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Private Preview

Google Gemini

Rencore überwacht Google Gemini über 27 Governance-Richtlinien, 7 Berichte und 13 Inventare und erkennt Risiken beim Modellzugriff, Kostenüberschreitungen und Probleme im Agenten-Lebenszyklus automatisch.

Veröffentlicht For IT-Leiter, CISO, CIO / CXO
AI & Agents

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Definition

Rencore Gemini Governance ist ein Satz aus 27 Richtlinien, 7 Berichten, 7 Segmenten und 13 Inventaren, der die Vertex-AI-Plattform und den Agent Builder von Google auf Sicherheitslücken, Kostenüberschreitungen und betriebliche Risiken prüft. Sie erkennt Modelle, die ohne passende Zugriffskontrollen bereitgestellt werden, Agenten mit zu weitreichenden Datenberechtigungen und Projekte, die Budgetschwellen überschreiten, und gibt der IT Transparenz über die unternehmensweite Nutzung von Google-KI.

Google Gemini in Rencore erleben

Schritt 1 von 4

65 governance capabilities: 13 inventories · 27 policies · 7 reports · 7 segments · 4 automations

Why govern Google Gemini with Rencore

Modellzugriff und Berechtigungen kontrollieren

Erkennen Sie Modelle, die ohne passende Zugriffskontrollen bereitgestellt werden, Projekte mit zu weitreichenden IAM-Rollen und Agenten, die mit vertraulichen Datenquellen verbunden sind. Jeder Befund enthält Schweregrad und empfohlene Behebung.

KI-Ausgaben verfolgen

Überwachen Sie Kosten über Projekte, Modelle und Agenten-Aufrufe hinweg. Richtlinien warnen, wenn Ausgaben Schwellen auf Projekt- oder Organisationsebene überschreiten. Berichte schlüsseln Kosten nach Modelltyp und Team auf.

Agenten-Lebenszyklus verwalten

Identifizieren Sie Agenten, die seit über 90 Tagen nicht aktualisiert wurden, veraltete Bereitstellungen, die Ressourcen verbrauchen, und Projekte ohne zugewiesene Eigentümer. Berichte zeigen Aktivitätstrends und Nutzungsmuster der Agenten.

What Rencore discovers

Rencore automatically inventories these Google Gemini object types.

Gemini Project
Google Cloud project containing Vertex AI and Agent Builder resources
Gemini Model
Custom or tuned ML models registered in Vertex AI Model Registry
Gemini Endpoint
Model serving endpoints that host deployed models for prediction
Gemini Pipeline Job
ML pipeline execution jobs in Vertex AI Pipelines
Gemini Tuning Job
Fine-tuning jobs for foundation models in Vertex AI
Gemini Dataset
Training datasets used for model training and fine-tuning in Vertex AI
Google Gemini inventory card in Rencore

So funktioniert Gemini Governance in Rencore

Rencore verbindet sich über Google-Cloud-APIs mit der Vertex-AI-Plattform und dem Agent Builder von Google und inventarisiert Projekte, Modelle, Agenten, Bereitstellungen und Datenverbindungen. Richtlinien laufen in jedem Scan-Zyklus und bewerten jede Ressource anhand von Governance-Regeln, wobei sie Sicherheits-, Kosten- und Lebenszyklus-Probleme kennzeichnen.

Die Herausforderung der Multi-Vendor-KI-Governance

Organisationen, die Google Gemini neben Microsoft 365 Copilot, OpenAI und Claude einsetzen, brauchen eine konsistente Governance über alle KI-Plattformen. Rencore liefert eine einheitliche Governance-Sicht und erkennt dieselben Risikokategorien, ganz gleich, ob Ihre KI-Workloads auf Google Cloud, Azure, AWS oder Drittanbieter-Plattformen laufen.

Wer Gemini Governance nutzt

CISOs setzen damit Zugriffskontrollen für Modellbereitstellungen und Datenverbindungen durch. Heads of IT verfolgen Kostentrends und identifizieren Optimierungspotenziale. CIOs nutzen Adoptionsberichte, um die Nutzung von Google-KI mit anderen KI-Plattformen über die Organisation hinweg zu vergleichen.

