패턴 기반 경보 그룹화 구성

과거 경보를 처리하도록 매일 실행되는 오프라인 작업인 경보 집계 학습자(서비스 분석 기법 경보 집계 학습자 - 매일)를 구성합니다. 패턴 기반 기술과 확률 기술의 조합을 사용하여 관련 경보의 패턴을 식별하여 반복되는 문제를 더 빠르게 탐지하고 해결할 수 있습니다.

시작하기 전에

필요한 역할: evt_mgmt_admin

이 태스크 정보

경보 집계 학습자는 자동화된 경보 그룹에서 수동으로 추가하고 제거하는 경보를 추적합니다. 이전에 경보를 추가하거나 제거한 내용을 취소하면 그에 따라 자동 프로세스가 조정됩니다.

자동 경보 그룹에서 사용자 추가 및 제거를 검토하고 작업을 실행 취소하여 자동으로 반복되지 않도록 할 수 있습니다. 또한 경보 집계 학습자는 수동 경보 그룹의 패턴을 식별하여 새 경보 스트림이 도착할 때 이러한 패턴을 기반으로 새 경보 그룹을 자동으로 형성할 수 있도록 합니다.

프로시저

1. 다음으로 이동 모두 > 이벤트 관리 > 관리 > 경보 상관 관계 속성.
2. 다음 속성을 활성화합니다.
   • 자동, CMDB 및 텍스트 기반 그룹(sa_analytics.aggregation_enabled)에 대해 경보 집계를 활성화합니다.
     주:

     비활성화되면 다른 모든 그룹이 비활성화됩니다.
   • ML 기반 자동화 상관 관계(sa_analytics.specific_patterns_enabled)를 활성화합니다.
3. 옵션: 경보 집계 학습자가 경보를 처리하는 기간을 구성하려면 다음 단계를 수행합니다.
   1. 다음으로 이동 모두 > 시스템 속성 > 모든 속성.
   2. 시스템 속성 페이지에서 속성을 선택합니다 sa_analytics.agg.learner_period_days .

      속성이 없으면 정의해야 합니다.

   3. 속성 의 값을 경보 집계 학습자 작업을 처리할 날짜 수로 설정합니다.
      주:

      30일보다 큰 값을 사용하면 작업 처리 시간이 늘어납니다. 최적의 성능을 얻으려면 30일 이하의 값을 사용하십시오.