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sourceDocument: Yokohama IT Operations Management
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/de-DE/yokohama/it-operations-management

 Release :

    - yokohama

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    - de-DE

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    - Yokohama IT Operations Management

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    - itom

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    - Technology


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# Komponenten, die mit Metrik Intelligence installiert sind

# Komponenten, die mit Metrik Intelligence installiert sind {#ariaid-title1}

* Freigeben Version: Yokohama
* 
* Aktualisiert 30. Januar 2025
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 9 Minuten Lesedauer

Mehrere Arten von Komponenten werden mit Aktivierung von installiert MetrikdatenPlugin (com.snc.sa.metric), einschließlich Tabellen, geplanten Aufgaben und Eigenschaften.
Hinweis:  
In der Tabelle „Anwendungsdateien" sind die mit dieser Anwendung installierten Komponenten aufgeführt. Anweisungen für den Zugriff auf diese Tabelle finden Sie unter [Komponenten finden, die mit dieser Anwendung installiert wurden](https://www.servicenow.com/docs/access?context=find-components&version=yokohama&pubname=yokohama-platform-administration&ft:locale=en-US).

## Installierte geplante Aufgaben {#installed-with-metrics__section_glq_czh_wdb}

{#installed-with-metrics__table_edf_dw2_xs__entry__2}

| Name | Beschreibung |
|-|-|
| Metrikinformationen: Metriklernerauftrag | Wird täglich ausgeführt und erstellt die statistischen Modelle, die für die Anomalie-Erkennung verwendet werden. |
| Metrikintelligenz: Löscht alte Metrikschemata und Anomaliepunktzahlen | Bereinigt sa_metric_anomaly_scoreUnd sa_metric_schema_definitionTabellen. |
| Metrikinformationen: Metrikschema mit MID synchronisieren | Synchronisieren von Daten aus der Instanz mit dem MID-Server in der Metrikschematabelle sa_metric_schema_definition. |
| Metrikinformationen: Synchronisieren Sie Tabellen mit MID | Synchronisieren von Daten aus der Instanz mit dem MID-Server in Tabellen. |
| Metrikinformationen: Tabellenbereinigung | Tabellen im Zusammenhang mit verschiedenen Löschvorgängen werden bereinigt. |
| Metrikinformationen: Beobachtungsintervall-Lernauftrag | Berechnet das Beobachtungsintervall anhand von erfassten Datenpunkten für alle Datenreihen. |
| Metrikinformationen -- Veraltete Anomaliepunktzahl Verarbeiten -- Täglich | Täglicher Auftrag, der veraltete Anomaliepunktzahlen für ein bestimmtes Zeitfenster in der Tabelle „Metrik-Anomaliepunktzahl \[sa_metric_anomaly_score\]" bereinigt. Verwendet die Eigenschaften sa_metric.anomaly_score_stale_interval_in_daysUnd sa_metric.anomaly_score_next_stale_interval_in_daysDient zur Berechnung des Zeitfensters für die Reinigung. |
| Metrik-Intelligenz -- CI-Anomaliepunktzahlen synchronisieren | Hält Anomaliepunktzahlen beim Löschen von Metriken auf dem neuesten Stand. |
