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sourceDocument: Xanadu 플랫폼 분석
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    - Xanadu 플랫폼 분석

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# 최적화된 데이터 수집기에 대한 로그 상세 정보

# 최적화된 데이터 수집기에 대한 로그 상세 정보 {#ariaid-title1}

* 릴리스 버전: Xanadu
* 
* 업데이트 날짜 2024년 08월 01일
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 소요 시간: 7분

릴리스부터 Tokyo 최적화된 새 데이터 수집기를 사용할 수 있습니다. 이 데이터 수집기에 대한 로그 상세 정보는 클래식 데이터 수집기의 로그 상세 정보와 다릅니다.

## 컬렉션 개요 {#log-details-optimized-dc__id_f5d_1yv_pqb}

데이터 수집 작업에는 데이터 수집기를 사용하는 각 표시기 소스에 대한 SQL 쿼리 실행이 포함됩니다. 시작 날짜부터 중지 날짜까지 모든 수집 시간에 대해 쿼리가 반복됩니다. 그런 다음, 다음 표시기 소스에 대해 쿼리가 실행됩니다. 쿼리 실행의 각 단계는 데이터 수집 작업 로그에 문서화됩니다. 그림 1. 데이터 수집 작업의 대략적인 뷰

## 수집 작업 시작 및 완료 {#log-details-optimized-dc__section_zg3_dyv_pqb}

로그 메시지에 표시된 대로 데이터 수집 프로세스를 따릅니다. 각 하위 프로세스의 로그 메시지는 자체 테이블로 분리되었습니다.  
주:  
이 로그는 에 [데이터 수집 최적화](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/nyYM2zZ94gkmkBG0FZJaQA "최적화된 퍼포먼스 분석 데이터 수집기는 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 필요한 시간, 메모리 및 CPU 사용량을 줄입니다.")설명된 대로 최적화된 HSQL 데이터 수집기용입니다. com.snc.pa.dc.hsql"false"이면 클래식 데이터 수집기를 사용하고 있는 것입니다. 그렇지 않으면 최적화된 데이터 수집기를 사용하게 됩니다. 해당 로그에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하십시오 [클래식 데이터 수집기에 대한 로그 세부 정보](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/Y0htTJAlbeN3ecIkFEV4cA "퍼포먼스 분석 점수 수집은 여기에 설명된 프로세스를 따릅니다. 문제 해결을 돕기 위해 작업 단계와 로그 항목 간의 매핑이 제공됩니다.").
{#log-details-optimized-dc__table_kwh_k4g_qbb__entry__2}

| 수집 작업 단계 | 결과 로그 항목의 예 |
|-|-|
| 사용자로 실행 컬렉션 작업의 도메인을 표시합니다. | 사용자\<admin\>이 도메인 전역에 속함 |
| 수집이 시작됩니다. 작업 시작은 점수, 텍스트 인덱스 또는 둘 다 수집되는지 여부를 지정합니다. 또한 메시지는 최적화된 HSQL 데이터 수집기가 사용 중인지와 디버그 로그를 사용할지 여부를 지정합니다. 디버그 로그만 고객 서비스 및 지원 사용하도록 설정할 수 있습니다. | 점수와 텍스트 인덱스 모두의 컬렉션을 시작합니다. 시스템의 속성 값 - HSQL 데이터 수집기 사용: 예 디버그 로그 활성화됨: true 노드 이름: vsr007 |
| 점수가 수집되는 도메인을 표시합니다. 도메인에 대한 기타 관련 세부 정보도 표시합니다. | DomainConfig: 도메인 구성 수집 로그 테스트 - 3d359877b77000106886e664de11a97c, 유형: conditions, RollUpType: roll_up_children, collectAggregate? 예, collectChildren?: 예, AggregateDomain: 이름: 3d359877b77000106886e664de11a97c - SysID: d1659c77b77000106886e664de11a91e, 도메인: 기본값,MSP,ACME,Cisco,Initech,Oceanic Airlines |
| 고유 ID를 포함하여 작업에서 데이터를 수집하는 표시기 소스를 나열합니다. | 수집할 표시기 소스: 인시던트.신규: b54f2c23d7030100b96d45a3ce61032f, 인시던트.오픈: b5cf2c23d7030100b96d45a3ce6103cc, 인시던트.종결됨: 2ac8dd31ff2302001e68ffffffffff3d, 인시던트.해결됨: 4c207c23d7030100b96d45a3ce610308 |
| 작업과 연결된 각 표시기 및 데이터 수집과 관련된 표시기 속성을 나열합니다. * 스냅샷에 기록이 수집됩니까? * 고장이 제외됩니까? * 표시기 소스의 수집 기간이 재정의됩니까? * 세부 항목 매트릭스가 수집됩니까? * 세부 항목 매트릭스가 수집되면 세부 항목 조합이 제외됩니까? {#log-details-optimized-dc__ul_kx2_2pt_pjb} | JobIndicator: 오픈 인시던트 수 - de537dc3d7131100b96d45a3ce610305 작업 표시기 속성: collectIndicator?: 예, BreakdownCollectionType: WITH_EXCLUDE 제외된 세부 항목: 할당 그룹, 상태 표시기 속성 =\> CollectingRecords: 예, 재정의된 수집 기간: 아니요, 스크립트됨?: 아니요, 세부 항목 조합?: 예, 제외된 세부 항목 조합: 제외된 조합이 없습니다. |
| 각 표시기 소스에 대한 단계 반복 | [각 표시기 소스에 대해 반복되는 단계](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/IbIIxDjpn~KzZHR1aTmU2Q#log-details-optimized-dc__section_indicator-source) 표를 참조하십시오. |
| 데이터 수집 작업에 대한 통계 표시 | 통계 : 삽입 184, 업데이트 0, 삭제 92, 오류 0, 경고 0 |
| 작업 완료 | 수집 종료 |
[ ]

