Fitur penghilangan derau cerdas dari modul manajemen peringatan dalam Application Real-Time Monitoring Service (ARMS) membantu Anda menyaring kejadian kritis dari sejumlah besar kejadian historis. Anda dapat menentukan nilai ambang untuk kejadian derau yang akan disaring dan diblokir, yang juga dikenal sebagai nilai ambang entropi. Fitur ini siap pakai dan dapat diaktifkan serta digunakan hanya dengan beberapa klik. Topik ini menjelaskan cara mengaktifkan dan mengonfigurasi fitur penghilangan derau cerdas.
Informasi latar belakang
Sebagian besar alat pemantauan memungkinkan pengguna menentukan nilai ambang atau nilai ambang dinamis untuk mengidentifikasi pengecualian. Ketika terjadi pengecualian, peringatan dipicu dan kejadian peringatan dihasilkan. Alat pemantauan juga memungkinkan pengguna mengonfigurasi aturan. Jika sebuah aturan cocok, kejadian tertentu seperti reset mesin dipicu. Dalam banyak kasus, tim O&M menggunakan beberapa alat pemantauan untuk mengonfigurasi aturan peringatan yang berbeda. Namun, jika beberapa alat pemantauan digunakan untuk memantau beberapa sumber, pengecualian mungkin cocok dengan aturan peringatan yang berbeda, sehingga menghasilkan sejumlah besar kejadian peringatan duplikat dan berlebihan. Dalam situasi tertentu, badai peringatan bahkan dapat terjadi, membuat personel O&M sulit mengidentifikasi kejadian peringatan kritis secara cepat dan efektif.
- Banyaknya sumber pemantauan dan peringatan serta positif palsu sering kali menyebabkan sejumlah besar kejadian duplikat dan berlebihan, sehingga sulit untuk mengidentifikasi kejadian kritis.
- Sejumlah besar pengecualian dapat menyebabkan badai peringatan.
- Data kotor, seperti kejadian uji, sering kali ada.
Cara Kerja Penghilangan Derau Cerdas
Modul manajemen peringatan memungkinkan Anda mengonfigurasi sumber peringatan yang berbeda di Konsol ARMS, sehingga Anda dapat memproses kejadian peringatan secara terpusat. Modul ini menyediakan fitur seperti alur pemrosesan kejadian dan fitur penghilangan derau cerdas. Fitur penghilangan derau cerdas menggunakan algoritma pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk memproses kejadian. Fitur ini menggunakan dua istilah berikut untuk menunjukkan pentingnya suatu kejadian: jumlah informasi dan entropi dalam teori informasi. Entropi adalah nilai harapan dari informasi-diri variabel, digunakan untuk menunjukkan jumlah informasi dalam suatu kejadian dan diukur dalam bit atau nats. Fitur ini membantu Anda mengidentifikasi kejadian kritis dari sejumlah besar kejadian historis. Anda juga dapat menentukan nilai ambang entropi untuk menyaring dan memblokir kejadian derau. Fitur ini siap pakai dan dapat diaktifkan hanya dengan beberapa klik. Model penghilangan derau cerdas diperbarui sekali seminggu untuk menyesuaikan dengan perubahan jenis dan konten kejadian tanpa memerlukan operasi tambahan dari Anda.
- Vektorisasi kata-kata konten kejadian berdasarkan NLP dan leksikon domain-spesifik untuk mengukur kejadian pada granularitas minimum.
- Membangun nilai entropi vektor kata dan model untuk mengukur pentingnya kejadian berdasarkan entropi dalam teori informasi dan model term frequency-inverse document frequency (TF-IDF).
- Menggunakan fungsi sigmoid dan metode normalisasi non-linear untuk mengukur nilai entropi kejadian.
- Melatih model penghilangan derau cerdas untuk mengimplementasikan iterasi model otomatis berdasarkan catatan pemrosesan dan umpan balik kejadian historis.
Aktifkan fitur penghilangan derau cerdas
Masuk ke Konsol ARMS.
- Di panel navigasi sisi kiri, pilih .
- Di halaman Events, aktifkan Pengurangan Kebisingan Cerdas.
Catatan Setelah Anda mengaktifkan fitur penghilangan derau cerdas, modul manajemen peringatan menarik kejadian historis dalam sebulan terakhir untuk pelatihan model cerdas. Jika sejumlah besar kejadian historis dihasilkan dalam sebulan terakhir, modul tersebut menarik sebagian dari kejadian tersebut.
