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sourceDocument: 호주 IT Operations Management
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/ko-KR/it-operations-management
Release :
- australia
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- ko-KR
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- 호주 IT Operations Management
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- itom
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- itom
workflow :
- Technology
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# 메트릭 인텔리전스와 함께 설치되는 구성요소
# 메트릭 인텔리전스와 함께 설치되는 구성요소 {#ariaid-title1}
* 릴리스 버전: Australia
*
* 업데이트 날짜 2026년 03월 12일
*
*  소요 시간: 15분
(com.snc.sa.metric) 플러그인을 활성화 메트릭 인텔리전스 하면 테이블, 예약된 작업 및 속성을 포함한 여러 유형의 구성요소가 설치됩니다.
주:
애플리케이션 파일 테이블에는 이 애플리케이션과 함께 설치되는 구성요소가 나열됩니다. 이 테이블에 액세스하는 방법에 대한 지침은 [애플리케이션과 함께 설치되는 구성요소 찾기를](https://www.servicenow.com/docs/access?context=find-components&version=australia&pubname=australia-platform-administration&ft:locale=en-US) 참조하십시오.
## 설치되는 예약된 작업 {#installed-with-metrics__section_glq_czh_wdb}
{#installed-with-metrics__table_edf_dw2_xs__entry__2}
| 이름 | 설명 |
|-|-|
| 메트릭 인텔리전스 - 메트릭 학습자 작업 | 매일 실행되며 예외 탐지에 사용되는 통계 모델을 작성합니다. |
| 메트릭 인텔리전스 - 오래된 메트릭 스키마 및 예외 점수 제거 | 테이블 sa_metric_schema_definition 을 sa_metric_anomaly_score 정리합니다. |
| 메트릭 인텔리전스 - 메트릭 스키마를 mid와 동기화 | 인스턴스의 데이터를 메트릭 스키마 테이블 sa_metric_schema_definition의 MID 서버와 동기화합니다. |
| 메트릭 인텔리전스 - 테이블을 mid와 동기화 | 인스턴스의 데이터를 테이블의 MID 서버와 동기화합니다. |
| 메트릭 인텔리전스 - 테이블 정리 | 다양한 삭제 작업과 관련된 테이블을 정리합니다. |
| 메트릭 인텔리전스 - 관찰 간격 학습자 작업 | 수집된 데이터 요소를 모든 데이터 계열에 사용하여 관찰 간격을 계산합니다. |
| 메트릭 인텔리전스 - 부실 예외 점수 처리 - 매일 | 메트릭 예외 점수 \[sa_metric_anomaly_score\] 테이블에서 지정된 시간의 부실 예외 점수를 정리하는 일별 작업입니다. 속성을 사용하여 sa_metric.anomaly_score_stale_interval_in_dayssa_metric.anomaly_score_next_stale_interval_in_days 정리 기간을 계산합니다. |
| 메트릭 인텔리전스 - CI 예외 점수 동기화 | 메트릭 삭제를 통해 예외 점수를 최신 상태로 유지합니다. |
