Warnungen in Instance Observer

ServiceNow Instance Observer bietet einen umfassenden Satz von Warnungen zur Überwachung der Plattformintegrität, Leistung und Anwender-Experience. Diese Warnungen werden kategorisiert, um den Verbrauch und die Umsetzbarkeit zu erleichtern.

Transaktionen

Überwacht Anwendungstransaktionen auf Anomalien, Spitzen oder Leistungsverschlechterungen wie:

• Transaktionsabnahme: Erkennt einen Rückgang des gesamten Transaktionsvolumens
• Knoten für Transaktionsabnahme: Gibt den Transaktionsvolumenabfall pro Knoten an
• Transaktionserhöhung: Kennzeichnet unerwartete Transaktionsumschwankungen
• Transaktionserhöhungsknoten: Hebt Transaktionsspitzen auf Knotenebene hervor
• Antwortzeit: Wird ausgelöst, wenn die systemweite Antwortzeit zunimmt
• Antwortzeitknoten: Kennzeichnet Knoten mit verschlechterten Antwortzeiten
• Datenbank-Antwortzeit: Überwacht die Latenz auf Datenbankebene, die sich auf Transaktionen auswirkt
• Langsame Abfragen pro Sekunde: Gibt das Volumen langsamer Datenbankabfragen an, die sich auf die Reaktionsfähigkeit auswirken

Knotenintegrität (CPU, Arbeitsspeicher oder Garbage Collection)

Verfolgt die Integrität der Knoteninfrastruktur, um Engpässe oder Fehler zu vermeiden:

• CPU-Zeit des Knotens: Warnung über hohe CPU-Auslastung für einen Knoten
• Knotenspeicher: Überwacht Arbeitsspeicherverbrauchsmuster
• Garbage Collection-Zeit des Knotens: Verfolgt JVM GC-Verzögerungen
• CPU-Auslastung des Lastenausgleichsmodul-Containers: Kennzeichnet CPU-Überlastung für LB-Container
• Speicherauslastung des Lastenausgleichsmodul-Containers: Erkennt Arbeitsspeicherauslastung in LB-Containern

Datenbankleistung und -Integrität

Deckt kritische Datenbankindikatoren ab, um die Integrität von Abfragen und die Zuverlässigkeit der Daten zu überprüfen:

• CPU der Integrität des Datenbankhosts: Hohe CPU auf dem primären DB-Host
• Shards-Host-Integrität CPU: Ressourcenprobleme auf Shard-Hosts
• Integrität des Lese-Replikat-Hosts (CPU): CPU-Anomalien des Lese-Replikats
• Standby-Replikationsverzögerung: Verzögerung bei Standby-DB-Replikation
• InnoDB-Zeilensperre: Häufigkeit der Warten auf Zeilensperre
• Wachstum der primären Datenbank: Kennzeichnet abnormales Wachstum in der primären DB
• Wachstum der Datenbanktabelle: Spezifische Wachstumsindikatoren auf Tabellenebene

Eingehende und ausgehende E-Mail

Fördert die rechtzeitige Bereitstellung und Erfassung von E-Mail-basierter Kommunikation:

• Ausgehende E-Mail: Verzögerungen oder Fehler bei der Verarbeitung ausgehender E-Mails
• Eingehende E-Mail: Probleme beim Erfassen eingehender E-Mails

Zeitplaner und Auftragsausführung

Hilft bei der Erkennung von Problemen im Lebenszyklus der Auftragsausführung:

• Zeitplaner hängt fest: Zeitplaner wird nicht fortgesetzt oder blockiert
• Aufträge mit langer Ausführungszeit: Aufträge, die die typische Laufzeit überschreiten
• Spezifische Aufgaben mit langer Ausführungszeit: Anwenderdefinierte Auftragsüberwachung
• Ausgeführter Thread: Threads, die ungewöhnlich lang oder in hohem Volumen ausgeführt werden

Sitzung und Anwenderaktivität

Verfolgt das Anwenderanmeldeverhalten über Instanz und Knoten hinweg:

• Anwendersitzung angemeldet – Instanz: Anmeldungsaktivität in der gesamten Instanz
• Anwendersitzung angemeldet – Knoten: Knotenbezogene Sitzungsmetriken

Ereigniswarteschlange und Semaphor-Verwaltung

Kritisch für die Debugging-Plattformereignisverarbeitung und die Drosselung der Auftragsausführung:

• Standard-Semaphor-Mittelwert: Semaphor-Wartezeittrends
• Standard-Semaphor-QDepth: Tiefe der Semaphor-Anforderungen in der Warteschlange
• Integriertes Semaphor: Überwacht integrierte Semaphor-Konflikte
• Prüfung der Ereigniswarteschlange: Verfolgt den Backlog in Ereigniswarteschlangen
• Spezifische Warteschlange für Ereignisse: Anwenderdefinierte Ereigniswarteschlangenüberwachung
• Ereigniswarteschlange mit hoher Priorität: Überwacht Warteschlangen für geschäftskritische Ereignisse
• ECC-Warteschlange: Backlog-Warnungen für externen Kommunikationskanal

Asynchroner Messaging-Bus (AMB)

Interne Messaging-Bus-Erkennbarkeit für Echtzeit-App-Verhalten:

• Tiefe der AMB-Sendewarteschlange: Größe der Warteschlange für ausgehende Nachrichten
• AMB-Senden in Verwendung: Nutzung der AMB-Sendekapazität

Verlaufsdatenvolumen oder Listendatenvolumen

Überwacht das Wachstum von Verlaufsdaten oder Listendaten, die sich auf die Leistung auswirken können:

Länge der Verlaufsliste: Kennzeichnet eine übermäßige Anzahl von Datensätzen in Verlaufstabellen.

Integrität des Anwendungshosts

Überwacht die Integrität auf Anwendungsebene:

Integrität des Anwendungs-Hosts CPU: Warnungen zur CPU-Überlastung der Anwendungsstufe.

KI/ML oder intelligente Warnungen

Enthält Warnungen, die über eine KI/ML-basierte Verhaltensanalyse generiert wurden:

Auriga Intelligent: KI-gesteuerte Anomalie- oder Mustererkennungswarnungen.