Lihat detail di halaman Detail Pengurangan Kebisingan Cerdas
| Parameter | Deskripsi |
| Kejadian yang Dianalisis | Jumlah kejadian yang dianalisis oleh fitur penghilangan derau cerdas. |
| Kejadian Derau yang Diidentifikasi | Jumlah kejadian yang nilai entropinya lebih rendah dari nilai ambang entropi yang ditentukan. Nilai ambang entropi default adalah 0. |
| Rasio Identifikasi Kejadian Derau | Rasio kejadian derau terhadap kejadian yang dianalisis. |
| Peta Distribusi Entropi Informasi Kejadian | Distribusi kejadian derau dan non-derau. |
| Hasil analisis | Bagian Analysis results menampilkan daftar kejadian yang dianalisis. Anda dapat menentukan parameter Kebisingan atau Entropi Informasi untuk menyaring kejadian berdasarkan kebutuhan bisnis Anda. Anda dapat mengklik nama kejadian dalam daftar untuk melihat detail kejadian. |
| 50 Kata Umum Teratas | Model penghilangan derau cerdas menyimpan tabel frekuensi kata yang berisi kata-kata kejadian berdasarkan statistik kejadian historis. 50 kata umum teratas adalah 50 kata yang paling sering muncul. Anda dapat menggunakan kata-kata umum untuk mendapatkan informasi lebih rinci tentang kejadian peringatan yang termasuk dalam akun saat ini. Anda juga dapat menentukan kata kunci untuk menyaring kejadian derau atau non-derau berdasarkan kata-kata umum. |
Konfigurasikan parameter untuk model penghilangan derau cerdas
Di halaman Intelligent Noise Reduction Details, Anda dapat mengonfigurasi parameter Ambang Kejadian Derau, Prioritas, dan Kata Penyaringan.
| Parameter | Deskripsi |
| Ambang Kejadian Derau | Setelah Anda mengaktifkan fitur penghilangan derau cerdas, modul manajemen peringatan menghitung nilai entropi setiap kejadian baru. Nilai parameter Ambang Kejadian Derau menentukan apakah suatu kejadian merupakan kejadian derau atau non-derau. Ambang default untuk kejadian derau adalah 0. |
| Prioritas | Di bagian Konfigurasi kata kunci, Anda dapat menentukan kata kunci, seperti kritis, untuk membantu menyaring kejadian non-derau. Jika nama atau konten kejadian berisi kata kunci yang Anda tentukan, prioritas kejadian dinaikkan untuk mencegah kejadian tersebut diidentifikasi sebagai kejadian derau. |
| Kata Penyaringan | Di bagian Konfigurasi kata kunci, Anda juga dapat menentukan kata kunci, seperti tes, untuk membantu menyaring kejadian derau. Jika nama atau konten kejadian berisi kata kunci yang Anda tentukan, nilai entropi kejadian ditentukan sebagai 0. Jika Anda menentukan nilai ambang kejadian derau ke nilai yang lebih besar dari 0, kejadian tersebut ditentukan sebagai kejadian derau. |
Tanya Jawab
- Kapan saya perlu mengaktifkan fitur penghilangan derau cerdas?
Jika terdapat sejumlah besar kejadian historis yang duplikat dan berlebihan, serta kejadian kritis sulit disaring dari kejadian historis, Anda dapat mengaktifkan fitur penghilangan derau cerdas.
Jika terdapat lebih dari 1.000 kejadian historis, Anda dapat mengaktifkan fitur penghilangan derau cerdas. Jika jumlah kejadian historis melebihi 1.000, fitur penghilangan derau cerdas dapat mengidentifikasi kejadian derau dengan lebih akurat.
- Apakah saya perlu memodifikasi nilai parameter model penghilangan derau cerdas?
Tidak, Anda tidak perlu memodifikasi nilai parameter model penghilangan derau cerdas jika ini pertama kalinya Anda menggunakan fitur penghilangan derau cerdas. Kami sarankan Anda menggunakan nilai default. Parameter model penghilangan derau cerdas mencakup parameter Ambang Kejadian Derau, parameter Prioritas, dan parameter Kata Penyaringan. Setelah Anda lebih familiar dengan fitur ini, Anda dapat memodifikasi nilainya sesuai kebutuhan bisnis Anda.