| Metrikinformationen: Metrikkonfigurationsauftrag | Synchronisiert Metrikkonfigurationen von der Instanz mit allen MetrikdatenMID-Server. |
| Metrik-Intelligenz -- Lernerauftrag für kalman-Filtermodell auf lokaler Ebene | Erstellt kalman-Filtermodelle auf lokaler Ebene, auf denen die Change-Erkennung ausgeführt werden soll. |
| Metrikintelligenz: Anomaliemodelltest | Geplante Aufgabe bei Bedarf, die ausgeführt wird, wenn der Anwender klickt Anomalietest Ausführen . |
| Metrikintelligenz: Validieren Sie DEN verteilten MID-Cluster | 1. Überprüft den Status des Clusterknotens.Wenn der Status ist Gestartet Und der Status von MetrikdatenErweiterung ist keine von Gestartet / Wird Gestartet / Warnung \[Warnung mit bestimmten Fehlern\], ändert der Auftrag den Status des Clusterknotens in Angehalten . Dies geschieht, wenn der MID-Server unerwartet stoppt, ohne die Instanz darüber zu informieren, dass er gestoppt wird. 2. Überprüft den Status aller Clusterknoten auf allen MID-Servern im Cluster. * Wenn der Status aller Knoten lautet Angehalten Und der Status des Clusters selbst ist Gestartet , Ändert der Auftrag den Status des Clusters in Angehalten . * Wenn der Status des Clusters lautet Angehalten Es gibt jedoch MID-Server mit einem Clusterknoten, der ausgeführt wird. Dann ändert der Auftrag den Status des Clusters in Gestartet . {#installed-with-metrics__ul_gjl_vmy_mfb} 3. Überprüft die Anzahl der Clusterleiter: Wenn zwei erkannt werden, stoppt der Auftrag den gesamten Cluster. Dies geschieht, wenn MID-Server keine Verbindung mit anderen Mitgliedern des Clusters herstellen und mehrere Untercluster bilden können. {#installed-with-metrics__ol_pfl_rmy_mfb} |
| Ereignismanagement -- Metrikbindungsereignisse verarbeiten \[1000-1020\] | Verarbeiten Sie Metrikbindungsereignisse für Metrikinformationen getrennt von EreignismanagementEreignisse (Bucket-Bereich 1000--1020). |
| Ereignismanagement -- Metrikbindungsereignisse verarbeiten \[1020-1040\] | Verarbeiten Sie Metrikbindungsereignisse für Metrikinformationen getrennt von EreignismanagementEreignisse (Bucket-Bereich 1020--1040). |
| Ereignismanagement -- Metrikbindungsereignisse verarbeiten \[1040-1060\] | Verarbeiten Sie Metrikbindungsereignisse für Metrikinformationen getrennt von EreignismanagementEreignisse (Bucket-Bereich 1040--1060). |
| Ereignismanagement -- Metrikbindungsereignisse verarbeiten \[1060-1080\] | Verarbeiten Sie Metrikbindungsereignisse für Metrikinformationen getrennt von EreignismanagementEreignisse (Bucket-Bereich 1060--1080). |
| Ereignismanagement -- Metrikbindungsereignisse verarbeiten \[1080-1100\] | Verarbeiten Sie Metrikbindungsereignisse für Metrikinformationen getrennt von EreignismanagementEreignisse (Bucket-Bereich 1080--1100). |
| Metrik-Intelligenz: Stationärer Lernauftrag für nicht parametrisches Modell | Lernt das stationäre nicht parametrische Modell. |
| Metrikintelligenz: Kombinierter Modelllernauftrag | Erstellt alle Informationen, die für die Echtzeit-Anomalieerkennung (Berechnung der Datenhäufigkeit und Erstellung statistischer Modelle) für eine Teilmenge aller Serien erforderlich sind, für die Daten erfasst werden. |
[ ]

