Dashboard für die Anwendungsservice-Bereitschaft in konfigurierbarer Arbeitsbereich
Überprüfen Sie die Informationen im Dashboard, um sicherzustellen, dass Sie bereit sind, Anwendungsservices basierend auf maschinellem Lernen (ML) zu erkennen und zuzuordnen. Service-Mapping verwendet von Predictive Intelligence verarbeitete Daten, um Vorschläge für datenverkehrsbasierte Verbindungen zu generieren.
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Predictive Intelligence bewertet die Verbindungen zwischen Anwendungsfingerabdrücken, CIs und Prozessen und ihre Relevanz. Service-Mapping verwendet diese Informationen, um anhand von Verbindungsregeln Verbindungen zu erstellen. Außerdem werden Verbindungsvorschläge für Server und Lastenausgleichsmodule generiert, damit Sie entscheiden können, welche Verbindungen den Anwendungsservices hinzugefügt oder daraus entfernt werden sollen.
Widgets auf der ML-Dashboard-Seite zeigen die Informationen zu Voraussetzungen und Problemen im Zusammenhang mit der Service-Discovery basierend auf Predictive Intelligence an. Wählen Sie Links in den Widgets und Berichten aus, um zur zugehörigen Liste oder zum zugehörigen Formular zu navigieren.
Erforderliche Now Platform-Rollen
sm_admin
Auf das Dashboard für Anwendungsservice-Bereitschaft zugreifen
Um das Dashboard zu öffnen, wechseln Sie zu: . Wählen Sie dann das Symbol für Anwendungsservice-Bereitschaft Symbol für 
.
Berichte
| Titel | Typ | Quelltabelle | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| Mapping status of application service (Zuordnungsstatus des Anwendungsservice) | Ein Balkenbericht  |
ML-Related Service Status [ml_related_service_status] (ML-bezogener Servicestatus) | Ein Balkenbericht, der die Zusammenfassung von ML-bezogenen Problemen in zugeordneten Anwendungsservices enthält. Ausführliche Informationen finden Sie unter Zuordnungsstatus der Anwendungsservices. |
| Application fingerprints training status (Trainingsstatus von Anwendungsfingerabdrücken) | Ein Ring-Bericht  |
AFP-Trainingsstatus [afp_training_status] | Ein Ringbericht, der den Trainingsstatus von Anwendungsfingerabdrücken zeigt. Predictive Intelligence trainiert Vorhersagemodelle und ML-Lösungen (maschinelles Lernen). Zeigen Sie mit Predictive Intelligence den Trainingsstatus für Anwendungs-Fingerabdrücke an, um zu verstehen, ob Ihre Bereitstellung für die Zuordnung bereit ist. |
| Discovered connection suggestion status (Status erkannter Verbindungsvorschläge) | Ein Ring-Bericht |
Connection Suggestions Training Status [connection_suggestion_training_status] (Verbindungsvorschläge-Trainingsstatus) | Ein Ringbericht, der den Status von Verbindungsvorschlägen anzeigt. Details finden Sie unter Status der erkannten Verbindungsvorschläge. |
Zuordnungsstatus der Anwendungsservices
| Kategorie | Beschreibung |
|---|---|
| Ohne Probleme zugeordnet | Die Anzahl der erkannten Anwendungsservices ohne ML-bezogene Probleme. |
| Quell-Ziel-AFP fehlt | Die Anzahl der Anwendungsservices, für die einige Anwendungsfingerabdrücke für einen Quell- oder Zielprozess fehlen. Um diese Probleme zu beheben, kalibrieren Sie die auf Fingerabdrücken basierte Discovery. |
| Quell-Ziel-Prozess fehlt | Die Anzahl der Anwendungsservices, für die einige Informationen zum Quell- oder Zielprozess fehlen. Um diese Probleme zu beheben, lassen Sie die Zielhosts erneut erkennen und stellen Sie sicher, dass die relevanten Prozesse erkannt werden. |
| Konfidenzniveau nicht verfügbar | Das Konfidenzniveau gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass diese Verbindung Teil der Anwendungsservices ist. Wenn das Konfidenzniveau als N/V angezeigt wird, warten Sie, bis das Training der Anwendungsfingerabdrücke abgeschlossen ist. |
| Zielhost fehlt | Die Anzahl der Anwendungsservices, für die einige CI-Verbindungen nicht vollständig erkannt wurden, da die Horizontal-Discovery keine Host-CIs erkannt hat. Um diese Probleme zu beheben, lassen Sie die Zielhosts erneut erkennen und stellen Sie sicher, dass die relevanten Prozesse erkannt werden. |
Status der Voraussetzungen
Die Anwendungsservicezuordnung erfordert die Integration mehrerer Module und Anwendungen: Anmeldeinformationen, Predictive Intelligence, erweiterte Erkennung von Application Dependency Mapping (ADME) und geplante Aufgaben. Überprüfen Sie die Liste der Voraussetzungen und stellen Sie sicher, dass der Status aller Voraussetzungen Bereit lautet.