| 메트릭 인텔리전스 - 메트릭 구성 작업 | 인스턴스의 메트릭 구성을 모든 메트릭 인텔리전스 MID Server와 동기화합니다. |
| 메트릭 인텔리전스 - 로컬 수준 칼만 필터 모델 학습자 작업 | 변경 탐지를 실행할 로컬 수준 칼만 필터 모델을 빌드합니다. |
| 메트릭 인텔리전스 - 예외 모델 테스트 | 사용자가 예외 테스트 실행을 클릭할 때 실행되는 요청 시 예약된 작업입니다. |
| 메트릭 인텔리전스 - MID 분산 클러스터의 유효성 검사 | 1. 클러스터 노드의 상태를 확인합니다.상태가 시작됨이고 확장 상태 메트릭 인텔리전스 가 시작됨/시작 중/경고 \[특정 오류로 인한 경고\]가 아닌 경우 이 작업은 클러스터 노드의 상태를 중지됨으로 변경합니다. 이 작업은 인스턴스에 중지 사실을 알리지 않고 MID 서버가 예기치 않게 중지될 때 발생합니다. 2. 클러스터에 있는 모든 MID Server의 모든 클러스터 노드 상태를 확인합니다. * 모든 노드의 상태가 중지됨 이고 클러스터 자체의 상태가 시작됨이면 이 작업은 클러스터의 상태를 중지됨으로 변경합니다. * 클러스터 상태가 중지됨이지만 실행 중인 클러스터 노드가 있는 MID Server가 있는 경우 이 작업은 클러스터의 상태를 시작됨으로 변경합니다. {#installed-with-metrics__ul_gjl_vmy_mfb} 3. 클러스터 리더의 수를 확인합니다. 2개가 탐지되면 이 작업은 전체 클러스터를 중지합니다. 이 작업은 MID Server가 클러스터의 다른 구성원과 연결하여 여러 하위 클러스터를 형성할 수 없을 때 발생합니다. {#installed-with-metrics__ol_pfl_rmy_mfb} |
| 이벤트 관리 - 메트릭 바인딩 이벤트 \[1000-1020\] 처리 | 이벤트와 이벤트 관리 별도로 이벤트를 바인딩하는 메트릭 인텔리전스 메트릭을 처리합니다(버킷 범위 1000-1020). |
| 이벤트 관리 - 메트릭 바인딩 이벤트 \[1020-1040\] 처리 | 이벤트와 이벤트 관리 별도로 이벤트를 바인딩하는 메트릭 인텔리전스 메트릭을 처리합니다(버킷 범위 1020-1040). |
| 이벤트 관리 - 메트릭 바인딩 이벤트 \[1040-1060\] 처리 | 메트릭 인텔리전스 메트릭 바인딩을 이벤트와 별 이벤트 관리 도로 처리합니다(버킷 범위 1040-1060). |
| 이벤트 관리 - 메트릭 바인딩 이벤트 \[1060-1080\] 처리 | 메트릭 인텔리전스 메트릭 바인딩 이벤트를 이벤트와 이벤트 관리 별도로 처리합니다(버킷 범위 1060-1080). |
| 이벤트 관리 - 메트릭 바인딩 이벤트 \[1080-1100\] 처리 | 이벤트(버킷 범위 1080-1100)와 별 이벤트 관리 도로 메트릭 인텔리전스 메트릭 바인딩 이벤트를 처리합니다. |
| 메트릭 인텔리전스 - 고정 비매개변수형 모델 학습자 작업 | 고정 비매개변수형 모델을 학습합니다. |
| 메트릭 인텔리전스 - 결합 모델 학습자 작업 | 데이터가 수집되는 모든 계열의 하위 집합에서 실시간으로 예외 탐지를 수행하는 데 필요한 모든 정보를 구성합니다(데이터 빈도 계산 및 통계 모델 작성). |
[ ]
{#installed-with-metrics__table_edf_dw2_xs}
## 설치되는 테이블 {#installed-with-metrics__section_s1x_dzh_wdb}
{#installed-with-metrics__table_aqf_gwm_zw__entry__2}
| 테이블 | 설명 |
|-|-|
| 메트릭 시계열 모델 \[sa_time_series\] | 메트릭 데이터에 대해 작성되는 통계 모델입니다. |
| 경보 변칙 \[em_alert_anomaly\] | 사용자가 검토할 수 있도록 메트릭 인텔리전스에서 보낸 예외 이벤트에서 작성된 예외 경보입니다. 예외 경보는 일반 시스템 경보와 별도로 보관됩니다. |
