O método de agrupamento de alertas baseado em tráfego de rede agrupa alertas analisando as conexões de tráfego de rede entre processos em hosts. Ele aproveita os candidatos a serviço identificados pelo Mapeamento de serviços de ML para agrupar alertas relacionados a problemas de tráfego de rede. Isso garante que os alertas de processos conectados diretamente no mesmo candidato a serviço sejam agrupados, oferecendo uma exibição mais contextual dos incidentes de rede.

Os candidatos a serviço são coleções potenciais de processos em seu ambiente de TI que são identificados com base em suas conexões de rede e interações. Eles representam diferentes serviços ou funções que seus sistemas de TI fornecem, mesmo que não estejam totalmente detalhados no banco de dados de configuração do sistema. Por exemplo, os candidatos a serviço podem agrupar todos os processos envolvidos na entrega de e-mail, mesmo se os detalhes de configuração estiverem incompletos.

O Mapeamento de serviços de ML usa aprendizado de máquina para descobrir e mapear automaticamente esses candidatos a serviço. Ele identifica como diferentes processos e componentes são conectados e agrupados com base no tráfego de rede e nas interações. Isso ajuda a entender e organizar os serviços de TI e seus componentes, facilitando o gerenciamento e a solução de problemas. Por exemplo, o Mapeamento de serviços de ML pode identificar e mapear automaticamente as conexões entre servidores de e-mail e clientes de e-mail com base em suas interações de rede.