ML 작업을 통해 Flow Designer에서 Predictive Intelligence 사용

  • 릴리스 버전: Washingtondc
  • 업데이트 날짜 2024년 02월 01일
  • 읽기6분

    • Predictive Intelligence 작업을 통해 스크립트 인코딩의 복잡성과 오버헤드 없이 기존 모델을 사용하여 예측을 수행할 수 있습니다.

    시작하기 전에

    • 다음 플러그인이 인스턴스에서 활성화되어 있는지 확인합니다.
      • 예측 인텔리전스 (com.glide.platform_ml)
      • 예측 인텔리전스 보고 (com.glide.platform_ml_pa)
      • 예측 인텔리전스 for 플로우 디자이너 (com.snc.ml_flowdesigner)
    • 교육된 기존 ML 솔루션 만들기 또는 사용Create or use an existing trained ML solution
    • 필요한 역할: flow_designer 또는 delegated_developer, ml_admin 또는 관리자

    이 태스크 정보

    예측 ML 기능을 통합하는 플로우 플로우 디자이너 를 생성하여 디지털 워크플로우에서 사용할 예측을 수행합니다.

    분류, 유사성 및 회귀 기능에 사용할 예측 인텔리전스플로우 디자이너예측 인텔리전스 수 있습니다.

    이 예제 시나리오에서 사용할 수 있는 유일한 플로우 디자이너 배치 예측 작업은 회귀 배치 예측 및 분류 배치 예측입니다.

    UI는 플로우 디자이너 특정 데이터 결과에 대한 복잡한 인코딩 프로세스를 자동화하는 데 유용합니다. 가장 먼저 식별해야 할 것은 자동화할 프로세스입니다. 이 예시 시나리오에서는 인시던트 기록에 범주를 자동으로 할당합니다. 플로우를 완료하면 인스턴스에서 생성하는 다음 인시던트 기록이 이 절차의 24단계에서와 같이 플로우의 간단한 설명 필드에 입력한 텍스트를 기반으로 기록의 범주 필드를 업데이트합니다.

    사용 사례에 따라 플로우에 필요한 모든 활성 및 학습된 분류, 유사성 또는 회귀 ML 솔루션을 사용할 수 있습니다.

    이 예시 절차에서는 작업에서 ml_incident_categorization ML 솔루션을 사용하는 플로우를 플로우 디자이너 생성합니다플로우 디자이너. 이 예제 시나리오에서는 아래 이미지와 같이 ML 솔루션 테이블을 검색하여 이 ML 솔루션을 찾을 수 있습니다. 사용하는 솔루션이 교육되었고 활성 값이 true로 설정되어 있는지 확인합니다.

    Flow Designer 플로우에 대한 입력으로 사용될 ML 솔루션을 보여주는 이미지

    시스템은 사용자가 생성하는 다음 인시던트 기록에서 이 특정 플로우를 트리거합니다.

    Flow Designer를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Flow Designer 설명서를 참조하십시오.

