Bewertungsergebnisse ansehen und nachvollziehen

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie die Bewertung der erkannten Assets überprüfen und die Anwendungsquelldateien mit generativer KI analysieren.

Die Bewertungsergebnisse enthalten Details wie die Anzahl der Codezeilen und die Anzahl der Aufrufe in der Anwendung, die Ihnen bei der Planung der Migration helfen. Außerdem erhalten Sie eine Zusammenfassung des Programms, die Ihnen hilft, die Semantik des Programms zu verstehen.

Hinweise

Bewertung erstellen

Ergebnisse der Anwendungsbewertung ansehen

So öffnen Sie eine Bewertung, um die Ergebnisse zu prüfen:

Öffnen Sie das Mainframe Assessment Tool in einem Webbrowser.
Klicken Sie im Navigationsmenü auf Bewertungen.
Klicken Sie auf der Seite Bewertungen auf den Erweiterungspfeil , um eine bestimmte Bewertung zu öffnen.

Das Bewertungs-Dashboard wird angezeigt und enthält die folgenden Seiten:

Erkennung: Quellcode erkennen und analysieren.
Domains: KI-generierte Statistiken für Ihre Unternehmensbereiche erhalten.
Assets: KI-generierte Statistiken für Assets ansehen

Quellcode entdecken und analysieren

Auf der Seite Discovery finden Sie eine Übersicht über die Analyse des Anwendungsquellcodes, den Sie zur Bewertung hochgeladen haben.

So finden und analysieren Sie Ihren Quellcode:

Klicken Sie auf Inventarsuche.

Wählen Sie in der Liste Berichtstyp den gewünschten Berichtstyp aus.

In der folgenden Tabelle sind verschiedene Berichtstypen und ihre Beschreibung aufgeführt:

