Einstellungen konfigurieren

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

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

Allgemeine Einstellungen konfigurieren

So konfigurieren Sie allgemeine Einstellungen für Ihre Bewertung:

  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:

    • Wenn Sie Logging deaktivieren möchten, klicken Sie auf den Ein/Aus-Button Cloud Logging aktivieren.

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

    • Wenn Sie Google Analytics deaktivieren möchten, klicken Sie auf den Ein/Aus-Button Google Analytics aktivieren.

      Google Analytics ist standardmäßig aktiviert. Änderungen an dieser Einstellung werden erst wirksam, nachdem Sie die Seite neu geladen haben.

  3. Geben Sie unter Google Cloud-Projekt den Namen für die Google Cloud Projekt-ID ein, die Sie für Ihre Bewertung 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 aus den folgenden verfügbaren Optionen verwendet wird:

    • Gemini 3.1 Pro (Vorschau)
    • Gemini 3 Flash (Vorschau)
    • Gemini 2.5 Flash-Lite
    • Gemini 2.5 Flash
    • Gemini 2.5 Pro

    Bei Modellen, die die Konfiguration der Denk ebene unterstützen, kann die Denkebene im Drop-down-Menü „Denkebene“ ausgewählt werden.

    Wenn Sie umfangreiche Bewertungen durchführen und das Standardmodell ändern, empfehlen wir, das Kontingent für dieses Modell zu erhöhen, damit die Bewertung schneller abgeschlossen werden kann. Verwenden Sie die Google Cloud Console, um Kontingente anzupassen. Weitere Informationen finden Sie unter Kontingentanpassung anfordern.

    Das Mainframe Assessment Tool unterstützt alle Zonen in allen den 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 Modellausgabe steuern möchten, wählen Sie Benutzerdefinierte Temperatur aus und legen Sie einen Wert zwischen 0.0 und 1.0 fest.

    Standardmäßig verwendet das Mainframe Assessment Tool den Wert 0.1. Weitere Informationen finden Sie unter Modellparameter.

  7. Klicken Sie auf Einstellungen speichern.

Standard-KI-Funktionen für neue Bewertungen konfigurieren

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

So konfigurieren Sie KI-Funktionen in neuen Bewertungen:

  1. Klicken Sie auf das Symbol für die EinstellungenEinstellungen.

  2. Wenn Sie Zusammenfassungen auf Absatzzebene für COBOL-Code generieren möchten, wählen Sie Detaillierte Zusammenfassungen aus.

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

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

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

  4. Wenn Sie Codebeispiele für die Übersetzung von Mainframe-Sprachen in Python, Java, C# und SQL generieren möchten, wählen Sie Codevorschläge aus.

  5. Geben Sie unter Hinweise zum Tech-Stack Text ein, mit dem Gemini Code für einen bestimmten Tech-Stack generieren kann. 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 prüfen.

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 Modellcache leeren.

  4. Wenn Sie Ihre Mainframe Assessment Tool-Logs herunterladen möchten, klicken Sie auf Support-Bundle herunterladen.

    Das Support-Bundle enthält die Mainframe Assessment Tool-Logs als ZIP-Datei, die Sie an den Google Cloud Support weitergeben können, um Probleme zu beheben.

KI-Statistiken für Bewertungen 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. Deaktivieren Sie im Bereich Standard-KI-Funktionen in neuen Bewertungen die Option KI-Statistiken aktivieren.

  2. Klicken Sie auf Einstellungen speichern.

Vertex AI-Kosten mit benutzerdefinierten Metadaten-Labels verfolgen

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

Filtern Sie Kosten in Ihrem Abrechnungsbericht mit den folgenden Labels:

  • 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: Art des verarbeiteten Assets. Beispiel: COBOL oder JCL.
  • mat-target: Bereitstellungsziel der Mainframe Assessment Tool-Instanz.
  • mat-run-id: Eindeutige ID der Bewertung.

Informationen zum Verfolgen der Nutzung mit einem oder mehreren dieser Filter im Abrechnungsbericht finden Sie unter Daten mit Filtern eingrenzen.

Weitere Informationen zu Labels in Vertex AI finden Sie unter Benutzerdefinierte Metadaten-Labels.

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