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sourceDocument: Gestion des opérations IT Xanadu
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/fr-FR/xanadu/it-operations-management
Release :
- xanadu
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- fr-FR
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- Gestion des opérations IT Xanadu
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- itom
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- itom
workflow :
- Technology
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# Composants installés avec Metric Intelligence
# Composants installés avec Metric Intelligence {#ariaid-title1}
* Rversion finale: Xanadu
*
* Mis à jour 1 août 2024
*
*  12 minutes de lecture
Plusieurs types de composants sont installés lors de l'activation du module d'extension Analyse des mesures (com.snc.sa.metric), notamment des tables, des tâches planifiées et des propriétés.
Remarque :
La table Fichiers d'application répertorie les composants installés avec cette application. Pour savoir comment accéder à cette table, consultez [Trouver les composants installés avec une application](https://www.servicenow.com/docs/access?context=find-components&version=xanadu&pubname=xanadu-platform-administration&ft:locale=en-US).
## Tâches planifiées installées {#installed-with-metrics__section_glq_czh_wdb}
{#installed-with-metrics__table_edf_dw2_xs__entry__2}
| Nom | Description |
|-|-|
| Metric Intelligence --- Tâche d'apprentissage de mesures | S'exécute quotidiennement et créé les modèles statistiques utilisés pour la détection d'anomalie. |
| Metric Intelligence --- Purger les anciens schémas de mesure et les scores d'anomalie | Nettoie les tables sa_metric_anomaly_score et sa_metric_schema_definition. |
| Metric Intelligence --- Synchroniser le schéma de mesure sur MID | Synchronisation des données de l'instance vers le MID Server dans la table de schéma de mesure sa_metric_schema_definition. |
| Metric Intelligence --- Synchroniser les tables avec MID | Synchronisation des données de l'instance vers le MID Server dans les tables. |
| Metric Intelligence --- Nettoyage de table | Nettoyage des tables associées à diverses opérations de suppression. |
| Metric Intelligence --- Tâche d'apprentissage Intervalle d'observation | Calcule l'intervalle d'observation à l'aide des points de données collectés pour toutes les séries de données. |
| Metric Intelligence --- Traiter le score d'anomalie périmé -- Quotidien | Tâche quotidienne qui nettoie les scores d'anomalie périmés, pour un créneau spécifié, dans la table Score d'anomalie de mesure \[sa_metric_anomaly_score\]. Utilise les propriétés sa_metric.anomaly_score_stale_interval_in_days et sa_metric.anomaly_score_next_stale_interval_in_days calcule le créneau pour le nettoyage. |
| Metric Intelligence --- Synchroniser les scores d'anomalie de CI | Maintient les scores d'anomalie à jour en supprimant les mesures correspondantes. |
| Metric Intelligence --- Tâche de configuration de mesure | Synchronise les configurations de mesures de l'instance vers tous les MID Servers Analyse des mesures. |
| Metric Intelligence --- Tâche d'apprentissage du modèle de filtre Kalman de niveau local | Crée des modèles de filtre Kalman de niveau local sur lesquels exécuter la détection de changement. |
| Metric Intelligence --- Test du modèle d'anomalie | Tâche planifiée sur demande qui s'exécute lorsque l'utilisateur clique sur Exécuter le test d'anomalie. |
| Metric Intelligence --- Valider le cluster distribué MID | 1. Vérifie l'état du nœud du cluster.Si l'état est défini sur Démarré et que l'état de l'extension Analyse des mesures n'est pas défini sur Démarré/Démarrage/Avertissement \[avertissement avec des erreurs spécifiques\], la tâche définit l'état du nœud du cluster sur Arrêté. C'est notamment le cas lorsque le MID Server s'arrête de façon inattendue sans notifier l'instance qu'il s'arrête. 2. Vérifie l'état de tous les nœuds de cluster sur tous les MID Servers du cluster. * Si l'état de tous les nœuds est défini sur Arrêté et que l'état du cluster proprement dit est défini sur Démarré, la tâche définit l'état du cluster sur Arrêté. * Si l'état du cluster est défini sur Arrêté, mais qu'il existe des MID Servers dont le nœud de cluster est en cours d'exécution, la tâche définit l'état du cluster sur Démarré. {#installed-with-metrics__ul_gjl_vmy_mfb} 3. Vérifie le nombre de leaders de cluster : si deux sont détectés, la tâche arrête l'ensemble du cluster. C'est notamment le cas lorsque les MID Servers ne sont pas en mesure de se connecter avec d'autres membres de du cluster et de former plusieurs sous-clusters. {#installed-with-metrics__ol_pfl_rmy_mfb} |
