학습 패턴 보고서

학습 패턴 보고서는 경보 집계의 효율성을 평가하고 반복되는 경보 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 사전 예방적 문제 해결이 가능하고, 빈번한 경보에 대한 인사이트를 제공하여 전반적인 시스템 성능을 향상할 수 있습니다.

보고서 탐색 및 정렬

학습 패턴 보고서에 액세스하려면 다음으로 이동하십시오. 이벤트 관리 > 보고 > 학습 패턴.

정렬 옵션: 패턴 점수, 빈도 및 크기를 기준으로 패턴을 정렬하여 먼저 처리할 경보의 우선순위를 지정할 수 있습니다.

보고서의 메트릭 및 데이터

이 보고서에는 다음을 포함하여 학습 패턴과 연결된 주요 메트릭이 표시됩니다.

• 빈도: 패턴 식별자 속성(CI/MetricName)의 발생 횟수입니다.
• 패턴 식별자 속성: 경보 그룹화가 관련 패턴 속성을 결합하여 학습 패턴을 만드는 방법을 설명합니다. 이러한 패턴은 여러 경보에 걸쳐 다시 나타날 수 있으며 종종 동일한 근본적인 문제를 나타냅니다.
• 프레젠테이션 형식: 메트릭은 학습 패턴에 따라 구성된 표 형식으로 표시됩니다.

이 보고서를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 빈도가 높은 경보에 집중: 빈도가 높은 경보에 자원을 할당하여 수많은 경보를 신속하게 해결합니다.
• 더 낮은 빈도로 더 큰 패턴 대상: 대상 분석을 위해 더 낮은 빈도로 더 큰 학습 패턴에 자원을 할당합니다.

패턴 그룹 상세 정보 및 식별자 속성

• 패턴 그룹을 확장하여 패턴과 연결된 모든 식별자 속성에 대한 상세 정보를 표시합니다.
• 구성 항목 및 기능 식별자를 기준으로 각 패턴 내의 항목을 정렬합니다.

열	설명
구성 항목	조합된 패턴 식별자 속성과 연결된 CI입니다.
기능 식별자	조합된 패턴 식별자 속성에 사용되는 기능 식별자입니다.
빈도	조합된 패턴 식별자 속성이 데이터 세트에 나타나는 횟수입니다.
크기	학습 패턴 내에서 조합된 패턴 식별자 속성(예: 구성 항목 및 기능 식별자)의 발생 횟수입니다.
점수	학습 패턴의 빈도와 크기를 결합한 계산된 점수입니다. 이 점수의 공식은 점수 = 빈도 ×(크기 + 1)입니다. 이 점수는 반복 및 크기에 따라 패턴의 우선순위를 지정하는 데 도움이 되므로 우선순위가 높은 패턴에 더 쉽게 집중할 수 있습니다.
CI 링크	CI 정보의 세부 정보를 보려면 구성 항목 열에 연결합니다.