이 검색 개선 사항은 프로브/패턴 및 센서 처리 시간에 대한 성과 메트릭을 수집한 다음 시간에 따라 해당 데이터를 집계합니다. 롤업 데이터를 사용하여 특정 검색의 성과를 모니터링하거나 업그레이드 후 버전 간의 성과를 비교할 수 있습니다.
메트릭
검색은 다음과 같은 개별 성과 메트릭을 제공합니다.
프로브 및 패턴 처리 시간
센서 처리 시간
검색 패턴에 대한 IRE(식별 및 조정 엔진) 처리 시간 이 처리 시간은 센서 처리 시간에 이미 포함되어 있지만 패턴 페이로드의 식별 및 조정에 대한 자세한 이해를 제공하기 위해 여기에 따로 분리됩니다.
검색은 다음 속성에 대한 개별 메트릭을 집계할 수 있습니다.
빌드/버전
검색 상태
대상 IP 주소
메트릭 집계를 트리거하는 방법
메트릭 롤업은 다음과 같이 시작합니다.
빌드별 집계: 빌드별 검색 프로브 및 센서 메트릭 집계 예약된 작업으로 구현합니다. 이 작업은 현지 시간으로 오전 2:00에 실행됩니다.
상태별 집계: 상태별 롤업 프로브/센서 메트릭 스크립트 작업으로 구현하며 검색.완료 또는 검색.취소의 등록된 이벤트로 트리거됩니다.
대상별 집계: 검색에 의해 트리거되는 [대상 스크립트] 대상별 롤업 프로브/센서 메트릭 스크립트 작업으로 구현하며 검색.장치.완료의 등록된 이벤트로 트리거됩니다.
주:
검색 실행이 완료되기 전 취소되는 경우 검색을 통해 IP 대상 메트릭 집계 테이블을 업데이트할 수 없습니다. 이는 집계를 트리거하는 discovery.device.complete 이벤트가 실행되지 않기 때문입니다. 중단된 검색에 대한 IP 대상 데이터는 후속 검색이 대상에서 성공적으로 실행될 때 수집됩니다. 검색 실행을 취소하면 다른 메트릭 집계에 영향을 주지 않으며 트리거 결과가 달라집니다.
테이블
검색 성과 메트릭 데이터는 다음 테이블에 저장됩니다.
테이블
설명
프로브 및 센서 메트릭(개별) [discovery_perf_metric_probe_sensor]
프로브/패턴, 센서 및 IRE 처리 시간에 대한 개별 성과 메트릭을 저장합니다.
프로브 및 센서 메트릭(집계) [discovery_perf_metric_probe_sensor_rollup]
이 테이블은 메트릭 집계의 기본 테이블이며 데이터 자체를 저장하지 않습니다. 빌드별, 상태별 및 대상별, 이 세 개의 롤업 테이블은 모두 이 테이블을 확장합니다.
프로브 및 센서 메트릭(빌드별 집계) [discovery_perf_metric_probe_sensor_rollup_by_build]
빌드 및 버전에 따라 프로브/패턴, 센서 및 IRE에 대해 집계된 성과 메트릭을 저장합니다.
프로브 및 센서 메트릭(상태별 집계) [discovery_perf_metric_probe_sensor_rollup_by_status]
검색 상태에 따라 프로브/패턴, 센서 및 IRE에 대해 집계된 성과 메트릭을 저장합니다.
프로브 및 센서 메트릭(대상별 집계) [discovery_perf_metric_probe_sensor_rollup_by_target]
IP 주소에 따라 프로브/패턴, 센서 및 IRE에 대해 집계된 성과 메트릭을 저장합니다.
검색 속성
성과 메트릭 속성은 집계의 발생 여부를 제어하지만 집계에 포함되는 데이터는 제어하지 않습니다. 상태 및 IP 대상 데이터는 다음과 같이 수집됩니다.
상태에 대한 롤업은 항상 새 데이터를 포함합니다. 검색은 검색 실행 과정에서 해당 검색 상태의 모든 프로브 및 센서에 대한 데이터를 수집하며 프로브 및 센서 메트릭(개별) [discovery_perf_metric_probe_sensor] 테이블에 저장합니다. 집계는 상태 롤업에 대한 집계 속성이 사용 가능한 경우에만 discovery.cancel 및 discovery.complete 이벤트가 해당 상태에 대해 실행된 후 특정 상태에 대한 모든 프로브 및 센서 데이터를 롤업합니다.