{#installed-with-metrics__table_edf_dw2_xs}

## Installierte Tabellen {#installed-with-metrics__section_s1x_dzh_wdb}

{#installed-with-metrics__table_aqf_gwm_zw__entry__2}

| Tabelle | Beschreibung |
|-|-|
| Metrikzeitreihenmodell \[sa_time_Series\] | Statistische Modelle, die für Metrikdaten erstellt wurden. |
| Warnungsanomalie \[Em_Alert_Anomalie\] | Anomaliewarnungen, die aus Anomalieereignissen erstellt wurden, die von Metrik Intelligence gesendet wurden, damit Anwender sie überprüfen können. Anomaliewarnungen werden getrennt von regulären Systemwarnungen aufbewahrt. |
| Anomaliepunktzahl der Metrik \[sa_metric_anomaly_score\] | Speichert Anomaliepunktzahlen für die Metrik. |
| Metrik-Zuordnung an CI − Gelöschte SysIds \[sa_metric_map_deleted\] | SYS-IDs der gelöschten Metrik-zu-CI-Zuordnungsdatensätze. |
| Metrik-Zuordnung an CI \[sa_metric_Map\] | Zuordnungen, die derzeit von Metriktypen zu CIs gelten. |
| Registrierung des SA-Metriktyps \[sa_metric_Registration\] | Details zur Metriktypregistrierung. |
| Metriktypregistrierung − Gelöschte SysIds \[sa_metric_registration_deleted\] | SYS-IDs von Datensätzen, die aus der Tabelle „SA-Metriktypregistrierung" \[sa_metric_Registration\] gelöscht wurden. |
| Metrikschemadefinition \[sa_metric_schema_definition\] | Zuordnung der empfangenen Metriken basierend auf der CI-Klasse. Wird verwendet, um die Metrikdaten-Nutzlast zu optimieren, die vom MID-Server an die Instanz gesendet wird. |
| Metriktyp \[sa_metric_type\] | Metriktypquelle. |
| Typ der Überwachungssystemmetrik − Gelöschte SysIds \[sa_source_metric_type_deleted\] | SYS-IDs der gelöschten Überwachungssystemmetriken. |
| Typ der Überwachungssystemmetrik \[sa_source_metric_type\] | Metriktypen pro CI-Klasse, aktivem/inaktivem Status und Metrikquelle. |
| Metrikeinstellungen \[sa_metric_config_setting\] | Standardkonfigurationseinstellungen für Metrik Intelligence-MID-Server. |
| Metrikkonfigurationsregeln \[sa_metric_config_rule\] | Regeln zum Überschreiben der Konfigurationseinstellungen für MID-Server. |
| Überschriebene Konfigurationen der Metrik \[sa_metric_config_rule_setting\] | Ordnet überschriebene Konfigurationen anwenderdefinierten Regeln zu. |
| Bereitgestellte Konfigurationen der Metrik \[sa_metric_config_staging\] | Gespeicherte codierte Konfigurationen für die MID-Server. |
| Gelernte Parameter der Metrik \[sa_metric_learned_param\] | Erlernte Parameter für CI/Metrikkombinationen, die mit den MID-Servern synchronisiert werden. |
| Metrik-Zuordnung an CI − Gelöschte Details \[sa_metric_map_deleted_detail\] | Details zu gelöschten Einträgen aus der Metrik- zu CI-Zuordnungstabelle. Schließt CI, Metrik und SYS-ID des gelöschten Eintrags in der Tabelle „Metrik-zu-CI-Zuordnungen" \[sa_metric_Map\] ein. |
| In Metrikzuordnung erstellte eindeutige CIs nachverfolgen \[sa_metric_ci_tracker\] | Alle eindeutigen CIs, für die der Metrikzuordnungseintrag erstellt wurde. |
| Metrikklasse \[sa_metric_class\] | Metrikkklassen, die bestimmten Metriken zugeordnet werden können, um gelernte Werte für Grenzen und Breiten zu überschreiben. |
| Change-Punktzahl der Metrik \[sa_metric_change_score\] | Ändern Sie Ereignisinformationen. |
| Anomalietestregeln \[sa_metric_anomaly_test_rule\] | Anomalietestregeln, die für Anomaliemodelltests verwendet werden. |
| Anomalietestergebnisse \[sa_metric_anomaly_test_result\] | Ergebnisse von Anomaliemodelltests, z. B. Grenzwerte und Anomaliepunktzahlen. |