    프로시저

    1. 다음으로 이동 모두 > 프로세스 자동화 > 플로우 디자이너레이블이 표시됩니다.
    2. 선택 신규 > 플로우레이블이 표시됩니다.
      새 Flow Designer 플로우를 시작하는 방법을 보여주는 이미지
    3. 플로우 속성 화면에서 다음 필드를 구성합니다.
      1. 플로우 이름: 플로우의 이름을 제공합니다.
        이 시나리오에서는 인시던트에 범주 자동 할당을 입력합니다.
      2. 설명: 플로우가 제공하는 내용에 대한 간략한 요약 설명을 입력합니다.
        예를 들어, 다음을 입력합니다 . 인시던트가 생성되면 ML 솔루션을 사용하여 인시던트의 올바른 범주를 예측하는 이 플로우가 자동으로 트리거됩니다.
      3. Application(응용 프로그램): Global(전역)을 선택합니다.
      4. 보호: --없음-- 또는 읽기 전용을 선택합니다.
        이 시나리오에서는 --없음--을 선택합니다.
      5. 다른 사용자 이름으로 실행: 세션을 시작하는 사용자 선택
      6. Run with roles(s)(역할로 실행): 비워 둠.
    4. 제출을 선택합니다.
      사용자가 플로우 구성을 시작할 수 있는 플로우 속성 화면
      플로우에 할당한 인시던트 이름에 범주 자동 할당 이 표시된 플로우 화면이 나타납니다. 시작하기 화면이 나타나면 둘러보기 건너뛰기를 선택합니다.
    5. 화면의 트리거 섹션에서 다음 필드를 구성하여 플로우에 대한 트리거를 생성합니다.
      1. 트리거 추가: 생성됨을 선택합니다.
        플로우를 트리거하는 기록에 대해 생성된 값을 선택하는 새 플로우 화면이 나타납니다.
      2. 테이블: 인시던트 [incident]를 선택합니다.
        주:
        트리거 필드와 테이블 필드를 모두 구성하면 기록 데이터 알약이 화면의 데이터 섹션에 나타나므로 플로우에서 사용할 수 있습니다.
        트리거 기록이 생성되고 인시던트 테이블이 기록이 있는 테이블임을 보여주는 이미지
      3. 조건: 흐름에 조건을 추가하려면 필터 추가 를 선택합니다.
      4. 옵션: 고급 옵션 패널을 열어 플로우에 적용할 수 있는 추가 조건을 확인한 다음 고급 옵션을 다시 선택하여 패널을 닫습니다.
        화면의 고급 옵션 섹션
      5. 완료를 선택합니다.
    6. 화면의 작업 섹션에서 다음 필드를 구성하여 분류 예측 작업을 생성합니다.
      1. 작업, 플로우 논리 또는 하위 플로우 추가: 작업 > Predictive Intelligence > 분류 예측레이블이 표시됩니다.
        Flow Designer에서 예측 인텔리전스 작업을 생성하는 방법을 보여주는 이미지
        분류 예측에 대한 설명을 보려면 도구 설명을 선택합니다.
      2. 솔루션 이름 [ML 솔루션]: ml_incident_categorization 선택합니다.
      3. 상위 N: 3을 입력합니다.
        숫자(예: 3)를 입력하면 시스템은 예측 신뢰도 점수가 가장 높은 상위 3개의 ML 예측을 사용합니다. 아무 것도 입력하지 않으면 시스템이 기본값을 1로 설정합니다.
      4. 입력 기록: 트리거 → 인시던트 기록 데이터 알약을 입력 기록 필드로 끌어다 놓습니다.
        트리거 기록 알약을 입력 기록 필드로 끌어서 놓는 방법을 보여주는 이미지입니다.
        작업, 솔루션 이름, 상위 N 및 입력 기록 값은 범주 예측의 기초를 제공합니다.
        주:
        이 기록에 드롭하는 데이터 알약도 기록이어야 합니다. 예를 들어 테이블 정제 또는 날짜/시간 정제를 입력 기록 필드에 놓지 마십시오.
      5. 완료를 선택합니다.
        결과: 분류 예측 작업이 플로우에서 완료되고 데이터 알약이 화면의 데이터 섹션에 나타납니다.
        완료된 분류 예측 작업을 보여주는 이미지
    7. 화면의 작업 섹션에서 다음 단계를 사용하여 인시던트의 예측 결과에 대한 작업 및 플로우 논리를 생성합니다.
      주:
      루프를 사용하여 모든 예측 결과를 반복할 수 있지만 이 설명서에 표시된 시나리오에서는 비교적 적은 수의 작업을 사용합니다. 고급 플로우 구성에 대한 자세한 내용은 Flow Designer를 참조하십시오.
      1. 항목 목록의각 항목에 대해: 예측 결과 데이터 알약을 항목 필드로 끌어옵니다.
        예측 결과 데이터 알약을 분류 예측 작업으로 끌어서 놓는 방법을 보여주는 이미지
        주:
        회귀 예측 작업의 항목 목록에 액세스하려면 플로우의 각 항목에 대해 논리가 필요하지 않습니다.
      2. 완료를 선택합니다.
        결과: 예측 결과 작업이 플로우에서 시작되고 데이터 알약이 화면의 데이터 섹션에 나타납니다.
    8. 화면의 ACTIONS(작업) 섹션에서 작업 > Predictive Intelligence > PI 신뢰도 검사레이블이 표시됩니다.
