Warnungsgruppierung

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  • Aktualisiert 1. August 2024
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    • Die Warnungsgruppierung ist der Prozess des Organisierens und Konsolidierens zugehöriger Warnungen in Gruppen basierend auf gemeinsamen Merkmalen oder Kriterien. Dies vereinfacht die Warnungsverwaltung durch die Reduzierung von Rauschen. So können Sie Probleme effizienter priorisieren, nachverfolgen und beheben. Gruppierte Warnungen bieten einen klareren Überblick über zugehörige Incidents und ermöglichen eine schnellere Ursachenanalyse und Behebung.

    Ansätze zur Warnungsgruppierung

    Für die Gruppierung von Warnungen stehen verschiedene Ansätze zur Verfügung. Einige Methoden basieren auf anwenderdefinierter Logik, z. B. Manuell, regelbasiert oder Tag-Cluster, während andere erweiterte Algorithmen verwenden, die optimiert werden können, einschließlich Automatisch, CMDB, Textbasiert und Log Analytics.

    Tabelle : 1. Warnungsgruppierungstypen und Anwendungsfälle
    Typ Beschreibung Anwendungsfall
    Log Analytics-Gruppierung Warnungen werden basierend auf der Analyse der Protokolldaten gruppiert. Dies beinhaltet die Korrelation von Protokolleinträgen, um zugehörige Incidents und Probleme zu identifizieren. Durch die Nutzung von Protokollmustern und -sequenzen kann diese Methode komplexe Probleme mit mehreren Schritten in der gesamten IT-Umgebung erkennen. Ein Online-Gaming-Unternehmen überwacht die Protokolle seiner Spielserver, um Probleme zu erkennen. Die Protokollanalyse identifiziert ein Muster von Fehlern, die vor einem Serverabsturz auftreten. Diese zugehörigen Warnungen sind in Gruppen zusammengefasst, sodass das IT-Team die Ursache untersuchen und beheben kann, z. B. einen bestimmten Fehler im Spielcode, der die Abstürze verursacht hat.
    Regelbasierte Gruppierung Warnungen werden nach vordefinierten Regeln und Kriterien gruppiert, die von Anwendern festgelegt wurden. Diese Regeln können bestimmte Bedingungen enthalten, z. B. Schwellenwerte oder Ereignistypen. Diese Methode ist effektiv für konsistente und wiederholbare Muster, erfordert jedoch die Wartung der Regeln. Ein Unternehmen richtet Regeln ein, um in Zeiten mit hohem Datenverkehr Warnungen von seiner E-Commerce-Website zu gruppieren. Während eines Flash-Sales werden mehrere Warnungen zu langsamen Antwortzeiten und Zeitüberschreitungen basierend auf vordefinierten Regeln gruppiert, die diese spezifischen Bedingungen identifizieren, sodass das IT-Team das zugrunde liegende Problem der Serverüberlastung schnell identifizieren und beheben kann.
    Automatisierte Gruppierung

    Hochentwickelte Algorithmen identifizieren und gruppieren zugehörige Warnungen automatisch auf Grundlage von Mustern und Ähnlichkeiten in den Warnungsdaten. Diese Methode nutzt maschinelles Lernen und KI, um sich an neue und unbekannte Probleme anzupassen und ein proaktives Warnungsmanagement zu ermöglichen.

    Ereignismanagement gruppiert Warnungen, die ähnlich, aber nicht unbedingt identisch sind, basierend auf der zeitlichen Nähe zur letzten Ereignisgenerierung. Warnungen mit demselben CI werden miteinander gruppiert.