| Konfiguration des Metrikanomalietests − angepasste Parameter \[sa_metric_anomaly_test_config_custom_param\] | Anwenderdefinierte Parameter für ausgewählte Serien in Anomaliemodelltests. |
| Metrik-Intelligence-Eigenschaften \[sa_metric_property\] | Metrik Intelligence-Eigenschaften nach Domäne. |
| Hostname mit Metrik-CI nachverfolgen \[sa_metric_ci_host\] | CIs, die mit dem Knotennamen aus dem Bindereignis gebunden sind. |
| Von der Metrikausdruckssprache unterstützte Funktionen \[sa_metric_expr_function\] | Funktionen, die von der Metrikausdruckssprache unterstützt werden. |
| Argumenttypen für Funktionen, die von der Metrikausdruckssprache unterstützt werden \[sa_metric_expr_func_arg\] | Argumenttypen für Funktionen, die von der Metrikausdruckssprache unterstützt werden. |
| CI-Typen zu Metrikeinträgen nachverfolgen, die für verschiedene Quellen gültig sind \[sa_metric_ci_type_map\] | Verfolgen Sie CI-Typen bis zu Metrikeinträgen, die für verschiedene Quellen gültig sind. |
| CI-Typ zu Ressourcenklasse \[sa_ci_type_to_resource_class\] | Enthält Zuordnungen des CI-Typs zur Ressourcenklasse. Wird für die Ressourcenbindung bei Ressourcensuchen mit einem CI und einem verwendet resource_pathIm Ereignis. Die Tabelle \[sa_ci_type_to_resource_class\] enthält einige Standardzuordnungsdatensätze, und die Rolle „evt_mgmt_admin" ist zum Verwalten dieser Tabelle erforderlich. |
| CI-Ressource \[ci_resource\] | Übergeordnete Tabelle, die für die Ressourcenbindung verwendet wird. |
| CI-Ressource -- Hardware \[ci_resource_Hardware\] | Eine Erweiterung der CI-Ressource \[ci_resource\]-Tabelle, die für die Ressourcenbindung verwendet wird. |
| CI-Ressource -- Anwendung \[ci_resource_appl\] | Eine Erweiterung der CI-Ressource \[ci_resource\]-Tabelle, die für die Ressourcenbindung verwendet wird. |
| CI-Ressource -- Service \[ci_resource_Service\] | Eine Erweiterung der CI-Ressource \[ci_resource\]-Tabelle, die für die Ressourcenbindung verwendet wird. |
| CI-Ressource -- virtueller Computer \[ci_resource_vm_object\] | Eine Erweiterung der CI-Ressource \[ci_resource\]-Tabelle, die für die Ressourcenbindung verwendet wird. |
| CI-Ressource -- Datenbank \[ci_resource_database\] | Eine Erweiterung der CI-Ressource \[ci_resource\]-Tabelle, die für die Ressourcenbindung verwendet wird. |
| Ereignis-Verlauf der Serie \[sa_series_event_history\] | Informationen zum Wartungsmodus für CIs-Start und -Ende. Metrikdaten Speichert Verlaufsinformationen zu den Zeiten, zu denen CIs in den Wartungsmodus wechseln und den Wartungsmodus verlassen, wenn die Systemeigenschaft „sa.model_learner.maint_event_record_history_enabled" auf „wahr" festgelegt ist (Standard). Und wenn die Systemeigenschaft „sa_metric.maint_exclusion" ebenfalls auf „wahr" festgelegt ist (Standard), werden Metriken von CIs, die sich im Wartungsmodus befinden, vom Modelllernen ausgeschlossen. |
| Metrik-Dashboard-Metadaten \[sa_metric_dashboard_metadata\] | Diagrammkonfigurationen pro CI-Klasse für die Metriken, die für ein CI angezeigt werden, das einer Warnung zugeordnet ist, im Mitarbeiterbereich. |
| Messgrößenkonfiguration -- Bereitstellung der Anomalie-Erkennung \[sa_metric_config_anomaly_detection_staging\] | Interne Tabelle, die zur Berechnung der Aktionsebene für jeden Eintrag in der Tabelle „Metrik-zu-CI-Zuordnung" \[sa_metric_Map\] verwendet wird. |
[ ]

