Einstellungen konfigurieren

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie allgemeine Einstellungen für das Mainframe Assessment Tool konfigurieren und die standardmäßigen KI-Funktionen für neue Assessments ändern.

Die geänderten Einstellungen gelten nicht für vorhandene Prüfungen. Wenn Sie die geänderten Einstellungen verwenden möchten, müssen Sie eine neue Bewertung erstellen.

Allgemeine Einstellungen konfigurieren

So konfigurieren Sie die allgemeinen Einstellungen für Ihre Prüfung:

1. Klicken Sie auf das Symbol für die EinstellungenEinstellungen.

2. So bearbeiten Sie Ihre Einstellungen für Cloud Logging und Google Analytics im Bereich Allgemeine Einstellungen:

   • Klicken Sie zum Deaktivieren des Loggings auf die Ein/Aus-Schaltfläche Cloud Logging aktivieren.

     Cloud Logging ist standardmäßig aktiviert. Weitere Informationen zum Logging finden Sie in der Dokumentation zu Logging.

     Hinweis :Für die Nutzung von Logging können zusätzliche Kosten anfallen.

   • Wenn Sie Google Analytics deaktivieren möchten, klicken Sie auf den Schalter Google Analytics aktivieren.

     Google Analytics ist standardmäßig aktiviert. Änderungen an dieser Einstellung werden erst nach dem Aktualisieren der Seite wirksam.

3. Geben Sie für Google Cloud-Projekt den Namen für dieGoogle Cloud Projekt-ID ein, die Sie für Ihre Analyse verwenden möchten.

   Wenn Sie das Google Cloud -Projekt verwenden möchten, in dem Sie Ihre Mainframe Assessment Tool-Instanz erstellt haben, lassen Sie dieses Feld leer.

4. Optional: Wählen Sie unter Modell ein Gemini-KI-Modell aus.

   Standardmäßig verwendet das Mainframe Assessment Tool adaptiv Gemini 2.5 Flash-Lite und 2.5 Flash. Sie können das Mainframe Assessment Tool so konfigurieren, dass ein anderes Modell als die folgenden verfügbaren Optionen verwendet wird:

   • Gemini 3 Flash (Vorabversion)
   • Gemini 3 Pro (Vorabversion)
   • Gemini 2.5 Flash-Lite
   • Gemini 2.5 Flash
   • Gemini 2.5 Pro

   Bei Modellen, die die Konfiguration des Denkaufwands unterstützen, kann der Denkaufwand im Drop-down-Menü „Denkaufwand“ ausgewählt werden.

   Wenn Sie umfangreiche Analysen durchführen und das Standardmodell ändern, empfehlen wir, das Kontingent für dieses Modell zu erhöhen, damit die Analyse schneller abgeschlossen werden kann. Kontingente können Sie in der Google Cloud Console anpassen. Weitere Informationen finden Sie unter Kontingentanpassung anfordern.

   Das Mainframe Assessment Tool unterstützt alle Zonen in allen Vertex AI-Regionen.

5. Wenn Sie die Verfügbarkeit mit dem globalen Vertex AI-Endpunkt verbessern möchten, wählen Sie Globalen Vertex AI-Endpunkt verwenden aus.

   Weitere Informationen finden Sie unter Globaler Endpunkt.

   Standardmäßig verwendet das Mainframe Assessment Tool Vertex AI in der Region, in der es bereitgestellt wird.

6. Wenn Sie die Kreativität der Ausgabe des Modells steuern möchten, wählen Sie Benutzerdefinierte Temperatur aus und legen Sie einen Wert zwischen 0.0 und 1.0 fest.

   Standardmäßig wird im Mainframe Assessment Tool der Wert 0.1 verwendet. Weitere Informationen finden Sie unter Modellparameter.

7. Klicken Sie auf Einstellungen speichern.

Standard-KI-Funktionen für neue Prüfungen konfigurieren

Mit dem Mainframe Assessment Tool können Sie die Standardparameter für KI-Erkenntnisse in Ihren Bewertungen anpassen. AI Insights sind standardmäßig aktiviert.

So konfigurieren Sie KI-Funktionen in neuen Prüfungen:

1. Klicken Sie auf das Symbol für die EinstellungenEinstellungen.

2. Wenn Sie Zusammenfassungen auf Absatzebene für COBOL-Code generieren möchten, wählen Sie Ausführliche Zusammenfassungen aus.