{#log-details-optimized-dc__table_kwh_k4g_qbb}

## 각 표시기 소스에 대해 반복되는 단계 {#log-details-optimized-dc__section_indicator-source}

{#log-details-optimized-dc__table_indicator-source__entry__2}

| 수집 작업 단계 | 결과 로그 항목의 예 |
|-|-|
| 표시기 소스를 검색합니다. | 표시기 소스 인시던트.오픈 처리 중 |
| 최적화된 HSQL 데이터 수집기가 사용 중임을 반복합니다. |   |
| 표시기 소스에서 상속된 조건 외에 추가 조건이 있는 표시기를 나열합니다. | 표시기: 관리자 로그인 - \[표시기 sys_id\], 추가 조건: ref_isc_login_event.login_type=login_admin, 기록 수집 여부: 예 |
| 각 수집 기간에 대해 단계를 반복합니다. | [각 수집 기간에 대해 반복되는 단계](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/IbIIxDjpn~KzZHR1aTmU2Q#log-details-optimized-dc__section_collection-period) 표 참조 |
| 다음 표시기 소스를 검색합니다. | 표시기 소스 인시던트.신규 처리 중 |
[ ]

{#log-details-optimized-dc__table_indicator-source}

## 각 수집 기간에 대해 반복되는 단계 {#log-details-optimized-dc__section_collection-period}

{#log-details-optimized-dc__table_collection-period__entry__2}

| 수집 작업 단계 | 결과 로그 항목의 예 |
|-|-|
| 수집 작업의 시작 날짜입니다. | 표시기 소스 인시던트.오픈에서 20191103 수집 중 |
| 다음 필드를 가져옵니다. * 상세 항목 소스의 고유 필드(일반적으로 sys_id) * 세부 항목 매핑에 사용되는 표시기 필드 * 스크립팅된 세부 항목 매핑에 사용되는 테이블 필드 * 텍스트 인덱스가 수집되는 경우 텍스트 분석에 사용되는 표시기 소스 필드(일반적으로 short_description 포함) {#log-details-optimized-dc__ul_bw4_ydd_tlb} | "인시던트"에서 "short_description, sys_id, opened_at, assignment_group, 설명, 우선순위, 범주"를 가져오는 중 |
| 표시기 소스에 지정된 조건을 기반으로 SQL을 생성합니다. 주: 표시기 소스가 조건 중 하나에서 '오늘'을 지정하는 경우 '오늘은 데이터 수집 작업이 실행되는 기간'을 기준으로 고려됩니다. 예를 들어 Incidents.New 표시기 소스에는 \[Opened\]\[on\]\[Today\] 조건이 포함됩니다. 2019-10-28에 대한 데이터가 수집될 때 07:00:00에 시작하도록 정의된 날짜가 있으면 이 작업은 오른쪽에 SQL 스크립트를 생성합니다. | SELECT task0.'sys_id' FROM task task0 WHERE task0.'sys_class_name' = 'incident' AND (task0.'opened_at' \>= '2019-10-28 07:00:00' AND task0.'opened_at' \<= '2019-10-29 06:59:59') |
