קביעת הגדרות

בדף הזה מוסבר איך להגדיר הגדרות כלליות עבור Mainframe Assessment Tool (כלי להערכת מחשבי מיינפריים) ואיך לשנות את תכונות ה-AI שמוגדרות כברירת מחדל להערכות חדשות.

ההגדרות ששונו לא חלות על הערכות קיימות. כדי להשתמש בהגדרות ששונו, צריך ליצור הערכה חדשה.

קביעת הגדרות כלליות

כדי להגדיר הגדרות כלליות למבחן:

1. לוחצים על סמל ההגדרותהגדרות.

2. כדי לערוך את ההעדפות שלכם לגבי Cloud Logging ו-Google Analytics, בקטע General settings (הגדרות כלליות), מבצעים את הפעולות הבאות:

   • כדי להשבית את רישום הפעולות ביומן, לוחצים על המתג Enable Cloud Logging כדי להעביר אותו למצב מושבת. ההגדרה הזו מופעלת כברירת מחדל.

     מידע נוסף זמין במאמרי העזרה בנושא Cloud Logging.

     הערה: יכול להיות שיהיו עלויות נוספות על השימוש ב-Logging.

   • כדי להשבית את Google Analytics, מעבירים את המתג שליד הפעלת Google Analytics למצב מושבת. כברירת מחדל, Google Analytics מופעל. שינויים בהגדרה הזו נכנסים לתוקף רק אחרי שטוענים מחדש את הדף.

3. כדי לראות את מזהה הפרויקט Google Cloud שבו נעשה שימוש בכלי להערכת מחשבי מיינפריים, מעיינים בשדה פרויקט Google Cloud. אי אפשר לערוך את השדה הזה בממשק המשתמש. כדי להשתמש בפרויקט אחר, אפשר לקרוא את המאמר בנושא שינוי Google Cloud הפרויקט.

   הערה: אם הגדרתם מזהה פרויקט בגרסה קודמת של Mainframe Assessment Tool (גרסה 3.4.0 או גרסה קודמת), המערכת תשתמש בהגדרה השמורה הזו כברירת מחדל במקום בפרויקט שבו הפריסה מתבצעת.

4. בקטע Serving tier (רמת שירות), בוחרים רמת שירות של Gemini Enterprise Agent Platform. ברירת המחדל היא Standard.

   הגדרת רמת השירות קובעת את מודל ההיסק והצריכה שמוחל על קריאות למודל Gemini במהלך הערכות של מחשבי מיינפריים. מידע נוסף על רמות השירות של Gemini Enterprise Agent Platform זמין במאמר בנושא PayGo.

5. לוחצים על שמירת ההגדרות.

החלפת הפרויקט Google Cloud

כברירת מחדל, Mainframe Assessment Tool משתמש בפרויקט Google Cloud שבו הפריסה של המופע מתבצעת. כדי לשנות את הפרויקט שמשמש להערכות, פועלים לפי ההוראות לסביבת הפריסה.

לפני שמתחילים

כדי להתכונן לביטול ההגדרה של Google Cloud הפרויקט, מבצעים את המשימות הבאות:

• נותנים את ההרשאות הנדרשות. ההרשאות שאתם צריכים תלויות באופן שבו פרסתם את Mainframe Assessment Tool:
  • במכונה וירטואלית ב-Compute Engine, נדרשת הרשאה להגדרת מטא-נתונים מותאמים אישית במכונה. פרטים על התפקידים הנדרשים זמינים במאמר הגדרת מטא-נתונים בהתאמה אישית והסרתם.
  • ב-אשכול GKE, צריך הרשאה לעדכן פריסות ב-אשכול, וצריך להגדיר את כלי שורת הפקודה kubectl כדי להתחבר ל-אשכול. מידע נוסף מופיע במאמר בנושא הגדרת גישה לאשכול עבור kubectl.
• נותנים גישה לפרויקט היעד. מקצים לחשבון השירות שבו נעשה שימוש בכלי להערכת מחשבי מיינפריים את התפקידים הנדרשים בפרויקט היעד.