검색은 연속적으로 IP 대상의 데이터를 수집하여 프로브 및 센서 메트릭(개별) [discovery_perf_metric_probe_sensor] 테이블에 저장합니다. 집계는 glide.discovery.perf.metrics.rollup_by_target 속성이 활성화된 후 기존의 모든 IP 대상 데이터를 롤업하고 프로브 및 센서 메트릭(대상별 집계) [discovery_perf_metric_probe_sensor_rollup_by_target] 테이블에 기록을 생성합니다.
다음 속성은 프로브 및 센서 메트릭의 수집을 제어합니다.
속성
설명
glide.discovery.perf.metrics.enable_collection
성과 메트릭을 수집할 수 있습니다.
유형: true | false
기본값: true
glide.discovery.perf.metrics.rollup_by_build
개별 검색 성과 메트릭을 빌드별로 그룹화하는 롤업 테이블로 집계할 수 있습니다.
유형: true | false
기본값: true
glide.discovery.perf.metrics.rollup_by_status
개별 검색 성과 메트릭을 검색 상태별로 그룹화하는 롤업 테이블로 집계할 수 있습니다.
유형: true | false
기본값: false
glide.discovery.perf.metrics.rollup_by_target
개별 검색 성과 메트릭을 대상 IP 주소별로 그룹화하는 롤업 테이블로 집계할 수 있습니다. 기본적으로 대상 IP별 집계가 해제되어 있는 경우에도 검색에서 개별 IP 주소 메트릭을 연속적으로 수집합니다. IP 대상 집계를 활성화하면 검색에 롤업 테이블의 모든 대상 메트릭이 포함됩니다.
유형: true | false
기본값: false
프로브, 센서 및 패턴에 대한 검색 성과 메트릭 보기
기본적으로 검색은 처리 시간을 측정하여 개별 프로브, 센서 및 패턴의 성과를 추적합니다. 패턴을 사용할 때 검색은 IRE(식별 및 조정 엔진) 처리 시간을 측정합니다.
시작하기 전에
필요한 역할: discovery_admin, admin
프로시저
다음으로 이동 모두 > 디스커버리 > 디스커버리 성과 메트릭 > 프로브/센서(개별).
검색 상태별로 목록을 정렬하여 특정 검색에서 실행한 프로브 및 패턴 목록을 확인합니다.
목록에서 각 프로브, 센서 또는 패턴에 대한 메트릭을 보거나 해당 기록을 열 수 있습니다.
모든 프로브 및 센서 메트릭 데이터는 읽기 전용입니다.
프로브 및 센서 메트릭(개별) 양식에는 다음 필드가 있습니다.
필드 레이블
필드 이름
설명
빌드/버전
build_version
검색이 실행한 빌드입니다.
검색 상태
discovery_status
메트릭이 수집된 검색 상태의 ID 번호입니다.
대상 IP 주소
대상_ip
이 검색에 사용할 대상 IP 주소입니다.
ECC 큐 입력
ecc_큐_입력
ECC 큐 테이블의 특정 ECC 입력 기록을 식별합니다.
ECC 큐 주제*
ecc_queue_topic
프로브를 실행하는 MID 서버에서 Java 클래스를 식별합니다.
ECC 큐 이름*
ecc_queue_name
이 집계에서 성과에 대해 평가된 프로브/패턴을 식별합니다.
프로브*
프로브
이 검색에 사용되는 프로브 이름입니다.
프로브 처리 시간
프로브_시간
대상에 대한 MID 서버의 상호작용 시간으로 인스턴스에 다시 전송되는 페이로드 생성을 포함합니다. 시간은 밀리초 단위입니다.
IRE 처리 시간
ire_시간
IRE(식별 및 조정 엔진)에 의해 인스턴스의 패턴 페이로드를 처리할 때 필요한 시간입니다. IRE 시간은 패턴에서 사용하는 센서 시간의 일부를 표시하므로 유용합니다. 시간은 밀리초 단위입니다.
