Dashboard für die Anwendungsservice-Bereitschaft in konfigurierbarer Arbeitsbereich
Überprüfen Sie die Informationen im Dashboard, um sicherzustellen, dass Sie bereit sind, Anwendungsservices basierend auf maschinellem Lernen (ML) zu erkennen und zuzuordnen. Service-Mapping Verwendet von verarbeitete Daten Predictive Intelligence Zum Generieren von Vorschlägen für verkehrsbasierte Verbindungen.
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Predictive Intelligence Wertet Verbindungen zwischen Anwendungsfingerabdrücken, CIs und Prozessen aus und ordnet ihre Relevanz ein. Service-Mapping Verwendet diese Informationen, um Verbindungen basierend auf Verbindungsregeln zu erstellen. Es werden auch Verbindungsvorschläge generiert Für Server und Lastenausgleichsmodule Damit Sie entscheiden können, welche Verbindungen den Serviceinstanzen hinzugefügt oder daraus entfernt werden sollen.
Widgets auf der ML-Dashboard-Seite zeigen die Informationen zu Voraussetzungen und Problemen im Zusammenhang mit der Service-Discovery basierend auf Predictive Intelligence an. Wählen Sie Links in den Widgets und Berichten aus, um zur zugehörigen Liste oder zum zugehörigen Formular zu navigieren.
Erforderliche ServiceNow AI Platform-Rollen
service_mapping_admin
Auf das Dashboard für Anwendungsservice-Bereitschaft zugreifen
Um das Dashboard zu öffnen, wechseln Sie zu: an. Wählen Sie dann das Symbol für Anwendungsservice-Bereitschaft 
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Berichte
| Titel | Typ | Quelltabelle | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| Mapping status of application service (Zuordnungsstatus des Anwendungsservice) | Ein Balkenbericht  |
ML-Related Service Status [ml_related_service_status] (ML-bezogener Servicestatus) | Ein Balkenbericht, der die Zusammenfassung von ML-bezogenen Problemen in zugeordneten Anwendungsservices enthält. Ausführliche Informationen finden Sie unter Zuordnungsstatus der Anwendungsservices. |
| Application fingerprints training status (Trainingsstatus von Anwendungsfingerabdrücken) | Ein Ring-Bericht  |
AFP-Trainingsstatus [afp_training_status] | Ein Ringbericht, der den Trainingsstatus von Anwendungsfingerabdrücken zeigt. Predictive Intelligence trainiert Vorhersagemodelle und ML-Lösungen (maschinelles Lernen). Zeigen Sie mit Predictive Intelligence den Trainingsstatus für Anwendungs-Fingerabdrücke an, um zu verstehen, ob Ihre Bereitstellung für die Zuordnung bereit ist. |
| Datenverkehrsbasierte Verbindungsvorschläge für vorhandene erkannte Services | Ein Ring-Bericht |
Verbindungsvorschläge [ sa_ml_connection_Suggestion ] | Ein Ringbericht, der das Verhältnis von klassifizierten Verbindungen zu gültigen Verbindungen in der Tabelle „Verbindungsvorschläge“ widerspiegelt. Diese Tabelle wird nur während der Top Down-Discovery ausgefüllt. |
Zuordnungsstatus der Anwendungsservices
| Kategorie | Beschreibung |
|---|---|
| Ohne Probleme zugeordnet | Die Anzahl der Serviceinstanzen, die ohne ML-bezogene Probleme erkannt wurden. |
| Quell-Ziel-AFP fehlt | Die Anzahl der Serviceinstanzen, bei denen einige Anwendungsfingerabdrücke für einen Quell- oder Zielprozess fehlen. Um diese Probleme zu beheben, kalibrieren Sie die auf Fingerabdrücken basierte Discovery. |
