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sourceDocument: Yokohama Platform Analytics
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    - yokohama

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    - Yokohama Platform Analytics

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    - Platform


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# Detalhes do log do coletor de dados clássico

# Detalhes do log do coletor de dados clássico {#ariaid-title1}

* Versão de lançamento: Yokohama
* 
* Atualizado 30 de jan. de 2025
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 7 min. de leitura

Performance Analytics a coleta de pontuação segue o processo descrito aqui. Para auxiliar na solução de problemas, é fornecido um mapeamento entre as etapas do trabalho e as entradas de log.

## Visão geral da coleção {#original-data-collection-process__id_f5d_1yv_pqb}

O trabalho de coleta de dados envolve a execução de uma consulta SQL para cada fonte de indicador que usa o coletor de dados. A consulta se repete para cada horário de coleta, da data de início até a data de término. Em seguida, as consultas são executadas para a próxima origem do indicador. Cada etapa da execução de uma consulta é documentada no log do trabalho de coleta de dados. Figura 1. Exibição de alto nível do trabalho de coleta de dados

## Propriedades de otimização mostradas no log {#original-data-collection-process__section_uwz_cpw_pqb}

O coletor de dados tem várias otimizações que podem ser ativadas ou desativadas nas Propriedades do sistema. O início do log de trabalho inclui o estado dessas propriedades.  
Nota:  
Não confunda essas propriedades de otimização com o novo coletor de dados otimizado. Essas propriedades se aplicam somente ao coletor de dados clássico. O novo coletor de dados é otimizado em um nível mais fundamental.  
{#original-data-collection-process__table_gys_grw_pqb__entry__3}

| Otimização | Descrição | Propriedade do sistema |
|-|-|-|
| Coleção aninhada | Substitui o mapeamento simples para reduzir objetos redundantes. Por exemplo, em vez de criar objetos de indicador idênticos para cada detalhamento e elemento nesse indicador, somente um objeto é criado para o indicador. | com.snc.pa.dc.nested_collection Padrão: verdadeiro |
| Limpar snapshots | . Now Platformarmazena um número máximo de Performance Analytics [snapshots](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/lBJZJ3coAoV518cNGKBaew#gloss-snapshot "Uma lista de registros de tabela (sys_ids) que são coletados no momento em que as pontuações do indicador para esses registros são coletadas.")na memória antes de descarregá-los para o banco de dados. | com.snc.pa.dc.flush_snapshot_count Padrão: 1000 |
| Use hashcode para contagem distinta | As agregações distintas de contagem são armazenadas como hashcode em vez de valores separados. | com.snc.pa.dc.use_hashcode_for_distinct Padrão: verdadeiro |
[Tabela 1. Propriedades de otimização da coleta de dados]

{#original-data-collection-process__table_gys_grw_pqb}

## Iniciando e concluindo o trabalho de coleta {#original-data-collection-process__section_zg3_dyv_pqb}

Siga o processo de coleta de dados conforme revelado nas mensagens de log. As mensagens de log em cada subprocesso foram separadas em suas próprias tabelas.  
Nota:  
Este log é para o coletor de dados original. Se a sua instância usar este coletor de dados, o parâmetro do sistema com.snc.pa.dc.hsqlexiste e é "falso". Caso contrário, você estará usando o coletor de dados otimizado conforme descrito em [Otimizando a coleta de dados](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/bkiWGZxhi~QP1BdNyjDsfQ "O otimizado Performance AnalyticsO coletor de dados reduz o tempo, a memória e o uso da CPU para processar grandes conjuntos de dados."). Para obter mais informações sobre esse log, consulte [Registrar detalhes do coletor de dados otimizado](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/9W48Ekvq6QEUtk2X_5Vvxg "Começando com Tokyoum novo coletor de dados otimizado está disponível. Os detalhes do log deste coletor de dados diferem dos detalhes do log do coletor de dados clássico.").
{#original-data-collection-process__table_kwh_k4g_qbb__entry__2}

