学習したパターンレポート

  • リリースバージョン: Yokohama
  • 更新日 2025年01月30日
  • 所要時間：2分

    • 学習したパターンレポートは、アラートアグリゲーションの効率を評価し、繰り返し発生するアラートパターンを特定するのに役立ちます。プロアクティブな問題解決が可能になり、頻繁に発生するアラートに関するインサイトが得られるため、システム全体のパフォーマンスが向上します。

    レポートのナビゲーションとソート

    学習したパターンレポートにアクセスするには、次に移動します: イベント管理 > レポート > 学習したパターン.

    ソートオプション:パターンスコア、頻度、およびサイズでパターンをソートして、最初に対処するアラートに優先順位を付けることができます。

    レポートのメトリクスとデータ

    レポートには、学習したパターンに関連する次のような主要なメトリクスが表示されます。
    • 頻度:パターン識別子属性 (CI/MetricName) の発生回数。
    • パターン識別子属性:アラートのグループ化で関連するパターン属性を組み合わせて学習したパターンを作成する方法について説明します。これらのパターンは複数のアラートにまたがって再発することがあり、多くの場合、同じ根本的な問題を示しています。
    • プレゼンテーション形式:メトリクスは、学習したパターン別に整理された表形式で表示されます。
    このレポートでは、次のことができます。
    • 頻度の高いアラートに重点を置く:頻度の高いアラートにリソースを割り当てて、多数のアラートの解決を迅速化します。
    • 頻度の低い大きなパターンをターゲットにする:ターゲット分析のために、頻度が低く、学習した大きなパターンにリソースを割り当てます。

    パターングループの詳細と識別子属性

    • パターングループを展開すると、パターンに関連付けられているすべての識別子属性の詳細が表示されます。
    • 各パターン内のエントリを構成アイテムと機能識別子でソートします。
    列 説明
    構成アイテム 結合されたパターン識別子属性に関連付けられた CI。
    機能識別子 結合されたパターン識別子属性に使用される機能識別子。
    頻度 結合されたパターン識別子属性がデータセットに表示される回数。
    サイズ 学習したパターン内で結合されたパターン識別子属性 (構成アイテムと機能識別子など) の発生回数。
    スコア 学習したパターンの頻度とサイズを組み合わせた計算済みスコア。このスコアの計算式は、 スコア = 頻度 × (サイズ + 1) です。

    このスコアは、パターンの繰り返しとサイズに基づいて優先順位を付けるのに役立ち、優先度の高いパターンに絞りやすくなります。
    CI リンク CI 情報の詳細を表示するための [構成アイテム ] 列のリンク。