--- sourceDocument: Xanadu IT Operations Management sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/pt-BR/xanadu/it-operations-management Release : - xanadu ft:locale : - pt-BR ft:publication_title : - Xanadu IT Operations Management ft:clusterId : - itom bundleId : - itom workflow : - Technology --- # Inteligência para métricas # Inteligência para métricas {#ariaid-title1} * Versão de lançamento: Xanadu * * Atualizado 1 de ago. de 2024 * * ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 1 min. de leitura ServiceNow® Inteligência para métricas fornece a capacidade de capturar e, em seguida, explorar e analisar dados de métricas operacionais, identificando e indicando anomalias. Inteligência para métricas gera alertas de anomalia que podem ser promovidos a alertas de TI e aparecem no Espaço de operações de serviços e no painel de integridade de serviço. Você pode aproveitar essa análise para evitar possíveis indisponibilidades de serviço. * **[Noções básicas do Inteligência para métricas](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/_G~wgO6bSiWvBYF3CJp8~w)** Use Inteligência para métricas para identificar e evitar possíveis indisponibilidades de serviço. Inteligência para métricas, com base em dados de métrica históricos, indica o comportamento anômalo de ICs que os eventos podem não capturar. Os alertas de anomalia podem ser promovidos a alertas de TI regulares e aparecem no Espaço de operações de serviços e no painel de integridade de serviço para ações preventivas. * **[MID Server e cluster distribuído do MID Server para Inteligência para métricas](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/v145Bj1_1641YtKMgRHoLw)** O uso de Inteligência para métricas requer pelo menos um MID Server cluster distribuído que contém um único MID Server que está configurado para Inteligência para métricas. * **[Como ativar o Inteligência para métricas](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/dSi7_wfKZ_wlCzyTnxGHKw)** Inteligência para métricas O permite que você capture, explore e analise dados de métricas operacionais, identificando e indicando anomalias. Essa análise pode evitar possíveis indisponibilidades de serviço. * **[Sensibilidade dos limites da métrica](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/8~0EfOsEOKJUr_OcgU4ZtQ)** Ao medir métricas no Gerenciador de insights, os limites de métrica podem ser excessivamente sensíveis, criando um número anormalmente grande de anomalias. Quando isso acontece, o sistema se ajusta para garantir que menos anomalias sejam criadas. * **[Vinculação de métrica](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/AEI38yxsAAhGAG16UzvJ5Q)** Depois que os dados de métrica são coletados, a Inteligência para métricas identifica os ICs e os recursos aos quais os dados serão vinculados. * **[ICs no modo de manutenção](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/3pEtk3cRQ2VMY_ZvhS~Z5g)** Configure a detecção de anomalias para excluir métricas de ICs que estão no modo de manutenção do aprendizado do modelo. * **[Regras de configuração de métrica](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/nto3HZj9V3pJwvJvIw50YA)** As regras de configuração de métrica permitem que você determine como as métricas de entrada de Agent Client Collector devem ser processadas. * **[Teste de modelo de anomalia](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/wTB8c2GDoFGK8U1QvxghZg#anomaly-model-test-concepts)** Use o teste de modelo de anomalia para aplicar e avaliar a detecção de anomalias para um pequeno conjunto de ICs e métricas, usando dados de métrica reais. Compare os resultados de testes com os resultados esperados e ajuste o modelo de detecção de anomalias antes de habilitar a detecção de anomalias para os ICs e métricas testados no ambiente de produção. * **[Mecanismo avançado de promoção](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/vssAkriiedGYMe46WiUsJg)** Você pode criar uma definição para Mecanismo avançado de promoção para que possa definir as condições para promover os alertas de anomalia para a tabela Todos os alertas. Ao promover os alertas que atendem às condições, somente os alertas de anomalia mais relevantes são movidos para a tabela. * **[Painel de alerta de anomalias](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/x~KMtMmvw_q0nr0ATWb8JA)** Exiba relatórios importantes de alerta de anomalia em um único painel. O painel de alerta de anomalia fornece resumos sobre alertas de anomalia e alertas promovidos em relação a Gestão de eventos alertas. * **[Explorador de métrica](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/WMAVIMMYpbyrq1SEOpEeag)** Explorador de métrica fornece uma interface de fácil navegação na qual os agentes de serviço podem exibir a integridade de um IC associado a um alerta. Os detalhes de integridade de um IC incluem vários gráficos de métricas com limites de controle e agregações para um período de tempo. * **[Monitoramento de integridade automático para Metric Intelligence](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/oTyZk5E3gkepAxADn6YhxQ)** Use Gestão de eventos monitores de integridade automática para monitorar a integridade dos componentes e processos da infraestrutura da Inteligência para métricas e para alertar sobre possíveis problemas. O monitoramento de integridade automático permite corrigir problemas de forma proativa e minimizar a perda de dados. * **[Separação de domínios e Inteligência para métricas](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/fY6bvUkp1FbEnC07QKl2zA)** Domain Separation é compatível com Inteligência para métricas. O Domain Separation permite separar dados, processos e tarefas administrativas em agrupamentos lógicos chamados de domínios. Você pode controlar vários aspectos dessa separação, incluindo quais usuários podem ver e acessar os dados.