| Etapa do trabalho de coleta | Exemplo de entrada de log resultante |
|-|-|
| Mostra o domínio do trabalho de coleta Executar como usuário. | O \<admin\> do usuário pertence ao domínio global |
| A coleção é iniciada. O início do trabalho especifica se pontuações, índice de texto ou ambos estão sendo coletados. As mensagens também especificam as configurações das propriedades de otimização da coleta de dados. | Iniciando a coleta de pontuações e índice de texto. Valor das propriedades no sistema - Contagem de snapshot de limpeza: 1 000 É coleção aninhada: Verdadeiro Usando hashcode para contagem distinta: Verdadeiro |
| Mostra os domínios para os quais as pontuações são coletadas. Também mostra outros detalhes relevantes sobre os domínios. | DomainConfig: Logs de coleção de configuração de domínio de teste - 3d359877b77000106886e664de11a97c, Tipo: Condições, RollupType: Roll_up_children, collectAggregate? Sim, collectChildren?: Sim, AggregateDomain: Nome: 3d359877b77000106886e664de11a97c - SYSID: D1659c77b77000106886e664de11a91e, Domínios: Default,MSP,ACME,Cisco,InTech,Oceanic Airlines |
| Lista as origens do indicador para as quais o trabalho coleta dados, incluindo seus IDs exclusivos. | Fontes do indicador a coletar: Incidentes.Novo: B54f2c23d7030100b96d45a3ce61032f, Incidentes.Aberto: B5cf2c23d23d7030100b96d45a3ce6103cc, Incidentes.Encerrado: 2ac8dd31ff2301e68ffffffffffffffff3d, Incidentes.Resolvido |
| Lista cada indicador associado ao trabalho e as propriedades do indicador relacionadas à coleta de dados: * Os registros são coletados em um snapshot? * Há detalhamentos excluídos? * Os períodos de coleta na origem do indicador são substituídos? * A matriz de detalhamento é coletada? * Se a matriz de detalhamento for coletada, alguma combinação de detalhamento será excluída? {#original-data-collection-process__ul_kx2_2pt_pjb} | JobIndicator: Número de incidentes em aberto - de537dc3d7131100b96d45a3ce610305 Propriedades do indicador de trabalho: CollectIndicator?: Sim, BreakdownCollectionType: WITH_EXCLUDE detalhamentos excluídos: Grupo de atribuição, Propriedades do indicador de estado \> CollectingRecords: Sim, períodos de coleta substituídos: Não, scripted?: Não, combinações de detalhamento excluídas: Nenhuma combinação excluída. |
| Itere as etapas para cada origem de indicador | Consulte a tabela [Etapas iteradas para cada origem de indicador](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/B5uKIx_V5yO9jsJAJdPlUA#original-data-collection-process__section_indicator-source). |
| Mostrar estatísticas do trabalho de coleta de dados | Estatísticas: Insere 184, atualiza 0, exclui 92, erros 0, avisos 0 |
| Trabalho concluído | Coleção terminada |
[ ]

{#original-data-collection-process__table_kwh_k4g_qbb}

## Etapas iteradas para cada origem de indicador {#original-data-collection-process__section_indicator-source}

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

| Etapa do trabalho de coleta | Exemplo de entrada de log resultante |
|-|-|
| Recupere a origem do indicador. | Processando incidentes de origem do indicador.Aberto |
| Listar indicadores que têm condições adicionais, além das condições herdadas da origem do indicador. | Indicador: Número de incidentes em aberto reatribuídos - ffb59561ff2302001e68ffffffffff33, Condições adicionais: Reassignment_count\>0 |
| Indica se a coleta de pontuação está seguindo a estrutura de dados aninhada em vez de usar mapeamento simples. A coleção aninhada cria menos objetos redundantes na memória. A coleção não aninhada oferece suporte a lotes de pontuações. | Usando coleção aninhada. Observação: Inserções em lote de pontuações não são compatíveis com a coleção aninhada. |
| Itere as etapas para cada período de coleta. | Consulte a tabela [Etapas iteradas para cada período de coleta](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/B5uKIx_V5yO9jsJAJdPlUA#original-data-collection-process__section_collection-period) |
| Recupere a próxima origem do indicador. | Processando incidentes de origem do indicador.Novo |
[ ]

