--- sourceDocument: Yokohama IT Operations Management sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/de-DE/yokohama/it-operations-management Release : - yokohama ft:locale : - de-DE ft:publication_title : - Yokohama IT Operations Management ft:clusterId : - itom bundleId : - itom workflow : - Technology --- # Metrikdaten erkunden # Metrikdaten erkunden {#ariaid-title1} * Freigeben Version: Yokohama * * Aktualisiert 30. Januar 2025 * * ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 2 Minuten Lesedauer Erfahren Sie mehr über die Verwendung MetrikdatenZum Analysieren von Metrikdaten und Identifizieren von Anomalien. ## Metrikdaten -- Übersicht {#exploring-metric-intelligence__cf-exploring-parent-overview} Metrikdaten Hilft, potenzielle Serviceausfälle zu identifizieren und zu vermeiden. Basierend auf historischen Metrikdaten, MetrikdatenGibt das anomale Verhalten von CIs an, die Ereignisse möglicherweise nicht erfassen. ## Metrikdaten -- Anwender {#exploring-metric-intelligence__cf-exploring-parent-users} {#exploring-metric-intelligence__table_o3l_jxq_ydc__entry__2} | Anwender | Beschreibung | |-|-| | Ereignismanagement-Anwender \[evt_mgmt_user\] | Kann Warnungen und ihre zugrunde liegenden Metriken anzeigen. | | Ereignismanagement-Administrator \[evt_mgmt_admin\] | Kann alle Metrikdefinitionen und Connector-Einstellungen konfigurieren. | | Operator \[evt_mgmt_Operator\] | Kann alle Metrikdefinitionen und Connector-Einstellungen anzeigen. | [Tabelle : 1. Anwender] {#exploring-metric-intelligence__table_o3l_jxq_ydc} ## Metrikdaten -- Workflow {#exploring-metric-intelligence__section_psd_cy2_32c} Die folgende Abbildung beschreibt das Layout und den Daten-Flow innerhalb von MetrikdatenAnwendung. Abbildung : 1. Metrik-Intelligence-Pipeline 1. Datensammlung: Agenten, Drittanbieter-Connectors und anwenderdefinierte Connectors (REST) sammeln Leistungsdaten von Servern und Infrastrukturkomponenten. Von Service Desk-Mitarbeitern erfasste Daten werden an übergeben MID-ServerÜber den WebSocket werden Daten, die von Drittanbieter- und anwenderdefinierten Connectors erfasst wurden, an übergeben MID-ServerÜber den Connector. 2. Datennormalisierung: Rohdaten werden von der Normalisierung formatiert, um sie für die Metrikbasis lesbar zu machen. 3. Datengruppierung: Daten werden vom Batcher gruppiert und an die REST-API in der Instanz (Glide) gesendet. 4. Datenübertragung an Clotho-TSDB: DIE REST-API verarbeitet Daten und sendet sie an den Clotho-TSDB. 5. Modellerstellung: Der Trainer-/Lernerauftrag wird ausgeführt und erstellt ein Modell basierend auf den empfangenen Daten. Beispielsweise kann der Auftrag erfahren, dass der Schwellenwert für die normale CPU-Auslastung 60 % ist. Jeden Tag wird basierend auf den Daten dieses Tages zusammen mit früheren Daten ein neues Modell erstellt (die meisten Modelle erfassen Daten aus den letzten 14 Tagen). 6. Modelldatenübertragung an die Cache-DB des Zeitreihenmodells: Die Daten werden an die Cache-DB des Zeitreihenmodells auf gesendet MID-ServerÜber die Instanz (Glide). Der Modellcache speichert die Grenzen des „normalen" Modells. 7. Anomalieerkennung: Daten außerhalb der Normgrenzen werden von erkannt MID-ServerUnd wird eine Anomaliepunktzahl gerendert. Anomalien werden in der Instanz gespeichert und in angezeigt Service Operations-Arbeitsbereich. Die Anomalieerkennung wird in Echtzeit durchgeführt, sodass Kunden sofort auf Anomalien aufmerksam gemacht werden. {#exploring-metric-intelligence__ol_owv_nzj_32c} ## Metrikdaten -- Vorteile {#exploring-metric-intelligence__cf-exploring-parent-benefits} {#exploring-metric-intelligence__table_r3l_jxq_ydc__entry__3} | Vorteil | Funktion | Anwender | |-|-|-| | Überwachen Sie die Integrität, Leistung und Verfügbarkeit Ihres Systems durch die automatisierte Erfassung von Ereignissen