{#installed-with-metrics__table_aqf_gwm_zw}

## Eigenschaften installiert {#installed-with-metrics__section_wly_yyh_wdb}

Hinweis:  
Geben Sie ein, um die Tabelle „Systemeigenschaft" \[sys_properties\] zu öffnen <kbd class="ph userinput">sys_properties.list </kbd>Im Navigationsfilter. Um die Tabelle „Metrikeinstellungen" \[sa_metric_config_setting\] zu öffnen, geben Sie ein <kbd class="ph userinput">sa_metric_config_setting.list </kbd>Im Navigationsfilter.
{#installed-with-metrics__table_g4d_wn2_xs__entry__2}

| Eigenschaft | Nutzung |
|-|-|
| sa.metric.map.with.ci.expiration.sec | Dauer (in Sekunden), die Datensätze für die Zuordnung von Rohdaten zu CIs wirksam bleiben, wenn die Zuordnung zum CI gefunden wird. * Typ : Numerisch * Standardwert : 432000 * Speicherort: Tabelle „Systemeigenschaft" \[sys_properties\] * Weitere Informationen : [Metrikdaten](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/_hCSl8mwXUejYb5420~FOQ "ServiceNow MetrikdatenBietet die Möglichkeit, operative Metrikdaten zu erfassen, dann zu untersuchen und zu analysieren und Anomalien zu identifizieren und anzuzeigen. MetrikdatenGeneriert Anomaliewarnungen, die zu IT-Warnungen heraufgestuft werden können und im Arbeitsbereich für Servicebetriebe und im Dashboard für Serviceintegrität angezeigt werden können. Sie können diese Analyse nutzen, um potenzielle Serviceausfälle zu verhindern.") {#installed-with-metrics__ul_v5y_mjg_jt} |
| sa.metric.map.without.ci.expiration.sec | Dauer (in Sekunden), die Datensätze für die Zuordnung von Rohdaten zu CIs wirksam bleiben, wenn die Zuordnung zum CI nicht gefunden wird. * Typ : Numerisch * Standardwert : 86400 * Speicherort: Tabelle „Systemeigenschaft" \[sys_properties\] * Weitere Informationen : [Metrikdaten](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/_hCSl8mwXUejYb5420~FOQ "ServiceNow MetrikdatenBietet die Möglichkeit, operative Metrikdaten zu erfassen, dann zu untersuchen und zu analysieren und Anomalien zu identifizieren und anzuzeigen. MetrikdatenGeneriert Anomaliewarnungen, die zu IT-Warnungen heraufgestuft werden können und im Arbeitsbereich für Servicebetriebe und im Dashboard für Serviceintegrität angezeigt werden können. Sie können diese Analyse nutzen, um potenzielle Serviceausfälle zu verhindern.") {#installed-with-metrics__ul_pcj_ljg_jt} |
| sa_metric.anomaly_score_stale_interval_in_days | Der Starttag des Zeitfensters, das Operational Metrics -- Process Stale Anomaly Score -- DailyDie geplante Aufgabe wird beim Überprüfen des Veraltungsstatus der Anomaliepunktzahl verwendet. Das Zeitfenster reicht vom heutigen Tag bis zur letzten Anzahl von Tagen, die in dieser Eigenschaft angegeben sind. * Typ : Numerisch * Standardwert : 3 * Speicherort: Tabelle „Systemeigenschaft" \[sys_properties\] {#installed-with-metrics__ul_xgb_131_sz} |
| sa_metric.anomaly_score_next_stale_interval_in_days | Anzahl der Tage, um die das von verwendete Zeitfenster verlängert werden soll Operational Metrics -- Process Stale Anomaly Score -- DailyGeplante Aufgabe. Gilt, wenn der Auftrag ausgeführt wird, jedoch keine Daten im von angegebenen Zeitfenster zurückgegeben werden sa_metric.anomaly_score_stale_interval_in_daysEigenschaft. * Typ : Numerisch * Standardwert : 7 * Speicherort: Tabelle „Systemeigenschaft" \[sys_properties\] {#installed-with-metrics__ul_s32_131_sz} |
| max_records_per_rest_request | Maximale Anzahl von Datensätzen, die in jedem Synchronisierungszyklus von der Instanz auf den MID-Server heruntergeladen werden sollen. Diese Eigenschaft ist zur internen Verwendung vorgesehen. * Typ : Ganzzahl * Standardwert : 10000 * Andere mögliche Werte : * Mindestwert : 1000 * Höchstwert : 20000 {#installed-with-metrics__ul_rq5_4bk_mbb} * Standort : Tabelle „Metrikeinstellungen \[sa_metric_config_setting\]". {#installed-with-metrics__ul_xm2_ywj_mbb} |