| Event Management - Traiter les événements de liaison de mesures \[1 000-1 020\] | Traite les événements de liaison de mesures Metric Intelligence séparément des événements Gestion des événements (plage de catégories 1 000-1 020). |
| Event Management - Traiter les événements de liaison de mesures \[1 020-1 040\] | Traite les événements de liaison de mesures Metric Intelligence séparément des événements Gestion des événements (plage de catégories 1 020-1 040). |
| Event Management - Traiter les événements de liaison de mesures \[1 040-1 060\] | Traite les événements de liaison de mesures Metric Intelligence séparément des événements Gestion des événements (plage de catégories 1 040-1 060). |
| Event Management - Traiter les événements de liaison de mesures \[1 060-1 080\] | Traite les événements de liaison de mesures Metric Intelligence séparément des événements Gestion des événements (plage de catégories 1 060-1 080). |
| Event Management - Traiter les événements de liaison de mesures \[1 080-1 100\] | Traite les événements de liaison de mesures Metric Intelligence séparément des événements Gestion des événements (plage de catégories 1 080-1 100). |
| Metric Intelligence - Tâche d'apprentissage de modèle non paramétrique stationnaire | Apprend le modèle non paramétrique stationnaire. |
| Metric Intelligence - Tâche d'apprentissage de modèle combiné | Crée toutes les informations requises pour effectuer la détection d'anomalie en temps réel (calcul de la fréquence des données et création de modèles statistiques) sur un sous-ensemble de toutes les séries pour lesquelles des données sont collectées. |
[ ]
{#installed-with-metrics__table_edf_dw2_xs}
## Tables installées {#installed-with-metrics__section_s1x_dzh_wdb}
{#installed-with-metrics__table_aqf_gwm_zw__entry__2}
| Table | Description |
|-|-|
| Modèle de série chronologique de mesures \[sa_time_series\] | Modèles statistiques créés pour les données de mesure. |
| Anomalie de l'alerte \[em_alert_anomaly\] | Alertes d'anomalie créées à partir d'événements d'anomalie qui ont été envoyés par Metric Intelligence afin que les utilisateurs puissent les examiner. Les alertes d'anomalie sont conservées séparément des alertes système standard. |
| Score de l'anomalie de mesure \[sa_metric_anomaly_score\] | Stocke les scores d'anomalie pour la mesure. |
| SysId des mappages de mesures à des CI supprimés \[sa_metric_map_deleted\] | ID système des enregistrements de mappage des mesures sur les CI supprimés. |
| Mappage d'une mesure à un CI \[sa_metric_map\] | Mappages des types de mesures sur les CI actuellement en vigueur. |
| Inscription du type de mesure SA \[sa_metric_registration\] | Détails sur l'inscription du type de mesure. |
| SysId d'inscriptions de types de mesures supprimées \[sa_metric_registration_deleted\] | ID système des enregistrements qui ont été supprimés de la table Enregistrement du type de mesure SA \[sa_metric_registration\]. |
| Définition de schéma de mesure \[sa_metric_schema_definition\] | Carte des mesures reçues en fonction de la classe CI. Elle est utilisée pour optimiser la charge utile des données de mesure envoyées du MID Server vers l'instance. |
| Type de métrique \[sa_metric_type\] | Source du type de mesure. |
| SysId de types de mesures de système de surveillance supprimés \[sa_source_metric_type_deleted\] | ID système des mesures système de surveillance supprimées. |
| Type de mesures du système de surveillance \[sa_source_metric_type\] | Types de mesures par classe CI, état actif/inactif et source de mesure. |
| Paramètres de mesures \[sa_metric_config_setting\] | Paramètres de configuration par défaut pour les MID Servers Metric Intelligence. |
| Règles de configuration de mesures \[sa_metric_config_rule\] | Règles pour remplacer les paramètres de configuration pour les MID Servers. |
| Configurations remplacées des mesures \[sa_metric_config_rule_setting\] | Mappe les configurations remplacées sur les règles définies personnalisées. |
| Configurations intermédiaires des mesures \[sa_metric_config_staging\] | Configurations codées enregistrées pour les MID Servers. |
| Paramètres tirés des mesures \[sa_metric_learned_param\] | Paramètres appris pour les combinaisons CI/mesures, qui seront synchronisés avec les MID Servers. |
| Détails des mappages de mesures à des CI supprimés \[sa_metric_map_deleted_detail\] | Détails sur les entrées supprimées de la table de mappage de mesures sur les CI. Inclut le CI, la mesure et l'ID système de l'entrée supprimée dans la table Mappages de mesures sur les CI \[sa_metric_map\]. |