Berichtstyp	Beschreibung	Details
Inventar	Enthält Details zur Anzahl der Dateien, Codezeilen und Programmtypen.	Anzahl nach Dateityp:Anzahl der Dateien pro Sprache. Codezeilen nach Dateityp:Anzahl der Codezeilen pro Dateityp. Tatsächliche vs. kommentierte Codezeilen:Anzahl der Codezeilen im Vergleich zur Anzahl der Kommentarzeilen. Kategorie – Batch/Online:Anzahl der Batchprogramme im Vergleich zu Onlineprogrammen. Gesamtzahl der Codezeilen:Gesamtzahl der Codezeilen in allen Dateien, die in die Bewertung einbezogen werden. Anhand dieser Daten können Sie die Gesamtgröße der Codebasis ermitteln.
Modultypen	Kategorisiert Module basierend auf ihren Aufrufbeziehungen, insbesondere für COBOL und JCL.	Von COBOL-Programmen aufgerufene Module:Anzahl der Module, die direkt aus dem COBOL-Quellcode aufgerufen werden. Über JCL aufgerufene Module:Anzahl der Module, die direkt in Ihren JCL-Dateien aufgerufen werden. Top 5 COBOL-Modul-Dienstprogramme:Liste der häufig verwendeten Dienstprogramme, die von Ihren COBOL-Programmen verwendet werden. Top 5 der JCL-Modul-Dienstprogramme:Liste der häufig verwendeten Dienstprogramme in den JCL-Jobs.
Komplexität	Für COBOL-Programme wird die Komplexität des Quellcodes anhand der zyklomatischen Komplexität (McCabe-Metrik) angezeigt. Die McCabe-Metriken stellen die Anzahl der Ausführungspfade oder Entscheidungspunkte im Quellcode dar. Dieser qualitative Wert hilft Ihnen, zu ermitteln, welche Anwendungen einfacher oder komplexer zu modernisieren sind.	Komplexitätstabelle:Eine Aufschlüsselung der berechneten Komplexitätsmesswerte wie der Komplexitätsanzahl nach Datei. Eine höhere Anzahl an Komplexitäten deutet auf ein komplexeres Programm hin. Einfach: Komplexität < 100 Mittel: 100 <= Komplexität < 500 Komplex: 500 <= Komplexität < 1.000 Sehr komplex: 1.000 <= Komplexität Komplexitätszuordnung:Visuelle Darstellung der Komplexitätstabelle, die einen Überblick über die Komplexität in Ihrer Codebasis bietet.
Anrufabhängigkeit	Zeigt das Aufrufdiagramm aller hochgeladenen Entitäten an.	Die Größe der Symbole hängt von der Anzahl der eingehenden und ausgehenden Anrufe ab.
Treibermodule	Zeigt Module an, die viele andere Module aufrufen.	Die Größe der Symbole hängt von der Anzahl der eingehenden und ausgehenden Anrufe ab.
Datasets	Hier finden Sie eine detaillierte Ansicht aller Datasets, die in die Bewertung einbezogen wurden.	Dataset Lineage (Dataset-Herkunft): Hier sehen Sie, wie die einzelnen Datasets in verschiedenen Jobs, Schritten und Programmen verwendet werden. Dataset-Felder:Hier werden alle Felder in den einzelnen Datasets zusammen mit ihren Datentypen, Startpositionen, Größen, Schlüsselindikatoren und anderen Eigenschaften aufgeführt.
Datenbanken	Listet die in der Bewertung verwendeten DB2-Tabellen und IMS-Segmente auf.	Hier werden die Datenherkunft, Spalten und Properties für jedes Segment und jede Tabelle aufgeführt.
Verwaiste Programme	Listet alle Programme auf, die weder eine andere Entität aufrufen noch von einer anderen Entität aufgerufen werden.	Programmname:Gibt das Programmmodul an, das im hochgeladenen Quellcode gefunden wurde, aber anscheinend nicht von einem anderen Teil der Anwendung aufgerufen oder ausgeführt wird. Originalquelldatei:Der Name der Datei, die den Quellcode für den entsprechenden Programmnamen enthält.
Fehlende Module	Hier werden Module angezeigt, die im Code verwendet werden, aber bei der Analyse der Eingabe nicht gefunden wurden.	Fehlt in Datei:Die spezifische Quelldatei, die einen Verweis auf ein Modul oder eine Komponente enthält, die in den hochgeladenen Bewertungsdateien nicht gefunden werden konnte. Fehlender Modulname:Der Name des Moduls oder der Komponente, die in den hochgeladenen Dateien fehlt. Fehlender Modultyp:Der Typ der fehlenden Komponente, der hilft, die Art der Abhängigkeit zu verstehen. Beispiel: `DATASET_SCHEMA`, `COPYBOOK` oder `PROC`. Auf diesem Tab können Sie nachvollziehen, was gefehlt hat. Sie sollten diese Module hinzufügen, bevor Sie die Bewertung noch einmal ausführen.
Parsing-Probleme	Hier werden alle Fehler angezeigt, die beim Parsen des Quellcodes aufgetreten sind.	Quelldatei:Name der spezifischen Datei aus dem hochgeladenen Quellcode, in der der Parser ein Problem gefunden hat. Schweregrad:Gibt an, wie schwerwiegend das Parsing-Problem ist. Beispiel: `Warning`. Probleme:Hier finden Sie eine Beschreibung des Problems, das vom Code-Parser gefunden wurde.
CICS-Aufrufe	Zeigt die CICS-Aufrufe an, die von den einzelnen Programmen ausgeführt wurden, sowie die zugehörigen Parameter.	Sie können die Ergebnisse nach Befehl, Programm oder Parameter filtern.
JCL-Jobverbindungen	Zeigt Abhängigkeiten zwischen JCL-Jobs basierend auf freigegebenen Datasets, DB2-Tabellen und IMS-Segmenten an.	Verbundene Jobs basierend auf einer gemeinsamen Datenquelle:Hier wird die Verbindung zwischen zwei Jobs angezeigt, wenn in einem Job Daten in eine gemeinsame Datenquelle geschrieben und im anderen Job Daten aus derselben Datenquelle gelesen werden. Jobs, die nur aus derselben Datenquelle lesen, sind nicht miteinander verbunden. Verbundene Jobs basierend auf einer gemeinsamen Datenquelle (Tabellenansicht): Hier werden die Verbindungsdetails zwischen den Jobs angezeigt. Jobabhängigkeiten von Schreibern zu Lesern:Hier werden der Writer-Job, das Writer-Programm, die Datenquelle, das Reader-Programm und der Reader-Job angezeigt.
JCL-Ersetzungsparameter	Zeigt die aufgelösten Werte der JCL-Parameter an.	Jobname:Identifiziert einen bestimmten JCL-Job eindeutig. Ein JCL-Job ist eine Reihe von Anweisungen für den Mainframe, mit denen ein Batchprozess ausgeführt wird. Schrittname:Identifiziert einen einzelnen Ausführungsschritt in einem JCL-Job. Ein Job besteht aus einem oder mehreren Schritten. In jedem Schritt wird in der Regel ein bestimmtes Programm oder Verfahren ausgeführt. Name der Datendefinition:Hier wird der Name einer Datendefinitionsanweisung in einer JCL-Prozedur angezeigt. Name des Datasets:Gibt den Namen einer Datei oder eines Datasets an, wie er auf den Speichermedien des Mainframes vorhanden ist. Parameter Name (Parametername) bezieht sich auf einen symbolischen Parameter, der als Variable in einer JCL-Prozedur fungiert. Parameterwert:Der Wert, der einem symbolischen Parameter in einer JCL-Prozedur zugewiesen wird.
Transaktionen	Zeigt die extrahierten Beziehungen zwischen Programmen, Transaktionen und Bildschirmen für IMS und CICS an.	Programm:Der Name eines Online-IMS- oder CICS-Programms. Transaktion:Ein IMS- oder CICS-Transaktionscode, der verwendet werden kann, um die Ausführung des Programms zu planen. Bildschirm:Der Name des Bildschirms oder der Karte, die vom Programm oder von der Transaktion verwendet wird.
Doppelte Entitäten	Listet Programme mit derselben Programm-ID auf.	Name:Der Name eines der Programme in einer Gruppe von Programmen mit derselben Programm-ID. Typ:Der Typ des Programms, z. B. `COBOL` oder `JCL`. Quelldatei:die Quelldatei, die dieses Programm enthält. Unter Zusätzliche Quelldatei werden die anderen Quelldateien aufgeführt, die Programme mit derselben Programm-ID enthalten.

