Analysieren Sie den agentischen Workflow für potenzielle Auswirkungen
Der Agenten-Workflow „potenzielle Auswirkung analysieren“ analysiert, wie sich eine Change-Anforderung auf Server und Services auswirken könnte. Diese Analyse hilft Ihnen, fundierte Entscheidungen über die nächsten Schritte in Bezug auf die Change-Anforderung zu treffen.
Analysieren Sie die Übersicht über den agentischen Workflow für potenzielle Auswirkungen
KI-Agent, der im agentischen Workflow „potenzielle Auswirkungen analysieren“ verwendet wird
| KI-Agent | KI-Agent-Rolle |
|---|---|
| Analysieren Sie Potenzielle Impact-Mitarbeiter | Analysiert die potenziellen Auswirkungen eines Change auf relevante Server und Services und generiert eine Auswirkungsanalyse. |
Auswirkungsanalyse wird generiert
- Voraussetzungsprüfung: Der Agent überprüft, ob alle Voraussetzungen erfüllt wurden.
- Identifizierung der Change-Anforderung: Wenn Sie eine Change-Anforderung geöffnet haben, ruft der Service Desk-Mitarbeiter die Change-Anforderungsnummer von der aktuell aktiven Seite ab. Andernfalls werden Sie aufgefordert, die Nummer der Change-Anforderung anzugeben.
- Serverauswahl: Der Agent wählt bis zu 10 betroffene Server aus den Konfigurationselementen (CIs) in der Change-Anforderung aus.
- Übereinstimmungsidentifizierung: Der Agent identifiziert Übereinstimmungen zwischen Servern und vorgeschlagenen Services.
- Auswirkungsanalyse: Schließlich priorisiert und zeigt der Service Desk-Mitarbeiter bis zu 10 betroffene relevante Server an, wobei Server, die Teil von Services sind, Priorität erhalten, und bis zu 3 betroffene Services. Darüber hinaus bietet Ihnen der Service Desk-Mitarbeiter eine Zusammenfassung über jeden Service und darüber, wie er von zugehörigen Servern betroffen sein könnte. Diese Informationen werden in angezeigt Now Assist Bereich.
- Auswirkungsanalyse wird gespeichert: Die vom Agenten-Workflow „potenzielle Auswirkung analysieren“ generierte Analyse wird in den Arbeitsnotizen der Change-Anforderung gespeichert.
Weitere Informationen zur Verwendung des Workflows finden Sie unter Verwenden Sie den agentischen Workflow potenzielle Auswirkungen analysieren, um eine Change-Anforderung zu bewerten.
Analysieren Sie einen Beispielbericht für Agenten-Workflows mit potenziellen Auswirkungen
Domänentrennung
Derzeit unterstützt der agentische Workflow potenzielle Auswirkungen analysieren keine Instanzen mit Domänentrennung. Führen Sie alle Konversationen auf Englisch durch, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
Service-Mapping Now Assist Kompetenzen
Service-Mapping Now Assist Kompetenzen sind intelligente Fähigkeiten, die den Agenten-Workflow „potenzielle Auswirkungen analysieren“ verbessern. Diese Kompetenzen nutzen generative KI, um die Auswirkungen von Changes an Ihrer IT-Infrastruktur zu identifizieren, zu klassifizieren und zu bewerten.
- Service-Mapping Kandidat
- Service-Mapping Auswirkung Der Kandidaten
Service-Mapping Kandidatenkompetenz
Diese Kompetenz identifiziert und benennt automatisch Prozesse und Anwendungsservicekandidaten, indem Prozessmerkmale, Befehle und Parameter analysiert werden. Es bietet detaillierte Beschreibungen und Kategorisierungen, damit Sie verstehen, welche Services in Ihrer Umgebung ausgeführt werden.
Die Kompetenz verwendet einen zweistufigen Prozess:
- In der Phase der Prozessklassifizierung verwendet der Service Desk-Mitarbeiter die Kompetenz, um einzelne Prozesse in einem Anwendungsservice-Candidate zu analysieren. Der Service Desk-Mitarbeiter verwendet die Kompetenz, um Folgendes zu extrahieren:
- Herausgeber: Das Unternehmen oder die Organisation, das das Produkt veröffentlicht hat. Beispiel: „Projekt Calico“.
- Produkt: Der spezifische Produktname. Beispiel: „Calico“.
- Beschreibung: Detaillierte Erklärung der Funktionsweise des Prozesses. Beispiel: „VOGEL-Prozess (VOGEL-InternetweiterleitungsDaemon), der als Teil der Calico-Netzwerklösung für ausgeführt wird Kubernetes Und Container-Orchestration. Dieser Prozess verarbeitet BGP-Weiterleitungsfunktionen mit aktiviertem Remote Control Socket, der als Daemon mit einer bestimmten Calico-Konfiguration für Pod-zu-Pod-Netzwerke und die Durchsetzung von Netzwerkrichtlinien ausgeführt wird.“
- Servicehinweise: Stichwörter, die zur Identifizierung des Servicetyps beitragen. Beispiel: „Bird,Calico,BGP,Routing,Daemon,Networking,kubernetes,Container,Policy,Socket“.
- In der Phase „Generierung von Serviceinformationen“ kombiniert der Agent Prozessdetails mit Informationen zum Lastenausgleichsmodul, um Folgendes zu generieren:
- Servicename: Ein präziser, genauer Name für den Servicekandidaten. Beispiel: „Calico BGP-Weiterleitungsservice“.
- Servicebeschreibung: Eine umfassende Beschreibung des Zwecks des Services. Beispiel: „VOGEL-Internetweiterleitungs-Daemon-Prozess, der als Teil der Netzwerklösung von Project Calico für ausgeführt wird Kubernetes Container-Orchestration. Dieser Service verarbeitet BGP-Weiterleitungsfunktionen für Pod-zu-Pod-Netzwerke und die Durchsetzung von Netzwerkrichtlinien und funktioniert als Daemon mit Remote-Steuerungs-Socket-Fähigkeiten. Die Komponente wird über die Container-Netzwerkinfrastruktur von Calico verbunden, um Weiterleitungsservices in bereitzustellen Kubernetes Umgebungen“.
- G2-Kategorie: Industriestandard-Kategorisierung ab G2.com. Beispiel: „Container-Netzwerk“.
Service-Mapping Impact-Kompetenz für Kandidaten
Diese Kompetenz generiert umfassende Auswirkungsbewertungen, wenn Änderungen an Ihrer Infrastruktur vorgenommen werden. Es analysiert Serviceverbindungen und -Abhängigkeiten, um vorherzusagen, wie sich ein Change an einer einzelnen Komponente auf andere Services und Server auswirken könnte, und bietet eine Zusammenfassung der Auswirkungsanalyse.
- Verbindungstopologie: Wie Server in einem Servicekandidaten verbunden sind.
- Betroffene Server: Welche Server direkt von einem Change betroffen sind.
- Servicekandidat: „Bird [ASC000000015]“.
- Auswirkung: „Unterbrechung der Netzwerkweiterleitung, die sich auf die Kommunikation zwischen Pod und Pod auswirkt Kubernetes Clusterknoten aufgrund eines Calico Bird BGP-Routing-Daemon-Fehlers auf p-kubenode1-2, was möglicherweise Verbindungsprobleme für Arbeitsauslastungen auf verbundenen Knoten p-kubenode1-3, p-kubenode1-4 und p-kubenode1-5" verursacht.