   Diese Option ist standardmäßig ausgewählt, wenn die KI-Analyse aktiviert ist.

3. Wenn Sie Testläufe für die von Gemini generierten Prüfspezifikationen erstellen möchten, wählen Sie Testläufe aus.

   Diese Option ist standardmäßig nicht ausgewählt, wenn die KI-Analyse aktiviert ist.

4. Wenn Sie Ausgabecodebeispiele generieren möchten, in denen die Übersetzung von Mainframe-Sprachen in Python, Java, C# und SQL vorgeschlagen wird, wählen Sie Codevorschläge aus.

5. Geben Sie für Hinweise zum Technologie-Stack Text ein, der Gemini dabei hilft, Code für einen bestimmten Technologie-Stack zu generieren. Geben Sie beispielsweise Spring Boot and MySQL ein.

6. Klicken Sie auf Einstellungen speichern.

Optional: Aktionen ausführen

In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie Aktionen ausführen, z. B. den Gemini-Cache leeren und die Verbindung zu Gemini überprüfen.

So führen Sie Aktionen aus:

1. Klicken Sie auf das Symbol für die EinstellungenEinstellungen.

2. Wenn Sie die Verbindung vom Mainframe Assessment Tool zu Google Cloud-Diensten testen möchten, klicken Sie auf Verbindung prüfen.

   Wenn die Verbindung erfolgreich ist, wird eine Meldung wie die folgende angezeigt: Connectivity success.

3. Wenn Sie den Gemini-Cache leeren möchten, klicken Sie auf Modell-Cache leeren.

   Hinweis :Um die Leistung und Genauigkeit für nachfolgende Prüfungen derselben Dateien zu verbessern, sollten Sie den Cache nicht leeren. Gemini verwendet die Cache-Daten für nachfolgende Bewertungen.

4. Wenn Sie die Logs des Mainframe Assessment Tool herunterladen möchten, klicken Sie auf Supportset herunterladen.

   Das Support-Bundle enthält die Protokolle des Mainframe Assessment Tool als ZIP-Datei, die Sie mit dem Google Cloud -Support teilen können, um Probleme zu beheben.

KI-Statistiken für Prüfungen deaktivieren

Sie können die KI-Analyse deaktivieren, damit keine KI-Statistiken auf der Seite Bewertungen angezeigt werden.

So deaktivieren Sie die KI-Analyse für Bewertungen:

1. Entfernen Sie im Bereich Standard-KI-Funktionen in neuen Analysen das Häkchen bei KI-Statistiken aktivieren.

2. Klicken Sie auf Einstellungen speichern.

Vertex AI-Kosten mit benutzerdefinierten Metadaten-Labels nachverfolgen

Das Mainframe Assessment Tool fügt automatisch benutzerdefinierte Metadatenlabels zu allen Vertex AI-Anfragen hinzu, damit Sie Kosten nachverfolgen und analysieren können. In Ihrem Abrechnungsbericht können Sie diese Labels verwenden, um Kosten zu filtern und so Ihre Vertex AI-Nutzung besser nachzuvollziehen und zu optimieren. Die Kosten werden innerhalb von 24 Stunden nach der Nutzung im Abrechnungsbericht aktualisiert. In einigen Fällen kann es jedoch länger dauern.

Sie können Kosten in Ihrem Abrechnungsbericht mit den folgenden Labels filtern:

• mat-version: Version des Mainframe Assessment Tool.
• mat-host: Hostumgebung der Mainframe Assessment Tool-Instanz. Beispiel: Compute Engine-VM oder Google Kubernetes Engine.
• mat-action-type: Art der Aktion, die vom Mainframe Assessment Tool ausgeführt wird.
• mat-schema: Der Typ des verarbeiteten Assets. Beispiel: COBOL oder JCL
• mat-target: Bereitstellungsziel der Mainframe Assessment Tool-Instanz.
• mat-run-id: Eindeutige ID der Bewertung.

Informationen dazu, wie Sie die Nutzung mithilfe eines oder mehrerer dieser Filter im Abrechnungsbericht nachverfolgen, finden Sie unter Daten mit Filtern eingrenzen.

Weitere Informationen zu Labels in Vertex AI finden Sie unter Labels für benutzerdefinierte Metadaten.

Nächste Schritte

• Weitere Informationen zum Erstellen einer Bewertung