| Suivre les CI uniques créés dans la carte de mesures \[sa_metric_ci_tracker\] | Tous les CI uniques pour lesquels l'entrée de carte de mesure a été créée. |
| Classe de mesure \[sa_metric_class\] | Classes de mesures pouvant être associées à des mesures spécifiques pour remplacer les limites et les largeurs apprises. |
| Score de changement de mesure \[sa_metric_change_score\] | Informations sur les événements de changement. |
| Règles de test des anomalies \[sa_metric_anomaly_test_rule\] | Règles de test d'anomalie utilisées pour le test du modèle d'anomalie. |
| Résultats du test des anomalies \[sa_metric_anomaly_test_result\] | Résultats des tests de modèle d'anomalie, tels que les limites et les scores d'anomalie. |
| Paramètres personnalisés de configuration des tests des anomalies de mesures \[sa_metric_anomaly_test_config_custom_param\] | Paramètres personnalisés pour la série sélectionnée dans le test du modèle d'anomalie. |
| Propriétés de Metric Intelligence \[sa_metric_property\] | Propriétés Metric Intelligence par domaine. |
| Suivre le nom d'hôte avec un CI de mesure \[sa_metric_ci_host\] | CI qui sont liés au nom du nœud à partir de l'événement de liaison. |
| Fonctions prises en charge par le langage d'expression de mesures \[sa_metric_expr_function\] | Fonctions prises en charge par le langage d'expression de mesures. |
| Types d'arguments pour les fonctions prises en charge par le langage d'expression de mesures \[sa_metric_expr_func_arg\] | Types d'arguments pour les fonctions prises en charge par le langage d'expression de mesures. |
| Suivre les types de CI dans les entrées de mesures valides pour différentes sources \[sa_metric_ci_type_map\] | Suivre les types de CI dans les entrées de mesures valides pour différentes sources. |
| Type de CI en classe de ressources \[sa_ci_type_to_resource_class\] | Contient les mappages des types de CI sur la classe de ressources. Utilisé pour la liaison de ressources lors des recherches de ressources selon un CI et un resource_path dans l'événement. La table \[sa_ci_type_to_resource_class\] contient certains enregistrements de mappage par défaut, et le rôle evt_mgmt_admin est requis pour gérer cette table. |
| Ressource de CI \[ci_resource\] | Table parente utilisée pour la liaison de ressources. |
| Matériel de ressource de CI \[ci_resource_hardware\] | Extension de la table Ressource de CI \[ci_resource\], utilisée pour la liaison de ressources. |
| Application de ressource de CI \[ci_resource_appl\] | Extension de la table Ressource de CI \[ci_resource\], utilisée pour la liaison de ressources. |
| Service de ressource de CI \[ci_resource_service\] | Extension de la table Ressource de CI \[ci_resource\], utilisée pour la liaison de ressources. |
| Ordinateur virtuel de ressource de CI \[ci_resource_vm_object\] | Extension de la table Ressource de CI \[ci_resource\], utilisée pour la liaison de ressources. |
| Base de données de ressource de CI \[ci_resource_database\] | Extension de la table Ressource de CI \[ci_resource\], utilisée pour la liaison de ressources. |
| Historique des événements de la série \[sa_series_event_history\] | Informations sur le mode de maintenance de début et de fin des CI. Analyse des mesures stocke des informations historiques sur l'heure à laquelle les CI accèdent au mode de maintenance et le quittent si la propriété système sa.model_learner.maint_event_record_history_enabled est définie sur vrai (par défaut). Si la propriété système sa_metric.maint_exclusion est également définie sur vrai (par défaut), les mesures des CI qui sont en mode de maintenance sont exclues de l'apprentissage de modèle. |
| Métadonnées du tableau de bord métrique \[sa_metric_dashboard_metadata\] | Configurations de graphiques par classe CI, pour les mesures qui sont affichées pour un CI associé à une alerte, dans Agent Workspace. |
| Mise en scène de détection d'anomalie de config mesure \[sa_metric_config_anomaly_detection_staging\] | Table interne utilisée pour faciliter le calcul du niveau d'action pour chaque entrée de la table Mappage de mesures sur des CI \[sa_metric_map\]. |
[ ]
{#installed-with-metrics__table_aqf_gwm_zw}
## Propriétés installées {#installed-with-metrics__section_wly_yyh_wdb}
Remarque :
pour ouvrir la table Propriétés système \[sys_properties\], saisissez sys_properties.list dans le filtre de navigation. Pour ouvrir la table Paramètres de mesure \[sa_metric_config_setting\], saisissez sa_metric_config_setting.list dans le filtre de navigation.