| 메트릭 변칙 점수 \[sa_metric_anomaly_score\] | 메트릭의 예외 점수를 저장합니다. |
| 메트릭-CI 매핑 삭제된 SysId \[sa_metric_map_deleted\] | 삭제된 메트릭-CI 매핑 레코드의 SysId입니다. |
| CI에 대한 메트릭 매핑 \[sa_metric_map\] | 현재 메트릭 유형이 CI에 적용되는 매핑입니다. |
| SA 메트릭 유형 등록 \[sa_metric_registration\] | 메트릭 유형 등록에 대한 상세 정보입니다. |
| 메트릭 유형 등록 삭제된 SysId \[sa_metric_registration_deleted\] | SA 메트릭 유형 등록 \[sa_metric_registration\] 테이블에서 삭제된 기록의 SysId입니다. |
| 메트릭 스키마 정의 \[sa_metric_schema_definition\] | CI 클래스를 기반으로 수신되는 메트릭의 맵입니다. MID 서버에서 인스턴스로 전송되는 메트릭 데이터 페이로드를 최적화하는 데 사용됩니다. |
| 메트릭 유형 \[sa_metric_type\] | 메트릭 유형 소스입니다. |
| 모니터링 시스템 메트릭 유형 삭제된 SysID \[sa_source_metric_type_deleted\] | 삭제된 모니터링 시스템 메트릭의 SysId입니다. |
| 모니터링 시스템 메트릭 유형 \[sa_source_metric_type\] | CI 클래스, 활성/비활성 상태 및 메트릭 소스당 메트릭 유형입니다. |
| 메트릭 설정 \[sa_metric_config_setting\] | 메트릭 인텔리전스 MID Server의 기본 구성 설정입니다. |
| 메트릭 구성 규칙 \[sa_metric_config_rule\] | MID Server의 구성 설정을 무효화하는 규칙입니다. |
| 재정의된 메트릭 구성 \[sa_metric_config_rule_setting\] | 무효화된 구성을 사용자 정의 규칙에 매핑합니다. |
| 준비된 메트릭 구성 \[sa_metric_config_staging\] | MID Server에 대해 저장된 인코딩 구성입니다. |
| 학습된 메트릭 매개변수 \[sa_metric_learned_param\] | CI/메트릭 조합에 대해 학습된 매개변수로, MID Server와 동기화됩니다. |
| 메트릭-CI 매핑 삭제된 상세 정보 \[sa_metric_map_deleted_detail\] | 메트릭-CI 매핑 테이블에서 삭제된 항목에 대한 상세 정보입니다. 메트릭-CI 매핑 \[sa_metric_map\] 테이블에서 삭제된 항목의 CI, 메트릭 및 SysId를 포함합니다. |
| 메트릭 맵에서 생성된 고유 CI 추적 \[sa_metric_ci_tracker\] | 메트릭 맵 항목을 만든 모든 고유 CI입니다. |
| 메트릭 클래스 \[sa_metric_class\] | 특정 메트릭과 연결하여 범위 및 너비 학습 값을 재정의할 수 있는 메트릭 클래스입니다. |
| 메트릭 변경 점수 \[sa_metric_change_score\] | 변경 이벤트 정보입니다. |
| 변칙 테스트 규칙 \[sa_metric_anomaly_test_rule\] | 예외 모델 테스트에 사용되는 예외 테스트 규칙입니다. |
| 변칙 테스트 결과 \[sa_metric_anomaly_test_result\] | 범위 및 예외 점수와 같은 예외 모델 테스트의 결과입니다. |
| 메트릭 변칙 테스트 구성 사용자 지정 매개변수 \[sa_metric_anomaly_test_config_custom_param\] | 예외 모델 테스트에서 선택한 계열의 사용자 지정 매개변수입니다. |
| 메트릭 인텔리전스 속성 \[sa_metric_property\] | 도메인별 메트릭 인텔리전스 속성입니다. |
