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            Monitoraggio della scheda di previsione delle violazioni degli SLA

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            Monitoraggio della scheda di previsione delle violazioni degli SLA

            Prevedere le probabilità di violazione degli SLA utilizzando il machine learning e l'analisi dei dati in tempo reale. Utilizzare i punteggi risultanti, compresi tra 0 e 100, per assegnare la priorità alle operazioni urgenti, gestire i problemi critici e migliorare l'affidabilità del servizio.

            Versioni (Edition) richieste

            Disponibile nelle versioni: Lightning Experience
            Disponibile in: Enterprise Edition e Unlimited Edition con componente aggiuntivo Einstein per Servizi IT e Acceleratore AI per Servizi IT.
            1. Dal Programma di avvio app, trovare e selezionare Incidenti.
            2. Dalla pagina Incidenti, aprire un record.
            3. In un record incidente, accedere alla scheda Punteggio violazioni SLA nel riquadro laterale.
            4. Esaminare il punteggio previsto per determinare la probabilità di una violazione degli SLA. Ad esempio, un punteggio di 0,08 indica un rischio molto basso.
            5. Nell'elenco Predittori migliori, identificare i fattori che influenzano il punteggio. I predittori comuni includono:
              • Oggetto e descrizione: Parole chiave storicamente correlate alle violazioni.
              • Impatto: Correlazione tra il livello di impatto assegnato e la previsione.
              • Cronologia titolari: Percentuale di record precedenti violati dal titolare corrente.
            6. Utilizzare le icone di feedback per perfezionare il modello di machine learning:

              • Selezionare l'icona Pollice in alto se la previsione è corretta.

              • Selezionare l'icona Pollice giù se la previsione non è corretta.

            Esempio:

            Esempio
            Esempio

            Smith, responsabile incidenti di Cumulus Bank, gestisce le interruzioni critiche del servizio. Quando un picco dei timeout delle query nel database influisce sui portali di trading, viene creato un record incidente con questi dettagli.

            • Numero incidente: INC-4491
            • Oggetto: Latenza database di produzione - Regione AP-Sud
            • Categoria: Software/Database

            Smith apre il record e visualizza la scheda Punteggio violazioni SLA con un punteggio di 82. Questo punteggio indica un'alta probabilità che il tempo di risoluzione superi il contratto sul livello di servizio di 4 ore per risolvere l'incidente.

            Smith esamina l'elenco dei predittori migliori, basato sul machine learning, per identificare i fattori di rischio. L'intelligenza artificiale predittiva identifica che i campi Oggetto e Descrizione contengono parole chiave come database di produzione e latenza, che storicamente risultano in risoluzioni complesse. Inoltre, il predittore della cronologia del titolare indica che l'area di attesa generalista ha un'alta percentuale di violazioni per i problemi del database ad alto impatto.

            Per mantenere l'affidabilità del servizio, Smith inoltra l'incidente al team Cloud Infrastructure. Utilizzando l'analisi dei dati in tempo reale del punteggio di violazione SLA, Smith garantisce che gli esperti diano la priorità al problema prima della scadenza. Il team risolve la latenza e mantiene gli impegni di servizio della banca.

             
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