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            Monitorear tarjeta de predicción de infracción de SLA

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            Monitorear tarjeta de predicción de infracción de SLA

            Pronostique probabilidades de infracción de SLA utilizando aprendizaje automático y análisis de datos en tiempo real. Utilice los puntuajes resultantes, que oscilan entre 0 y 100, para dar prioridad a tareas urgentes, gestionar problemas críticos y mejorar la fiabilidad del servicio.

            Ediciones necesarias

            Disponible en: Lightning Experience
            Disponible en: Ediciones Enterprise y Unlimited con el complemento Einstein para Servicios de TI y el complemento Acelerador de IA para Servicios de TI.
            1. Desde el Iniciador de aplicación, busque y seleccione Incidentes.
            2. Desde la página Incidentes, abra un registro.
            3. En un registro de incidente, navegue a la tarjeta Puntuaje de infracción de SLA en el panel lateral.
            4. Revise el puntuaje predicho para determinar la probabilidad de una infracción de SLA. Por ejemplo, un puntuaje de 0,08 indica un riesgo muy bajo.
            5. En la lista Predictores principales, identifique los factores que influyen en el puntuaje. Los predictores comunes incluyen:
              • Asunto y descripción: Palabras clave que se correlacionan históricamente con infracciones.
              • Impacto: La correlación entre el nivel de impacto asignado y la predicción.
              • Historial de propietario: El porcentaje de registros pasados infringidos por el propietario actual.
            6. Utilice los iconos de comentarios para ayudar a perfeccionar el modelo de aprendizaje automático:

              • Seleccione el icono Pulgar hacia arriba si la predicción es precisa.

              • Seleccione el icono Pulgar hacia abajo si la predicción es incorrecta.

            Ejemplo:

            Ejemplo
            Ejemplo

            Smith, Gestor de incidentes de Cumulus Bank, gestiona interrupciones críticas del servicio. Cuando un pico en los tiempos de espera de consultas de base de datos afecta a portales de negociación, se crea un registro de incidente con estos detalles.

            • Número de incidente: INC-4491
            • Asunto: Latencia de base de datos de producción - Región AP-Sur
            • Categoría: Software/base de datos

            Smith abre el registro y ve la tarjeta Puntuaje de infracción de SLA con un puntuaje de 82. Este puntuaje indica una alta probabilidad de que el tiempo de resolución supere el acuerdo de nivel de servicio de 4 horas para resolver el incidente.

            Smith revisa la lista de predictores principales, con tecnología de aprendizaje automático, para identificar factores de riesgo. La IA predictiva identifica que los campos Asunto y Descripción contienen palabras clave como base de datos de producción y latencia, que históricamente dan como resultado resoluciones complejas. Además, el predictor de historial de propietario muestra que la cola generalista tiene un alto índice de brechas para problemas de base de datos de alto impacto.

            Para mantener la fiabilidad del servicio, Smith distribuye el incidente al equipo de infraestructura de nube. Utilizando análisis de datos en tiempo real desde el Puntuaje de infracción de SLA, Smith garantiza que los expertos prioricen el problema antes de la fecha límite. El equipo resuelve la latencia y mantiene los compromisos de servicio del banco.

             
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