| 메트릭 CI로 호스트 이름 추적 \[sa_metric_ci_host\] | 바인딩 이벤트의 노드 이름과 바인딩되는 CI입니다. |
| 메트릭 표현식 언어에서 지원되는 함수 \[sa_metric_expr_function\] | 메트릭 표현식 언어에서 지원되는 함수입니다. |
| 메트릭 표현식 언어에서 지원되는 함수의 인수 유형 \[sa_metric_expr_func_arg\] | 메트릭 표현식 언어에서 지원되는 함수의 인수 유형입니다. |
| 다른 소스에 유효한 메트릭 항목에 대한 CI 유형 추적 \[sa_metric_ci_type_map\] | 다른 소스에 유효한 메트릭 항목에 대한 CI 유형을 추적합니다. |
| CI 유형-자원 클래스 \[sa_ci_type_to_resource_class\] | CI 유형과 자원 클래스 간의 매핑을 포함합니다. 이벤트의 CI와 a resource_path 가 지정된 자원을 조회하는 동안 자원 바인딩에 사용됩니다. \[sa_ci_type_to_resource_class\] 테이블에는 몇 가지 기본 매핑 레코드가 포함되어 있으며 이 테이블을 관리하려면 evt_mgmt_admin 역할이 필요합니다. |
| CI 자원 \[ci_resource\] | 자원 바인딩에 사용되는 상위 테이블입니다. |
| CI 자원 하드웨어 \[ci_resource_hardware\] | 자원 바인딩에 사용되는 CI 자원 \[ci_resource\] 테이블의 확장입니다. |
| CI 자원 애플리케이션 \[ci_resource_appl\] | 자원 바인딩에 사용되는 CI 자원 \[ci_resource\] 테이블의 확장입니다. |
| CI 자원 서비스 \[ci_resource_service\] | 자원 바인딩에 사용되는 CI 자원 \[ci_resource\] 테이블의 확장입니다. |
| CI 자원 VM \[ci_resource_vm_object\] | 자원 바인딩에 사용되는 CI 자원 \[ci_resource\] 테이블의 확장입니다. |
| CI 자원 데이터베이스 \[ci_resource_database\] | 자원 바인딩에 사용되는 CI 자원 \[ci_resource\] 테이블의 확장입니다. |
| 계열 이벤트 이력 \[sa_series_event_history\] | CI 시작 및 종료 유지관리 모드에 대한 정보입니다. 메트릭 인텔리전스 는 시스템 속성 sa.model_learner.maint_event_record_history_enabled가 true(기본값)로 설정된 경우 CI가 유지관리 모드를 시작하고 종료하는 시간에 대한 기록 정보를 저장합니다. 또한 시스템 속성 sa_metric.maint_exclusion도 true(기본값)로 설정되면 유지관리 모드에 있는 CI의 메트릭이 모델 학습에서 제외됩니다. |
| 메트릭 대시보드 메타데이터 \[sa_metric_dashboard_metadata\] | 에이전트 작업 공간에서 경보와 연결된 CI에 대해 표시되는 메트릭에 대한 CI 클래스당 차트 구성입니다. |
| 메트릭 구성 예외 탐지 준비 \[sa_metric_config_anomaly_detection_staging\] | 메트릭-CI 매핑\[sa_metric_map\] 테이블의 각 항목에 대한 작업 수준을 계산하는 데 사용되는 내부 테이블입니다. |
[ ]
{#installed-with-metrics__table_aqf_gwm_zw}
## 설치되는 속성 {#installed-with-metrics__section_wly_yyh_wdb}
주:
시스템 속성 \[sys_properties\] 테이블을 열려면 탐색 필터에 sys_properties.list 를 입력합니다. 메트릭 설정 \[sa_metric_config_setting\] 테이블을 열려면 탐색 필터에 sa_metric_config_setting.list 를 입력합니다.
