Configura y accede a la Mainframe Assessment Tool

En esta página, se describe cómo configurar Mainframe Assessment Tool y acceder a ella. Mainframe Assessment Tool se puede implementar como una instancia de máquina virtual (VM) o en un clúster de Google Kubernetes Engine. Solo puedes actualizar las instancias de Mainframe Assessment Tool implementadas como una instancia de VM.

Después de implementar Mainframe Assessment Tool, puedes conectarte a la interfaz gráfica de usuario basada en la Web y, luego, interactuar con ella para analizar tus aplicaciones de mainframe.

Antes de comenzar

Completa los pasos para prepararte para el descubrimiento y la evaluación.

Opción 1: Configura la instancia de VM de Mainframe Assessment Tool

Para configurar una instancia de VM de Mainframe Assessment Tool, sigue estos pasos:

  1. En la Google Cloud console, haz clic en Botón de activar ShellActivar Cloud Shell.

    Ir a la Google Cloud console

  2. Para crear una instancia de VM de Mainframe Assessment Tool, ejecuta el siguiente comando:

    gcloud compute instances create mainframe-assessment-tool-1-instance \
  --machine-type=MACHINE_TYPE \
  --service-account=SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com  \
  --scopes=cloud-platform --image-project=migrate-modernize-public \
  --image-family=mainframe-assessment-tool --zone=ZONE \
  --boot-disk-size=DISK_SIZE

    Reemplaza lo siguiente:

    • MACHINE_TYPE: El tipo de máquina de la VM.
    • SERVICE_ACCOUNT_NAME: El nombre de la cuenta de servicio dedicada que creaste.
    • PROJECT_ID: Es el ID del Google Cloud proyecto de.
    • DISK_SIZE: El tamaño del disco de arranque.
    • ZONE: La zona en la que deseas crear la VM. Se admiten todas las zonas en las ubicaciones de extremos del modelo de Google.

    Usa la siguiente tabla para determinar los valores de MACHINE_TYPE y DISK_SIZE según el tamaño esperado de tus datos de evaluación.

    Tamaño del archivo ZIP de evaluación MACHINE_TYPE DISK_SIZE
    Menos de 5 MB e2-standard-4 100GB
    Entre 5 MB y 50 MB e2-standard-8 100GB
    Más de 50 MB o varias evaluaciones en paralelo e2-highmem-16 300GB

    Si configuraste el firewall en tu proyecto para permitir túneles de IAP solo para VMs con ciertas etiquetas de red, también puedes agregar las etiquetas de red con la marca --tags. Por ejemplo, --tags=assessment-iap.

    Si tu proyecto ya tiene una configuración de Cloud NAT en funcionamiento, agrega la marca --no-address al comando gcloud que crea la VM.

Accede a la VM de Mainframe Assessment Tool desde tu computadora

Puedes acceder a Mainframe Assessment Tool desde tu computadora con Linux, macOS o Windows con Google Cloud CLI a través de un túnel de Identity-Aware Proxy.

Para crear un túnel cifrado a un puerto de la instancia de VM de Mainframe Assessment Tool, ejecuta el siguiente comando:

   gcloud compute start-iap-tunnel VM_NAME 4000 --zone=ZONE \
     --local-host-port=localhost:LOCAL_PORT --project=PROJECT_ID

Reemplaza lo siguiente:

  • VM_NAME: El nombre de la VM.
  • ZONE: La zona de la VM.
  • LOCAL_PORT: Cualquier número de puerto en tu máquina local que desees usar para la conexión en túnel a Mainframe Assessment Tool.
  • PROJECT_ID: El ID del proyecto de la VM.

Google Cloud CLI realiza una prueba de conectividad con la instancia de VM. Luego, abre un túnel y muestra un número de puerto de la siguiente manera:

   Listening on port 6060.

Todo el tráfico enviado a localhost:LOCAL_PORT se reenvía a la instancia de VM de Mainframe Assessment Tool. Solo las aplicaciones que se ejecutan en tu computadora local pueden acceder al puerto.

Para acceder a Mainframe Assessment Tool desde tu computadora local, abre un navegador web y ve a localhost:LOCAL_PORT.

Opción 2: Implementa Mainframe Assessment Tool en un clúster de GKE

Para implementar Mainframe Assessment Tool en un clúster de GKE, sigue estos pasos:

  1. En la Google Cloud console, haz clic en Botón de activar ShellActivar Cloud Shell.

    Ir a la Google Cloud console

  2. Habilita la API de Google Kubernetes Engine para tu Google Cloud proyecto.

  3. Si aún no existe un clúster de GKE en tu proyecto, crea uno y asegúrate de que esté configurado el grupo de identidades para cargas de trabajo.

