Mainframe Assessment Tool einrichten und darauf zugreifen

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie das Mainframe Assessment Tool einrichten und darauf zugreifen. Das Mainframe Assessment Tool kann entweder als VM-Instanz oder in einem Google Kubernetes Engine-Cluster bereitgestellt werden. Sie können nur Mainframe Assessment Tool-Instanzen aktualisieren, die als VM-Instanz bereitgestellt werden.

Nachdem Sie das Mainframe Assessment Tool bereitgestellt haben, können Sie eine Verbindung zur webbasierten grafischen Benutzeroberfläche herstellen und mit ihr interagieren, um Ihre Mainframe-Anwendungen zu analysieren.

Hinweis

Führen Sie die Schritte zur Vorbereitung auf die Ermittlung und Bewertung aus.

Option 1: VM-Instanz des Mainframe Assessment Tools einrichten

So richten Sie eine VM-Instanz für das Mainframe Assessment Tool ein:

1. Klicken Sie in der Google Cloud Console auf Cloud Shell aktivieren.

   Rufen Sie die Google Cloud Console auf.

2. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um eine VM-Instanz des Mainframe Assessment Tools zu erstellen:

   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
   

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • MACHINE_TYPE: der Maschinentyp der VM.
   • SERVICE_ACCOUNT_NAME: der Name des von Ihnen erstellten dedizierten Dienstkontos.
   • PROJECT_ID: Projekt-ID in Google Cloud .
   • DISK_SIZE: die Größe des Bootlaufwerks.
   • ZONE: die Zone, in der Sie die VM erstellen möchten. Alle Standorte von Google-Modellendpunkten werden unterstützt.

   Anhand der folgenden Tabelle können Sie die Werte für MACHINE_TYPE und DISK_SIZE basierend auf der erwarteten Größe Ihrer Bewertungsdaten ermitteln.

   Größe der ZIP-Datei für die Bewertung	MACHINE_TYPE	DISK_SIZE
   Kleiner als 5 MB	e2-standard-4	100 GB
   Zwischen 5 MB und 50 MB	e2-standard-8	100 GB
   Größer als 50 MB oder mehrere Bewertungen parallel	e2-highmem-16	300 GB

   Wenn Sie die Firewall in Ihrem Projekt so konfiguriert haben, dass IAP-Tunnel nur für VMs mit bestimmten Netzwerk-Tags zulässig sind, können Sie die Netzwerk-Tags auch mit dem Flag --tags hinzufügen. Beispiel: --tags=assessment-iap.

   Wenn in Ihrem Projekt bereits eine funktionierende Cloud NAT-Einrichtung vorhanden ist, fügen Sie dem gcloud-Befehl, mit dem die VM erstellt wird, das Flag --no-address hinzu.

Über Ihren Computer auf die VM des Mainframe Assessment Tools zugreifen

Sie können über einen IAP-Tunnel (Identity-Aware Proxy) mit der Google Cloud CLI von Ihrem Linux-, macOS- oder Windows-basierten Computer aus auf das Mainframe Assessment Tool zugreifen.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um einen verschlüsselten Tunnel zu einem Port der VM-Instanz des Mainframe Assessment Tools zu erstellen:

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

Ersetzen Sie Folgendes:

• VM_NAME: der Name der VM.
• ZONE: die VM-Zone.
• LOCAL_PORT: Eine beliebige Portnummer auf Ihrem lokalen Rechner, die Sie für die getunnelte Verbindung zum Mainframe Assessment Tool verwenden möchten.
• PROJECT_ID: Die Projekt-ID des VM-Projekts.

Die Google Cloud CLI führt einen Verbindungstest mit der VM-Instanz durch, öffnet dann einen Tunnel und zeigt eine Portnummer an:

   Listening on port 6060.

Der gesamte Traffic, der an localhost:LOCAL_PORT gesendet wird, wird an die VM-Instanz des Mainframe Assessment Tools weitergeleitet. Der Port ist nur für Anwendungen zugänglich, die auf Ihrem lokalen Computer ausgeführt werden.

Wenn Sie von Ihrem lokalen Computer aus auf das Mainframe Assessment Tool zugreifen möchten, öffnen Sie einen Webbrowser und rufen Sie localhost:LOCAL_PORT auf.

Option 2: Mainframe Assessment Tool in einem GKE-Cluster bereitstellen

So stellen Sie das Mainframe Assessment Tool in einem GKE-Cluster bereit:

1. Klicken Sie in der Google Cloud Console auf Cloud Shell aktivieren.

   Rufen Sie die Google Cloud Console auf.

2. Aktivieren Sie die Google Kubernetes Engine API für Ihr Google Cloud -Projekt.

3. Wenn in Ihrem Projekt noch kein GKE-Cluster vorhanden ist, erstellen Sie einen GKE-Cluster und achten Sie darauf, dass der Workload Identity-Pool konfiguriert ist.

