ML 작업과 함께 워크플로우 스튜디오의 예측 인텔리전스 사용

  • 릴리스 버전: Zurich
  • 업데이트 날짜 2025년 07월 31일
  • 소요 시간: 6분

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

    시작하기 전에

    • 인스턴스에서 예측 인텔리전스 (com.glide.platform_ml) 및 예측 인텔리전스 (com.snc.ml_flowdesigner)용 워크플로우 스튜디오 플러그인이 활성화되어 있는지 확인합니다.
    • 기존 교육 완료된 예측 인텔리전스 솔루션을 만들거나 사용합니다.
    • 필요한 역할: ml_admin 또는 관리자, flow_designer 또는 delegated_developer.

    이 태스크 정보

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

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

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

    Flow Designer 플로우에 대한 입력으로 사용될 ML 솔루션을 보여주는 이미지

    에서 워크플로우 스튜디오플로우 디자이너를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오 Exploring flows. 에 워크플로우 스튜디오대해 포함된 예측 인텔리전스 작업에 대한 자세한 내용은 의 Machine Learning solutions for Flow Designer스포크 작업 테이블을 참조하십시오.

    프로시저

    1. 다음으로 이동 모두 > 프로세스 자동화 > 워크플로우 스튜디오.
    2. 선택 신규 > 플로우.
      워크플로우 스튜디오의 플로우 탭에서 새 플로우에 대한 선택 항목이 강조 표시됩니다.
    3. Let's get the details for your flow(플로우 세부 정보 가져오기) 화면에서 다음 필드를 구성합니다.
      모든 필드를 보려면 추가 속성 표시를 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.
      에 대한 화면 예시에 따라 필드가 채워진 플로우의 상세 정보를 가져옵니다.
      플로우에 할당한 인시던트에 범주 자동 할당 이름이 표시되는 플로우 화면이 나타납니다. 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.
        예시 플로우 탭의 트리거 섹션에서 기록 생성됨 선택이 강조 표시됩니다.
      2. 테이블: 인시던트 [incident]를 선택합니다.
        주:
        트리거 필드와 테이블 필드를 모두 구성하면 기록 데이터 알약이 화면의 데이터 섹션에 나타나므로 플로우에서 사용할 수 있습니다.
        예시 플로우 탭의 트리거 섹션에서 테이블 필드는 인시던트 값으로 채워져 있습니다.
      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. 동작 탭: 선택 작업 > 예측 인텔리전스 > 분류 예측.
        이 예시의 작업 섹션에서 예측 인텔리전스에 대한 검색 결과가 강조 표시되어 있습니다. 설치된 스포크 아래에는 분류 예측이 강조 표시된 ML 모델 유형 목록이 있습니다.
        정보 아이콘()을 선택하여 분류 예측에 대한 설명을 확인합니다.
      2. 솔루션 [ML Solution]: ml_incident_categorization 선택합니다.
      3. 상위 N: 예시 시나리오에 3 을 입력합니다.
        3과 같은 숫자를 입력하면 시스템은 예측 신뢰도 점수가 가장 높은 상위 3개의 ML 예측을 사용합니다. 아무것도 입력하지 않으면 기본값이 1로 설정됩니다.
      4. 입력 기록: 트리거 → 인시던트 기록 데이터 알약을 입력 기록 필드에 끌어다 놓습니다.
        트리거 기록 알약을 입력 기록 필드로 끌어다 놓는 방법을 보여주는 이미지입니다.
        작업, 솔루션 이름, 상위 N 및 입력 기록 값은 범주 예측의 기준을 제공합니다.
        주:
        이 기록에 드롭하는 데이터 알약도 기록이어야 합니다. 예를 들어, 테이블 알약 또는 날짜/시간 알약을 입력 기록 필드에 놓지 마십시오.
      5. 완료를 선택합니다.
        결과: 분류 예측 작업이 플로우에서 완료되고 해당 데이터 알약이 화면의 데이터 섹션에 나타납니다.
        완료된 분류 예측 작업을 보여주는 이미지
    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 대한 자세한 내용은 플로우 디자이너를 참조하십시오.
      1. 항목 목록의각 항목에 대해: 예측 결과 데이터 알약을 항목 필드로 끌어다 놓습니다.
        예측 결과 데이터 알약을 분류 예측 작업으로 끌어서 놓는 방법을 보여주는 이미지
        주:
        회귀 예측 작업의 항목 목록에 액세스하기 위해 플로우 논리 에 각 항목에 대해 필요하지 않습니다.
      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 비교하며 검사 결과는 True 또는 False입니다.
      플로우에서 PI 신뢰도 검사를 사용하는 방법을 보여주는 이미지
    9. 신뢰 데이터 알약을 예측 인텔리전스 필드에서 예측된 숫자로 끌어다 놓습니다.
    10. 비교 임계치 필드에 50을 입력합니다.
      이 예시 시나리오에서는 신뢰 점수가 50%를 넘는 예측을 사용하도록 시스템에 지시하는 숫자 50을 입력합니다.
    11. 완료를 선택합니다.
      이 이미지는 사용자에게 신뢰 데이터 알약을 예측 인텔리전스에서 예측 번호 필드로 끌어 오는 방법을 보여줍니다.
    12. 선택 플로우 논리 > 만약 을 클릭하여 플로우에 조건을 추가합니다.
      이 이미지는 사용자에게 PI 신뢰도 확인 작업에 대한 플로우 로직을 불러오는 방법을 보여줍니다.
    13. 다음 필드를 구성하여 조건 플로우 논리의 첫 번째 부분을 정의합니다.
      • 조건: 수행하는 작업을 정의하는 조건의 이름을 입력합니다. 이 예제 시나리오에서는 50보다 큰 신뢰도를 입력합니다.
      • 조건 1: Confidence To Predict 데이터 알약을 필드로 끌어다 놓습니다. is를 선택하고 True 값을 입력합니다. 이 단계는 조건 흐름 논리의 첫 번째 부분(선행 작업)을 완료합니다.
      • 완료를 선택합니다.
      이 이미지는 플로우 로직을 사용하여 조건을 만들고 정의하는 방법을 사용자에게 보여줍니다.
    14. 작업을 선택하고 검색 필드에 작업 노트를 입력합니다.
    15. 선택 ITSM > 작업 메모 추가 작업 메모를 조건의 두 번째 부분(결론)으로 추가합니다.
      이 이미지는 플로우에서 작업 메모 추가 작업을 찾는 방법을 사용자에게 보여줍니다.
    16. 다음 필드를 구성하여 조건 플로우 논리의 두 번째이자 마지막 부분을 정의합니다.
      • 작업: 위의 14단계의 결과로 이 필드에 작업 메모 추가 가 자동으로 표시됩니다.
      • 작업 [task]: 인시던트 기록 데이터 알약을 필드로 끌어다 놓습니다.
      • 작업 메모: predicted_value 데이터 알약을 필드에 끌어다 놓습니다. 이 단계에서는 조건 플로우 로직 결론을 완료합니다.
      • 완료를 선택합니다.
      이 이미지는 사용자에게 플로우에서 작업 메모 추가 작업을 구성하고 저장하는 방법을 보여줍니다.
    17. 작업을 선택하고 검색 필드에 업데이트 기록을 입력합니다.
    18. 기록 업데이트를 선택합니다.
      이 이미지는 사용자에게 기록 업데이트 작업을 찾는 방법을 보여줍니다.
    19. 다음 필드를 구성하여 인시던트 기록을 업데이트합니다.
      • 작업: 위의 16단계의 결과로 이 필드에 기록 업데이트가 자동으로 나타납니다.
      • 기록: 인시던트 기록 데이터 알약을 이 필드로 끌어다 놓습니다.
      • 테이블: 인시던트 [incident]를 선택합니다.
      • 필드: 범주를 선택합니다. 그런 다음 predicted_value 데이터 알약을 이 필드의 범주 값 옆에 끌어서 놓습니다.
      • 완료를 선택합니다.
        이 이미지는 사용자에게 기록 업데이트 작업을 구성하고 저장하는 방법을 보여줍니다.
    20. 저장을 선택합니다.
    21. 활성화를 선택합니다.
      결과
      • 인시던트에 범주 자동 할당 플로우가 활성화되고 완료되었습니다.
        이 이미지는 사용자에게 완료된 플로우의 모습을 보여줍니다.
      • 또한 홈 화면의 플로우 열에 워크플로우 스튜디오 게시된 대로 표시됩니다.
        이 이미지는 완료된 플로우가 플로우 디자이너 화면에 게시된 대로 나타나는 것을 사용자에게 보여줍니다
    22. 인시던트로 이동합니다.
    23. 새로 만들기를 선택하여 인시던트 테이블에 테스트 인시던트 기록을 생성합니다.
      이 예시 시나리오에서는 레코드 INC0010011 생성합니다.
      이 이미지는 사용자에게 새 인시던트 기록을 생성하는 방법을 보여줍니다.
    24. 생성한 레코드에서 범주 값이 문의/도움말로 설정되어 있는 다음 이미지에 주목하십시오.
    25. 간단한 설명 필드에 Email not working을 입력합니다.
    26. 제출을 선택합니다.
      이 이미지는 사용자가 생성한 새 기록의 번호 및 범주 값을 보여주고 간단한 설명 필드에 "이메일이 작동하지 않음" 값을 입력하도록 안내합니다.

      결과

      시스템이 인시던트 기록을 업데이트하여 범주 값이 문의/도움말 에서 이메일로 변경되었음을 표시합니다.
      • 이 이미지는 범주 기록 값이 문의에서 이메일로 변경되었음을 사용자에게 보여줍니다
      • 이 이미지는 사용자가 생성한 작업 메모에서 기록의 범주가 문의에서 이메일로 업데이트되었다고 표시되는 기록의 하단을 보여줍니다.