| normalized_metric_max_queue_size | Größe der Metrikwarteschlange. Die Anomalieerkennung durchliest diese Warteschlange und bestimmt für jede Metrik, ob sie anomal ist. Diese Eigenschaft ist zur internen Verwendung vorgesehen. * Typ : Ganzzahl * Standardwert : 3000000 * Andere mögliche Werte : * Mindestwert : 1000000 * Höchstwert : 5000000 {#installed-with-metrics__ul_xqr_wbk_mbb} * Standort : Tabelle „Metrikeinstellungen \[sa_metric_config_setting\]". {#installed-with-metrics__ul_wqr_wbk_mbb} |
| normalized_metric_queue_consumer_count | Anzahl der Threads, die gleichzeitig Anomalieerkennung durchführen. Diese Eigenschaft ist zur internen Verwendung vorgesehen. * Typ : Ganzzahl * Standardwert : 12 * Andere mögliche Werte : * Mindestwert : 8 * Höchstwert : 16 {#installed-with-metrics__ul_udg_lbk_mbb} * Standort : Tabelle „Metrikeinstellungen \[sa_metric_config_setting\]". {#installed-with-metrics__ul_ir4_fxj_mbb} |
| ignite_data_streamer_thread_count | Anzahl der Threads, die Datenoptimierer zum Schreiben von Daten in den Cache verwenden. Der Daten-Streamer erstellt Batches aus einzelnen Dateneinträgen und fügt diese Batches dem Cache hinzu. Diese Eigenschaft ist zur internen Verwendung vorgesehen. * Typ : Ganzzahl * Standardwert : 8 * Andere mögliche Werte : * Mindestwert : 8 * Höchstwert : 32 {#installed-with-metrics__ul_lxj_hbk_mbb} * Standort : Tabelle „Metrikeinstellungen \[sa_metric_config_setting\]". {#installed-with-metrics__ul_err_fxj_mbb} |
| ignite_data_streamer_flush_frequency | Häufigkeit der automatischen Leerung von Datenstreamern. Der Daten-Streamer erstellt Batches aus einzelnen Dateneinträgen und fügt diese Batches dem Cache hinzu. Diese Eigenschaft ist zur internen Verwendung vorgesehen. * Typ : Ganzzahl * Standardwert: 1.000 * Andere mögliche Werte : * Mindestwert : 0 * Höchstwert : 30000 {#installed-with-metrics__ul_ifj_dbk_mbb} * Standort : Tabelle „Metrikeinstellungen \[sa_metric_config_setting\]". {#installed-with-metrics__ul_yq5_fxj_mbb} |
| ignite_data_streamer_buffer_size | Puffergröße von Daten-Streamern. Der Daten-Streamer erstellt Batches aus einzelnen Dateneinträgen und fügt diese Batches dem Cache hinzu. Diese Eigenschaft ist zur internen Verwendung vorgesehen. * Typ : Ganzzahl * Standardwert : 102400 * Andere mögliche Werte : * Mindestwert : 1024 * Höchstwert : 1024000 {#installed-with-metrics__ul_ifp_q1k_mbb} * Standort : Tabelle „Metrikeinstellungen \[sa_metric_config_setting\]". {#installed-with-metrics__ul_nlx_fxj_mbb} |
| ignite_data_streamer_batch_size | Größe des Batches, der einem Datenstreamer hinzugefügt wird. Der Daten-Streamer erstellt Batches aus einzelnen Dateneinträgen und fügt diese Batches dem Cache hinzu. Diese Eigenschaft ist zur internen Verwendung vorgesehen. * Typ : Ganzzahl * Standardwert : 5000 * Andere mögliche Werte : * Mindestwert : 1 * Höchstwert : 10000 {#installed-with-metrics__ul_ad5_t1k_mbb} * Standort : Tabelle „Metrikeinstellungen \[sa_metric_config_setting\]". {#installed-with-metrics__ul_swz_fxj_mbb} |
| ignite_data_streamer_batch_flush_frequency | Häufigkeit des automatischen Leerens interner Batches, bevor Daten zu Datenstreamern hinzugefügt werden. Der Daten-Streamer erstellt Batches aus einzelnen Dateneinträgen und fügt diese Batches dem Cache hinzu. Diese Eigenschaft ist zur internen Verwendung vorgesehen. * Typ : Ganzzahl * Standardwert : 5000 * Andere mögliche Werte : * Mindestwert : 1000 * Höchstwert : 30000 {#installed-with-metrics__ul_cw1_w1k_mbb} * Standort : Tabelle „Metrikeinstellungen \[sa_metric_config_setting\]". {#installed-with-metrics__ul_y3c_gxj_mbb} |
| sa.metric.use.resource.binding | Aktiviert die Ressourcenbindung. * Typ : Wahr \| falsch * Standardwert: true * Speicherort: Tabelle „Systemeigenschaft" \[sys_properties\] * Weitere Informationen : [Metrikbindung an Ressourcen](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/pBSUAMqRCo7Gb4XTde44fQ "Binden Sie Metriken an Ressourcen, um die Bindung von Metrikereignissen zu vereinfachen, indem Sie zusätzlich zur Bindung an CIs die Bindung an Ressourcen wie bestimmte Datenträger oder Webseiten aktivieren.") {#installed-with-metrics__ul_cxx_bwc_sfb} |
