MetricBase 탐색
를 사용하여 MetricBase시계열 데이터를 수집, 보존, 분석 및 조치합니다.
MetricBase 개요
MetricBase 를 MetricBase 사용하면 데이터베이스에 저장된 데이터에 대한 더 작은 요약을 사용하여 많은 양의 데이터를 사용할 수 있습니다.
- 대량의 머신 생성 데이터를 모니터링하거나 이에 대해 조치를 취하는 IoT 기반 애플리케이션과 ServiceNow 원활하게 통합 MetricBase 됩니다.
- 의 시계열 데이터를 MetricBase기반으로 플로우를 트리거합니다워크플로우 스튜디오.
- 최근 5분 동안 평균 CPU 사용량이 85%를 초과하면 이메일을 생성합니다.
- 10분 이상 제출된 데이터에서 간격이 감지되면 이메일을 MetricBase 생성합니다.
- 지난 5분 동안 수집된 데이터의 평균이 10 미만이거나 500보다 크면 경보를 생성합니다.
- 메모리 사용량이 향후 10분 이내에 90%를 초과할 가능성이 있는 경우 경보를 생성합니다.
- 시계열 차트를 사용하여 데이터를 시각화합니다 MetricBase .
- 보고 이 애플리케이션을 사용하여 에 저장된 시계열 데이터를 그래프로 표시할 수 MetricBase있습니다.
- 머신 언어 모델을 학습시켜 예외를 탐지하고 예외가 탐지되면 트리거를 실행합니다 워크플로우 스튜디오 .
MetricBase 다음과 함께 작동합니다.
- 머신 생성 데이터를 저장하는 인스턴스
- 애플리케이션과 데이터베이스가 MetricBase 있는 서버
MetricBase 사용자
| 사용자 | 설명 |
|---|---|
| 관리자 | 관리자는 를 사용하여 MetricBase시계열 데이터를 수집, 보존, 분석 및 조치를 취합니다. |
MetricBase 워크플로우
다음 그림에서는 컴퓨터에서 생성된 데이터가 4초마다 샘플링되는 것을 보여 줍니다. 각 샘플링 기간에 있는 값의 평균을 데이터베이스로 MetricBase 보내면 만료 날짜까지 데이터가 저장됩니다.
- 관리자는 에서 시계열 정의를 MetricBase만들어 저장할 메트릭과 수집 빈도를 지정합니다.
- 관리자는 REST 또는 JavaScript API를 사용하여 MetricBase 인스턴스 MetricBase 에서 서버로 데이터를 보냅니다.
- 관리자는 의 시계열 데이터를 MetricBase기반으로 플로우를 실행하는 트리거 정의를 구성합니다.
- 관리자는 새 데이터가 학습된 데이터와 크게 다를 때 예외를 탐지하고 플로우를 실행하도록 예측 모델을 MetricBase 구성하고 학습시킵니다.
- 관리자는 에서 시계열 차트를 사용하여 수집된 데이터를 모니터링합니다 MetricBase. 시계열 데이터는 지정된 시간 동안 데이터베이스에 남아 MetricBase 있다가 그 후에 MetricBase 데이터가 삭제됩니다.
MetricBase 이점
| 이점 | 기능 | 사용자 |
|---|---|---|
| 대규모 데이터 컬렉션의 시계열 요약 저장 | 에서 시계열 정의 생성 MetricBase | 관리자 |
| 데이터베이스에서 시계열 데이터 삽입 및 검색Insert and retrieve time-series data from the MetricBase database | 개발자 자원 | 관리자 |
| 데이터베이스의 MetricBase 시계열 데이터 액세스 및 시각화 | MetricBase 데이터 액세스 | 관리자 |
| 새 데이터가 학습된 데이터와 크게 다를 때 플로우 트리거 | 예측 모델을 사용하여 데이터의 예외 MetricBase 탐지 | 관리자 |
| 인시던트를 기록하고, 이메일을 보내고, 기타 경보를 생성할 수 있는 트리거 플로우 | 데이터를 사용하여 MetricBase 플로우 트리거 | 관리자 |
다음으로 살펴볼 내용
MetricBase 구성 및 사용에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오.