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sourceDocument: Xanadu Now Platform 기능
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    - ko-KR

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    - Xanadu Now Platform 기능

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    - Platform


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# MetricBase 모델 트리거 만들기

# MetricBase 모델 트리거 만들기 {#ariaid-title1}

* 릴리스 버전: Xanadu
* 
* 업데이트 날짜 2024년 08월 01일
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 소요 시간: 2분

모델 트리거는 시계열 데이터가 예상 값에서 벗어날 때 실행됩니다.

## 시작하기 전에

필요한 역할: admin

## 이 태스크 정보

지원되는 모델 유형은 자기 회귀 통합 이동 평균(ARIMA), 확률적 지수 가중 이동 평균(PEWMA), 홀트-윈터스 및 황토를 사용한 계절 추세 분해(STL)의 네 가지입니다. MetricBase 는 모델을 사용하여 예상되는 정규 값의 정의를 생성합니다.

## 프로시저

1. 다음으로 이동 모두MetricBaseMetricBase 트리거트리거 정의.
2. 새로 만들기를 선택합니다.
3. MetricBase 트리거 생성 양식에서 모델 트리거 옵션을 선택합니다.
4. 양식의 필드에 내용을 입력합니다.  
   트리거 수준은 처음에 이 양식에 표시되지 않습니다. 나중에 수준을 구성합니다.
   {#create-metricbase-model-trigger__table_khd_cjn_pbb__entry__2}

   | 필드 | 설명 |
   |-|-|
   | 이름 | 모델 이름을 트리거로 지정합니다. |
   | 모델 | 이 트리거에서 사용하는 교육된 모델입니다. [예측 모델 생성 및 교육](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ke_K3zvN4zBUEPdTyff7vQ "통계 모델을 사용하면 트리거를 통해 MetricBase 유의미한 예외를 실시간으로 확인할 수 있습니다. 에 이미 저장된 MetricBase대표 데이터를 사용하여 모델을 교육해야 합니다.") 문서를 참조하십시오. |
   | 메트릭 | 모니터링하려는 테이블 메트릭입니다. 이 값은 모델에 따라 자동으로 설정되므로 직접 설정할 수 없습니다. |
   | 테이블 이름 | 모니터링하려는 MetricBase 메트릭이 들어 있는 데이터베이스의 테이블입니다. 이 값은 모델에 따라 자동으로 설정되므로 직접 설정할 수 없습니다. |
   | 활성 | 트리거를 활성화하는 옵션입니다. |
   | 설명 | 트리거에 대한 설명입니다. |
   | 스파이크 방향 | 예측 값 이상(상향), 예측 값 미만(하향) 또는 둘 다(둘 다)에 발생하는 예외에만 트리거할지 여부를 지정합니다. |
   [ ]

   {#create-metricbase-model-trigger__table_khd_cjn_pbb}
5. 저장을 선택합니다.  
   새 기록이 생성됩니다.
6. MetricBase 방금 만든 레코드의 모델 트리거 수준 영역에서 각 셀을 두 번 클릭하여 트리거 매개 변수를 지정하는 값을 추가합니다.  
   {#create-metricbase-model-trigger__table_khd_cjn_pbba__entry__2}

   | 열 | 설명 |
   |-|-|
   | 수준 | 심각도가 증가하고 있음을 나타내는 숫자입니다. 예를 들어, 수준 1을 평균에서 2 표준 편차로 정의할 수 있습니다. 수준 2는 4 표준 편차일 수 있습니다. 각 수준은 다른 워크플로우 스튜디오 플로우를 트리거해야 합니다. 수준 은 조건 스크립트에 자주 사용됩니다. [조건부로 트리거 실행](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/3tFwQhzS0ty4O8uMHmVDww "MetricBase 트리거는 단일 메트릭을 기반으로 실행됩니다. 조건 스크립트는 트리거가 플로우를 시작하는지 여부를 결정하는 추가 요구 사항을 적용합니다.") 문서를 참조하십시오. |
   | 기능 | 항상 보다 크거나 같음 즉, 시계열 메트릭이 트리거되려면 표준 편차 수에 지정된 평균의 표준 편차 수보다 크거나 같아야 합니다. |
   | 표준 편차 수 | 시계열 메트릭이 이 수준에서 경보를 트리거하려면 평균에서 떨어져 있어야 하는 표준 편차 수를 지정하는 부동 소수점 값입니다. |
   [ ]

   {#create-metricbase-model-trigger__table_khd_cjn_pbba}
7. **옵션:** 테이블에 행을 추가하여 다중 계층 트리거 동작을 만듭니다.  
   일반적으로 각 추가 행(수준)은 더 심각한 상태를 나타냅니다. 수준과 연결된 플로우는 워크플로우 스튜디오 심각도가 높아짐에 따라 경고해야 합니다.
8. 업데이트를 선택합니다.
9. **옵션:** 트리거가 플로우를 워크플로우 스튜디오 실행할지 여부를 결정하는 트리거 조건을 추가합니다.  
   [조건부로 트리거 실행](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/3tFwQhzS0ty4O8uMHmVDww "MetricBase 트리거는 단일 메트릭을 기반으로 실행됩니다. 조건 스크립트는 트리거가 플로우를 시작하는지 여부를 결정하는 추가 요구 사항을 적용합니다.") 문서를 참조하십시오.
10. 모델을 테스트하고 프로덕션에 배포하기 전에 실제 데이터에서 트리거합니다.
{#create-metricbase-model-trigger__steps_yjd_rgq_zgb}

## 모델 트리거 양식 {#create-metricbase-model-trigger__example_bct_z1y_ytb}

## 다음에 수행할 작업

이 트리거를 플로우와 워크플로우 스튜디오 연결합니다. 자세한 내용은 [흐름에 트리거 할당을](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/zhAJGLA8YFlyQ~yP48Eiqg "이제 트리거를 생성했으므로 트리거가 실행하는 플로우를 지정하는 데 사용합니다 워크플로우 스튜디오 . 플로우는 예기치 않은 동작에 대한 경고를 제공할 수 있습니다.") 참조하세요.