統計モデルは、標準偏差、上限と下限、および統計の外れ値を計算し、例外を検出するために使用されます。例外は、測定基準値が統計モデルに基づいて予測される値から外れている場合に発生します。システムは時間の経過とともに統計の外れ値の頻度と永続性を監視して、偏差の例外の程度を示す 0 ～ 10 までのスコアを計算します。

例外スコアがゼロを超えると、測定基準インテリジェンスにより例外アラートが継続的に生成されます。スコアが 4 を超え、以前のスコアから変化している場合は、インスタンスに送信されます。インスタンスにおいて、時間経過にわたる例外スコアの全体の変遷がインサイトエクスプローラーに表示されます。

測定基準インテリジェンスは履歴データを監視して、測定基準限度の正確性と、例外動作が停止したときにアラートがクローズされることを確認します。測定基準インテリジェンスは、測定基準のラベルに基づいて無関係な例外を無視します。たとえば、使用可能な CPU が上限の 50% から 60% に増加した場合、available ラベルは、動作を例外として登録すべきでないことを示すインジケーターとして識別されます。これは、60 % という測定基準値が例外を表すとはいえ、使用可能な CPU 値の増加が良好な結果を表すためです。

以下のように例外アラートのリストを表示することができます。サマリーとレポートについては、[例外マップ] と 例外アラートダッシュボード を表示できます。