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

## Etapas iteradas para cada período de coleta {#original-data-collection-process__section_collection-period}

{#original-data-collection-process__table_collection-period__entry__2}

| Etapa do trabalho de coleta | Exemplo de entrada de log resultante |
|-|-|
| Data de início do trabalho de coleta. | Coletando 20191103 em Incidentes de origem do indicador.Aberto |
| Buscar os seguintes campos: * Os campos exclusivos das origens de detalhamento (normalmente sys_id) * Os campos do indicador usados nos mapeamentos de detalhamento * Os campos de tabela usados nos mapeamentos de detalhamento com script * Os campos de origem do indicador usados na análise de texto, se o índice de texto for coletado (normalmente inclui short_description) {#original-data-collection-process__ul_bw4_ydd_tlb} | Buscando "short_description,sys_id, opened_at, assignment_group, description, priority, "categoria" de "incidente" |
| Gere SQL com base nas condições especificadas na origem do indicador. Nota: Se a origem do indicador especificar Hoje em uma das condições, Hoje será considerado relativo ao período durante o qual o trabalho de coleta de dados é executado. Por exemplo, a origem do indicador Incidents.New inclui a condição \[Aberto\]\[em\]\[Hoje\] . Com dias definidos para começar às 07:00:00, quando os dados são coletados para 2019-10-28, o trabalho produz o script SQL à direita. | SELECIONE task0.sys_id NA tarefa task0 EM QUE task0.sys_class_name é "incidente" E (task0."opened_at" \>"2019-10-28 07:00:00" E task0."opened_at" \>"2019-10-29 06:59:59") |
| Exiba o número de registros obtidos pelo SQL. | Buscadas 150 linhas de Incidentes de origem do indicador.Aberto (tabela de fatos: Incidente) |
| Execute a função Mapear/Reduzir para calcular as pontuações do indicador. | Consulte a tabela [Etapas da função Mapear/Reduzir](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/B5uKIx_V5yO9jsJAJdPlUA#original-data-collection-process__section_map-reduce) |
| Se a indexação de texto estiver ativa e tiver sido configurada para a origem do indicador, o coletor de dados armazenará o índice de texto resultante. | Armazenando índice de texto para incidentes de origem do indicador.Aberto |
| Se a indexação de texto estiver ativa e tiver sido configurada para a origem do indicador, o coletor de dados armazenará o índice de texto resultante. | Bytes usados pelo índice de texto: 41 984 para: Incidents.Open |
| Comece a armazenar resultados recém-coletados para a origem do indicador. | Pontuações a serem armazenadas: 374 842 (excluindo pontuações distintas de contagem de nível 2 avaliadas preguiçosamente para indicadores - ID - todos os incidentes com todos os 3 detalhamentos) |
| Qualquer indicador com um valor nulo é registrado em log. | "Valor quando nulo" armazenado: 0,0 como pontuação do indicador: Número de incidentes desviados pelo conhecimento |
| Conclua o armazenamento dos resultados. | Pontuações armazenadas: 1,125,057 |
| Conclua o armazenamento dos resultados. | Resultados coletados armazenados |
| Especifique para quais indicadores o coletor de dados não coleta pontuações. | Não coletando para o indicador: Soma da idade dos incidentes em aberto com detalhamento excluído: Grupo de atribuição |
| Conclua a coleta de dados para essa origem de indicador para esse período. | Coleta para 20200519 incidentes de origem do indicador.Aberto concluído |
| Exiba a quantidade média de tempo gasto em um registro para processar condições adicionais que foram definidas nos indicadores. | Tempo médio necessário para processar a condição de indicador adicional para cada registro: 138 ms |
[ ]

