自動アラートグループ化

自動アラートグループ化は、履歴データを使用して類似のアラートを自動的にグループに整理するプロセスです。これらのアラートは、サーバーエラーやネットワーク停止などのシステムの問題である可能性があります。関連するアラートをグループ化することで、チームはパターンをすばやく特定し、繰り返し発生する問題を管理し、個々のアラートが多すぎることによるノイズを減らすことができます。

都市の交通システムを監視していると想像してください。事故、交通渋滞、通行止めの報告など、多くのアラートが届きます。自動アラートグループ化は、パターンに基づいてこれらのアラートを整理するスマートアシスタントのように機能するため、関連する問題をまとめて確認し、より効率的に対応することができます。これらの自動アラートグループは、サービスオペレーションワークスペース内のExpress Listに表示されます。

このグループ化を有効にする方法

アラート相関の機械学習ベースの自動化を有効にするには、プロパティ [ML ベースの自動化相関を有効にする (sa_analytics.specific_patterns_enabled)] を true に設定します。

Domain Support - Domain Extensions Installer が有効になっている場合、アラートアグリゲーションパターンは sa_analytics.agg.learner_domain_level プロパティで定義されたドメインレベルに基づいて作成されます。デフォルトでは、このドメインレベルはドメイン階層の第 2 レベルに対応する 2 に設定されています。たとえば、会社では、レベル 1 は会社自体を表し、レベル 2 は会社内の部門またはチームを表す場合があります。アラートは、部門やチームでソートするなど、この第 2 レベルに基づいてグループ化されます。 詳細については、 ドメインセパレーションと イベント管理を参照してください。

仕組み

自動アラートグループ化では、機械学習 (ML) と履歴データを使用してアラート間のパターンを識別します。問題のタイプ、影響を受けるシステム、CI、同様の期間内に複数回発生したメトリクスなど、パターン識別子と呼ばれる特定の特性を調べて、アラートが関連しているかどうかを判断します。 アラートアグリゲーション学習では、アルゴリズムを使用して、パターンに基づいてアラートをグループ化します。具体的には、パターンベースのアルゴリズムと確率的手法を使用して、受信アラートを分析し、関連するアラートを特定します。

ラッシュアワーの特定の交差点で事故が発生することが多いことに気付くようなものだと考えてください。類似のアラート (同じ場所で繰り返し発生する交通渋滞など) は、特定の識別子 (問題の場所やタイプなど) に基づいてグループ化されます。アラートを効果的にグループ化するために、次の主要な手順に従います。

• 履歴データの分析:システムは過去のアラートを調査して、パターンと関係を学習します。
• 機械学習の適用:ML アルゴリズムは、アラート履歴データを分析して、アラート間のパターンと関係を特定します。これにより、システムは過去のインシデントから学習し、時間の経過とともに類似のアラートをグループ化する機能を改善できます。
• 類似のアラートをグループ化:一致するパターンを含むアラートは自動的にグループ化されます。

都市の交通システムを管理していて、複数のアラートが届いたとします。

• 8:00 AM: メインストリートでの事故
• 8:05 AM: メインストリート付近で渋滞
• 午前8時10分:メインストリートの通行止め

自動アラートグループ化は、これらのアラートを分析してパターンを認識することで、スマートアシスタントのように機能します。それらはすべてメインストリートに関連しており、おそらく同じ事故に起因しているため、それらをグループ化します。これにより、各アラートに個別に対処するのではなく、全体像をすばやく把握し、根本原因 (事故) の解決に集中できます。

メリット

• 繰り返し発生する問題を見つける: パターン (サーバーが継続的に過熱するなど) をすばやく特定します。
• 時間の節約:個々のアラートではなく、関連するアラートのグループを処理します。
• 応答の改善:散在する問題に対処するのではなく、根本原因の修正に重点を置きます。