Empfehlungen für automatisierte Services
Empfehlungen für automatisierte Services nutzt ML-Daten (maschinelles Lernen), damit Sie innerhalb weniger Minuten einen neuen Anwendungsservice zuordnen oder einen vorhandenen Service ergänzen können.
Service-Mapping bietet die nötige Transparenz für einen effektiven Servicebetrieb. Zugeordnete Services mit identifizierter Geschäftskritikalität bieten wichtige Informationen, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, Services zu priorisieren und nach Bedarf auf Situationen zu reagieren.
Mithilfe von maschinellem Lernen identifiziert Service-Mapping potenzielle Anwendungsfingerabdrücke basierend auf erkannten Prozessen. Es wertet die Beziehung zwischen diesen Fingerabdrücken und CIs aus und stellt sinnvolle Verbindungen her. Diese Verbindungen werden verwendet, um eine Anwendungsservicezuordnung zu erstellen, eine visuelle Darstellung eines Service. Durch maschinelles Lernen konnte dieser Prozess von Wochen auf Minuten reduziert werden.
Empfehlungen für automatisierte Services nutzt die durch maschinelles Lernen bereitgestellten Informationen und vereinfacht den Zuordnungsprozess weiter. Es berechnet Einstiegspunkte und eliminiert die Herausforderung, zu wissen, wo mit der Zuordnung eines Anwendungsservice begonnen werden soll. Außerdem wird eine Liste mit Anwendungsservice-Candidates generiert. Jeder Candidate enthält einen Einstiegspunkt sowie einen Satz zuvor identifizierter Ressourcen, die in die Servicezuordnung aufgenommen werden sollen. Dann kann der Benutzer mit wenigen Klicks einen Kandidaten auswählen, um einen neuen Anwendungsservice zu erstellen oder ihn einem vorhandenen Service hinzuzufügen.