센서 처리 시간
센서_시간
센서가 검색에 대한 인스턴스의 페이로드를 처리할 때 소요되는 시간입니다. 시간은 밀리초 단위입니다.
* 검색에 대한 메트릭을 수집할 때 프로브/패턴 및 해당 센서를 고유하게 식별하는 데 사용합니다.
빌드별 집계된 검색 성과 메트릭 보기
빌드 데이터에 따라 롤업을 사용하여 검색 구성요소에 대한 처리 시간이 24시간 동안 검색에 대해 일관성 있게 유지하도록 합니다. 업그레이드 전후의 집계 빌드 데이터를 보고 이전 버전과 새 버전의 성과를 비교할 수 있습니다. 집계된 모든 성과 데이터는 읽기 전용입니다.
시작하기 전에
필요한 역할: discovery_admin, admin
프로시저
다음으로 이동 모두 > 디스커버리 > 디스커버리 성과 메트릭 > 프로브/센서(빌드별 롤업).
빌드/버전을 기준으로 목록을 정렬합니다.
특정 빌드를 기준으로 필터링하여 해당 빌드에서 검색을 수행한 프로브 및 패턴에 대한 집계 처리 시간을 확인합니다.
선택한 빌드에 대한 프로브/패턴 통계를 보려면 기록을 엽니다.
목록에 표시되지 않은 추가 필드가 양식에 표시됩니다. 롤업 계산은 24시간 동안 매일 오전 2:00에 시작합니다.
빌드별 롤업의 양식에 표시되는 추가 메트릭에 대한 설명은 성과 집계 데이터 테이블을 참조하십시오.
상태별 집계된 검색 성과 메트릭 보기
프로브/패턴 및 센서에 대한 처리 시간이 특정 검색에서 일관성 있게 유지하도록 상태 데이터에 따라 롤업을 사용합니다. 집계된 모든 성과 데이터는 읽기 전용입니다.
시작하기 전에
필요한 역할: discovery_admin, admin
이 태스크 정보
프로시저
다음으로 이동 모두 > 디스커버리 > 디스커버리 성과 메트릭 > 프로브/센서(상태별 롤업).
검색 상태별로 목록을 정렬하여 특정 검색 과정에서 실행한 프로브 및 패턴에 대한 집계 처리 시간을 확인합니다.
특정 상태를 기준으로 필터링하여 해당 상태에서 실행한 프로브 및 패턴에 사용할 수 있는 메트릭을 표시합니다.
선택한 상태에 대한 프로브/패턴 통계를 보려면 기록을 엽니다.
목록에 표시되지 않은 추가 필드가 양식에 표시됩니다. 완료되거나 취소된 상태에서만 롤업을 생성합니다.
상태별 롤업의 양식에 표시되는 추가 메트릭에 대한 설명은 성과 집계 데이터 테이블을 참조하십시오.
IP 주소별 집계된 검색 성과 메트릭 보기
프로브/패턴 및 센서에 대한 처리 시간이 각각의 특정 IP 주소 검색에서 일관성 있게 유지하도록 대상 데이터에 따라 롤업을 사용합니다. 집계된 모든 성과 데이터는 읽기 전용입니다.
시작하기 전에
필요한 역할: discovery_admin, admin
프로시저
다음으로 이동 모두 > 디스커버리 > 디스커버리 성과 메트릭 > 프로브/센서(대상별 롤업).
대상 IP 주소별로 목록을 정렬합니다.
특정 IP 주소를 기준으로 필터링하여 해당 IP 주소의 검색을 수행한 프로브 및 패턴에 대한 집계 처리 시간을 확인합니다.
특정 IP 주소에서 선택한 프로브/패턴에 대한 통계를 보려면 기록을 엽니다.
목록에 표시되지 않은 추가 필드가 양식에 표시됩니다. IP 검색이 성공적으로 완료된 후 롤업을 수행합니다.
대상별 롤업의 양식에 표시되는 추가 메트릭에 대한 설명은 성과 집계 데이터 테이블을 참조하십시오.
검색 성과 메트릭에 대한 집계된 데이터
검색 성과 메트릭에서 검색이 실행할 때마다 프로브, 패턴 및 센서에 대한 데이터를 누적할 수 있습니다. 검색은 처리 시간을 계산하고 각 롤업 프로파일 즉, 상태, 대상 또는 빌드에 대해 실행하는 구성요소 수를 증가합니다. 집계된 모든 성과 데이터는 읽기 전용입니다.