und Metriken und nutzen Sie automatisierte Konfigurationen. | [Agent Client Collector-Überwachung](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/jEcJUV3YASQuhaUqeKKu9Q "Agent Client Collector-Überwachung Ermöglicht Ihnen, Ihre Serviceverfügbarkeit zu überwachen, die Integrität und Leistung Ihrer Umgebung zu überprüfen und sicherzustellen, dass Ihre Infrastruktur und ihre Anwendungen ordnungsgemäß ausgeführt werden.") | NOC-Operator, EreignismanagementAdministrator | | Reduzieren Sie Rauschen, indem Sie nur die aussagekräftigsten Anomalien heraufstufen. | [Zeigen Sie Anomaliewarnungen an](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/QX~9KGVXbgVv6flzkDZDSw "Anomaliewarnungen geben eine Abweichung von den prognostizierten Metrikwerten für überwachte CIs an. Anomaliewarnungen sind von den regulären IT-Warnungen getrennt und werden nicht im Arbeitsbereich „Servicebetrieb“ angezeigt. Sie können eine Heraufstufungsregel für Anomaliewarnungen definieren, um eine IT-Warnung zu generieren, die auf Anomaliewarnungen basiert.") [Metrikregeln erstellen](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/6V7iihNaTRGsMhb1YVcvbA "Erstellen Sie eine Metrikregel, um die Metrik, die Schwellenwerte und -Bereiche und den Schweregrad generierter Ereignisse zu bestimmen. Sie können einen Filter hinzufügen, der die Konfigurationselemente (CI)-Typen oder Ressourcen bestimmt, für die Sie Warnungen erhalten. Sie können beispielsweise einen Filter so konfigurieren, dass er nur Warnungen für empfängt WindowsServer.") | Ereignismanagement-Administrator | | Erkennen Sie Anomalien mit KI-basierter Anomalieerkennung, entweder mit nicht überwachter Erkennung abnormaler Muster für maschinelles Lernen (kein Anwendereingriff) oder durch Festlegen deterministischer Warnungsregeln (manuelles Festlegen eines statischen Schwellenwerts). | [Wie Health Log AnalyticsGeneriert Warnungen](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/MAEiF19jrzBEjA2vQVyTXA "Health Log Analytics Identifiziert Muster in Ihren Protokolldaten und lernt das Musterverhalten. Wann HLADie KI-Engine von erkennt anomales Verhalten und sendet ein Ereignis an ServiceNow EreignismanagementAnwendung. Als Operator können Sie diese prädiktiven Warnungen verwenden, um neu auftretende IT-Probleme zu behandeln, bevor sie sich auf Anwender auswirken.") | Ereignismanagement-Administrator | | Verbessern Sie die Lösungszeit für offene Warnungen und Incidents mit der Visualisierung von Rohmetrikdaten. | [Metric Explorer](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/LpkoWETuUHBxBKtjNrqjtA "Metric Explorer Bietet eine leicht zu navigierende Schnittstelle, auf der Service Desk-Mitarbeiter die Integrität eines CI anzeigen können, das einer Warnung zugeordnet ist. Integritätsdetails für ein CI umfassen verschiedene Metrikdiagramme mit Kontrollgrenzen und Zusammenfassungen für einen Zeitraum.") | NOC-Operator, EreignismanagementAdministrator | [ ] {#exploring-metric-intelligence__table_r3l_jxq_ydc} ## Empfehlungen für weitere Themen {#exploring-metric-intelligence__cf-exploring-parent-links} Weitere Informationen über die Konfiguration und den Einsatz von Metrikdaten finden Sie unter: * [Metrikdaten konfigurieren](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/yGz4EUsqKO81MjwqovTgJA "Planen und konfigurieren Sie Ihre Metrikdaten-Implementierung.") * [Wird Optimiert Metrikdaten](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/GBdzSpPeFm_~1yz0rm_SXw "Sie können eine Vielzahl von Aufgaben ausführen, um Ihre Verwendung von zu optimieren Metrikdaten.") * [Metrikdaten -- Referenz](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/IX2Lfvw4zKWVro7ESK_P8g "Referenzthemen enthalten zusätzliche Informationen zu MetrikdatenEinstellungen und Eigenschaften.") {#exploring-metric-intelligence__ul_s3l_jxq_ydc}