KI-generierte Statistiken für Ihre Unternehmensdomain abrufen

Auf der Seite Domains (Domains) finden Sie KI‑generierte Statistiken für die mit dieser Bewertung verknüpften Unternehmensbereiche. Eine Bewertung kann mehrere Bereiche haben, so viele, wie Sie beim Erstellen der Bewertung angegeben haben. Jede Domain hat einen eigenen Status, eine eigene Zusammenfassung, Geschäftslogik, einen eigenen Datenfluss und zugehörige Assets. Mit Domains können Sie Teile Ihrer Codebasis einer bestimmten Geschäftsfunktion zuordnen.

Für diese Funktion müssen Sie beim Erstellen der Analyse AI Insights aktivieren und eine geschäftliche Domain hinzufügen. Wenn diese Seite nicht verfügbar ist, erstellen Sie eine neue Analyse und aktivieren Sie KI-Statistiken.

So erhalten Sie eine KI-generierte Beschreibung der geschäftlichen Bereiche Ihrer Anwendung:

Klicken Sie auf Domains.

Eine Liste der Domains wird zusammen mit dem Status jeder Domain angezeigt.
Wenn Sie die Zusammenfassung, Geschäftslogik und den Datenfluss einer bestimmten Domain aufrufen möchten, klicken Sie auf Mehr anzeigen.

Sie sehen detaillierte KI‑generierte Beschreibungen der Unternehmensdomäne Ihrer Anwendung. Diese Beschreibungen umfassen den Zweck, die Logik, die verarbeiteten Daten, den Datenfluss und die Datenabhängigkeiten.
Wenn Sie nach einer bestimmten Domain suchen möchten, geben Sie den Domainnamen in das Feld Suchen ein.
Optional: Wenn Sie die Liste der Assets aufrufen möchten, die mit dieser Domain verknüpft sind, klicken Sie auf Assets ansehen.

Domainbilder

Auf der Seite Domains werden auch KI-generierte Bilder angezeigt, die Ihre Unternehmensbereiche repräsentieren. Jedes Domainbild wird auf Grundlage der Domainspezifikation generiert, um die in der Domain beschriebenen Funktionen und Systeme visuell darzustellen.

Für die Generierung von Bildern für Domains gelten die folgenden Anforderungen:

Verwendung des globalen Vertex AI-Endpunkts.
Unterstützte KI-Modelle: default und gemini 3 pro.

KI-generierte Statistiken für Assets ansehen

Auf der Seite Assets (Assets) finden Sie eine Zusammenfassung, detaillierte Logik und Codevorschläge für ein Programm oder einen Job in Ihrer Mainframe-Anwendung. Sie können auch den Status, Typ, die Sprache und den Ausführungsmodus (Batch oder online) für jedes Asset aufrufen.