      PI 신뢰도 검사는 플로우의 값을 비교하는 데 사용할 수 있는 도구입니다. 이 사용 사례에서는 예측 결과 값을 비교하며 검사 출력은 True 또는 False입니다.
      플로우에서 PI 신뢰도 검사를 사용하는 방법을 보여주는 이미지
    9. 신뢰도 데이터 알약을 예측 인텔리전스에서 예측 수 필드로 끌어옵니다.
    10. 비교 임계치 필드에 50을 입력합니다.
      이 예제 시나리오에서는 신뢰 점수가 50%를 초과하는 예측을 사용하도록 시스템에 지시하는 숫자 50을 입력합니다.
    11. 완료를 선택합니다.
      이 이미지는 예측 인텔리전스 필드에서 신뢰도 데이터 알약을 예측 숫자로 끌어 오는 방법을 사용자에게 보여줍니다.
    12. 선택 플로우 로직 > 조건 을 클릭하여 플로우에 조건을 추가합니다.
      이 이미지는 사용자에게 PI 신뢰도 검사 작업에 대한 플로우 논리를 불러오는 방법을 보여줍니다.
    13. 조건 플로우 논리의 첫 번째 부분을 정의하려면 다음 필드를 구성합니다.
      • 조건: 수행하는 작업을 정의하는 조건의 이름을 입력합니다. 이 예제 시나리오에서는 50보다 큰 신뢰도를 입력합니다.
      • 조건 1: 예측할 신뢰도 데이터 알약을 필드로 끌어 놓습니다. 다음과 같음을 선택하고 True 값을 입력합니다. 이 단계에서는 조건 플로우 논리의 첫 번째 부분(선행 작업)을 완료합니다.
      • 완료를 선택합니다.
      이 이미지는 사용자에게 플로우 로직을 사용하여 조건을 생성하고 정의하는 방법을 보여줍니다.
    14. 작업을 선택한 다음 검색 필드에 작업 메모를 입력합니다.
    15. 선택 ITSM > 작업 메모 추가 작업 메모를 조건의 두 번째 부분(결론)으로 추가합니다.
      이 이미지는 플로우에서 작업 메모 추가 동작을 찾는 방법을 사용자에게 보여줍니다.
    16. 조건 플로우 논리의 두 번째 및 마지막 부분을 정의하려면 다음 필드를 구성합니다.
      • 작업: 14단계의 결과로 이 필드에 작업 메모 추가 가 자동으로 나타납니다.
      • 작업 [task]: 인시던트 기록 데이터 알약을 필드로 끌어다 놓습니다.
      • 작업 메모: predicted_value 데이터 알약을 필드로 끌어다 놓습니다. 이 단계에서는 조건 플로우 논리 결론을 완료합니다.
      • 완료를 선택합니다.
      이 이미지는 플로우에서 작업 메모 추가 작업을 구성하고 저장하는 방법을 사용자에게 보여줍니다.
    17. Action(작업)을 선택하고 검색 필드에 update record(레코드 업데이트)를 입력한 다음 Update Record(레코드 업데이트)를 선택합니다.
      이 이미지는 사용자에게 기록 업데이트 작업을 찾는 방법을 보여줍니다.
    18. 다음 필드를 구성하여 인시던트 기록을 업데이트합니다.
      • 작업: 16단계의 결과로 이 필드에 레코드 업데이트가 자동으로 표시됩니다.
      • 기록: 인시던트 기록 데이터 알약을 이 필드로 끌어다 놓습니다.
      • 테이블: 인시던트 [incident]를 선택합니다.
      • 필드: 범주를 선택합니다. 그런 다음 predicted_value 데이터 알약을 이 필드의 범주 값 옆에 있는 필드 로 끌어다 놓습니다.
      • 완료를 선택합니다.
        이 이미지는 사용자에게 기록 업데이트 작업을 구성하고 저장하는 방법을 보여줍니다
    19. 저장을 선택합니다.
    20. 활성화를 선택합니다.
      결과
      • 인시던트에 범주 자동 할당 플로우가 활성화되고 완료됩니다.
        이 이미지는 사용자에게 완료된 플로우의 모양을 보여줍니다.
      • 또한 홈 화면의 플로우 열 플로우 디자이너 에 게시됨으로 나타납니다.
        이 이미지는 완료된 플로우가 Flow Designer 화면에 게시된 것으로 표시되는 것을 사용자에게 보여줍니다.
    21. 인시던트로 이동합니다.
    22. 새로 만들기를 선택하여 인시던트 테이블에 임의의 인시던트 기록을 생성합니다.
      이 예제 시나리오에서는 기록 INC0010011 만듭니다.
      이 이미지는 사용자에게 새 인시던트 기록을 생성하는 방법을 보여줍니다.
    23. 만든 기록의 다음 이미지에서 범주 값이 문의/도움말로 설정되어 있는 것을 볼 수 있습니다.
    24. 간단한 설명 필드에 Email not working(이메일 작업 중이 아님)을 입력합니다.
    25. 제출을 선택합니다.
      이 이미지는 사용자가 생성한 새 기록의 번호 및 범주 값을 표시하고 간단한 설명 필드에 "이메일이 작동하지 않음" 값을 입력하도록 지시합니다.

      결과

      시스템이 인시던트 기록을 업데이트하여 범주 값이 문의/도움말 에서 이메일로 변경되었음을 보여줍니다.
      • 이 이미지는 범주 기록 값이 문의에서 이메일로 변경되었음을 사용자에게 보여줍니다.
      • 이 이미지는 사용자가 생성한 작업 메모에서 기록의 범주가 문의에서 이메일로 업데이트되었음을 나타내는 기록의 하단을 사용자에게 보여줍니다.