{#installed-with-metrics__table_g4d_wn2_xs__entry__2}
| 속성 | 사용량 |
|-|-|
| sa.metric.map.with.ci.expiration.sec | CI에 대한 매핑이 발견된 경우 원시 데이터를 CI로 매핑하는 레코드가 유효하게 유지되는 시간(초)입니다. * 유형: 숫자 * 기본값: 432000 * 위치: 시스템 속성 \[sys_properties\] 테이블 * 자세히 알아보기: [메트릭 인텔리전스](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/nuwpsP29JxyU6O4RW6zZAA "ServiceNow 메트릭 인텔리전스 는 운영 메트릭 데이터를 캡처한 다음, 탐색 및 분석하여 예외를 식별하고 표시할 수 있는 기능을 제공합니다. 메트릭 인텔리전스 는 IT 경보로 승격되어 서비스 운영 작업 공간 및 서비스 상태 대시보드에 나타날 수 있는 예외 경보를 생성합니다. 이 분석을 활용하여 잠재적인 서비스 중단을 방지할 수 있습니다.") {#installed-with-metrics__ul_v5y_mjg_jt} |
| sa.metric.map.without.ci.expiration.sec | CI에 대한 매핑이 발견되지 않은 경우 원시 데이터를 CI로 매핑하는 레코드가 유효하게 유지되는 시간(초)입니다. * 유형: 숫자 * 기본값: 86400 * 위치: 시스템 속성 \[sys_properties\] 테이블 * 자세히 알아보기: [메트릭 인텔리전스](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/nuwpsP29JxyU6O4RW6zZAA "ServiceNow 메트릭 인텔리전스 는 운영 메트릭 데이터를 캡처한 다음, 탐색 및 분석하여 예외를 식별하고 표시할 수 있는 기능을 제공합니다. 메트릭 인텔리전스 는 IT 경보로 승격되어 서비스 운영 작업 공간 및 서비스 상태 대시보드에 나타날 수 있는 예외 경보를 생성합니다. 이 분석을 활용하여 잠재적인 서비스 중단을 방지할 수 있습니다.") {#installed-with-metrics__ul_pcj_ljg_jt} |
| sa_metric.anomaly_score_stale_interval_in_days | 예약된 Operational Metrics -- Process Stale Anomaly Score -- Daily 작업이 예외 점수의 부실성 상태를 확인할 때 사용하는 기간의 시작 날짜입니다. 기간은 오늘부터 시작하여 이 속성에 지정된 지난 일 수까지 지속됩니다. * 유형: 숫자 * 기본값: 3 * 위치: 시스템 속성 \[sys_properties\] 테이블 {#installed-with-metrics__ul_xgb_131_sz} |
| sa_metric.anomaly_score_next_stale_interval_in_days | 예약된 작업에서 사용하는 기간을 연장할 일 수입니다.Operational Metrics -- Process Stale Anomaly Score -- Daily 작업이 실행되고 있지만 속성에 sa_metric.anomaly_score_stale_interval_in_days 지정된 기간을 사용하여 데이터를 반환하지 못하는 경우에 적용됩니다. * 유형: 숫자 * 기본값: 7 * 위치: 시스템 속성 \[sys_properties\] 테이블 {#installed-with-metrics__ul_s32_131_sz} |
| max_records_per_rest_request | 각 동기화 주기에서 인스턴스에서 MID 서버로 다운로드할 최대 레코드 수입니다. 이 속성은 내부용입니다. * 유형: 정수 * 기본값: 10000 * 기타 가능한 값: * 최소값: 1000 * 최대값: 20000 {#installed-with-metrics__ul_rq5_4bk_mbb} * 위치: 메트릭 설정 \[sa_metric_config_setting\] 테이블 {#installed-with-metrics__ul_xm2_ywj_mbb} |
| normalized_metric_max_queue_size | 메트릭 큐의 크기입니다. 예외 탐지기는 이 큐를 읽고 각 메트릭이 예외인지 확인합니다. 이 속성은 내부용입니다. * 유형: 정수 * 기본값: 3000000 * 기타 가능한 값: * 최소값: 1000000 * 최대값: 5000000 {#installed-with-metrics__ul_xqr_wbk_mbb} * 위치: 메트릭 설정 \[sa_metric_config_setting\] 테이블 {#installed-with-metrics__ul_wqr_wbk_mbb} |