{#installed-with-metrics__table_g4d_wn2_xs__entry__2}
| Propriété | Utilisation |
|-|-|
| sa.metric.map.with.ci.expiration.sec | Durée (en secondes) pendant laquelle les enregistrements de mappage des données brutes sur les CI restent en vigueur si le mappage sur le CI est détecté. * Type : numérique * Valeur par défaut : 432 000 * Emplacement : table Propriétés système \[sys_properties\] * Pour en savoir plus : [Analyse des mesures](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/5B0xY~1wzruMEQjyfoEgYg "ServiceNow Analyse des mesures permet de capturer, puis d’explorer et d’analyser les données de mesures opérationnelles, en identifiant et en signalant les anomalies. Analyse des mesures génère des alertes d’anomalie qui peuvent être promues en alertes informatiques et apparaître sur le tableau de bord de l’intégrité de l’espace de travail pour l’exploitation des services et du service. Vous pouvez utiliser cette analyse pour éviter toute panne de service potentielle.") {#installed-with-metrics__ul_v5y_mjg_jt} |
| sa.metric.map.without.ci.expiration.sec | Durée (en secondes) pendant laquelle les enregistrements pour le mappage des données brutes sur les CI restent en vigueur si le mappage sur le CI est introuvable. * Type : numérique * Valeur par défaut : 86 400 * Emplacement : table Propriétés système \[sys_properties\] * Pour en savoir plus : [Analyse des mesures](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/5B0xY~1wzruMEQjyfoEgYg "ServiceNow Analyse des mesures permet de capturer, puis d’explorer et d’analyser les données de mesures opérationnelles, en identifiant et en signalant les anomalies. Analyse des mesures génère des alertes d’anomalie qui peuvent être promues en alertes informatiques et apparaître sur le tableau de bord de l’intégrité de l’espace de travail pour l’exploitation des services et du service. Vous pouvez utiliser cette analyse pour éviter toute panne de service potentielle.") {#installed-with-metrics__ul_pcj_ljg_jt} |
| sa_metric.anomaly_score_stale_interval_in_days | Premier jour du créneau que la tâche planifiée Operational Metrics -- Process Stale Anomaly Score -- Daily utilise lors de la vérification de l'état de caducité du score d'anomalie. Le créneau commence aujourd'hui et dure jusqu'au nombre de jours précédents spécifié dans cette propriété. * Type : numérique * Valeur par défaut : 3 * Emplacement : table Propriétés système \[sys_properties\] {#installed-with-metrics__ul_xgb_131_sz} |
| sa_metric.anomaly_score_next_stale_interval_in_days | Nombre de jours pendant lesquels étendre le créneau utilisé par la tâche planifiée Operational Metrics -- Process Stale Anomaly Score -- Daily. S'applique si la tâche s'exécute, mais ne renvoie aucune donnée à l'aide du créneau spécifié par la propriété sa_metric.anomaly_score_stale_interval_in_days. * Type : numérique * Valeur par défaut : 7 * Emplacement : table Propriétés système \[sys_properties\] {#installed-with-metrics__ul_s32_131_sz} |
| max_records_per_rest_request | Nombre maximal d'enregistrements à télécharger de l'instance vers le MID Server dans chaque cycle de synchronisation. Cette propriété est destinée à une utilisation interne. * Type : nombre entier * Valeur par défaut : 10 000 * Autres valeurs possibles : * Valeur minimale : 1 000 * Valeur maximale : 20 000 {#installed-with-metrics__ul_rq5_4bk_mbb} * Emplacement : table Paramètres de mesure \[sa_metric_config_setting\]. {#installed-with-metrics__ul_xm2_ywj_mbb} |
| normalized_metric_max_queue_size | Taille de la file d'attente des mesures. Le détecteur d'anomalie lit cette file d'attente et détermine si chaque mesure est normale ou pas. Cette propriété est destinée à une utilisation interne. * Type : nombre entier * Valeur par défaut : 3 000 000 * Autres valeurs possibles : * Valeur minimale : 1 000 000 * Valeur maximale : 5 000 000 {#installed-with-metrics__ul_xqr_wbk_mbb} * Emplacement : table Paramètres de mesure \[sa_metric_config_setting\]. {#installed-with-metrics__ul_wqr_wbk_mbb} |
