使用 CAST 和数据洞察创建高级信息中心

本页介绍了如何使用 MConnect 根据您使用 Google Cloud Migration Center 和 CAST 收集的数据生成数据洞察信息中心。

观看教程，开始使用 MConnect。

概览

MConnect 是一个命令行界面，可帮助您合并来自 Migration Center 的信息以及 CAST Software 对应用执行的静态代码分析信息。然后，它会将数据导出到 BigQuery 和数据洞察，以进行高级数据分析。

它通过比较转换的各个维度（例如工作量、代码准备就绪程度和计算资源影响）来帮助实现应用现代化。

准备工作

在使用 MConnect 之前，请执行以下步骤：

创建 Google 账号和 Google Cloud 账号。
创建 Google Cloud 项目并启用 BigQuery 和 Migration Center API。
- 如需了解 Migration Center，请参阅 Migration Center 使用入门。
- 如需了解 BigQuery，请参阅 BigQuery 使用入门。
在本地机器上安装 Google Cloud CLI。
创建一个名为 analysisResults.csv 的 CAST Highlight 报告。

价格

您可能需要根据 BigQuery、数据洞察和 CAST 的各自价格付费。

为您的数据生成信息中心

以下部分介绍了如何为您的 CAST 数据生成数据洞察信息中心。

设置工具

在使用 MConnect 之前，请执行以下步骤：

如果您使用 Linux，请下载最新的二进制文件。对于其他操作系统平台，请克隆 migrationcenter-utils 代码库并在本地机器上构建 MConnect。
向 Google Cloud CLI 进行身份验证：
```
gcloud init
gcloud auth application-default login
```
确保您使用的账号拥有在 Migration Center 中创建和删除群组的必要权限，以及在您要使用的项目中创建和删除 BigQuery 表的必要权限。

将资产上传到 Migration Center

将 CAST 报告中与应用相关的资产上传到 Migration Center。如果您已对基础架构执行清单发现，则可以跳过此步骤。

如需了解详情，请参阅启动资产发现。

在 Migration Center 中创建群组

使用 CAST 报告中标识的应用在 Migration Center 中创建群组。在本地机器上，运行以下命令：

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

替换以下内容：

ANALYSIS_PATH：CAST 报告文件的路径。
PROJECT_ID：您的项目的 ID。
REGION：您用于 Migration Center 的区域。仅支持 us-central1 和 europe-west1。

创建群组后，您可以使用 mconnect 标签在 Migration Center 中过滤这些群组。

将资产分配给群组

在 Migration Center 中，将您的资产分配给相应的应用群组。您可以在 Migration Center 界面中或使用 API 执行此操作。

将 CAST 报告和 Migration Center 数据导出到 BigQuery

将 CAST 报告中的数据导出到 BigQuery：

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

该命令将执行以下操作：

它会在 BigQuery 中创建一个名为 mcCast 的新数据库。
它会在 BigQuery 中创建一个名为 castResults 的新表，并使用 CAST 报告数据填充该表。
它会通过创建三个名为 assets、groups 和 preference_sets 的表，将您的 Migration Center 数据导出到 BigQuery。

在 BigQuery 中创建视图

根据您上传到 BigQuery 的数据，创建相应的视图：

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

该命令会创建三个视图：

migrationcenterinfra_vw
castreadiness_vw
mccastreadinesscombined_vw

此命令的输出提供了一个链接，指向使用 mccastreadinesscombined_vw 视图的数据洞察报告。

设置数据洞察报告

您可以按照以下部分所述的两种方式设置生成的数据洞察报告。

使用提供的链接

将上一步中获得的链接复制到您的网络浏览器。
依次点击保存并共享 和确认并保存 。

手动复制数据

如果提供的链接已损坏，您可以手动使用自己的数据设置数据洞察报告：

在数据洞察中，打开 Migration Center / CAST 分析报告。
点击 更多选项 。
依次点击制作副本 > 复制报告。
在新报告中，依次点击资源 > 管理添加的数据源。
使用名为 McCastReadinessCombined_vw 的数据源，然后点击修改。
提供在上一步中使用的项目 ID 和数据集 ID，然后选择 mccastreadinesscombined_vw。
依次点击重新连接 和应用。
点击完成，然后刷新页面。

这会使用您的数据创建一个名为 Migration Center / CAST Analysis 的新报告。

MConnect 参考文档

以下部分提供了可用的 MConnect 命令及其标志。

mconnect

用法：mconnect [command] [args] [flags]

可用命令

create-groups: 在 Migration Center 中为每个 CAST 应用创建一个群组，并向其添加“mconnect”标签。
create-views: 使用 Migration Center 和 CAST 数据在 BigQuery 中创建三个视图。
export: 将 CAST 数据导出到 BigQuery。
help: 关于任何命令的帮助。

标志

-h, --help: 关于 mconnect 的帮助。
-t, --toggle: 关于切换的帮助消息。
-v, --version: mconnect 的版本。

create-groups

在 Migration Center 中为每个 CAST 应用创建一个群组，并向其添加“mconnect”标签。

用法：mconnect create-groups path project region [flags]

示例

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

标志

-h, --help: 关于 create-groups 的帮助。
-i, --ignore-existing-groups: 如果 mconnect 尝试创建 Migration Center 中已存在的群组，则继续。如果设置为“true”，则“mconnect”标签也会添加到每个已存在的群组。
--path: 包含 CAST 报告 (analysisResults.csv) 的 CSV 文件的路径。（必需）
--project: 要在其中创建 Migration Center 群组的项目 ID。请确保每个命令都使用相同的项目 ID。（必需）
--region: 要在其中创建群组的 Migration Center 区域。（必需）

export

将 CAST 报告和 Migration Center 数据导出到 BigQuery。默认情况下，系统会假定用于 Migration Center 和 BigQuery 的项目和区域相同。

用法：mconnect export path project region dataset [flags]

示例

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

标志

--dataset: 要将数据导出到的数据集 ID。如果数据集不存在，系统会创建该数据集。如果未指定，则默认名称为“mcCast”。请确保每个命令都使用相同的数据集。
-f, --force: 强制导出数据，即使目标表存在也是如此。此操作将删除原始表中的所有内容。
-h, --help: 关于 export 的帮助。
--path: CAST 报告 (analysisResults.csv) 的 CSV 文件路径。（必需）
--project: 要将数据导出到的 BigQuery 项目 ID。（必需）
--region: 要在其中创建数据集和表的 BigQuery 区域。（必需）

隐藏的标志

--mc-project: 用于将其数据导出到 BigQuery 的 Migration Center 项目 ID。
--mc-region: 要从中导出数据的 Migration Center 区域。

create-views

使用 Migration Center 和 CAST 数据在 BigQuery 中创建三个视图。提供了一个链接，指向使用 mccastreadinesscombined_vw 视图的数据洞察报告。

用法：mconnect create-views project dataset [flags]

已创建的视图

migrationcenterinfra_vw：显示来自 Migration Center 的分组资产数据。
castreadiness_vw：显示来自 CAST 分析文件的数据。
mccastreadinesscombined_vw：合并了前两个视图。此视图也用于 Data Studio 的模板。

示例

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

标志

--dataset: 要在其中创建视图的 BigQuery 数据集 ID。请确保使用与导出命令中相同的数据集。（必需）
-f, --force: 强制创建视图，即使仅存在一个目标视图也是如此。此操作将替换旧有视图中的所有内容。
-h, --help: 关于 create-views 的帮助。
--project: 要在其中创建视图的 BigQuery 项目 ID。（必需）

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