| SQL에서 가져온 기록 수를 표시합니다. | 표시기 소스에서 150개 행을 가져왔습니다. 인시던트.오픈(팩트 테이블: 인시던트) |
| 이전 결과를 삭제합니다. | 표시기에 대한 이전 결과 1 삭제됨: 가장 |
| map/reduce 함수를 실행하여 표시기 점수를 계산합니다. | [map / reduce 함수의 단계](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/IbIIxDjpn~KzZHR1aTmU2Q#log-details-optimized-dc__section_map-reduce) 표를 참조하십시오. |
| 텍스트 인덱싱이 활성 상태이고 표시기 소스에 대해 구성된 경우 데이터 수집기는 결과 텍스트 인덱스를 저장합니다. | 표시기 소스에 대한 텍스트 인덱스 저장 중 인시던트.오픈 |
| 텍스트 인덱싱이 활성 상태이고 표시기 소스에 대해 구성된 경우 데이터 수집기는 결과 텍스트 인덱스를 저장합니다. | 텍스트 인덱스에서 사용된 바이트: 다음에 대해 41,984: 인시던트.오픈 |
| 개체는 다음 임계값 중 하나를 초과할 때마다 HSQL 데이터베이스로 오프로드됩니다. * 점수 수 * 스냅샷 수 * 총 고유 값 수 {#log-details-optimized-dc__ul_idr_jbk_jrb} 각 객체 범주에 대해 오프로드 한도를 초과한 횟수를 기록합니다. 한 범주에서 오프로드 제한이 초과될 때마다 모든 개체가 HSQL 임시 데이터베이스 스토리지로 이동됩니다. map/reduce 함수가 끝나면 나머지 모든 기록이 오프로드됩니다. 나머지 레코드 수는 일반적으로 임계값보다 적으며 이 오프로딩도 기록됩니다. | 점수에 대한 임계치를 초과한 오프로드 제한 횟수: 275 스냅샷의 오프로드 제한 초과 임계치 횟수: 0 오프로드 한도가 고유 값에 대한 임계치를 초과한 횟수: 0 임계치를 넘지 않은 기록의 오프로드 배치: 1 |
| 표시기 소스에 대해 새로 수집된 결과 저장을 시작합니다. | 표시기 소스에 대해 수집된 결과 저장 중 인시던트.해결됨 |
| null 값이 있는 모든 표시기가 로깅됩니다. | 'nil일 때의 값'으로 저장됨: 표시기 점수로 0.0: 지식에서 차단된 인시던트 수 |
| 결과 저장을 마칩니다. | 저장된 수집 결과 |
| 데이터 수집기가 점수를 수집하지 않는 표시기를 지정합니다. | 표시기에 대해 수집하지 않음: 제외된 미해결 인시던트의 합산 연령 세부 항목: 담당 그룹 |
| 해당 기간 동안 해당 표시기 소스에 대한 데이터 수집을 마칩니다. | 표시기 소스 인시던트의 20200519 컬렉션.오픈 완료됨 |
| 표시기에 설정된 추가 조건을 처리하기 위해 기록에 소요된 평균 시간을 표시합니다. | 각 기록에 대한 추가 표시기 조건을 처리하는 데 걸린 평균 시간: 138ms |
[ ]

