ITSM용 워크포스 최적화의 기술 예측 설정

  • 릴리스 버전: Xanadu
  • 업데이트 날짜 2024년 08월 01일
  • 소요 시간: 1분
  • 인시던트 해결에 사용된 기술 에이전트를 기반으로 기술 데이터를 수집합니다. 에이전트가 유사한 미해결 인시던트를 해결할 수 있도록 해당 기술을 권장하려면 지도 학습을 사용합니다. 또한 인시던트 해결에 기술이 사용되는 방식에서 패턴을 찾고 자율 학습을 사용하여 에이전트의 기술을 추천할 수도 있습니다.

    시작하기 전에

    모델을 교육하려면 인스턴스에서 예측 인텔리전스를 설정하고 구성해야 합니다. 자세한 내용은 예측 인텔리전스를 참조하십시오.

    Skill Recommendation 애플리케이션 플러그인(com.snc.sre)을 활성화하여 기술 추천에 예측 인텔리전스를 사용합니다.

    필요한 역할: sn_sre.admin

    프로시저

    1. Skill Recommendation 애플리케이션에 대한 속성을 구성합니다.
    2. 솔루션 정의 모델을 실행하여 지도 및 자율 솔루션을 교육합니다.
      솔루션 교육에 대한 자세한 내용은 유사성 솔루션 생성 및 교육을 참조하십시오.
    3. 매일 Start skill prediction 예약된 작업을 실행하여 인시던트 또는 에이전트의 기술 예측을 시작합니다.
      이 예약된 작업은 기본적으로 비활성 상태입니다. 이 업무를 활성화하면 전날 해결된 모든 인시던트에 대해 매일 오전 1시에 실행됩니다. 그러면 이 작업에서 사용자 예측 기술 [sn_sre_user_predicted_skill] 테이블 및 작업 예측 기술 [sn_sre_task_predicted_skill] 테이블에 기술을 추가합니다.