| normalized_metric_queue_consumer_count | 동시에 예외를 탐지하는 스레드 수입니다. 이 속성은 내부용입니다. * 유형: 정수 * 기본값: 12 * 기타 가능한 값: * 최소값: 8 * 최대값: 16 {#installed-with-metrics__ul_udg_lbk_mbb} * 위치: 메트릭 설정 \[sa_metric_config_setting\] 테이블 {#installed-with-metrics__ul_ir4_fxj_mbb} |
| ignite_data_streamer_thread_count | 데이터 스트리머가 캐시에 데이터를 쓰는 데 사용하는 스레드 수입니다. 데이터 스트리머는 개별 데이터 항목에서 일괄 처리를 만들고 이러한 일괄 처리를 캐시에 추가합니다. 이 속성은 내부용입니다. * 유형: 정수 * 기본값: 8 * 기타 가능한 값: * 최소값: 8 * 최대값: 32 {#installed-with-metrics__ul_lxj_hbk_mbb} * 위치: 메트릭 설정 \[sa_metric_config_setting\] 테이블 {#installed-with-metrics__ul_err_fxj_mbb} |
| ignite_data_streamer_flush_frequency | 데이터 스트리머의 자동 플러시 빈도입니다. 데이터 스트리머는 개별 데이터 항목에서 일괄 처리를 만들고 이러한 일괄 처리를 캐시에 추가합니다. 이 속성은 내부용입니다. * 유형: 정수 * 기본값: 1000 * 기타 가능한 값: * 최소값: 0 * 최대값: 30000 {#installed-with-metrics__ul_ifj_dbk_mbb} * 위치: 메트릭 설정 \[sa_metric_config_setting\] 테이블 {#installed-with-metrics__ul_yq5_fxj_mbb} |
| ignite_data_streamer_buffer_size | 데이터 스트리머의 버퍼 크기입니다. 데이터 스트리머는 개별 데이터 항목에서 일괄 처리를 만들고 이러한 일괄 처리를 캐시에 추가합니다. 이 속성은 내부용입니다. * 유형: 정수 * 기본값: 102400 * 기타 가능한 값: * 최소값: 1024 * 최대값: 1024000 {#installed-with-metrics__ul_ifp_q1k_mbb} * 위치: 메트릭 설정 \[sa_metric_config_setting\] 테이블 {#installed-with-metrics__ul_nlx_fxj_mbb} |
| ignite_data_streamer_batch_size | 데이터 스트리머에 추가되는 일괄 처리의 크기입니다. 데이터 스트리머는 개별 데이터 항목에서 일괄 처리를 만들고 이러한 일괄 처리를 캐시에 추가합니다. 이 속성은 내부용입니다. * 유형: 정수 * 기본값: 5000 * 기타 가능한 값: * 최소값: 1 * 최대값: 10000 {#installed-with-metrics__ul_ad5_t1k_mbb} * 위치: 메트릭 설정 \[sa_metric_config_setting\] 테이블 {#installed-with-metrics__ul_swz_fxj_mbb} |
| ignite_data_streamer_batch_flush_frequency | 데이터 스트리머에 데이터를 추가하기 전의 내부 일괄 처리 자동 플러시 빈도입니다. 데이터 스트리머는 개별 데이터 항목에서 일괄 처리를 만들고 이러한 일괄 처리를 캐시에 추가합니다. 이 속성은 내부용입니다. * 유형: 정수 * 기본값: 5000 * 기타 가능한 값: * 최소값: 1000 * 최대값: 30000 {#installed-with-metrics__ul_cw1_w1k_mbb} * 위치: 메트릭 설정 \[sa_metric_config_setting\] 테이블 {#installed-with-metrics__ul_y3c_gxj_mbb} |
| sa.metric.use.resource.binding | 자원 바인딩을 사용하도록 설정합니다. * 유형: true \| false * 기본값: True * 위치: 시스템 속성 \[sys_properties\] 테이블 * 자세히 알아보기: [자원에 대한 메트릭 바인딩](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/tiLJy12jjymxPKUpL_946g "메트릭을 자원에 바인딩하면 CI에 바인딩하는 것 외에도 특정 디스크나 웹 페이지와 같은 자원에 바인딩을 사용하여 메트릭 이벤트 바인딩을 간단하게 처리할 수 있습니다.") {#installed-with-metrics__ul_cxx_bwc_sfb} |
