Tableau de bord de préparation des services d'application dans espace de travail configurable
Passez en revue les informations sur le tableau de bord pour vous assurer que vous êtes prêt à détecter et mapper les services d'application en fonction de l'apprentissage machine (ML). Mappage des services utilise les données traitées par Intelligence prédictive pour générer des suggestions pour les connexions basées sur le trafic.
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Intelligence prédictive évalue les connexions entre les empreintes digitales, les CI et les processus de l'application, et classe leur pertinence. Mappage des services utilise ces informations pour créer des connexions basées sur les règles de connexion. Il génère également des suggestions de connexion pour les serveurs et les équilibreurs de charge afin que vous choisissiez les connexions à ajouter aux services d'application ou à supprimer de ces derniers.
Les widgets sur la page du tableau de bord ML affichent les informations relatives aux prérequis et aux problèmes liés à la détection de service en fonction de Intelligence prédictive. Sélectionnez des liens à l'intérieur des widgets et des rapports pour accéder à la liste ou au formulaire connexe.
Rôles Now Platform requis
service_mapping_admin
Accéder au tableau de bord de préparation des services d'application
Pour ouvrir le tableau de bord, accédez à . Sélectionnez ensuite l’icône Préparation du service 
.
Rapports
| Titre | Type | Table source | Description |
|---|---|---|---|
| État de mappage du service d'application | Rapport à barres  |
État des services lié à ML [ml_related_service_status] | Rapport à barres qui fournit le résumé des problèmes liés à ML dans les services d'application mappés. Pour en savoir plus, consultez la rubrique État de mappage des services d'application. |
| État de formation des empreintes digitales d'application | Rapport en couronne  |
État de la formation AFP [afp_training_status] | Rapport en anneau qui présente l'état de la formation des empreintes digitales d'application. Intelligence prédictive forme des modèles prédictifs et des solutions d'apprentissage machine. Affichez l'état de la formation pour les empreintes digitales de l'application afin de déterminer si votre déploiement est prêt pour le mappage à l'aide de Intelligence prédictive. |
| État de la suggestion de connexion détectée | Rapport en couronne |
État de la formation des suggestions de connexion [connection_suggestion_training_status] | Rapport en anneau qui affiche l'état des suggestions de connexion. Pour plus de détails, voir État des suggestions de connexion détectées. |
État de mappage des services d'application
| Catégorie | Description |
|---|---|
| Mappé sans problèmes | Nombre de services d'application détectés sans problèmes liés à ML. |
| AFP sources-cibles manquantes | Le nombre de services d'application n'a pas d'empreintes digitales de l'application pour un processus source ou cible. Pour résoudre les problèmes, désactivez la détection basée sur les empreintes digitales. |
| Processus sources-cibles manquantes | Nombre de services d'application manquant d'informations de processus sources-cibles. Pour résoudre ces problèmes, redétectez les hôtes cibles et assurez-vous que les processus pertinents sont détectés. |
| Niveau de fiabilité indisponible | Le niveau de confiance indique la probabilité que cette connexion fasse partie des services d'application. Si le niveau de fiabilité apparaît sous la forme N/A, attendez la fin de la formation des empreintes digitales de l'application. |
| Hôte cible manquant | Le nombre de services d'application pour lesquels certaines connexions de CI ne sont pas entièrement détectées, car la détection horizontale n'a pas détecté les CI hôtes. Pour résoudre ces problèmes, redétectez les hôtes cibles et assurez-vous que les processus pertinents sont détectés. |
État des prérequis
Le mappage des services d'application nécessite l'intégration de plusieurs modules et applications : informations d'identification, Intelligence prédictive, amélioration de la détection du mappage des dépendances d'applications (ADME) et travaux planifiés. Passez en revue la liste des prérequis et assurez-vous que l'état de tous les prérequis est Prêt.
| Prérequis | Description |
|---|---|
| Installer et activer le module d'extension Intelligence prédictive (PI) | Mappage des services utilise pour générer des Intelligence prédictive suggestions de connexion.
|
| Activer la propriété ADME | Mappage des services utilise des sondes ADME. Assurez-vous que la propriété glide.discovery.enable_adme est définie sur True. |
| Activer toutes les sondes ADME pertinentes (collecteurs de données) | Il existe plusieurs sondes ADME pour différents types de systèmes d'exploitation. Activez toutes les sondes nécessaires afin de détecter des éléments de configuration (CI) dans votre environnement. |
| Vérifier le nombre minimum de processus en cours d'exécution | Vérifiez que la solution de mise en grappe a créé suffisamment de groupes de processus, qui deviennent des suggestions. S'il y a moins de processus que nécessaire, désactivez la détection basée sur les empreintes digitales. |
| Activer la tâche planifiée des empreintes digitales de l'application (AFP) | Assurez-vous que la tâche planifiée Applications suggestion - ITOM Autodisco qui effectue la détection basée sur les empreintes digitales est définie sur Actif. |
| Activer la propriété de suggestions de connexion | Assurez-vous que la détection basée sur Intelligence prédictive est activée. Accédez à la table Propriétés système [sys_properties] et vérifiez que la propriété sa_ml.connection_suggestions.active est réglée sur Vrai. |
| Activer la tâche planifiée de suggestions de connexion | Assurez-vous que l'état de la tâche planifiée Service Mapping - Traffic Process to Process est défini sur Actif. Cette tâche de planification déclenche la génération de suggestions de connexion. |
État des suggestions de connexion détectées
Intelligence prédictive évalue les connexions entre les empreintes digitales, les CI et les processus de l'application, et classe leur pertinence. Mappage des services utilise ces informations pour créer des connexions basées sur les règles de connexion. Il génère également des suggestions de connexion pour les serveurs et les équilibreurs de charge afin que vous choisissiez les connexions à ajouter aux services d'application ou à supprimer de ces derniers.
- Élevé : il s'agit probablement d'une connexion à un composant interne uniquement utilisée par ce composant ou cette application.
- Moyen : il s'agit probablement d'une connexion à un composant d'intergiciel utilisée par plusieurs services, par exemple IBM MQ ou Oracle WebLogic Server.
- Faible : il s'agit probablement d'une connexion à une application déployée sur de nombreux serveurs de l'organisation, généralement à des fins de surveillance. Par exemple, Tivoli Enterprise Monitoring Agents ou Serveur MID.
- Très faible : il s'agit probablement d'une connexion à une application centrale utilisée par l'ensemble de l'organisation, par exemple Microsoft Active Directory ou Okta.
Vous pouvez utiliser des suggestions de connexion sans niveau de fiabilité pour mapper les services d'application.
Problèmes de service
Passez en revue la liste des services d'application les plus affectés par les problèmes liés à l'apprentissage machine. La liste des services les plus affectés est disponible si la fonctionnalité de suggestions de connexion est activée dans votre déploiement. La liste affiche les noms de service et le nombre de problèmes liés à ML pour chacun d'eux. Elle indique également si la fonctionnalité basée sur le trafic est activée pour les services.