| normalized_metric_queue_consumer_count | Nombre de threads qui exécutent simultanément la détection d'anomalie. Cette propriété est destinée à une utilisation interne. * Type : nombre entier * Valeur par défaut : 12 * Autres valeurs possibles : * Valeur minimale : 8 * Valeur maximale : 16 {#installed-with-metrics__ul_udg_lbk_mbb} * Emplacement : table Paramètres de mesure \[sa_metric_config_setting\]. {#installed-with-metrics__ul_ir4_fxj_mbb} |
| ignite_data_streamer_thread_count | Nombre de threads que les diffuseurs de données en continu utilisent pour écrire des données dans le cache. Le diffuseur de données en continu crée des lots à partir d'entrées de données individuelles et ajoute ces lots au cache. Cette propriété est destinée à une utilisation interne. * Type : nombre entier * Valeur par défaut : 8 * Autres valeurs possibles : * Valeur minimale : 8 * Valeur maximale : 32 {#installed-with-metrics__ul_lxj_hbk_mbb} * Emplacement : table Paramètres de mesure \[sa_metric_config_setting\]. {#installed-with-metrics__ul_err_fxj_mbb} |
| ignite_data_streamer_flush_frequency | Fréquence de purge automatique des diffuseurs de données en continu. Le diffuseur de données en continu crée des lots à partir d'entrées de données individuelles et ajoute ces lots au cache. Cette propriété est destinée à une utilisation interne. * Type : nombre entier * Valeur par défaut : 1 000 * Autres valeurs possibles : * Valeur minimale : 0 * Valeur maximale : 30 000 {#installed-with-metrics__ul_ifj_dbk_mbb} * Emplacement : table Paramètres de mesure \[sa_metric_config_setting\]. {#installed-with-metrics__ul_yq5_fxj_mbb} |
| ignite_data_streamer_buffer_size | Taille du tampon des diffuseurs de données en continu. Le diffuseur de données en continu crée des lots à partir d'entrées de données individuelles et ajoute ces lots au cache. Cette propriété est destinée à une utilisation interne. * Type : nombre entier * Valeur par défaut : 102 400 * Autres valeurs possibles : * Valeur minimale : 1 024 * Valeur maximale : 1 024 000 {#installed-with-metrics__ul_ifp_q1k_mbb} * Emplacement : table Paramètres de mesure \[sa_metric_config_setting\]. {#installed-with-metrics__ul_nlx_fxj_mbb} |
| ignite_data_streamer_batch_size | Taille du lot qui est ajouté à un diffuseur de données en continu. Le diffuseur de données en continu crée des lots à partir d'entrées de données individuelles et ajoute ces lots au cache. Cette propriété est destinée à une utilisation interne. * Type : nombre entier * Valeur par défaut : 5 000 * Autres valeurs possibles : * Valeur minimale : 1 * Valeur maximale : 10 000 {#installed-with-metrics__ul_ad5_t1k_mbb} * Emplacement : table Paramètres de mesure \[sa_metric_config_setting\]. {#installed-with-metrics__ul_swz_fxj_mbb} |
| ignite_data_streamer_batch_flush_frequency | Fréquence de purge automatique du traitement par lots interne avant d'ajouter des données aux diffuseurs de données en continu. Le diffuseur de données en continu crée des lots à partir d'entrées de données individuelles et ajoute ces lots au cache. Cette propriété est destinée à une utilisation interne. * Type : nombre entier * Valeur par défaut : 5 000 * Autres valeurs possibles : * Valeur minimale : 1 000 * Valeur maximale : 30 000 {#installed-with-metrics__ul_cw1_w1k_mbb} * Emplacement : table Paramètres de mesure \[sa_metric_config_setting\]. {#installed-with-metrics__ul_y3c_gxj_mbb} |
| sa.metric.use.resource.binding | Active la liaison de ressources. * Type : vrai \| faux * Valeur par défaut : vrai * Emplacement : table Propriétés système \[sys_properties\] * Pour en savoir plus : [Liaison de mesures aux ressources](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ozobc9_sJpuXHXG7KFWg_Q "Liez les mesures aux ressources pour simplifier la liaison d'événements de mesure en activant la liaison à des ressources, notamment des disques ou des pages Web spécifiques, en plus de la liaison aux CI.") {#installed-with-metrics__ul_cxx_bwc_sfb} |