| sa.metric.display.mid.setup.action | Zeigt an Richten Sie Metrik Intelligence Ein Zugehöriger Link im MID-Server-Formular für einen MID-Server, der validiert wurde und ausgeführt wird. * Typ : Wahr \| falsch * Standardwert: true * Speicherort: Tabelle „Systemeigenschaft" \[sys_properties\] * Weitere Informationen : [MID-Server und verteilter MID-Server-Cluster für Metrik-Intelligenz](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/LHXUSk_gS5HEA9ZfsRZcHg "Wird Verwendet MetrikdatenErfordert mindestens einen MID-ServerVerteilter Cluster, der eine einzelne enthält MID-ServerDas für konfiguriert ist Metrikdaten.") {#installed-with-metrics__ul_rsr_b2z_cgb} |
| sa.model_learner.maint_event_record_history_enabled | Speichert Verlaufsinformationen zum Wartungsmodus für CIs in der Tabelle „Serienereignisverlauf" \[sa_series_event_history\]. * Typ : Wahr \| falsch * Standardwert: true * Speicherort: Tabelle „Systemeigenschaft" \[sys_properties\] * Weitere Informationen : [Metrikdaten verstehen](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/6E1U_UQUIwIi47CTD9m5dg "Verwenden MetrikdatenUm potenzielle Serviceausfälle zu identifizieren und zu verhindern. Metrikdaten, Gibt basierend auf historischen Metrikdaten ein anomales Verhalten von CIs an, die Ereignisse möglicherweise nicht erfassen. Anomaliewarnungen können zu regelmäßigen IT-Warnungen heraufgestuft werden und für vorbeugende Aktionen im Arbeitsbereich „Servicebetrieb“ und im Dashboard „Serviceintegrität“ angezeigt werden.") {#installed-with-metrics__ul_igk_jjj_2gb} |
| sa_metric.maint_exclusion | Schließt Metriken für CIs aus, die sich im Wartungsmodus befinden, vom Modelllernen aus. * Typ : Wahr \| falsch * Standardwert: true * Speicherort: Tabelle „Systemeigenschaft" \[sys_properties\] * Weitere Informationen : [Metrikdaten verstehen](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/6E1U_UQUIwIi47CTD9m5dg "Verwenden MetrikdatenUm potenzielle Serviceausfälle zu identifizieren und zu verhindern. Metrikdaten, Gibt basierend auf historischen Metrikdaten ein anomales Verhalten von CIs an, die Ereignisse möglicherweise nicht erfassen. Anomaliewarnungen können zu regelmäßigen IT-Warnungen heraufgestuft werden und für vorbeugende Aktionen im Arbeitsbereich „Servicebetrieb“ und im Dashboard „Serviceintegrität“ angezeigt werden.") {#installed-with-metrics__ul_hc4_jjj_2gb} |
| sa.model_learner.maint_history_batch_size | Bestimmt die Anzahl der Datenreihen pro Batch, wenn Informationen zum Wartungsmodus für CIs in der Tabelle „Serienereignisverlauf" \[sa_series_event_history\] gespeichert werden. Passen Sie die Einstellung dieser Eigenschaft an, wenn zugehörige Leistungsprobleme auftreten. * Typ : Ganzzahl * Standardwert: 1.000 * Speicherort: Tabelle „Systemeigenschaft" \[sys_properties\] * Weitere Informationen : [Metrikdaten verstehen](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/6E1U_UQUIwIi47CTD9m5dg "Verwenden MetrikdatenUm potenzielle Serviceausfälle zu identifizieren und zu verhindern. Metrikdaten, Gibt basierend auf historischen Metrikdaten ein anomales Verhalten von CIs an, die Ereignisse möglicherweise nicht erfassen. Anomaliewarnungen können zu regelmäßigen IT-Warnungen heraufgestuft werden und für vorbeugende Aktionen im Arbeitsbereich „Servicebetrieb“ und im Dashboard „Serviceintegrität“ angezeigt werden.") {#installed-with-metrics__ul_nzr_jjj_2gb} |
| sa_metric.scheduled_jobs_to_monitor_sys_id_list | Enthält die sys_IDs der 3 geplanten Aufgaben, die die Selbstintegritätsüberwachung für Metrik Intelligence-Überwachungen durchführen: * Metrikinformationen: Metrikkonfigurationsauftrag * Metrikinformationen: Synchronisieren Sie Tabellen mit MID * Metrikintelligenz: Validieren Sie DEN verteilten MID-Cluster {#installed-with-metrics__ul_aq3_zpy_2gb} |
[ ]

{#installed-with-metrics__table_g4d_wn2_xs}