샘플 롤업 양식
다음은 프로브 및 센서 메트릭에 대한 집계 기록의 예입니다. 다음에 표시된 메트릭 필드는 각 집계에서 사용됩니다.그림 1. 상태별 샘플 롤업 양식
성과 프레임워크 집계 데이터
다음은 별도로 언급하는 경우를 제외하고 모든 집계 기록에서 공통되는 필드입니다.
필드 레이블
필드 이름
설명
빌드/버전
build_version
인스턴스에서 실행하는 빌드 이름입니다. 이 이름은 ServiceNow 플랫폼의 버전, 패치 수준 및 릴리스 날짜를 식별합니다.
검색 상태
discovery_status
이 집계에 대한 검색 상태 기록의 ID 번호입니다.
주:
이 필드는 상태별 롤업의 양식에서만 나타납니다.
대상 IP 주소
대상_ip_address
이 검색에 사용할 대상 IP 주소입니다.
주:
이 필드는 대상별 롤업의 양식에서만 나타납니다.
집계 마감
집계_마감
마감 시간은 롤업 프로파일에 따라 달라집니다.
빌드별: 기본적으로 매일 오전 2:00에 발생합니다.
상태별: 해당 검색 상태에 대한 마지막 집계의 종료 시간으로 해당 상태에서 검색.완료 또는 검색.취소를 마지막으로 실행 할 수 있습니다.
대상별: 해당 대상 IP 주소에 대한 마지막 집계의 종료 시간으로 해당 IP 주소에서 검색.장치.완료를 마지막으로 실행할 수 있습니다.
ECC 큐 주제*
ecc_queue_topic
프로브를 실행하는 MID 서버에서 Java 클래스를 식별합니다.
ECC 큐 이름*
ecc_queue_name
이 집계에서 성과에 대해 평가된 프로브/패턴을 식별합니다.
프로브*
프로브
이 검색에 사용되는 프로브 이름입니다.
프로브 시간(횟수)
프로브_시간_횟수
지정한 롤업 프로파일에 대해 프로브를 실행한 횟수입니다.
프로브 시간(평균)
프로브_시간_평균
프로브에서 대상에 대한 데이터를 수집하고 지정한 롤업 프로파일의 페이로드를 포맷하는 데 걸린 평균 시간입니다.
프로브 시간(최소)
프로브_시간_최소
프로브에서 대상에 대한 데이터를 수집하고 지정한 롤업 프로파일의 페이로드를 포맷하는 데 걸린 최소 시간입니다.
프로브 시간(최대)
프로브_시간_최대
프로브에서 대상에 대한 데이터를 수집하고 지정한 롤업 프로파일의 페이로드를 포맷하는 데 걸린 최대 시간입니다.
프로브 시간(합계)
프로브_시간_합계
프로브에서 대상에 대한 데이터를 수집하고 지정한 롤업 프로파일의 페이로드를 포맷하는 데 사용한 총 시간입니다.
센서 시간(횟수)
센서_시간_횟수
센서가 지정한 롤업 프로파일에 대해 페이로드를 처리한 횟수입니다.
센서 시간(평균)
센서_시간_평균
센서가 지정한 롤업 프로파일에 대한 인스턴스의 페이로드를 처리하는 데 걸린 평균 시간입니다.
센서 시간(최소)
센서_시간_최소
센서가 지정한 롤업 프로파일에 대한 인스턴스의 페이로드를 처리하는 데 걸린 최소 시간입니다.
센서 시간(최대)
센서_시간_최대
센서가 지정한 롤업 프로파일에 대한 인스턴스의 페이로드를 처리하는 데 걸린 최대 시간입니다.
센서 시간(합계)
센서_시간_합계
센서가 지정한 롤업 프로파일에 대한 인스턴스의 페이로드를 처리하는 데 사용한 총 시간입니다.
IRE 시간(횟수)
ire_시간_횟수
패턴 페이로드가 지정한 롤업 프로파일에서 IRE(식별 및 조정 엔진)에 의해 처리된 횟수입니다.
