Normalisierung von Discovery-Modellen durch maschinelles Lernen

  • Freigeben Version: Yokohama
  • Aktualisiert 30. Januar 2025
  • 3 Minuten Lesedauer

    • Verwenden Sie maschinelles Lernen, um Ihre Normalisierungsraten in Echtzeit zu verbessern, indem Sie Ihre nicht erkannte Software normalisieren.

    Die Anwendung Software Asset Management nutzt maschinelles Lernen, um die Normalisierung von Discovery-Modellen zu verbessern. Die derzeit von maschinellem Lernen unterstützten Vorhersagewerte sind Version, Vollversion und Edition.

    Aktivieren Sie die Normalisierung durch maschinelles Lernen, indem Sie das Plugin Software Asset Management – Machine Learning Normalization (com.sn_sam_ml_normalization) aktivieren.

    Stellen Sie nach der Aktivierung des Plugins sicher, dass die Eigenschaft Enable ML Normalization for discovered software (com.snc.samp.enable.ml_normalization) ausgewählt ist. Weitere Informationen zu dieser Eigenschaft finden Sie unter Software Asset Management -Eigenschaften. Sie können die Normalisierung durch maschinelles Lernen deaktivieren, indem Sie diese Eigenschaft deaktivieren. Wenn Sie die Option deaktivieren, findet die Normalisierung von Discovery-Modellen nur anhand der Inhaltsservice-Regeln statt.

    Die regelmäßige Aufgabe SAM – Discovery-Modelle mithilfe von Inhaltsbibliotheksregeln normalisierenwird täglich ausgelöst und normalisiert die Discovery-Modelle basierend auf den Inhaltsregeln. Diese geplante Aufgabe wird unabhängig davon ausgeführt, ob das Plugin Software Asset Management „ – Machine Learning Normalization“ aktiviert ist oder nicht. Wenn dieses Plugin aktiviert ist, werden die teilweise normalisierten Discovery-Modelle von einer anderen geplanten Aufgabe abgerufen: SAM – Discovery-Modelle durch maschinelles Lernen normalisieren. Die geplante Aufgabe „SAM – Discovery-Modelle mithilfe von Inhaltsbibliotheksregeln normalisieren“ wird erweitert, um bei Bedarf die geplante Aufgabe „ SAM-Normalisieren von Discovery-Modellen mithilfe von Inhaltsbibliotheksregeln“ aufzurufen. Außerdem werden Vorhersagen für maschinelles Lernen validiert.

    Sobald die geplante Aufgabe „SAM – Discovery-Modelle mithilfe von maschinellem Lernen normalisieren“ abgeschlossen ist, können Sie die aktualisierten Werte in den folgenden auf maschinellem Lernen basierenden Spalten in der Tabelle „Software-Discovery-Modell“ [cmdb_sam_sw_discovery_model] anzeigen:
    • ML-Vorhersagewerte: Gibt die vorhergesagten Werte für die Attribute an.
    • ML-Modellversion: Gibt die Modellversion an, die für die Vorhersage der Attribute verwendet wurde.
    • ML-Normalisierungsstatus: Gibt den Status der Normalisierung durch maschinelles Lernen an. Die Werte für diese Spalte umfassen:
      • ML normalisiert: Das Discovery-Modell wird durch maschinelles Lernen normalisiert
      • Rückgängig gemacht: Das Discovery-Modell wird durch maschinelles Lernen normalisiert, aber der Anwender hat die normalisierten Werte rückgängig gemacht
      • Inhalt überschrieben: Vorhersagen von maschinellem Lernen durch neue Inhaltsregeln überschrieben
    Hinweis:
    Der Status der geplanten Aufgabe „Discovery-Modelle mithilfe von maschinellem Lernen normalisieren“ wird in der Tabelle „Ergebnis des Software-Asset-Auftrags“ [samp_job_log] nachverfolgt.
    Da die Inhaltsregeln ständig aktualisiert werden, greift die wöchentliche geplante Aufgabe „SAM – Discovery-Modelle mithilfe von Inhaltsbibliotheksregeln normalisieren“ die durch maschinelles Lernen normalisierten Discovery-Modelle auf und versucht, diese Modelle mit den neuesten Inhaltsregeln zu normalisieren. Wenn die vorhergesagten Werte des maschinellen Lernens von den Vorhersagewerten des Inhaltsservice abweichen, werden die Vorhersagen des maschinellen Lernens mit den Werten des Inhaltsservice überschrieben. Die Vorhersagewerte des Inhaltsservice haben immer Vorrang vor den Vorhersagewerten des maschinellen Lernens.
    Hinweis:
    Einzelheiten zu den Normalisierungsregeln für die Vorhersagewerte finden Sie in den Tabellen Normalisierungsregeln für lizenzierte Produkte undNormalisierungsregeln für nicht lizenzierte Produkte.
    Sie können ein Discovery-Modell manuell normalisieren, indem Sie die Normalisierungswerte rückgängig machen. Wenn Sie Normalisierungen im Formular „Software-Discovery-Modell“ rückgängig machen, werden alle normalisierten Werte, die Sie aus Inhalten und maschinellem Lernen erhalten haben, entfernt. Das Discovery-Modell geht in den Status „Übereinstimmung nicht gefunden“ zurück.
    Hinweis:
    Wenn Sie ein durch maschinelles Lernen normalisiertes Discovery-Modell rückgängig machen, werden die Inhaltsregeln nicht deaktiviert. Wenn ein Discovery-Modell jedoch nur durch Inhaltsregeln normalisiert wird, sind die Inhaltsregeln deaktiviert.
    Tabelle : 1. Normalisierungsregeln für lizenzierte Produkte
    Felder Normalisierungsstatus
    Alle Felder sind normalisiert
    Hinweis:
    Alle Felder umfassen Herausgeber, Produkt, Version, Edition und Vollversion.
    		 Normalisiert
    Nur der Herausgeber ist normalisiert Herausgeber normalisiert
    Wenn keines der Felder normalisiert ist: Herausgeber, Produkt, Version, Edition, Vollversion Übereinstimmung nicht gefunden
    Nur Produkt und Herausgeber sind normalisiert. Teilweise normalisiert
    Tabelle : 2. Normalisierungsregeln für nicht lizenzierte Produkte
    Felder Normalisierungsstatus
    Wenn nur Herausgeber und Produkt normalisiert sind Normalisiert
    Nur der Herausgeber ist normalisiert Herausgeber normalisiert
    Wenn keines der Felder normalisiert ist: Herausgeber, Produkt, Version, Edition, Vollversion Übereinstimmung nicht gefunden