---
sourceDocument: Yokohama IT Operations Management
sourceDocumentLink: https://www.servicenow.com/docs/r/ja-JP/yokohama/it-operations-management

 Release :

    - yokohama

ft:locale :

    - ja-JP

ft:publication_title :

    - Yokohama IT Operations Management

ft:clusterId :

    - itom

bundleId :

    - itom

workflow :

    - Technology


---

# ServiceNow ヘルスログアナリティクス (HLA) の使用を開始する

# ServiceNow ヘルスログアナリティクス (HLA) の使用を開始する {#ariaid-title1}

* リリースバージョン: Yokohama
* 
* 更新日 2025年01月30日
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：4分

ServiceNow ヘルスログアナリティクスは、IT の問題がユーザーに影響を与える前に、それらの問題を予測します。このアプリケーションを使用すると、マシンで生成されたログデータをリアルタイムで収集、分析して、関連付けることで、問題を迅速に解決できるようになります。異常や、通常の動作からの逸脱が発生すると、それらを検出し、考えられる問題をアラートで示します。

## ヘルスログアナリティクスの概要 {#hla-understanding__section_nqx_vvd_d2c}

ヘルスログアナリティクス を使用して、マシンで生成されたログデータをリアルタイムで収集、分析し、関連付けることで、IT の問題を迅速に解決できます。このアプリケーションは、MID サーバー を介してログを受信して処理し、イベントを ServiceNow イベント管理 に送信します。ヘルスログアナリティクス は、通常の動作からの逸脱などの異常発生を検知し、問題の可能性を警告します。このアプリケーションによって、関連ログをトリアージして生データを分析でき、問題の根本原因を特定できるようになります。  
ヘルスログアナリティクス は、マシンで生成されたあらゆる種類のテキストログデータを処理できます。アプリケーションログ、インフラストラクチャログ、ネットワークログ、およびその他のタイプのテキストログデータを処理できます。構成管理データベース (CMDB) は、高品質のイベントやアラートの生成に役立ちますが、必須ではありません。  
注:  
* ヘルスログアナリティクスは UTF-8 ログのみをサポートしています。バイナリログはサポートしていません。
* 英語以外の言語でログを送信する場合は、追加の構成が必要になることがあります。
{#hla-understanding__ul_urs_bk4_4bc}

## ヘルスログアナリティクス のワークフロー {#hla-understanding__section_p3w_j54_xmb}

ヘルスログアナリティクス は、ログデータを自動的に収集して処理します。分析するデータをオペレーター向けに論理的に構造化し、イベント管理 に表示される意味のあるアラートと提案を生成します。

この図は、データの収集から、イベント管理 へのイベントやアラートの送信までの ヘルスログアナリティクス ワークフローを示しています。  
図 : 1. ヘルスログアナリティクスワークフロー  

摂取
:   このレイヤーは、環境を ヘルスログアナリティクス に接続します。サーバーやエンドポイント、ログリポジトリからログを直接ストリーミングできます。オプションのガイド付きセットアップを使用すると、次の一般的なデータソースのデータ入力コネクターを作成できます。
:
    * Rsyslog
    * Beats
    * Splunk
    * Elasticsearch
    * MID サーバー
    * TCP
    {#hla-understanding__ul_wqh_m54_xmb}

構造化
:   このレイヤーでは、ログデータの構造化と、コンポーネントと呼ばれる論理サイロへの自動マッピングを処理します。データの構造化は、自動でも手動でも行うことができます。
:   受信ログメッセージからメッセージ、タイムスタンプ、ホスト、重大度、外部 ID の各プロパティを抽出することで、ログデータが自動的に構造化されます。「property-name」や「value is IP.」のような明示的な値、および長さ、英単語数、差異などのセマンティック値が抽出されます。
:   自動マッピングによって、ログサンプルとメタデータが適切なタグに自動的にアサインされます。システムは、データをストリーミングするソースを分析して、ログの行のマッピングを試行します。マッピングは、エージェントヒントおよび共通のトランスポートヘッダーフィールドに基づきます。

拡張
:   このレイヤーでは、ログメッセージの変数部分の識別を処理します。
:
    図 : 2. ヘルスログアナリティクスワークフロー - 拡張
:   また、キーワードとコンテキストプロパティも識別します。この図で、「WARN」と「Failed」は追跡するキーワードです。「user」、「source IP」、および「port」はコンテキストプロパティです。

分析
:   このレイヤーでは、各ログ行にインデックスが付けられます。ヘルスログアナリティクス は、内部ログメッセージからプロパティを抽出します。これらは、システムで予期される動作モデルの作成に寄与します。例外動作とは、予期される動作とは異なる動作のことです。手動によるトリアージのために、イベントとその重要なプロパティを検索できます。

機械学習 (ML) と人工知能 (AI)
:   ヘルスログアナリティクス は、高度な教師なし機械学習アルゴリズムを使用して、ログ内のパターンを検出し、固有のデータ挙動を学習します。次に、データシグネチャに基づいて動的しきい値をリアルタイムで設定し、問題が最初に発生したときにその問題を検出します。標準的なパターンからの逸脱が検出されると、イベントが イベント管理 に送信されます。

イベント管理 でのアラート
:   ヘルスログアナリティクス は、イベント管理 にイベントを送信します。イベント管理 では、ヘルスログアナリティクス アラートが \[すべてのアラート\] リストに表示されます。このリストにより、オペレーターは、イベントからのアラートと ヘルスログアナリティクス アラートタイプを単一の場所で確認できます。

## 次に探索する内容 {#hla-understanding__section_ynm_4nv_c2c}

* [ヘルスログアナリティクス アーキテクチャ](https://www.servicenow.com/docs/cCU_2qQuXj3ZTYcAibWXFQ "ヘルスログアナリティクス は、エンドポイントまたはデータレイク (Splunk、Elasticsearch など) から ServiceNow インスタンスにストリーミングされるログを収集します。")
* [ヘルスログアナリティクスでのアラートの生成方法](https://www.servicenow.com/docs/k9MYYkiWRJmd1ElhT3G27A "ヘルスログアナリティクスは、ログデータ内のパターンを識別し、パターン動作を学習します。HLA の AI エンジンによって例外的な動作が検出されると、ServiceNow イベント管理アプリケーションにイベントが送信されます。オペレーターは、こうした予測アラートを使用して、ユーザーが影響を受ける前に新たな IT の問題を処理できます。")
{#hla-understanding__ul_n1q_pnv_c2c}