ML 작업과 함께 워크플로우 스튜디오의 예측 인텔리전스 사용

의 워크플로우 스튜디오 작업을 사용하여 예측 인텔리전스 모델 예측을 통합하는 플로우를 생성합니다.

시작하기 전에

• 인스턴스 예측 인텔리전스 에 플러그인(com.glide.platform_ml) 및 예측 인텔리전스 for 워크플로우 스튜디오 (com.snc.ml_flowdesigner)가 활성화되어 있는지 확인합니다.
• 기존의 교육된 예측 인텔리전스 솔루션을 만들거나 사용합니다.
• 필요한 역할: ml_admin 또는 admin, flow_designer 또는 delegated_developer.

이 태스크 정보

워크플로우 스튜디오 를 사용하면 복잡한 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 가장 먼저 식별해야 할 것은 자동화하려는 프로세스입니다. 이 예제 시나리오에서는 인시던트 기록에 대한 범주 할당을 자동화합니다. 플로우를 완료하면 인스턴스에 생성된 다음 인시던트 기록이 간단한 설명 필드에 입력한 텍스트를 기반으로 기록의 범주 필드를 업데이트합니다.

사용 사례에 따라 활성 및 훈련된 분류, 유사성 또는 회귀 ML 솔루션을 플로우에 배포할 수 있습니다.

주:

회귀 프레임워크는 릴리스에서 Yokohama 사용되지 않습니다. 기존 회귀 솔루션을 계속 사용할 수 있지만 새 회귀 솔루션을 만들 수는 없습니다.

이 예시 절차에서는 작업에서 ml_incident_categorization 솔루션을 구현하는 플로우를 워크플로우 스튜디오 만듭니다. 아래 이미지와 같이 ML 솔루션 [ml_solution] 테이블에서 검색하여 이 솔루션을 찾을 수 있습니다. 사용하는 솔루션이 학습되었으며 활성 값이 true로 설정되어 있는지 확인합니다.

에서 워크플로우 스튜디오플로우 디자이너를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하십시오 . 에 포함된 예측 인텔리전스워크플로우 스튜디오작업에 대한 자세한 내용은 의 스포크 작업 테이블 을 참조하십시오.

프로시저

1. 다음으로 이동 모두 > 프로세스 자동화 > 워크플로우 스튜디오.
2. 선택 신규 > 플로우.

   

3. 플로우에 대한 상세 정보 가져오기 화면에서 다음 필드를 구성합니다.
   모든 필드를 보려면 추가 속성 표시 를 확장합니다.

   필드	설명
   플로우 이름	플로우의 이름을 입력합니다. 이 시나리오에서는 인시던트에 범주 자동 할당을 입력합니다.
   설명	플로우가 제공하는 내용에 대한 간략한 요약 설명을 입력합니다. 예를 들어 다음과 같이 입력합니다. 인시던트가 생성되면 ML 솔루션을 사용하여 인시던트의 올바른 범주를 예측하는 이 플로우가 자동으로 트리거됩니다.
   애플리케이션	전역을 선택합니다.
   보호	--없음-- 또는 읽기 전용을 선택합니다. 이 시나리오에서는 --없음--을 선택합니다.
   다른 사용자 이름으로 실행	세션을 시작하는 사용자를 선택합니다.
   역할로 실행	비워 둡니다.
   플로우 우선순위 기본값	중간(기본값).

4. 플로우 빌드를 선택합니다.

   

   플로우 화면이 나타나고 플로우에 할당한 인 시던트에 범주 자동 할당 이름이 표시됩니다. 시작하기 화면이 나타나면 둘러보기 건너뛰기를 선택합니다.
5. 플로우 화면의 트리거 섹션에서 다음 필드를 구성하여 플로우에 대한 트리거를 생성합니다.
   1. 트리거 선택: 기록을 선택한 다음 기록에 대한 가능한 옵션 목록에서 생성됨을 선택합니다.

      

   2. 테이블: 인시던트 [incident]를 선택합니다.
      주:

      트리거 필드와 테이블 필드를 모두 구성하면 플로우에서 사용할 수 있도록 화면의 데이터 섹션에 기록 데이터 알약이 나타납니다.

      

   3. 조건: 플로우에 조건을 추가하려면 필터 추가를 선택합니다.
   4. 옵션: 고급 옵션 패널을 열어 플로우에 적용할 수 있는 추가 조건을 확인합니다.
   5. 옵션: 패널을 닫으려면 고급 옵션을 선택합니다.
   6. 완료를 선택합니다.
6. 화면의 작업 섹션에서 다음 필드를 구성하여 분류 예측 작업을 생성합니다.
   1. 작업 탭: 선택 작업 > 예측 인텔리전스 > 분류 예측.

      

      정보 아이콘()을 선택하여 분류 예측에 대한 설명을 확인합니다.
   2. 솔루션 [ML 솔루션]: ml_incident_categorization를 선택합니다.
   3. 상위 N: 예제 시나리오에 대해 3 을 입력합니다.
      숫자(예: 3)를 입력하면 시스템은 예측 신뢰 점수가 가장 높은 상위 3개의 ML 예측을 사용합니다. 아무 것도 입력하지 않으면 시스템이 기본값을 1로 설정합니다.
   4. 입력 기록: 트리거 → 인시던트 기록 데이터 알약을 입력 기록 필드로 끌어다 놓습니다.

      

      작업, 솔루션 이름, 상위 N 및 입력 기록 값은 범주 예측의 기준을 제공합니다.