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

## Etapas da função Mapear/Reduzir {#original-data-collection-process__section_map-reduce}

{#original-data-collection-process__table_map-reduce__entry__2}

| Etapa do trabalho de coleta | Exemplo de entrada de log resultante |
|-|-|
| A função Mapear/Reduzir é executada. | Aplicando função de mapear/reduzir para incidentes de origem do indicador.Aberto |
| Aviso se a indexação de texto estiver ativa para o trabalho, mas não puder ser executada devido a uma configuração de índice de texto inválida ou ausente. | Ignorando a coleta de índice de texto, pois a configuração do índice de texto está ausente ou é inválida |
| Exclua pontuações anteriores dos indicadores e detalhamentos que usam a origem do indicador. | Excluindo resultados anteriores para incidentes de origem do indicador.Aberto |
| Exclua pontuações anteriores dos indicadores e detalhamentos que usam a origem do indicador. | Resultados anteriores excluídos 38 para o indicador: Logins externos |
| Exclua pontuações anteriores dos indicadores e detalhamentos que usam a origem do indicador. | Resultados anteriores excluídos 21 para o indicador: Logins com falha |
| Processe cada registro na origem do indicador para calcular pontuações. As mensagens de log rastreiam o total em execução de registros processados e o uso de memória. O processamento de cada registro envolve: * Execute ou avalie todos os scripts. * Valide as condições do indicador. * Calcule a pontuação do indicador. * Para cada detalhamento: 1. Calcule a pontuação de detalhamento ou execute o script de detalhamento. 2. Recupere todos os valores exclusivos de detalhamento. 3. Crie ou atualize a matriz para pontuações ou snapshots. A matriz é: `Indicador, Detalhamento 1, Artefato 1, Detalhamento 2, Artefato 2, valor, matriz de [sys_id] ` {#original-data-collection-process__ol_qnf_lkx_rbb} {#original-data-collection-process__ul_gvd_skz_ykb} | 18%% (1) registros processados, Tamanho do objeto de resultado: 5 MB |
| Processe cada registro na origem do indicador para calcular pontuações. As mensagens de log rastreiam o total em execução de registros processados e o uso de memória. O processamento de cada registro envolve: * Execute ou avalie todos os scripts. * Valide as condições do indicador. * Calcule a pontuação do indicador. * Para cada detalhamento: 1. Calcule a pontuação de detalhamento ou execute o script de detalhamento. 2. Recupere todos os valores exclusivos de detalhamento. 3. Crie ou atualize a matriz para pontuações ou snapshots. A matriz é: `Indicador, Detalhamento 1, Artefato 1, Detalhamento 2, Artefato 2, valor, matriz de [sys_id] ` {#original-data-collection-process__ol_qnf_lkx_rbb} {#original-data-collection-process__ul_gvd_skz_ykb} | 42% (2) registros processados, Tamanho do objeto de resultado: 9 MB |
| Processe cada registro na origem do indicador para calcular pontuações. As mensagens de log rastreiam o total em execução de registros processados e o uso de memória. O processamento de cada registro envolve: * Execute ou avalie todos os scripts. * Valide as condições do indicador. * Calcule a pontuação do indicador. * Para cada detalhamento: 1. Calcule a pontuação de detalhamento ou execute o script de detalhamento. 2. Recupere todos os valores exclusivos de detalhamento. 3. Crie ou atualize a matriz para pontuações ou snapshots. A matriz é: `Indicador, Detalhamento 1, Artefato 1, Detalhamento 2, Artefato 2, valor, matriz de [sys_id] ` {#original-data-collection-process__ol_qnf_lkx_rbb} {#original-data-collection-process__ul_gvd_skz_ykb} | 76% (3) registros processados, Tamanho do objeto de resultado: 14 MB |
| Processe cada registro na origem do indicador para calcular pontuações. As mensagens de log rastreiam o total em execução de registros processados e o uso de memória. O processamento de cada registro envolve: * Execute ou avalie todos os scripts. * Valide as condições do indicador. * Calcule a pontuação do indicador. * Para cada detalhamento: 1. Calcule a pontuação de detalhamento ou execute o script de detalhamento. 2. Recupere todos os valores exclusivos de detalhamento. 3. Crie ou atualize a matriz para pontuações ou snapshots. A matriz é: `Indicador, Detalhamento 1, Artefato 1, Detalhamento 2, Artefato 2, valor, matriz de [sys_id] ` {#original-data-collection-process__ol_qnf_lkx_rbb} {#original-data-collection-process__ul_gvd_skz_ykb} | 100% (4) registros processados, Tamanho do objeto de resultado: 20 MB |
| A função Mapear/Reduzir é concluída. | Funções mapear/reduzir aplicadas |
[ ]

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