학습 패턴 보고서
학습 패턴 보고서는 효율적이며 심층적인 경보 집계 분석을 평가하고 발생 빈도가 높은 경보 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다.
이 보고서는 학습 패턴의 발생 빈도나 패턴 식별자 속성의 발생 횟수처럼 학습 패턴과 연결된 메트릭을 보여줍니다(기본적으로 CI/MetricName). 각 경보와 관련하여, 이벤트 관리 경보 집계는 경보를 나타내는 관련 패턴 식별자 속성을 결합합니다. 그 후 함께 발생하는 경보의 모든 패턴 식별자 속성을 그룹화하여 학습 패턴을 만듭니다. 동일한 패턴 식별자 속성 조합이 여러 학습 패턴에 존재할 수 있습니다. 일반적으로 학습 패턴은 한 가지 문제를 나타냅니다. 보고서는 학습 패턴에 따라 그룹화된 메트릭을 표 형식으로 보여줍니다.
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패턴 점수, 패턴 빈도 및 패턴 크기를 기준으로 학습 패턴을 정렬할 수 있습니다. 이 보고서를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 발생 빈도가 높은 경보에 자원을 할당하여 많은 수의 경보를 닫는 시간을 줄입니다.
- 발생 빈도는 낮지만 크기가 큰 학습 패턴에 자원을 할당합니다.
작업:
- 패턴 그룹을 확장하여 패턴과 연결된 모든 식별자 속성의 상세 정보를 표시합니다.
열 설명 구성 항목 조합된 패턴 식별자 속성에 사용되는 구성 항목입니다. 기능 식별자 조합된 패턴 식별자 속성에 사용되는 기능 식별자입니다. 빈도 조합된 패턴 식별자 속성이 데이터 집합에서 발생하는 횟수입니다. - 각 패턴 내에서 구성 항목 및 기능 식별자를 기준으로 정렬합니다.
- 각 패턴에 대한 다음 정보를 봅니다.
- 크기: 학습 패턴에서 발생한 조합된 패턴 식별자 속성 발생 건 수입니다.
- 빈도: 데이터 집합에서 학습 패턴이 발생한 횟수입니다.
- 점수: 빈도와 크기의 계산 값을 합한 것이며, 다음 공식을 사용합니다.
빈도 * (크기 + 1)
- 구성 항목 열에서 CI 링크를 클릭하여 CI 양식을 표시합니다.