שינוי הפרויקט במכונה וירטואלית ב-Compute Engine

כדי לשנות את הפרויקט Google Cloud במכונת VM ב-Compute Engine, מוסיפים את מפתח המטא-נתונים MAT_GCP_PROJECT_OVERRIDE ומגדירים את הערך שלו למזהה פרויקט היעד על ידי הרצת הפקודה gcloud הבאה:

gcloud compute instances add-metadata INSTANCE_NAME \
    --metadata=MAT_GCP_PROJECT_OVERRIDE=PROJECT_ID \
    --zone=ZONE

כדי להסיר את ההחלפה, מסירים את מפתח המטא-נתונים על ידי הרצת הפקודה הבאה של gcloud:

gcloud compute instances remove-metadata INSTANCE_NAME \
    --keys=MAT_GCP_PROJECT_OVERRIDE \
    --zone=ZONE

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

• ‫INSTANCE_NAME: השם של מופע מכונת ה-VM.
• ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט Google Cloud שמגדירים כיעד.
• ‫ZONE: האזור שבו נמצא המופע של המכונה הווירטואלית.

אם יש לכם מזהה פרויקט שמור, הכלי Mainframe Assessment Tool יחזור אליו, או לפרויקט שבו הפריסה מתבצעת. אם מגדירים או מסירים את מפתח המטא-נתונים במכונה וירטואלית פועלת, צריך להפעיל מחדש את המכונה הווירטואלית כדי שהשינויים ייכנסו לתוקף.

שינוי הפרויקט באשכול GKE

כדי לשנות את הפרויקט Google Cloud בפריסת GKE, מגדירים את משתנה הסביבה MAT_GCP_PROJECT_OVERRIDE במאגר backend:

kubectl set env deployment/mat-apps --containers=backend \
    MAT_GCP_PROJECT_OVERRIDE=PROJECT_ID --namespace=VERSION

כדי להסיר את שינוי ברירת המחדל, מבטלים את ההגדרה של משתנה הסביבה על ידי הוספת מקף (-):

kubectl set env deployment/mat-apps --containers=backend \
    MAT_GCP_PROJECT_OVERRIDE- --namespace=VERSION

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

• ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט Google Cloud שמגדירים כיעד.
• ‫VERSION: הגרסה של Mainframe Assessment Tool שנפרסה באשכול (לדוגמה, mainframe-assessment-3-5-0).

אם יש לכם מזהה פרויקט שמור, הכלי Mainframe Assessment Tool יחזור אליו, או לפרויקט שבו הפריסה מתבצעת. עדכון משתנה הסביבה מפעיל מחדש את ה-pod עם החלת השינוי בפרויקט. מכיוון ש-Mainframe Assessment Tool פועל כ-pod יחיד, הוא לא זמין לזמן קצר בזמן שה-pod החדש מתחיל לפעול.

הגדרת תכונות ברירת מחדל מבוססות-AI להערכות חדשות

באמצעות Mainframe Assessment Tool, אתם יכולים להתאים אישית את פרמטרים ברירת המחדל לתובנות מבוססות-AI בהערכות שלכם. כברירת מחדל, התובנות מ-AI מופעלות.

כדי להגדיר תכונות מבוססות-AI בהערכות חדשות, פועלים לפי השלבים הבאים:

1. לוחצים על סמל ההגדרותהגדרות.

2. כדי ליצור סיכומים ברמת הפסקה לקוד COBOL, בוחרים באפשרות סיכומים מפורטים.

   האפשרות הזו מסומנת כברירת מחדל כשמפעילים את ניתוח ה-AI.

3. כדי ליצור מקרים לבדיקה של מפרטי ההערכה שנוצרו על ידי Gemini, בוחרים באפשרות מקרים לבדיקה.

   כברירת מחדל, האפשרות הזו לא מסומנת כשניתוח ה-AI מופעל.

4. בקטע הנחיות נוספות ליצירה, מזינים טקסט שיוסף להנחיות של Gemini במהלך יצירת ה-AI.

5. לוחצים על שמירת ההגדרות.

בדיקת תקינות המערכת

הכלי Mainframe Assessment Tool בודק אם אפשר להריץ הערכות בפרויקט שלכם. הבדיקה מוודאת שלחשבון השירות יש את תפקידי ה-IAM הנדרשים, ושלכל מודל Gemini יש תשובה בכל נקודת קצה שאפשר להשתמש בה להערכה. הכלי Mainframe Assessment Tool מריץ את הבדיקה בזמן ההפעלה. הבדיקה לא חוסמת הערכות.

כדי לבדוק את תוצאות הבדיקה, פועלים לפי השלבים הבאים:

1. לוחצים על סמל ההגדרותהגדרות.