   Führen Sie den folgenden Befehl aus, um einen GKE-Cluster zu erstellen:

     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
   

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • CLUSTER_NAME ist der Name des neuen GKE-Cluster.
   • PROJECT_ID: Projekt-ID in Google Cloud .
   • MACHINE_TYPE: Der Maschinentyp jedes Knotens.
   • ZONE: die Zone, in der Sie den Cluster erstellen möchten Alle Standorte von Google-Modellendpunkten werden unterstützt.

   • DISK_SIZE: die Größe des Bootlaufwerks.

     Anhand der folgenden Tabelle können Sie die Werte für MACHINE_TYPE und DISK_SIZE basierend auf der erwarteten Größe Ihrer Bewertungsdaten ermitteln:

     Größe der ZIP-Datei für die Bewertung	MACHINE_TYPE	DISK_SIZE
     Kleiner als 5 MB	e2-standard-4	100 GB
     Zwischen 5 MB und 50 MB	e2-standard-8	100 GB
     Größer als 50 MB oder mehrere Bewertungen parallel	e2-highmem-16	300 GB

4. Workload Identity-Föderation für GKE in Clustern und Knotenpools aktivieren

   Hinweis :In GKE Autopilot ist die Identitätsföderation von Arbeitslasten immer aktiviert.

5. Erstellen Sie in Ihrer Umgebung ein Verzeichnis für die Bereitstellungsskripts:

   mkdir DESTINATION_DIRECTORY
   

   Ersetzen Sie DESTINATION_DIRECTORY durch einen Namen für das Verzeichnis.

6. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Bereitstellungsskripts herunterzuladen:

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

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • VERSION: die Version des Mainframe Assessment Tool, die Sie installieren möchten, z. B. mainframe-assessment-2-8-0.
   • DESTINATION_DIRECTORY: das Zielverzeichnis auf Ihrem Computer, in das das Skript heruntergeladen wird.

7. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um Ihr Google Cloud -Dienstkonto (Google Service Account, GSA) an das Kubernetes-Dienstkonto (Kubernetes Service Account, KSA) zu binden:

   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]"
   

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • PROJECT_ID: Projekt-ID in Google Cloud .
   • VERSION: die Version des Mainframe Assessment Tool, z. B. mainframe-assessment-2-8-0.
   Hinweis :Obwohl das direkte Zuweisen von IAM-Rollen (Identity and Access Management) an einen Kubernetes-Dienstkonto-Principal (principal://) die empfohlene Best Practice für die Identitätsföderation von Arbeitslasten für GKE ist, erfordert das Mainframe Assessment Tool die Identitätsübernahme von IAM-Dienstkonten, da für das deploy.sh-Bereitstellungsskript eine E-Mail-Adresse für das IAM-Dienstkonto erforderlich ist und das mat-service-account-Kubernetes-Dienstkonto mit iam.gke.io/gcp-service-account annotiert wird.

8. Gewähren Sie Lese-, Schreib- und Ausführungsberechtigungen für das Zielverzeichnis:

   chmod -R u+rwx DESTINATION_DIRECTORY
   

9. Extrahieren Sie die heruntergeladenen Skripts:

   cd DESTINATION_DIRECTORY && unzip kustomize_deployment.zip
   

   Ersetzen Sie DESTINATION_DIRECTORY durch das Verzeichnis, in dem Sie die Bereitstellungsskripts heruntergeladen haben.

10. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Container zu erstellen und das Mainframe Assessment Tool bereitzustellen:

    ./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
    

Die Container sollten innerhalb weniger Minuten betriebsbereit sein.

Der MCP-Server ist standardmäßig deaktiviert. Eine Anleitung zum Aktivieren des Servers in dieser Bereitstellung finden Sie unter MCP-Server in einem GKE-Cluster aktivieren.

Über Ihren Computer auf das in GKE bereitgestellte Mainframe Assessment Tool zugreifen

Sie können über Ihren Linux-, macOS- oder Windows-Computer auf das Mainframe Assessment Tool zugreifen, indem Sie mit dem Befehl kubectl die Portweiterleitung konfigurieren.

So erstellen Sie verschlüsselte Portweiterleitung:

1. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um den Zugriff auf den Cluster zu konfigurieren:

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

2. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Portweiterleitung zu konfigurieren:

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

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • LOCAL_PORT: Eine Portnummer auf Ihrem lokalen Computer, die für die getunnelte Verbindung zum Mainframe Assessment Tool verwendet wird. Wir empfehlen die Verwendung von 8080, 8000 oder 3000. Wenn diese Ports nicht verfügbar sind, verwenden Sie eine beliebige Portnummer über 1024, z. B. 3001.
   • VERSION: Die Version des Mainframe Assessment Tool, die im GKE-Cluster bereitgestellt wird.

Nächste Schritte

• Informationen zum Konfigurieren der Einstellungen für das Mainframe Assessment Tool