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sourceDocument: Xanadu 플랫폼 분석
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    - xanadu

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    - Xanadu 플랫폼 분석

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# 클래식 데이터 수집기에 대한 로그 세부 정보

# 클래식 데이터 수집기에 대한 로그 세부 정보 {#ariaid-title1}

* 릴리스 버전: Xanadu
* 
* 업데이트 날짜 2024년 08월 01일
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 소요 시간: 8분

퍼포먼스 분석 점수 수집은 여기에 설명된 프로세스를 따릅니다. 문제 해결을 돕기 위해 작업 단계와 로그 항목 간의 매핑이 제공됩니다.

## 컬렉션 개요 {#original-data-collection-process__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

## 로그에 표시되는 최적화 속성 {#original-data-collection-process__section_uwz_cpw_pqb}

데이터 수집기에는 시스템 속성에서 켜거나 끌 수 있는 몇 가지 최적화 기능이 있습니다. 작업 로그의 시작 부분에는 이러한 특성의 상태가 포함됩니다.  
주:  
이러한 최적화 속성을 최적화된 새 데이터 수집기와 혼동하지 마십시오. 이러한 속성은 클래식 데이터 수집기에만 적용됩니다. 새 데이터 수집기는 보다 근본적인 수준에서 최적화됩니다.  
{#original-data-collection-process__table_gys_grw_pqb__entry__3}

| 최적화 | 설명 | 시스템 속성 |
|-|-|-|
| 중첩 컬렉션 | 중복 객체를 줄이기 위해 플랫 매핑을 대체합니다. 예를 들어, 해당 표시기의 모든 세부 항목 및 요소에 대해 동일한 표시기 객체를 만드는 대신 해당 표시기에 대해 하나의 객체만 만들어집니다. | com.snc.pa.dc.nested_collection 기본값: true |
| 스냅샷 플러시 | Now Platform 데이터베이스로 오프로드하기 전에 메모리에 최대 개수의 퍼포먼스 분석 스냅숏을 저장합니다. | com.snc.pa.dc.flush_snapshot_count 기본값: 1000 |
| 고유 카운트에 해시 코드 사용 | 개수 고유 집계를 별도의 값 대신 해시 코드로 저장합니다. | com.snc.pa.dc.use_hashcode_for_distinct 기본값: true |
[표 1. 데이터 수집 최적화 속성]

{#original-data-collection-process__table_gys_grw_pqb}

## 수집 작업 시작 및 완료 {#original-data-collection-process__section_zg3_dyv_pqb}

로그 메시지에 표시된 대로 데이터 수집 프로세스를 따릅니다. 각 하위 프로세스의 로그 메시지는 자체 테이블로 분리되었습니다.  
주:  
이 로그는 원래 데이터 수집기용입니다. 인스턴스에서 이 데이터 수집기를 사용하는 경우 시스템 매개변수 com.snc.pa.dc.hsql 가 존재하며 "false"입니다. 그렇지 않으면 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 데이터 수집기를 사용하게 됩니다. 해당 로그에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하십시오 [최적화된 데이터 수집기에 대한 로그 상세 정보](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/IbIIxDjpn~KzZHR1aTmU2Q "릴리스부터 Tokyo 최적화된 새 데이터 수집기를 사용할 수 있습니다. 이 데이터 수집기에 대한 로그 상세 정보는 클래식 데이터 수집기의 로그 상세 정보와 다릅니다.").
{#original-data-collection-process__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. 메시지는 데이터 수집 최적화 속성의 설정도 지정합니다. | 점수와 텍스트 인덱스 모두의 컬렉션을 시작합니다. 시스템의 속성 값 - 플러시 스냅샷 수: 1,000 중첩된 수집: true 고유 개수에 해시 코드 사용: true |
| 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? {#original-data-collection-process__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/Y0htTJAlbeN3ecIkFEV4cA#original-data-collection-process__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 |
[ ]