    Para crear un clúster de GKE, ejecuta el siguiente comando:

      gcloud container clusters create CLUSTER_NAME \
  --project=PROJECT_ID \
  --zone=ZONE \
  --machine-type=MACHINE_TYPE \
  --enable-ip-alias \
  --release-channel="stable" \
  --workload-pool=PROJECT_ID.svc.id.goog \
  --disk-size=DISK_SIZE

    Reemplaza lo siguiente:

    • CLUSTER_NAME: El nombre del nuevo clúster de GKE.
    • PROJECT_ID: Es el ID del Google Cloud proyecto de.
    • MACHINE_TYPE: El tipo de máquina de cada nodo.
    • ZONE: La zona en la que deseas crear el clúster. Se admiten todas las zonas en las ubicaciones de extremos del modelo de Google.

    • DISK_SIZE: El tamaño del disco de arranque.

      Usa la siguiente tabla para determinar los valores de MACHINE_TYPE y DISK_SIZE según el tamaño esperado de tus datos de evaluación:

      Tamaño del archivo ZIP de evaluación MACHINE_TYPE DISK_SIZE
      Menos de 5 MB e2-standard-4 100GB
      Entre 5 MB y 50 MB e2-standard-8 100GB
      Más de 50 MB o varias evaluaciones en paralelo e2-highmem-16 300GB

  4. Habilita la federación de identidades para cargas de trabajo para GKE en clústeres y grupos de nodos.

  5. En tu entorno, crea un directorio para las secuencias de comandos de implementación:

    mkdir DESTINATION_DIRECTORY

    Reemplaza DESTINATION_DIRECTORY por un nombre para el directorio.

  6. Para descargar las secuencias de comandos de implementación, ejecuta el siguiente comando:

    gcloud storage cp "gs://mainframe-ai-release/mat/VERSION/kustomize_deployment.zip" DESTINATION_DIRECTORY

    Reemplaza lo siguiente:

    • VERSION: La versión de Mainframe Assessment Tool que deseas instalar, por ejemplo, mainframe-assessment-2-8-0.
    • DESTINATION_DIRECTORY: El directorio de destino en tu máquina donde se descarga la secuencia de comandos.

  7. Para vincular tu cuenta de servicio (GSA) a la cuenta de servicio de Kubernetes (KSA), ejecuta el siguiente comando: Google Cloud 

    gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding \
SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
--role="roles/iam.workloadIdentityUser" \
--member="serviceAccount:PROJECT_ID.svc.id.goog[VERSION/mat-service-account]"

    Reemplaza lo siguiente:

    • PROJECT_ID: Es el ID del Google Cloud proyecto de.
    • VERSION: La versión de Mainframe Assessment Tool, por ejemplo, mainframe-assessment-2-8-0.

  8. Otorga permisos de lectura, escritura y ejecución en el directorio de destino:

    chmod -R u+rwx DESTINATION_DIRECTORY

  9. Extrae las secuencias de comandos descargadas:

    cd DESTINATION_DIRECTORY && unzip kustomize_deployment.zip

    Reemplaza DESTINATION_DIRECTORY por el directorio en el que descargaste las secuencias de comandos de implementación.

  10. Para crear los contenedores y, luego, implementar Mainframe Assessment Tool, ejecuta el siguiente comando:

    ./deploy.sh PROJECT_ID ZONE \
CLUSTER_NAME VERSION \
us-docker.pkg.dev/migrate-modernize-public/mainframe-assessment-prod \
SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

Los contenedores deberían estar operativos en unos minutos.

Accede a Mainframe Assessment Tool implementado en GKE desde tu computadora

Puedes acceder a Mainframe Assessment Tool desde tu computadora con Linux, macOS o Windows con el comando kubectl para configurar el reenvío de puertos.

Para crear un reenvío de puertos cifrado, sigue estos pasos:

  1. Para configurar el acceso al clúster, ejecuta el siguiente comando:

    gcloud container clusters get-credentials CLUSTER_NAME \
 --zone ZONE --project PROJECT_ID

  2. Para configurar el reenvío de puertos, ejecuta el siguiente comando:

    kubectl port-forward service/assessor-frontend LOCAL_PORT:4000 -n VERSION

    Reemplaza lo siguiente:

    • LOCAL_PORT: Un número de puerto en tu máquina local que se usa para la conexión en túnel a Mainframe Assessment Tool. Te recomendamos usar 8080, 8000 o 3000. Si estos puertos no están disponibles, usa cualquier número de puerto superior a 1024, por ejemplo, 3001.
    • VERSION: La versión de Mainframe Assessment Tool implementada en el clúster de GKE.

¿Qué sigue?