Auf der Seite Assets wird für jedes erkannte Asset ein neuer Eintrag in der Tabelle mit dem jeweiligen Bewertungsstatus angezeigt.

Ausstehend:Das Asset wartet auf die Analyse.
In Bearbeitung:Die Asset-Bewertung läuft.
Abgeschlossen:Die Asset-Analyse ist abgeschlossen.
Warnung:Die Bewertung wurde mit einer nicht blockierenden Warnung während der Codeerstellung abgeschlossen.

Um die Auswahl der Assets einzugrenzen, wenden Sie Filter im Feld Filter an. Wählen Sie einen Attributnamen aus, nach dem gefiltert werden soll, und geben Sie einen Attributwert ein. Wenn Sie beispielsweise alle Assets nach ihrem Bewertungsstatus filtern möchten, legen Sie den Attributnamen auf Status fest und wählen Sie einen Wert wie Warning oder Completed aus.

So rufen Sie Details zu einem Asset auf:

Klicken Sie in der Tabelle Alle Assets auf den Namen eines Assets.

Die Seite Zusammenfassung wird angezeigt. Sie enthält eine KI-generierte Zusammenfassung des Assets sowie den Business Case und die Analyse der Nutzerinteraktionen.
Klicken Sie auf Detaillierte Logik, um die detaillierte Logik für das Asset aufzurufen.

Für COBOL-Programme und JCL-Jobs bietet die Seite Detailed logic (Detaillierte Logik) detaillierte Informationen zum Asset auf Absatz- und Methodenebene sowie Testläufe.
Klicken Sie auf Ausgabefelder, um die Ausgabefelder aufzurufen.

Für COBOL-Programme bietet die Seite Output fields (Ausgabefelder) eine Zusammenfassung bestimmter Datenfelder, die von einem Programm generiert werden, sowie deren Beschreibungen.
Klicken Sie auf Codevorschläge, um die Codevorschläge aufzurufen.

Für COBOL-Programme finden Sie auf der Seite Codevorschläge einen KI-generierten Codevorschlag in den Programmiersprachen, die Sie beim Erstellen der Bewertung ausgewählt haben.
Wenn Sie den BMS-Bildschirm aufrufen möchten, klicken Sie auf BMS-Karten.

Für BMS-Assets wird auf der Seite BMS-Karten die Benutzeroberfläche angezeigt.

HTML-Bericht exportieren

Laden Sie Ihren Bewertungsbericht als ZIP-Datei im HTML-Format herunter, um ihn offline anzusehen oder mit anderen zu teilen.

So laden Sie den Bericht herunter:

Klicken Sie im Navigationsmenü auf Bewertungen.
Klicken Sie auf der Seite Bewertungen auf den Pfeil , um eine bestimmte Bewertung aufzurufen.
Klicken Sie auf Exportieren.
Klicken Sie auf HTML-Bericht.
Optional: Wenn Sie einen Bericht mit nur ausgewählten Assets herunterladen möchten, filtern Sie die Assets und klicken Sie dann auf Bericht herunterladen.

Der Bericht wird als ZIP-Archiv auf Ihren Computer heruntergeladen. Das ZIP-Archiv enthält eine HTML-Datei für jedes Programm in Ihrer Bewertung. Diese HTML-Dateien enthalten die Informationen, die auf der Seite Analysen zu finden sind, einschließlich Zusammenfassungen, detaillierter Logik und generierter Codevorschläge.

Das ZIP-Archiv enthält auch eine Inhaltsverzeichnisdatei mit dem Namen index.html, die Links zu allen Dateien im Archiv enthält.

Bewertungsdaten in Ihre Neo4j-Datenbank exportieren

Sie können Ihre Bewertungsdaten in eine Neo4j-Datenbank exportieren, um die komplexen Beziehungen zwischen den Komponenten Ihrer Mainframe-Anwendung zu analysieren und abzufragen. Die Daten werden im JSON-Format heruntergeladen, das Sie dann in Ihre Neo4j-Datenbank importieren können.

So exportieren Sie Ihre Bewertungsdaten in Ihre Neo4j-Datenbank:

Klicken Sie im linken Bereich auf Assessments (Prüfungen).
Klicken Sie auf der Seite Bewertungen bei einer bestimmten Bewertung auf den Pfeil .
Klicken Sie auf Exportieren.
Klicken Sie auf Neo4j-Graph.

