法: mconnect create-views project dataset [flags]

作成されたビュー

migrationcenterinfra_vw: Migration Center のグループ化されたアセットデータを表示します。
castreadiness_vw: CAST 分析ファイルからデータを表示します。
mccastreadinesscombined_vw: 前の 2 つのビューを結合します。このビューは、Looker Studio のテンプレートでも使用されます。

例

mconnect create-views --project=my-project-id --dataset=dataset-id
mconnect create-views --project=my-project-id --dataset=dataset-id --force=true

フラグ

--dataset: ビューを作成する BigQuery データセット ID。エクスポートコマンドと同じデータセットを使用してください。（必須）
-f, --force: 宛先ビューの 1 つのみが存在する場合でも、ビューの作成を強制します。このオペレーションでは、既存の古いビューのすべてのコンテンツが置き換えられます。
-h, --help: create-views のヘルプ。
--project: ビューを作成する BigQuery プロジェクト ID。（必須）

CAST と Looker Studio を使用して高度なダッシュボードを作成する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

概要