{#original-data-collection-process__table_kwh_k4g_qbb}

## 각 표시기 소스에 대해 반복되는 단계 {#original-data-collection-process__section_indicator-source}

{#original-data-collection-process__table_indicator-source__entry__2}

| 수집 작업 단계 | 결과 로그 항목의 예 |
|-|-|
| 표시기 소스를 검색합니다. | 표시기 소스 인시던트.오픈 처리 중 |
| 표시기 소스에서 상속된 조건 외에 추가 조건이 있는 표시기를 나열합니다. | 표시기: 할당된 오픈 인시던트 수 - ffb59561ff2302001e68ffffffffff33, 추가 조건: reassignment_count\>0 |
| 점수 수집이 플랫 매핑을 사용하는 대신 중첩 데이터 구조를 따르는지 여부를 나타냅니다. 중첩 컬렉션은 메모리에 더 적은 수의 중복 개체를 만듭니다. 중첩되지 않은 컬렉션은 점수 일괄 처리를 지원합니다. | 중첩 컬렉션 사용. 참고 - 점수의 일괄 삽입은 중첩된 컬렉션에서 지원되지 않습니다. |
| 각 수집 기간에 대해 단계를 반복합니다. | [각 수집 기간에 대해 반복되는 단계](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/Y0htTJAlbeN3ecIkFEV4cA#original-data-collection-process__section_collection-period) 표 참조 |
| 다음 표시기 소스를 검색합니다. | 표시기 소스 인시던트.신규 처리 중 |
[ ]

{#original-data-collection-process__table_indicator-source}

## 각 수집 기간에 대해 반복되는 단계 {#original-data-collection-process__section_collection-period}

{#original-data-collection-process__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) {#original-data-collection-process__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) |
| map/reduce 함수를 실행하여 표시기 점수를 계산합니다. | [map / reduce 함수의 단계](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/Y0htTJAlbeN3ecIkFEV4cA#original-data-collection-process__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 |
| 표시기 소스에 대해 새로 수집된 결과 저장을 시작합니다. | 저장할 점수: 374,842(표시기에 대해 느리게 평가된 수준 2 카운트 고유 점수 제외 - ID - 3개의 세분화가 모두 포함된 모든 인시던트) |
| null 값이 있는 모든 표시기가 로깅됩니다. | 'nil일 때의 값'으로 저장됨: 표시기 점수로 0.0: 지식에서 차단된 인시던트 수 |
| 결과 저장을 마칩니다. | 저장된 점수: 1,125,057 |
| 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 |
[ ]

{#original-data-collection-process__table_collection-period}

## 맵/축소 기능의 단계 {#original-data-collection-process__section_map-reduce}

{#original-data-collection-process__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 소스를 사용하는 표시기 및 세부 항목에 대한 이전 점수를 삭제합니다. | 표시기 소스에 대한 이전 결과 삭제 중 인시던트.오픈 |
| 표시기 소스를 사용하는 표시기 및 세부 항목에 대한 이전 점수를 삭제합니다. | 표시기에 대한 이전 결과 38을 삭제함: 외부 로그인 |
| 표시기 소스를 사용하는 표시기 및 세부 항목에 대한 이전 점수를 삭제합니다. | 표시기에 대한 이전 결과 21 삭제됨: 실패한 로그인 |
| 표시기 소스의 각 기록을 처리하여 점수를 계산합니다. 로그 메시지는 처리된 기록의 누계와 메모리 사용량을 추적합니다. 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]` {#original-data-collection-process__ol_qnf_lkx_rbb} {#original-data-collection-process__ul_gvd_skz_ykb} | 18%% (1)개 기록 처리, 결과 객체 크기: 5MB |
| 표시기 소스의 각 기록을 처리하여 점수를 계산합니다. 로그 메시지는 처리된 기록의 누계와 메모리 사용량을 추적합니다. 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]` {#original-data-collection-process__ol_qnf_lkx_rbb} {#original-data-collection-process__ul_gvd_skz_ykb} | 42% (2) 기록 처리, 결과 객체 크기: 9MB |
| 표시기 소스의 각 기록을 처리하여 점수를 계산합니다. 로그 메시지는 처리된 기록의 누계와 메모리 사용량을 추적합니다. 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]` {#original-data-collection-process__ol_qnf_lkx_rbb} {#original-data-collection-process__ul_gvd_skz_ykb} | 76%(3)개 기록을 처리함, 결과 객체 크기: 14MB |
| 표시기 소스의 각 기록을 처리하여 점수를 계산합니다. 로그 메시지는 처리된 기록의 누계와 메모리 사용량을 추적합니다. 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]` {#original-data-collection-process__ol_qnf_lkx_rbb} {#original-data-collection-process__ul_gvd_skz_ykb} | 100%(4)개 기록 처리, 결과 객체 크기: 20MB |
| map/reduce 함수가 완료됩니다. | 적용된 맵/축소 기능 |
[ ]

{#original-data-collection-process__table_map-reduce}