Die Datei wird als ZIP-Archiv auf Ihren Computer heruntergeladen. Das ZIP-Archiv enthält die Diagrammdaten. Diese Datei enthält Knoten und Beziehungen von Programmen, JCL-Jobs, Datasets, Datenbanken und BMS-Karten.

Nachdem Sie die Prüfungsdaten heruntergeladen haben, können Sie sie in Ihre eigene Neo4j-Datenbank importieren. Gehen Sie dazu so vor: 1. Prüfen Sie, ob Sie eine Neo4j-Datenbank installiert haben und diese ausgeführt wird.

Installieren Sie die APOC-Bibliothek. APOC ist für den Import von Daten im JSON-Format erforderlich.
Extrahieren Sie die JSON-Lines-Datei mit den Diagrammdaten aus dem heruntergeladenen Archiv. Jede Zeile in dieser Datei ist ein JSON-Objekt, das entweder einen Knoten oder eine Beziehung aus den Bewertungsergebnissen darstellt.
Kopieren Sie die JSON-Zeilendatei in das Verzeichnis import Ihrer Neo4j-Datenbankinstallation, damit APOC-Prozeduren über file:/// darauf zugreifen können.
Um die Leistung bei großen Datasets zu verbessern, erstellen Sie Einschränkungen für alle Knotenlabels mit einer Abfrage wie der folgenden:
```
CALL apoc.load.jsonl('file:///<your-data-file>.jsonl') YIELD value
WHERE value.type = 'node'
UNWIND value.labels as label
WITH distinct label
CALL apoc.cypher.doIt("CREATE CONSTRAINT IF NOT EXISTS FOR (n:" + apoc.text.quoteLabel(label) + ") REQUIRE n.id IS UNIQUE", {}) YIELD value
RETURN count(*);
```
Mit dieser Abfrage werden Knotenlabels aus der Datei gelesen und für jedes Label eine eindeutige Einschränkung für die Eigenschaft id erstellt. Diese Einschränkungen erstellen auch Indexe, die den Datenimport und die Abfrage beschleunigen.
Importieren Sie Knoten mit einer Cypher-Abfrage wie der folgenden:
```
CALL apoc.load.jsonl('file:///<your-data-file>.jsonl') YIELD value
WHERE value.type = 'node'
CALL apoc.merge.node(value.labels, {id: value.id}, value.properties, value.properties) YIELD node
RETURN count(node);
```
Mit dieser Abfrage wird jede Zeile aus der Datei gelesen. Wenn es sich um einen Knoten handelt, wird ein entsprechender Knoten in der Neo4j-Datenbank mit seinen Labels und Attributen erstellt. Dabei wird MERGE verwendet, um Duplikate basierend auf dem Knoten id zu vermeiden.

Nachdem Sie die Knoten importiert haben, importieren Sie Beziehungen mit einer Abfrage, die der folgenden ähnelt:

CALL apoc.load.jsonl('file:///<your-data-file>.jsonl') YIELD value
WHERE value.type = 'relationship'
MATCH (startNode{id: value.start.id}), (endNode{id: value.end.id})
CALL apoc.merge.relationship(startNode, value.label, {}, value.properties, endNode) YIELD rel
RETURN count(rel);

Mit dieser Abfrage werden Beziehungsobjekte aus der Datei gelesen und Beziehungen in der Neo4j-Datenbank zwischen Knoten erstellt, die im vorherigen Schritt erstellt wurden.

Nachdem Sie diese Schritte ausgeführt haben, werden Ihre Bewertungsdaten in die Neo4j-Datenbank geladen. Sie können den Graphen dann mit dem Neo4j-Browser oder anderen Tools untersuchen.

Gemini fragen

Wenn Sie Hilfe benötigen, um etwas auf der Seite zu verstehen, können Sie Gemini um Unterstützung bitten.

So bitten Sie Gemini um Unterstützung:

Klicken Sie auf der Seite, für die Sie Unterstützung benötigen, auf das Symbol Gemini fragen.

Der Bereich Gemini fragen wird angezeigt. Sie können Fragen zur Bewertung stellen. Sie können beispielsweise Fragen zum geschäftlichen Zweck eines bestimmten Programms wie which program is responsible for calculating the claim rate? stellen.
Wenn Sie den Chatverlauf löschen möchten, klicken Sie auf das Symbol Mehr und dann auf Chat löschen.

Nächste Schritte

Informationen zum Konfigurieren von Einstellungen