    Die automatische Warnungsgruppierung besteht aus den folgenden Komponenten.
    • Warnungszusammenfassung – Lerner (Service Analytics Warnungszusammenfassung – Lerner – Täglich): Dieser Offline-Auftrag wird täglich ausgeführt, um vergangene Warnungen zu verarbeiten und statistische Analysen durchzuführen, um Warnungsmuster zu erstellen. Details finden Sie unter Konfigurieren Sie die musterbasierte Warnungszusammenfassung.
    • Echtzeitwarnungszusammenfassungsauftrag (Service Analytics-Gruppenwarnungen mit RCA/Warnungszusammenfassung): Dieser Auftrag wird jede Minute ausgeführt, um Warnungszusammenfassungsgruppen basierend auf Warnungsmustern, CMDB-Beziehungen und Textähnlichkeit zu generieren.
    		 Ein großes Finanzinstitut muss Warnungen von Tausenden von Servern und Anwendungen verwalten. Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren Muster in Warnungsdaten und gruppieren automatisch zugehörige Warnungen, z. B. eine Reihe von Sicherheitswarnungen, die auf einen potenziellen Verstoß hinweisen, sodass das Sicherheitsteam die Bedrohung schnell beheben kann.
    CMDB-basierte Gruppierung Warnungen werden basierend auf Configuration Item (CI)-Beziehungen und Abhängigkeiten von der Configuration Management Database (CMDB) gruppiert. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Warnungen, die sich auf bestimmte Infrastrukturkomponenten oder Services beziehen, in einer Gruppe zusammengefasst werden, was ein kontextbezogenes Incident-Management ermöglicht. Ein Telekommunikationsunternehmen verwendet CMDB-Daten, um Warnungen im Zusammenhang mit seiner Netzwerkinfrastruktur zu verwalten. Warnungen, die sich auf einen bestimmten Netzwerkrouter und die zugehörigen Geräte beziehen, werden auf Grundlage ihrer CMDB-Beziehungen gruppiert, sodass das Netzwerkteam alle zugehörigen Probleme erkennen und die Ursache effizient beheben kann.
    Textbasierte Gruppierung Warnungen werden gruppiert, indem der Textinhalt der Warnungen analysiert wird, um Ähnlichkeiten und zugehörige Probleme zu identifizieren. NLP-Techniken (Natural Language Processing) werden häufig verwendet, um Gemeinsamkeiten in Warnungsbeschreibungen zu finden, wodurch diese Methode für unstrukturierte Daten effektiv ist. Ein IT Service Desk erhält eine große Anzahl von Warnungen mit unterschiedlichen Beschreibungen. Mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache gruppiert das System Warnungen, die ähnliche Probleme erwähnen, z. B. Datenbankverbindungsfehler oder kann nicht mit der Datenbank verbunden werden. Auf diese Weise kann das IT-Team ein weit verbreitetes Datenbankproblem identifizieren, das sich auf mehrere Services auswirkt.
    Tag-Cluster-Gruppierung Warnungen werden mithilfe von Tags oder Bezeichnungen kategorisiert und gruppiert, die allgemeine Attribute wie Anwendung, Servertyp oder geografischer Standort darstellen. Diese Methode ermöglicht eine flexible und dynamische Gruppierung basierend auf sich entwickelnden Tagging-Strategien. Eine Organisation markiert Warnungen nach geografischer Region, um ihre globale IT-Infrastruktur effektiver zu verwalten. Alle Warnungen von Servern in Irland werden automatisch mithilfe von Standort-Tags gruppiert. Auf diese Weise kann das IT-Team schnell regionale Probleme erkennen und darauf reagieren, z. B. einen Stromausfall, der dieses spezifische Rechenzentrum betrifft.
    Manuelle Gruppierung Benutzer wählen und gruppieren zugehörige Warnungen manuell, je nach Fachwissen und Verständnis des Systems. Dieser Ansatz ermöglicht eine präzise Steuerung, kann jedoch zeitaufwändig sein und automatisierte Korrelationen fehlen. Ein Systemadministrator erhält mehrere Warnungen zu verschiedenen Services, die auf einem einzelnen Server fehlschlagen. Der Administrator gruppiert diese Warnungen manuell und erkennt, dass sie alle auf einen einzelnen Hardwarefehler auf diesem Server zurückzuführen sind. Er priorisiert die Behebung des Hardwareproblems, um alle Services wiederherzustellen.
    Die manuelle und regelbasierte Gruppierung von Warnungen unterscheidet sich von der auf Algorithmen basierenden Gruppierung hauptsächlich dadurch, wie die übergeordnete Warnung ausgewählt wird. Bei manueller, regelbasierter oder Log Analytics-Gruppierung wird eine der echten Warnungen als übergeordnete Warnung festgelegt. In den Modi Automatisch, CMDB, Textbasiert und Tag-Cluster wird eine virtuelle Warnung, die die älteste und schwerwiegendste Warnung in der Gruppe darstellt, als übergeordnete Warnung erstellt.
    Hinweis:
    In domänengetrennten Umgebungen werden Warnmeldungsgruppen nur für Warnungen in derselben Domäne erstellt.

    Informationen zu geplanten Aufgaben und Parametern finden Sie unter Geplante Aufgaben und Parameter für die Gruppierung von Warnungen. Ausführliche Informationen zu den verschiedenen Gruppierungstypen finden Sie unter Warnungsgruppierungstypen.

    Vorteile der Warnungsgruppierung