Configurer les paramètres

Cette page explique comment configurer les paramètres généraux de l'outil Mainframe Assessment Tool et modifier les fonctionnalités d'IA par défaut pour les nouvelles évaluations.

Les paramètres modifiés ne s'appliquent pas aux évaluations existantes. Pour utiliser les paramètres modifiés, créez une évaluation.

Configurer les paramètres généraux

Pour configurer les paramètres généraux de votre évaluation, procédez comme suit :

  1. Cliquez sur l'icône ParamètresParamètres.

  2. Pour modifier vos préférences pour Cloud Logging et Google Analytics, dans la section Paramètres généraux, procédez comme suit :

    • Pour désactiver la journalisation, cliquez sur le bouton Activer Cloud Logging.

      Cloud Logging est activé par défaut. Pour en savoir plus sur Logging, consultez la documentation Logging.

    • Pour désactiver Google Analytics, cliquez sur le bouton Activer Google Analytics.

      Par défaut, Google Analytics est activé. Les modifications apportées à ce paramètre ne prennent effet qu'après l'actualisation de la page.

  3. Pour Projet Google Cloud, saisissez le nom de l'Google Cloud ID de projet que vous souhaitez utiliser pour votre évaluation.

    Pour utiliser le projet Google Cloud dans lequel vous avez créé votre instance Mainframe Assessment Tool, laissez ce champ vide.

  4. Facultatif : Sous Modèle, sélectionnez un modèle d'IA Gemini.

    Par défaut, Mainframe Assessment Tool utilise Gemini 2.5 Flash-Lite et 2.5 Flash de manière adaptative. Vous pouvez configurer l'outil d'évaluation Mainframe pour qu'il utilise un autre modèle parmi les options disponibles suivantes :

    • Gemini 3 Flash (preview)
    • Gemini 3 Pro (preview)
    • Gemini 2.5 Flash-Lite
    • Gemini 2.0 Flash
    • Gemini 2.5 Pro

    Pour les modèles qui prennent en charge la configuration du niveau de réflexion, vous pouvez le sélectionner dans le menu déroulant.

    Si vous effectuez des évaluations volumineuses et que vous modifiez le modèle par défaut, nous vous recommandons d'augmenter le quota de ce modèle pour accélérer la finalisation des évaluations. Pour ajuster les quotas, utilisez la console Google Cloud . Pour en savoir plus, consultez Demander un ajustement de quota.

    L'outil d'évaluation Mainframe est compatible avec toutes les zones de toutes les régions Vertex AI.

  5. Pour améliorer la disponibilité avec le point de terminaison Vertex AI mondial, sélectionnez Utiliser le point de terminaison Vertex AI mondial.

    Pour en savoir plus, consultez Point de terminaison global.

    Par défaut, Mainframe Assessment Tool utilise Vertex AI dans la région où il est déployé.

  6. Pour contrôler la créativité de la sortie du modèle, sélectionnez Température personnalisée et définissez une valeur comprise entre 0.0 et 1.0.

    Par défaut, Mainframe Assessment Tool utilise la valeur 0.1. Pour en savoir plus, consultez Paramètres du modèle.

  7. Cliquez sur Enregistrer les paramètres.

Configurer les fonctionnalités d'IA par défaut pour les nouvelles évaluations

Mainframe Assessment Tool vous permet de personnaliser les paramètres par défaut des insights d'IA dans vos évaluations. Les insights IA sont activés par défaut.

Pour configurer les fonctionnalités d'IA dans les nouvelles évaluations :

  1. Cliquez sur l'icône ParamètresParamètres.

  2. Pour générer des résumés au niveau des paragraphes pour le code COBOL, sélectionnez Résumés détaillés.

    Par défaut, cette option est sélectionnée lorsque l'analyse par IA est activée.

  3. Pour générer des scénarios de test pour les spécifications d'évaluation générées par Gemini, sélectionnez Scénarios de test.

    Par défaut, cette option n'est pas sélectionnée lorsque l'analyse par IA est activée.

  4. Pour générer des exemples de code de sortie suggérant la traduction des langages mainframe vers Python, Java, C# et SQL, sélectionnez Suggestions de code.

  5. Pour les indices de pile technologique, saisissez du texte qui aide Gemini à générer du code pour une pile technologique spécifique. Par exemple, saisissez Spring Boot and MySQL.

  6. Cliquez sur Enregistrer les paramètres.

Facultatif : Effectuer des actions

Cette section explique comment effectuer des actions, comme vider le cache Gemini et vérifier la connectivité à Gemini.

Pour effectuer des actions, procédez comme suit :

  1. Cliquez sur l'icône ParamètresParamètres.

  2. Pour tester votre connectivité entre l'outil Mainframe Assessment et les services Google Cloud, cliquez sur Vérifier la connectivité.

    Si la connexion réussit, un message semblable à celui-ci s'affiche : Connectivity success.

  3. Pour vider le cache Gemini, cliquez sur Vider le cache du modèle.

  4. Pour télécharger les journaux de votre Mainframe Assessment Tool, cliquez sur Télécharger le package d'assistance.

    Le bundle d'assistance contient les journaux de l'outil d'évaluation Mainframe sous forme de fichier ZIP, que vous pouvez partager avec l'assistance Google Cloud pour résoudre les problèmes.

Désactiver les insights d'IA pour les évaluations

Vous pouvez désactiver l'analyse par IA pour empêcher les insights d'IA d'apparaître sur la page Évaluations.

Pour désactiver l'analyse par IA pour les évaluations, procédez comme suit :

  1. Dans la section Fonctionnalités d'IA par défaut dans les nouvelles évaluations, décochez Activer les insights de l'IA.

  2. Cliquez sur Enregistrer les paramètres.

Suivre les coûts Vertex AI à l'aide de libellés de métadonnées personnalisés

L'outil d'évaluation Mainframe ajoute automatiquement des libellés de métadonnées personnalisés à toutes les requêtes Vertex AI pour vous aider à suivre et à analyser les coûts. Dans votre rapport sur la facturation, vous pouvez utiliser ces libellés pour filtrer les coûts afin de mieux comprendre et optimiser votre utilisation de Vertex AI. Les coûts sont mis à jour dans le rapport de facturation dans les 24 heures suivant l'utilisation, mais cela peut parfois prendre plus de temps.

Filtrez les coûts dans votre rapport sur la facturation à l'aide des libellés suivants :

  • mat-version : version de Mainframe Assessment Tool.
  • mat-host : environnement hôte de l'instance Mainframe Assessment Tool. Par exemple, une VM Compute Engine ou Google Kubernetes Engine.
  • mat-action-type : type d'action effectuée par Mainframe Assessment Tool.
  • mat-schema : type d'élément traité. Par exemple, COBOL ou JCL.
  • mat-target : cible de déploiement de l'instance Mainframe Assessment Tool.
  • mat-run-id : ID unique de l'évaluation.

Pour suivre l'utilisation à l'aide d'un ou de plusieurs de ces filtres dans le rapport sur la facturation, consultez Utiliser des filtres pour affiner les données.

Pour en savoir plus sur les libellés dans Vertex AI, consultez Libellés de métadonnées personnalisées.

Étapes suivantes