{#log-details-optimized-dc__table_collection-period}

## 맵/축소 기능의 단계 {#log-details-optimized-dc__section_map-reduce}

{#log-details-optimized-dc__table_map-reduce__entry__2}

| 수집 작업 단계 | 결과 로그 항목의 예 |
|-|-|
| map/reduce 함수가 실행됩니다. | 표시기 소스에 대한 맵/감소 기능 적용 인시던트.오픈 |
| 작업에 대한 텍스트 인덱싱이 활성 상태이지만 텍스트 인덱스 구성이 누락되거나 잘못되어 실행할 수 없는 경우 경고입니다. | 텍스트 인덱스 구성이 누락되었거나 잘못되었기 때문에 텍스트 인덱스 컬렉션을 건너뛰는 중 |
| 표시기 소스의 각 기록을 처리하여 점수를 계산합니다. 로그 메시지는 처리된 기록의 누계를 추적합니다. 결과 점수 또는 스냅샷 수가 한도를 초과할 때마다 모든 개체가 HSQL 데이터베이스로 오프로드됩니다. 오프로딩은 map/reduce 함수가 완료된 후에 기록됩니다. 각 기록에 대한 처리에는 다음이 포함됩니다. * 스크립트를 실행하거나 평가합니다. * 표시기 조건을 확인합니다. * 표시기 점수를 계산합니다. * 각 세부 항목에 대해: 1. 세부 항목 점수를 계산하거나 세부 항목 스크립트를 실행합니다. 2. 모든 세부 항목 고유 값을 검색합니다. 3. 점수 또는 스냅샷에 대한 배열을 작성하거나 업데이트합니다. 배열: `표시기, 세부 항목 1, 아티팩트 1, 세부 항목 2, 아티팩트 2, 도메인, 값, 배열 [sys_id]` {#log-details-optimized-dc__ol_qnf_lkx_rbb} {#log-details-optimized-dc__ul_gvd_skz_ykb} | 15.8% 처리됨 (3) 기록 |
| 표시기 소스의 각 기록을 처리하여 점수를 계산합니다. 로그 메시지는 처리된 기록의 누계를 추적합니다. 결과 점수 또는 스냅샷 수가 한도를 초과할 때마다 모든 개체가 HSQL 데이터베이스로 오프로드됩니다. 오프로딩은 map/reduce 함수가 완료된 후에 기록됩니다. 각 기록에 대한 처리에는 다음이 포함됩니다. * 스크립트를 실행하거나 평가합니다. * 표시기 조건을 확인합니다. * 표시기 점수를 계산합니다. * 각 세부 항목에 대해: 1. 세부 항목 점수를 계산하거나 세부 항목 스크립트를 실행합니다. 2. 모든 세부 항목 고유 값을 검색합니다. 3. 점수 또는 스냅샷에 대한 배열을 작성하거나 업데이트합니다. 배열: `표시기, 세부 항목 1, 아티팩트 1, 세부 항목 2, 아티팩트 2, 도메인, 값, 배열 [sys_id]` {#log-details-optimized-dc__ol_qnf_lkx_rbb} {#log-details-optimized-dc__ul_gvd_skz_ykb} | 31.6% (6) 기록 처리 |
| 표시기 소스의 각 기록을 처리하여 점수를 계산합니다. 로그 메시지는 처리된 기록의 누계를 추적합니다. 결과 점수 또는 스냅샷 수가 한도를 초과할 때마다 모든 개체가 HSQL 데이터베이스로 오프로드됩니다. 오프로딩은 map/reduce 함수가 완료된 후에 기록됩니다. 각 기록에 대한 처리에는 다음이 포함됩니다. * 스크립트를 실행하거나 평가합니다. * 표시기 조건을 확인합니다. * 표시기 점수를 계산합니다. * 각 세부 항목에 대해: 1. 세부 항목 점수를 계산하거나 세부 항목 스크립트를 실행합니다. 2. 모든 세부 항목 고유 값을 검색합니다. 3. 점수 또는 스냅샷에 대한 배열을 작성하거나 업데이트합니다. 배열: `표시기, 세부 항목 1, 아티팩트 1, 세부 항목 2, 아티팩트 2, 도메인, 값, 배열 [sys_id]` {#log-details-optimized-dc__ol_qnf_lkx_rbb} {#log-details-optimized-dc__ul_gvd_skz_ykb} | 47.4% (9) 기록 처리 |
| 표시기 소스의 각 기록을 처리하여 점수를 계산합니다. 로그 메시지는 처리된 기록의 누계를 추적합니다. 결과 점수 또는 스냅샷 수가 한도를 초과할 때마다 모든 개체가 HSQL 데이터베이스로 오프로드됩니다. 오프로딩은 map/reduce 함수가 완료된 후에 기록됩니다. 각 기록에 대한 처리에는 다음이 포함됩니다. * 스크립트를 실행하거나 평가합니다. * 표시기 조건을 확인합니다. * 표시기 점수를 계산합니다. * 각 세부 항목에 대해: 1. 세부 항목 점수를 계산하거나 세부 항목 스크립트를 실행합니다. 2. 모든 세부 항목 고유 값을 검색합니다. 3. 점수 또는 스냅샷에 대한 배열을 작성하거나 업데이트합니다. 배열: `표시기, 세부 항목 1, 아티팩트 1, 세부 항목 2, 아티팩트 2, 도메인, 값, 배열 [sys_id]` {#log-details-optimized-dc__ol_qnf_lkx_rbb} {#log-details-optimized-dc__ul_gvd_skz_ykb} | 63.2% (12) 기록 처리 |