| Voraussetzung | Beschreibung |
|---|---|
| Installieren und aktivieren Sie das Plugin „Predictive Intelligence (PI)“. | Service-Mapping verwendet Predictive Intelligence, um Verbindungsvorschläge zu generieren.
|
| Aktivieren Sie die Eigenschaft ADME. | Service-Mapping verwendet ADME-Proben. Stellen Sie sicher, dass die Eigenschaft glide.discovery.enable_adme auf true festgelegt ist. |
| Aktivieren Sie alle relevanten ADME-Datensammler-Proben. | Es gibt mehrere ADME-Proben für verschiedene Arten von Betriebssystemen. Aktivieren Sie alle erforderlichen Proben, um Konfigurationselemente (CIs) in Ihrer Umgebung zu erkennen. |
| Stellen Sie die Mindestanzahl der laufenden Prozesse sicher. | Prüfen Sie, ob die Clustering-Lösung genügend Prozessgruppen erstellt hat, die zu Vorschlägen werden. Wenn weniger Prozesse als erforderlich vorhanden sind, kalibrieren Sie die auf Fingerabdrücken basierte Discovery. |
| Aktivieren Sie die regelmäßige AFP-Aufgabe (Application Fingerprint). | Stellen Sie sicher, dass die geplante Aufgabe Applications suggestion - ITOM Autodisco für die auf Fingerabdrücken basierte Discovery auf Aktiv festgelegt ist. |
| Aktivieren Sie die Eigenschaft „Verbindungsvorschlag“. | Stellen Sie sicher, dass die Discovery basierend auf Predictive Intelligence aktiviert ist. Navigieren Sie zur Tabelle „Systemeigenschaft“ [sys_properties], und überprüfen Sie, ob die Eigenschaft sa_ml.connection_suggestions.active auf True gesetzt ist. |
| Aktivieren Sie die regelmäßige Aufgabe für Verbindungsvorschläge. | Stellen Sie sicher, dass der Status der regelmäßigen Aufgabe Service Mapping - Traffic Process to Process Aktiv ist. Diese regelmäßige Aufgabe löst die Generierung von Verbindungsvorschlägen aus. |
Status der erkannten Verbindungsvorschläge
Predictive Intelligence bewertet die Verbindungen zwischen Anwendungsfingerabdrücken, CIs und Prozessen und ihre Relevanz. Service-Mapping verwendet diese Informationen, um anhand von Verbindungsregeln Verbindungen zu erstellen. Außerdem werden Verbindungsvorschläge für Server und Lastenausgleichsmodule generiert, damit Sie entscheiden können, welche Verbindungen den Anwendungsservices hinzugefügt oder daraus entfernt werden sollen.
- Hoch – Es handelt sich wahrscheinlich um eine Verbindung zu einer internen Komponente, die nur von dieser Komponente oder Anwendung verwendet wird.
- Mittel – Es handelt sich wahrscheinlich um eine Verbindung zu einer Middleware-Komponente, die von mehreren Services verwendet wird, z. B. IBM MQ oder Oracle WebLogic Server.
- Niedrig – Es handelt sich wahrscheinlich um eine Verbindung zu einer Anwendung, die auf zahlreichen Servern im Unternehmen bereitgestellt wird, normalerweise zu Überwachungszwecken. Zum Beispiel Tivoli Enterprise Monitoring Agents oder MID-Server.
- Sehr niedrig – Es handelt sich wahrscheinlich um eine Verbindung zu einer zentralen Anwendung, die von der gesamten Organisation verwendet wird, z. B. Microsoft Active Directory oder Okta.
Sie können Verbindungsvorschläge ohne Konfidenzniveau für die Zuordnung von Anwendungsservices verwenden.
Serviceprobleme
Überprüfen Sie die Liste der Anwendungsservices, die am häufigsten von ML-bezogenen Problemen betroffen sind. Die Liste der am stärksten betroffenen Services ist verfügbar, wenn die Funktion für Verbindungsvorschläge in Ihrer Bereitstellung aktiviert ist. Die Liste zeigt Servicenamen und die Anzahl der ML-bezogenen Probleme für jeden von ihnen. Sie gibt auch an, ob die datenverkehrsbasierte Funktion für die Services aktiviert ist.