--- sourceDocument: Xanadu IT Operations Management sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/ja-JP/xanadu/it-operations-management Release : - xanadu ft:locale : - ja-JP ft:publication_title : - Xanadu IT Operations Management ft:clusterId : - itom bundleId : - itom workflow : - Technology --- # メトリクスのカスタム上限および下限の指定 # メトリクスのカスタム上限および下限の指定 {#ariaid-title1} * リリースバージョン: Xanadu * * 更新日 2024年08月01日 * * ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：5分 \[限度設定\] ウィザードを使用して、メトリックインテリジェンスのメトリクスに対してカスタムの上限と下限を指定することにより、学習済みのコントロールの限度を上書きします。 ## 始める前に 必要なロール：evt_mgmt_admin ## このタスクについて メトリックインテリジェンスでは、履歴メトリクスデータから学習した統計モデルを使用して、メトリクスの上限と下限のコントロール限度を計算します。この上限と下限は、例外スコアに影響を与える例外 CI またはリソースの検出を行う分析に使用されます。計算の範囲とは無関係に、履歴データによっては、CI、リソース、またはメトリクスに通知が必要あるいは不要な値が含まれる可能性があります。たとえば、メトリクスが通知を受けずに長時間特定の値を超えたり下回らないようにしながら、SLA に適合させる場合などが挙げられます。メトリクスに対して具体的な上限値または下限値がわかっている場合は、カスタム限度を持つメトリクスを設定して、計算済みの限度を上書きすることができます。たとえば、CPU のメトリクスが 85 パーセントを超えないようにすることができます。 \[限度設定\] ウィザードを使用して静的なカスタム限度または限度の範囲を指定し、カスタム設定に基づいて実際のデータの例外分析をプレビューします。カスタム限度を関連付ける必要があるメトリクスクラスと構成設定ルールは、どちらも \[限度設定\] ウィザードにより自動的に生成されます。 \[限度設定\] ウィザードでは、カスタムコントロールの限度として、次のいずれかのオプションを選択できます。 静的な上限と下限 : 静的なカスタム上限値と下限値が有効なコントロールの限度として使用され、メトリクスの上限と下限について、学習済みの値を完全に上書きします。メトリクスデータの中央値は指定された静的限度範囲内である必要があります。それ以外の場合は、静的な限度は適用されません。 上限と下限の範囲 : 値の範囲として表される、カスタム上限と下限です。有効となる限度はカスタム最小値と最大値の組み合わせであり、これにより限度の範囲と、学習済みの上限と下限が定義されます。 * あるポイントの学習済みの時間の限度値がカスタム上限または下限の範囲内である場合は、学習済みの限度値が有効となります。 * あるポイントの学習済みの時間の限度値がカスタム範囲外である場合は、カスタム範囲の \[最大\] または \[最小\] 値がそれぞれ有効となります。学習済みの値がカスタム範囲を超えるとカスタムの \[最大\] 値が有効になり、下回ると \[最小\] のカスタム値が有効となります。 {#override-metric-bounds__ul_zv3_pdl_ffb} メトリクスの値がコントロール限度外にある場合は、コントロール限度からの偏差が、データから計算される幅の値によって正規化されます。上下の幅の値によって、メトリクスの値が例外となるにあたって超えなければならないコントロールの限度が決まります。コントロールの限度の幅を変更すると、高い例外スコアに到達して例外について通知されるまでの速度に影響します。カスタムコントロール限度の設定に加えて、カスタム偏差と、システムがカスタムの幅の値を計算するために使用する時間の値を指定することで、幅の値を上書きすることができます。 システムは、メトリクスのカスタムコントロール限度とカスタムの幅を、メトリクスクラスに保存します。メトリクスクラスのカスタム値は、メトリクスの学習済みの限度と幅を上書きし、その後の例外分析で使用されます。 ## 手順 1. 移動先 すべてイベント管理異常検出範囲の設定. 2. \[限度設定\] リストビューで、\[追加\] をクリックして \[限度設定\] ウィザードを開きます。 3. \[スコープを選択\] タブで以下の設定を構成し、\[次へ\] をクリックします。 {#override-metric-bounds__table_dc2_lck_ffb__entry__2} | フィールド | 説明 | |-|-| | ソースのメトリクスタイプ | この限度設定が適用されるソースのメトリクスタイプです。 ドロップダウンリストから項目を選択し、\[ソースのメトリクスタイプを追加\] アイコン (\[+\]) をクリックして、選択した項目を \[選択したソースのメトリクスタイプ\] に追加します。 | | スコープ | この限度設定が適用される CI またはリソースのスコープです。 スコープは、\[すべての CI\]、\[特定の CI またはクラス\]、または \[特定のリソースまたはリソースクラス\] に設定できます。設定に応じて、さらにスコープをフィルタリングすることができます。 | [ ] {#override-metric-bounds__table_dc2_lck_ffb} 4. \[限度設定の適用\] タブで以下の設定を構成し、\[次へ\] をクリックします。 {#override-metric-bounds__table_dcg_ldk_ffb__entry__2} | フィールド | 説明 | |-|-| | 限度の設定名 | この限度設定の一意の名前です。 | | 限度タイプ | 静的なカスタム限度を指定する方法： * 静的な上限と下限を設定 * 上限と下限の範囲を設定 {#override-metric-bounds__ul_i41_c3l_ffb} | | 詳細設定の表示 | 次のフィールドが表示されます。 * \[下限の値\] と \[およびメトリクスの値と下限の差異\] * \[上限の値\] と \[およびメトリクスの値と上限の差異\] * \[時間 (分) 経過後に重要なアラートを送信\] {#override-metric-bounds__ul_a3d_bs2_yfb} 例外値の偏差 (絶対値) と、例外アラートを送信する時間を指定します。これらの値は、メトリクスの幅の値を計算するために内部で使用されます。 注: * 限度設定に指定されたメトリクスクラスが、アップグレードされたリリースの幅の上書き値で構成されている場合、詳細設定を行うことはできません。詳細設定を行うには、表示される通知を受け入れ、これらの幅の上書き値が削除されることに同意します。 * すべてのフィールドに値が含まれている必要があります。メトリクスの値を設定しない場合は、\[およびメトリクスの値と下限の差異\] または \[およびメトリクスの値と上限の差異\]フィールドに「0」を入力する必要があります。 * 入力できる最小分数は 2 分です。 {#override-metric-bounds__ul_z5y_w2x_g4b} | | 下限 | メトリクスに対する学習済みの下限を置き換える静的な下限値です。[静的な上限と下限] の設定に適用されます。 | | 上限 | メトリクスに対する学習済みの上限を上書きする静的な上限値です。[静的な上限と下限] の設定に適用されます。 値は \[下限\] よりも大きい値でなければなりません。 | | 下限の範囲 | カスタム下限の範囲の \[最小値\] と \[最大値\] です。[上限と下限の範囲の設定] の設定に適用されます。 | | 上限の範囲 | カスタム上限の範囲の \[最小値\] と \[最大値\] が、[上限と下限の範囲の設定] の設定に適用されます。 | [ ] {#override-metric-bounds__table_dcg_ldk_ffb} 5. \[プレビューおよび確認\] タブで、次の操作を行います。 1. \[ソースのメトリクスタイプ\] を選択します。 2. **オプション:** プレビューの \[メトリクスタイプ\] を選択します。 3. **オプション:** プレビューに含める \[CI 名\] と \[リソース名\] を入力します。 CI またはリソースを指定する場合は、以前に指定されたスコープ内である必要があります。 4. \[プレビュー\] をクリックすると、新しく指定したカスタム限度を使用して、指定されたメトリクスと CI の例外検出を実行します。 5. プレビュー結果を確認し、結果が期待どおりである場合は、\[終了\] をクリックします。 それ以外の場合は、前の \[限度設定を適用\] タブに戻り、設定を調整して、再度プレビューします。プレビュー結果は、例外モデルテストの簡易版です。結果の詳細、およびグラフ設定の変更については、[例外モデルテスト](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/Qy2Bk8FvaQMGQ1CqtY1Rvg#anomaly-model-test-concepts "例外モデルテストでは、実際のメトリクスのデータを使用して、少数のセットの CI とメトリクスに対して例外検出を適用し評価します。テスト結果を予想される結果と比較し、例外検出モデルを微調整してから、本番環境でテスト済みの CI とメトリクスに対して例外検出を有効にします。") を参照してください。 {#override-metric-bounds__substeps_gsd_hjl_ffb} {#override-metric-bounds__steps_qh3_kv5_n2b} **関連タスク** * [構成設定ルールを作成する](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/trZl3QOatATN92ZKvgLdtA "構成設定は、メトリクスのデータ処理方法に影響します。構成設定ルールによってこれらの構成設定のデフォルト値が上書きされ、さまざまな CI クラスに対して効率的な統計モデルをビルドできます。")