      주:

      이 기록에 놓는 데이터 알약도 기록이어야 합니다. 예를 들어, 테이블 정제나 날짜/시간 정제를 입력 기록 필드에 놓으려고 하지 마십시오.
   5. 완료를 선택합니다.
      결과: 분류 예측 작업이 플로우에서 완료되고 해당 데이터 알약이 화면의 데이터 섹션에 나타납니다.

      

7. 화면의 작업 섹션에서 다음 단계를 사용하여 인시던트의 예측 결과에 대한 작업 및 플로우 논리를 생성합니다.
   주:

   루프를 사용하여 모든 예측 결과를 반복할 수 있지만 이 설명서에 표시된 시나리오는 비교적 적은 수의 작업을 사용합니다. 고급 플로우 구성에 대해서는 플로우 디자이너를 참조하십시오.
   1. 항목 목록의 각 항목에 대해: 예측 결과 데이터 알약을 항목 필드로 끌어서 놓습니다.

      

      주:

      회귀 예측 작업의 항목 목록에 액세스하기 위해서는 플로우 논리 의 각 항목에 대해 필요하지 않습니다.

      (회귀 프레임워크는 릴리스에서 사용되지 않습니다.Yokohama 기존 회귀 솔루션을 계속 사용할 수 있지만 새 회귀 솔루션을 만들 수는 없습니다.)

   2. 완료를 선택합니다.
      결과: 예측 결과 작업이 플로우에서 시작되고 해당 데이터 알약이 화면의 데이터 섹션에 나타납니다.
8. 화면의 작업 섹션에서 작업 > 예측 인텔리전스 > PI 신뢰도 검사.
   PI 신뢰도 검사는 플로우의 값을 비교하는 데 사용할 수 있는 도구입니다. 이 사용 사례에서는 예측 결과 값을 비교하고 검사의 출력이 True 또는 False입니다.

   

9. 신뢰도 데이터 알약을 예측 인텔리전스의 예측 수 필드로 끌어서 놓습니다.
10. 비교 임계치 필드에 50을 입력합니다.
    이 예시 시나리오에서는 신뢰 점수가 50%를 초과하는 예측을 사용하도록 시스템에 지시하는 숫자 50을 입력합니다.
11. 완료를 선택합니다.

    

12. 선택 플로우 논리 > 만약 플로우에 조건을 추가합니다.

    

13. 조건 플로우 논리의 첫 번째 부분을 정의하도록 다음 필드를 구성합니다.
    • 조건: 수행하는 작업을 정의하는 조건의 이름을 입력합니다. 이 예제 시나리오에서는 신뢰도가 50보다 큽니다.
    • 조건 1: 예측할 신뢰 도 데이터 알약을 필드로 끌어서 놓습니다. is를 선택하고 True 값을 입력합니다. 이 단계에서는 조건 플로우 로직의 첫 번째 부분(선행 작업)을 완료합니다.
    • 완료를 선택합니다.

    

14. 작업을 선택하고 검색 필드에 작업 메모를 입력합니다.
15. 선택 ITSM > 작업 메모 추가 작업 메모를 조건의 두 번째 부분(결론)으로 추가합니다.

    

16. 조건 플로우 로직의 두 번째이자 마지막 부분을 정의하도록 다음 필드를 구성합니다.
    • 작업: 위의 14단계에 따라 작업 메모 추가 가 이 필드에 자동으로 나타납니다.
    • 작업 [task]: 인시던트 기록 데이터 알약을 필드로 끌어서 놓습니다.
    • 작업 메모: predicted_value 데이터 알약을 필드로 끌어서 놓습니다. 이 단계에서는 조건 플로우 로직 결론을 완료합니다.
    • 완료를 선택합니다.

    

17. 작업을 선택하고 검색 필드에 기록 업데이트를 입력합니다.
18. 기록 업데이트를 선택합니다.

    

19. 다음 필드를 구성하여 인시던트 기록을 업데이트합니다.
    • 작업: 위의 16단계를 수행한 결과, 기록 업데이트가 이 필드에 자동으로 표시됩니다.
    • 기록: 인시던트 기록 데이터 알약을 이 필드로 끌어서 놓습니다.
    • 테이블: 인시던트 [incident]를 선택합니다.
    • 필드: 범주를 선택합니다. 그런 다음 predicted_value 데이터 정제를 범주 값 옆에 있는 이 필드로 끌어다 놓습니다.
    • 완료를 선택합니다.

      

20. 저장을 선택합니다.
21. 활성화를 선택합니다.
    결과

    • 인시던트에 범주 자동 할당 플로우가 활성화되고 완료되었습니다.

      

    • 또한 홈 화면의 워크플로우 스튜디오 플로우 열에 게시된 것으로 표시됩니다.

      

22. 인시던트로 이동합니다.
23. 새로 만들기를 선택하여 인시던트 테이블에 테스트 인시던트 기록을 생성합니다.
    이 예제 시나리오에서는 기록 INC0010011을 만듭니다.

    

24. 생성한 기록에서 다음 이미지에서 범주 값이 문의/도움말로 설정되어 있음을 확인합니다.
25. 간단한 설명 필드에 이메일이 작동하지 않음을 입력합니다.
26. 제출을 선택합니다.

    

    결과

    시스템에서 인시던트 기록을 업데이트하여 범주 값이 문의/도움말 에서 이메일로 변경되었음을 보여줍니다.

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