Erste Schritte

Stellen Sie Rencore Google-Cloud-API-Anmeldedaten mit Geltungsbereich für Vertex AI bereit. Alle 27 Richtlinien werden beim ersten Scan aktiv und decken Modelle, Agenten, Projekte und Bereitstellungen ab. Keine Konfiguration je Projekt erforderlich.

Policies

27 governance rules that detect violations and risks.

Google Gemini policies card in Rencore
Gemini notebook runtime in unhealthy state
Detects notebook runtimes that are reporting an unhealthy health state
High Security
Gemini user is an external identity
External (guest) users are a more probable attack vector, raising the likelihood that reachable Vertex AI resources are exploited
Medium Security
Gemini notebook runtime is running
Running notebook runtimes are a live, reachable compute surface, raising the likelihood that any weakness is exploited
Medium Security
Gemini endpoint is serving traffic
Endpoints with deployed models are a live, callable prediction surface, raising the likelihood that any weakness is exploited
Medium Security
Gemini model is deployed and live
Models deployed to endpoints are actively serving predictions, raising the likelihood that any weakness is exploited
Medium Security
Gemini engine is live with data stores
Engines connected to data stores actively serve content to callers, raising the likelihood that any weakness is exploited
Medium Security

Need a rule that isn't listed? Rencore's Policy Builder lets you create custom policies tailored to your organization.

Reports

7 analytics views and dashboards.

Models per Project
Number of custom models in each Google Cloud project
Bar Chart · Adoption
Endpoints per Project
Number of model endpoints in each Google Cloud project
Bar Chart · Adoption
Datasets per Project
Number of datasets in each Google Cloud project
Bar Chart · Adoption
Tuning Jobs by State
Distribution of Vertex AI model tuning jobs by current state
Donut Chart · Operation
Pipeline Jobs by State
Distribution of Vertex AI pipeline jobs by current state
Donut Chart · Operation
Notebook Runtimes by State
Distribution of Vertex AI notebook runtimes by current runtime state
Donut Chart · Operation
Google Gemini reports card in Rencore

Automations

4 automated remediation workflows.

Delete Gemini Agent
Automatically deletes a Gemini agent (Reasoning Engine) after approval
Delete Gemini Endpoint
Automatically deletes a Gemini endpoint after approval
Delete Gemini Data Store
Automatically deletes a Gemini data store after approval
Stop Gemini Notebook Runtime
Automatically stops a Gemini notebook runtime after approval

Segments

7 data groupings for targeted filtering.

Active EndpointsFailed Pipeline JobsSucceeded Pipeline JobsFailed Tuning JobsSucceeded Tuning JobsActive Notebook RuntimesStopped Notebook Runtimes

Häufig gestellte Fragen

Unterstützt Rencore Governance für KI-Tools über Microsoft Copilot hinaus?
Ja. Rencore verbindet sich mit Claude, OpenAI, Gemini, GitHub Copilot, Cursor, Windsurf, AWS Bedrock, Azure AI Foundry und weiteren KI-Plattformen. Jeder Connector liefert maßgeschneiderte Richtlinien für Kostenkontrolle, Sicherheit, Adoptionsverfolgung und Zugriffssteuerung und gibt der IT eine einheitliche Governance-Sicht über alle KI-Tools, die die Organisation nutzt.
Was ist Rencore Governance?
Rencore Governance ist eine SaaS-Plattform, die Ihren Microsoft 365 Mandanten kontinuierlich auf Richtlinienverstöße, Konfigurationsabweichungen und Sicherheitsrisiken über SharePoint, Teams, Power Platform, Copilot und AI Agents hinweg überwacht. Sie automatisiert das Sammeln von Compliance-Nachweisen, deckt Oversharing und Wildwuchs auf und stellt umsetzbare Workflows zur Behebung bereit. Das senkt den manuellen Aufwand für Audits um bis zu 80 %.
Wie funktionieren Rencore-Richtlinien?
Rencore liefert Hunderte vordefinierter Richtlinien, die Governance-Verstöße über jeden Connector erkennen: Oversharing, Wildwuchs, Kostenüberschreitungen, Sicherheitsrisiken und Compliance-Lücken. Richtlinien laufen nach einem fortlaufenden Zeitplan, prüfen jedes erkannte Objekt gegen konfigurierbare Regeln und kennzeichnen Verstöße mit Schweregrad (Hoch, Mittel, Niedrig), Kategorie und einer empfohlenen Maßnahme.

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