SLA 違反の予測カードの監視
機械学習とリアルタイムデータ分析を使用して、SLA 違反の可能性を予測します。結果のスコア (0 ～ 100) を使用して、緊急の ToDo の優先度を設定し、重要な問題を管理し、サービスの信頼性を向上させます。
必要なエディション
| 使用可能なインターフェース: Lightning Experience |
| 使用可能なエディション: Einstein for IT ServicesアドオンおよびAI Accelerator for IT Servicesアドオンが付属するEnterprise EditionおよびUnlimited Edition。 |
- アプリケーションランチャーで、[インシデント] を見つけて選択します。
- [インシデント] ページから、レコードを開きます。
- インシデントレコードで、サイドパネルの [SLA Breach Score (SLA 違反スコア)] カードに移動します。
- 予測スコアを確認して、SLA 違反の可能性を判断します。たとえば、スコアが 0.08 の場合、リスクは非常に低いことを示します。
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[上位の予測因子] リストで、スコアに影響する要素を特定します。一般的な予測因子は次のとおりです。
- 件名と説明: 違反の履歴と相関するキーワード。
- Impact (影響): 割り当てられた影響レベルと予測の相関関係。
- Owner History (所有者履歴): 現在の所有者によって侵害された過去のレコードの割合。
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フィードバックアイコンを使用して、機械学習モデルを調整します。
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予測が正確な場合は、[サムアップ] アイコンを選択します。
- 予測が正しくない場合は、[サムダウン] アイコンを選択します。
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例:
例
Cumulus Bank のインシデントマネージャーである Smith は、重要なサービスの中断を管理します。データベースクエリタイムアウトの急増が取引ポータルに影響する場合、次の詳細でインシデントレコードが作成されます。
- インシデント番号: INC-4491
- 件名: 本番データベース遅延 - AP 南部地域
- カテゴリ: ソフトウェア/データベース
Smith がレコードを開くと、スコア 82 の [SLA Breach Score (SLA 違反スコア)] カードが表示されます。 このスコアは、インシデントを解決するための 4 時間のサービスレベル契約を超える可能性が高いことを示します。
Smith は機械学習を搭載した上位の予測因子リストを確認し、リスク要因を特定します。予測 AI は、[件名] 項目と [説明] 項目に本番データベースや遅延などのキーワードが含まれていることを識別します。これらのキーワードは、歴史的に複雑な解決をもたらしてきました。さらに、所有者履歴の予測因子は、ゼネラリストキューの影響が大きいデータベースの問題に対する違反率が高いことを示します。
サービスの信頼性を維持するために、Smith はインシデントをクラウドインフラストラクチャチームにエスカレーションします。Smith は、SLA 違反スコアのリアルタイムデータ分析を使用して、エキスパートが期限前に問題に優先順位を付けられるようにします。チームは遅延を解決し、銀行のサービスコミットメントを維持します。
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