| sa.metric.display.mid.setup.action | Affiche le lien connexe Configurer Metric Intelligence sur le formulaire MID Server, pour un MID Server ayant été validé et qui est en cours d'exécution. * Type : vrai \| faux * Valeur par défaut : vrai * Emplacement : table Propriétés système \[sys_properties\] * Pour en savoir plus : [MID Server et cluster distribué de MID Servers pour Metric Intelligence](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/saC_nJG3yrUjbMrTtUwvDQ "L'utilisation de Analyse des mesures nécessite au moins un cluster distribué de Serveur MIDs contenant un seul Serveur MID configuré pour Analyse des mesures.") {#installed-with-metrics__ul_rsr_b2z_cgb} |
| sa.model_learner.maint_event_record_history_enabled | Stocke des informations historiques sur le mode de maintenance de début et de fin des CI, dans la table Historique des événements de la série \[sa_series_event_history\]. * Type : vrai \| faux * Valeur par défaut : vrai * Emplacement : table Propriétés système \[sys_properties\] * Pour en savoir plus : [Présentation de Analyse des mesures](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/bOr5TVTfrebouywLaTeMBw "Utilisez Analyse des mesures pour identifier et empêcher les éventuelles pannes de service. L'application Analyse des mesures, basée sur des données de mesure historiques, indique le comportement anormal des CI que les événements peuvent ne pas être en mesure d'identifier. Les alertes d’anomalie peuvent être basculées en alertes informatiques classiques et apparaissent sur le tableau de bord de l’intégrité des services et de l’espace de travail pour l’exploitation des services pour les actions préventives.") {#installed-with-metrics__ul_igk_jjj_2gb} |
| sa_metric.maint_exclusion | Exclut de l'apprentissage de modèle les mesures des CI qui sont en mode de maintenance. * Type : vrai \| faux * Valeur par défaut : vrai * Emplacement : table Propriétés système \[sys_properties\] * Pour en savoir plus : [Présentation de Analyse des mesures](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/bOr5TVTfrebouywLaTeMBw "Utilisez Analyse des mesures pour identifier et empêcher les éventuelles pannes de service. L'application Analyse des mesures, basée sur des données de mesure historiques, indique le comportement anormal des CI que les événements peuvent ne pas être en mesure d'identifier. Les alertes d’anomalie peuvent être basculées en alertes informatiques classiques et apparaissent sur le tableau de bord de l’intégrité des services et de l’espace de travail pour l’exploitation des services pour les actions préventives.") {#installed-with-metrics__ul_hc4_jjj_2gb} |
| sa.model_learner.maint_history_batch_size | Détermine le nombre de séries de données par lot lors du stockage d'informations sur le mode de maintenance de début et de fin des CI, dans la table Historique des événements de la série \[sa_series_event_history\]. Ajustez le paramètre de cette propriété en cas de problèmes de performances connexes. * Type : nombre entier * Valeur par défaut : 1 000 * Emplacement : table Propriétés système \[sys_properties\] * Pour en savoir plus : [Présentation de Analyse des mesures](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/bOr5TVTfrebouywLaTeMBw "Utilisez Analyse des mesures pour identifier et empêcher les éventuelles pannes de service. L'application Analyse des mesures, basée sur des données de mesure historiques, indique le comportement anormal des CI que les événements peuvent ne pas être en mesure d'identifier. Les alertes d’anomalie peuvent être basculées en alertes informatiques classiques et apparaissent sur le tableau de bord de l’intégrité des services et de l’espace de travail pour l’exploitation des services pour les actions préventives.") {#installed-with-metrics__ul_nzr_jjj_2gb} |
| sa_metric.scheduled_jobs_to_monitor_sys_id_list | Contient les ID système des 3 tâches planifiées que surveille la fonction de surveillance de l'intégrité autonome pour Metric Intelligence : * Metric Intelligence --- Tâche de configuration de mesure * Metric Intelligence --- Synchroniser les tables avec MID * Metric Intelligence --- Valider le cluster distribué MID {#installed-with-metrics__ul_aq3_zpy_2gb} |
[ ]
{#installed-with-metrics__table_g4d_wn2_xs}