| 표시기 소스의 각 기록을 처리하여 점수를 계산합니다. 로그 메시지는 처리된 기록의 누계를 추적합니다. 결과 점수 또는 스냅샷 수가 한도를 초과할 때마다 모든 개체가 HSQL 데이터베이스로 오프로드됩니다. 오프로딩은 map/reduce 함수가 완료된 후에 기록됩니다. 각 기록에 대한 처리에는 다음이 포함됩니다. * 스크립트를 실행하거나 평가합니다. * 표시기 조건을 확인합니다. * 표시기 점수를 계산합니다. * 각 세부 항목에 대해: 1. 세부 항목 점수를 계산하거나 세부 항목 스크립트를 실행합니다. 2. 모든 세부 항목 고유 값을 검색합니다. 3. 점수 또는 스냅샷에 대한 배열을 작성하거나 업데이트합니다. 배열: `표시기, 세부 항목 1, 아티팩트 1, 세부 항목 2, 아티팩트 2, 도메인, 값, 배열 [sys_id]` {#log-details-optimized-dc__ol_qnf_lkx_rbb} {#log-details-optimized-dc__ul_gvd_skz_ykb} | 78.9% (15) 기록 처리 |
| 표시기 소스의 각 기록을 처리하여 점수를 계산합니다. 로그 메시지는 처리된 기록의 누계를 추적합니다. 결과 점수 또는 스냅샷 수가 한도를 초과할 때마다 모든 개체가 HSQL 데이터베이스로 오프로드됩니다. 오프로딩은 map/reduce 함수가 완료된 후에 기록됩니다. 각 기록에 대한 처리에는 다음이 포함됩니다. * 스크립트를 실행하거나 평가합니다. * 표시기 조건을 확인합니다. * 표시기 점수를 계산합니다. * 각 세부 항목에 대해: 1. 세부 항목 점수를 계산하거나 세부 항목 스크립트를 실행합니다. 2. 모든 세부 항목 고유 값을 검색합니다. 3. 점수 또는 스냅샷에 대한 배열을 작성하거나 업데이트합니다. 배열: `표시기, 세부 항목 1, 아티팩트 1, 세부 항목 2, 아티팩트 2, 도메인, 값, 배열 [sys_id]` {#log-details-optimized-dc__ol_qnf_lkx_rbb} {#log-details-optimized-dc__ul_gvd_skz_ykb} | 94.7% (18) 기록 처리 |
| 표시기 소스의 각 기록을 처리하여 점수를 계산합니다. 로그 메시지는 처리된 기록의 누계를 추적합니다. 결과 점수 또는 스냅샷 수가 한도를 초과할 때마다 모든 개체가 HSQL 데이터베이스로 오프로드됩니다. 오프로딩은 map/reduce 함수가 완료된 후에 기록됩니다. 각 기록에 대한 처리에는 다음이 포함됩니다. * 스크립트를 실행하거나 평가합니다. * 표시기 조건을 확인합니다. * 표시기 점수를 계산합니다. * 각 세부 항목에 대해: 1. 세부 항목 점수를 계산하거나 세부 항목 스크립트를 실행합니다. 2. 모든 세부 항목 고유 값을 검색합니다. 3. 점수 또는 스냅샷에 대한 배열을 작성하거나 업데이트합니다. 배열: `표시기, 세부 항목 1, 아티팩트 1, 세부 항목 2, 아티팩트 2, 도메인, 값, 배열 [sys_id]` {#log-details-optimized-dc__ol_qnf_lkx_rbb} {#log-details-optimized-dc__ul_gvd_skz_ykb} | 100%(4)개 기록 처리, 결과 객체 크기: 20MB |
| map/reduce 함수가 완료됩니다. | 적용된 맵/축소 기능 |
[ ]

{#log-details-optimized-dc__table_map-reduce}
**관련 개념**   

* [데이터 수집 최적화](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/nyYM2zZ94gkmkBG0FZJaQA "최적화된 퍼포먼스 분석 데이터 수집기는 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 필요한 시간, 메모리 및 CPU 사용량을 줄입니다.")  
**관련 태스크**   

* [데이터 수집 작업 로그 보기](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/lRrEPXhRmQGgGVVPiHXOgg "작업 로그에는 퍼포먼스 분석을 위해 실행된 데이터 수집 작업에 대한 정보가 표시됩니다. 작업 로그를 보고, 이벤트를 생성하고, 이벤트 레지스트리를 보고 편집할 수 있습니다. 필터링하지 않는 한, 목록 보기에는 모든 로그 항목이 표시됩니다.")