2. בקטע System health, בודקים את הפרטים הבאים:

   • זהות שנבדקה: חשבון השירות שדרכו בוצעה הבדיקה.

   • הרשאות IAM: האם לחשבון השירות הזה יש את כל התפקידים הנדרשים.

   • ‫Models: נקודות הקצה שכל מודל מגיב אליהן. אם המודל לא מגיב, Mainframe Assessment Tool מציין את שם נקודת הקצה, את הסיבה ואת הפעולה שצריך לבצע.

3. אופציונלי: כדי להריץ שוב את הבדיקה, למשל אחרי שמעניקים תפקיד או משנים את הגדרות הרשת, לוחצים על בדיקה מחדש.

אם Mainframe Assessment Tool מוצא בעיה, הוא מציג התראה בכל דף עד שמתקנים את הבעיה או מסירים אותה.

אם ה-API של Cloud Resource Manager לא מופעל בפרויקט, Mainframe Assessment Tool לא יכול לאמת את הרשאות ה-IAM, והוא מדווח על כך בקטע System health. הוראות להפעלת ה-API מופיעות במאמר בנושא הפעלת ממשקי API.

אופציונלי: ביצוע פעולות

בקטע הזה מוסבר איך לבצע פעולות כמו ניקוי המטמון של Gemini והורדת היומנים.

כדי לבצע פעולות, פועלים לפי השלבים הבאים:

1. לוחצים על סמל ההגדרותהגדרות.

2. כדי לנקות את המטמון של Gemini, לוחצים על ניקוי המטמון של המודל.

   הערה: כדי לשפר את הביצועים והדיוק של הערכות עתידיות באותם קבצים, אל תנקו את המטמון. ‫Gemini משתמש בנתוני המטמון להערכות הבאות.

3. כדי להוריד את היומנים של Mainframe Assessment Tool, לוחצים על Download support bundle (הורדת חבילת תמיכה).

   חבילת התמיכה מכילה את היומנים של Mainframe Assessment Tool כקובץ ZIP, שאפשר לשתף עם Google Cloud התמיכה כדי לפתור בעיות.

השבתת התובנות מ-AI בהערכות

אתם יכולים להשבית את הניתוח מבוסס-AI כדי למנוע מתובנות מ-AI להופיע בדף הערכות.

כדי להשבית את ניתוח ה-AI בהערכות, פועלים לפי השלבים הבאים:

1. בקטע תכונות AI שמופעלות כברירת מחדל בהערכות חדשות, מבטלים את הסימון של האפשרות הפעלת תובנות מבוססות-AI.

2. לוחצים על שמירת ההגדרות.

מעקב אחרי העלויות של Agent Platform באמצעות תוויות מותאמות אישית של מטא-נתונים

כדי לעזור לכם לעקוב אחרי העלויות ולנתח אותן, Mainframe Assessment Tool מוסיף באופן אוטומטי תוויות מטא-נתונים מותאמות אישית לכל הבקשות של Agent Platform. בדוח החיוב אפשר להשתמש בתוויות האלה כדי לסנן את העלויות, וכך להבין טוב יותר את השימוש ב-Agent Platform ולבצע אופטימיזציה שלו. העלויות מתעדכנות בדוח החיוב תוך 24 שעות ממועד השימוש, אבל במקרים מסוימים יכול להיות שהתהליך יימשך יותר זמן.

אפשר לסנן את העלויות בדוח החיוב באמצעות התוויות הבאות:

• ‫mat-version: הגרסה של Mainframe Assessment Tool.
• ‫mat-host: סביבת המארח של מופע Mainframe Assessment Tool. לדוגמה, מכונת VM ב-Compute Engine או ב-Google Kubernetes Engine.
• ‫mat-action-type: סוג הפעולה שבוצעה על ידי Mainframe Assessment Tool.
• mat-schema: סוג הנכס שעובר עיבוד. לדוגמה, COBOL או JCL.
• ‫mat-target: יעד הפריסה של מופע Mainframe Assessment Tool.
• ‫mat-run-id: המזהה הייחודי של ההערכה.

כדי לעקוב אחרי השימוש באמצעות אחד או יותר מהמסננים האלה בדוח החיוב, אפשר לעיין במאמר שימוש במסננים כדי לצמצם את הנתונים.

מידע נוסף על תוויות ב-Agent Platform זמין במאמר בנושא תוויות מטא-נתונים בהתאמה אישית.

המאמרים הבאים

• איך יוצרים הערכה