| sa.metric.display.mid.setup.action | 유효성 검사 후 실행 중인 MID 서버에 대한 메트릭 인텔리전스 설정 관련 링크를 MID 서버 양식에 표시합니다. * 유형: true \| false * 기본값: True * 위치: 시스템 속성 \[sys_properties\] 테이블 * 자세히 알아보기: [메트릭 인텔리전스에 대한 MID 서버 및 MID 서버 분산 클러스터](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/Xu0POjeuWYBrUnoQyMsdEw "메트릭 인텔리전스를 사용하려면 메트릭 인텔리전스용으로 구성된 MID 서버가 하나 포함된 MID 서버 분산 클러스터가 하나 이상 필요합니다.") {#installed-with-metrics__ul_rsr_b2z_cgb} |
| sa.model_learner.maint_event_record_history_enabled | CI가 유지관리 모드를 시작하고 종료한 시간에 대한 기록 정보를 계열 이벤트 이력\[sa_series_event_history\] 테이블에 저장합니다. * 유형: true \| false * 기본값: True * 위치: 시스템 속성 \[sys_properties\] 테이블 * 자세히 알아보기: [메트릭 인텔리전스 이해](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/NTpYranN07mD~VkCt9ODLQ "잠재적인 서비스 중단을 식별하고 방지하는 데 사용합니다 메트릭 인텔리전스 . 메트릭 인텔리전스는 기록 메트릭 데이터를 기반으로 이벤트에서 캡처할 수 없는 CI의 변칙 작업을 나타냅니다. 예외 경보를 일반 IT 경보로 승격하여 서비스 운영 작업 공간 및 서비스 상태 대시보드에 표시하면 선제적인 조치를 취할 수 있습니다.") {#installed-with-metrics__ul_igk_jjj_2gb} |
| sa_metric.maint_exclusion | 유지관리 모드에 있는 CI의 메트릭을 모델 학습에서 제외합니다. * 유형: true \| false * 기본값: True * 위치: 시스템 속성 \[sys_properties\] 테이블 * 자세히 알아보기: [메트릭 인텔리전스 이해](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/NTpYranN07mD~VkCt9ODLQ "잠재적인 서비스 중단을 식별하고 방지하는 데 사용합니다 메트릭 인텔리전스 . 메트릭 인텔리전스는 기록 메트릭 데이터를 기반으로 이벤트에서 캡처할 수 없는 CI의 변칙 작업을 나타냅니다. 예외 경보를 일반 IT 경보로 승격하여 서비스 운영 작업 공간 및 서비스 상태 대시보드에 표시하면 선제적인 조치를 취할 수 있습니다.") {#installed-with-metrics__ul_hc4_jjj_2gb} |
| sa.model_learner.maint_history_batch_size | CI가 유지관리 모드를 시작하고 종료한 시간에 대한 정보를 계열 이벤트 기록 \[sa_series_event_history\] 테이블에 저장할 때 일괄 처리당 데이터 계열 수를 결정합니다. 관련된 성능 문제가 있는 경우 이 속성의 설정을 조정합니다. * 유형: 정수 * 기본값: 1000 * 위치: 시스템 속성 \[sys_properties\] 테이블 * 자세히 알아보기: [메트릭 인텔리전스 이해](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/NTpYranN07mD~VkCt9ODLQ "잠재적인 서비스 중단을 식별하고 방지하는 데 사용합니다 메트릭 인텔리전스 . 메트릭 인텔리전스는 기록 메트릭 데이터를 기반으로 이벤트에서 캡처할 수 없는 CI의 변칙 작업을 나타냅니다. 예외 경보를 일반 IT 경보로 승격하여 서비스 운영 작업 공간 및 서비스 상태 대시보드에 표시하면 선제적인 조치를 취할 수 있습니다.") {#installed-with-metrics__ul_nzr_jjj_2gb} |
| sa_metric.scheduled_jobs_to_monitor_sys_id_list | 메트릭 인텔리전스 모니터에 대한 자체 상태를 모니터링하는 다음 세 가지 예약된 작업의 sys_ids을 포함합니다. * 메트릭 인텔리전스 - 메트릭 구성 작업 * 메트릭 인텔리전스 - 테이블을 mid와 동기화 * 메트릭 인텔리전스 - MID 분산 클러스터의 유효성 검사 {#installed-with-metrics__ul_aq3_zpy_2gb} |
[ ]
{#installed-with-metrics__table_g4d_wn2_xs}