Die Methode zur auf Netzwerkdatenverkehr basierenden Warnungsgruppierung gruppiert Warnungen, indem der Netzwerkverkehr zwischen Prozessen auf allen Hosts analysiert wird. Er nutzt durch ML Service Mapping identifizierte Servicekandidaten, um Warnungen im Zusammenhang mit Problemen mit dem Netzwerkdatenverkehr zu gruppieren. Dadurch wird sichergestellt, dass Warnungen von direkt verbundenen Prozessen innerhalb desselben Servicekandidaten gruppiert werden, was eine kontextbezogenere Ansicht von Netzwerk-Incidents bietet.

Servicekandidaten sind potenzielle Sammlungen von Prozessen in Ihrer IT-Umgebung, die basierend auf ihren Netzwerkverbindungen und Interaktionen identifiziert werden. Sie stellen verschiedene Services oder Funktionen dar, die Ihre IT-Systeme bereitstellen, auch wenn sie in der Konfigurationsdatenbank Ihres Systems nicht vollständig beschrieben werden. Beispielsweise können Servicekandidaten alle an der E-Mail-Zustellung beteiligten Prozesse zusammenfassen, auch wenn die Konfigurationsdetails unvollständig sind.

ML-Service-Mapping nutzt maschinelles Lernen, um diese Servicekandidaten automatisch zu erkennen und zuzuordnen. Identifiziert, wie verschiedene Prozesse und Komponenten basierend auf ihrem Netzwerkdatenverkehr und ihren Interaktionen verbunden und gruppiert sind. Dies hilft beim Verständnis und der Organisation der IT-Services und ihrer Komponenten, was die Verwaltung und Behebung von Problemen erleichtert. Beispielsweise kann ML Service Mapping die Verbindungen zwischen E-Mail-Servern und E-Mail-Clients basierend auf ihren Netzwerkinteraktionen automatisch identifizieren und zuordnen.