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sourceDocument: Yokohama IT Operations Management
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    - yokohama

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    - Yokohama IT Operations Management

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    - Technology


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# Lösungen für maschinelles Lernen für Ereignismanagement

# Lösungen für maschinelles Lernen für Ereignismanagement {#ariaid-title1}

* Freigeben Version: Yokohama
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* Aktualisiert 30. Januar 2025
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 1 Minute Lesedauer

Erstellen Sie Lösungen für das Ereignismanagement mit Predictive Intelligence.

## Lösungsdefinition {#ml-solutions-em__section_j4k_l32_35b}

{#ml-solutions-em__table_vpq_m32_35b__entry__2}

| Lösungsdefinition | Beschreibung |
|-|-|
| Geschlossene Warnungsähnlichkeit | Die Ähnlichkeit geschlossener Warnungen ist eine Ähnlichkeitslösungsdefinition, die verwendet wird, um ähnliche Warnungsdatensätze basierend auf diesen Feldern zu empfehlen: Beschreibung, Knoten, Ressource, CI-Typ, Quelle und Metrikname aus der Warnungstabelle \[em_Alert\]. Ergebnisse sind für Anwender im Warnungsformular und auf der Registerkarte „ähnliche Warnungen" im Arbeitsbereich sichtbar. |
| EM-Warnungs-Clustering-Lösung | DIE EM-Warnungs-Clustering-Lösung ist eine Clustering-Lösungsdefinition, die im Ereignismanagement verwendet wird. Ermöglicht das Erstellen von Clustering-Modellen, die die Identifizierung gängiger Textmuster in Warnungen ermöglichen, um Warnungsgruppen zu erstellen. Textcluster basieren auf diesen Feldern: Beschreibung, Metrikname, Konfigurationselementklasse aus der Warnungstabelle \[em_Alert\]. |
[Tabelle : 1. Lösungsdefinition für Ereignismanagement]

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