| Quell-Ziel-Prozess fehlt | Die Anzahl der Serviceinstanzen, denen einige Quell-/Ziel-Prozessinformationen fehlen. Um diese Probleme zu beheben, lassen Sie die Zielhosts erneut erkennen und stellen Sie sicher, dass die relevanten Prozesse erkannt werden. |
| Konfidenzniveau nicht verfügbar | Das Konfidenzniveau gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass diese Verbindung Teil der Serviceinstanzen ist. Wenn das Konfidenzniveau als N/V angezeigt wird, warten Sie, bis das Training der Anwendungsfingerabdrücke abgeschlossen ist. |
| Zielhost fehlt | Die Anzahl der Serviceinstanzen mit einigen CI-Verbindungen, die nicht vollständig erkannt wurden, da die horizontale Discovery Host-CIs nicht erkannt hat. Um diese Probleme zu beheben, lassen Sie die Zielhosts erneut erkennen und stellen Sie sicher, dass die relevanten Prozesse erkannt werden. |
Status der Voraussetzungen
Die Serviceinstanzzuordnung erfordert die Integration mehrerer Module und Anwendungen: Anmeldeinformationen, Predictive Intelligence, Erweiterte Discovery von Application Dependency Mapping (ADME) und geplante Aufgaben. Überprüfen Sie die Liste der Voraussetzungen und stellen Sie sicher, dass der Status aller Voraussetzungen Bereit lautet.
| Voraussetzung | Beschreibung |
|---|---|
| Installieren und aktivieren Sie das Plugin „Predictive Intelligence (PI)“. | Service-Mapping verwendet Predictive Intelligence, um Verbindungsvorschläge zu generieren.
|
| Aktivieren Sie die Eigenschaft ADME. | Service-Mapping verwendet ADME-Proben. Stellen Sie sicher, dass die Eigenschaft glide.discovery.enable_adme auf true festgelegt ist. |
| Aktivieren Sie ADME- oder ADM-Probe für jedes relevante Betriebssystem | Es gibt mehrere ADME-Proben für verschiedene Arten von Betriebssystemen. Aktivieren Sie alle erforderlichen Proben, um Konfigurationselemente (CIs) in Ihrer Umgebung zu erkennen. |
| Erweiterung der IP-Adresse zulassen |
Diese Einstellung hilft bei der Verwaltung der Erweiterung globaler Adressen (z. B. „0,0.0,0“ oder „*“) in einzelne IP-Adressen. Der Grenzwert für diese Erweiterung muss größer als 0 sein. So überprüfen und legen Sie diesen Grenzwert fest:
|
| Aktivieren Sie die regelmäßige AFP-Aufgabe (Application Fingerprint). | Stellen Sie sicher, dass die geplante Aufgabe Applications suggestion - ITOM Autodisco für die auf Fingerabdrücken basierte Discovery auf Aktiv festgelegt ist. |
| Aktivieren Sie die Eigenschaft „Verbindungsvorschlag“. | Bestätigen Sie diese Discovery basierend auf Predictive Intelligence Ist aktiviert. Navigieren Sie zur Tabelle „Systemeigenschaft“ [sys_properties], und überprüfen Sie, ob sa_ml.connection_suggestions.activeEigenschaft ist auf festgelegt Wahr . |
| Aktivieren Sie die regelmäßige Aufgabe für Verbindungsvorschläge. | Stellen Sie sicher, dass der Status der regelmäßigen Aufgabe Service Mapping - Traffic Process to Process Aktiv ist. Diese regelmäßige Aufgabe löst die Generierung von Verbindungsvorschlägen aus. |
Serviceprobleme
Überprüfen Sie die Liste der Serviceinstanzen, die am stärksten von ML-bezogenen Problemen betroffen sind. Die Liste der am stärksten betroffenen Services ist verfügbar, wenn die Funktion für Verbindungsvorschläge in Ihrer Bereitstellung aktiviert ist. Die Liste zeigt Servicenamen und die Anzahl der ML-bezogenen Probleme für jeden von ihnen. Sie gibt auch an, ob die datenverkehrsbasierte Funktion für die Services aktiviert ist.