Desglosar y analizar historias de información predictiva de XOps

Este artículo analiza cómo puede usar el Banco de Trabajo de Historias para revisar historias de Información Predictiva por problemas de conectividad y rendimiento en su red.

Nota

Nota: XOps es la capa de análisis unificada de Cato para seguridad y operaciones, ofreciendo información y remediación guiada. XOps ha reemplazado a XDR, para más información, consulte XOps FAQ.

Resumen

Cato XOps utiliza análisis predictivos para identificar riesgos potenciales de rendimiento y disponibilidad en su red. El motor de Información Predictiva analiza patrones de tráfico, utilización de recursos y contexto de configuración para prever problemas en desarrollo antes de que impacten el servicio. Por ejemplo, si se espera que el CPU del Socket de un sitio exceda niveles de operación aceptables, se activa una historia con datos de pronóstico relevantes y acciones sugeridas.

La página del Banco de Trabajo de Historias muestra los detalles de cada historia de Información Predictiva para ayudarle a evaluar y abordar riesgos emergentes. Puede filtrar y agrupar historias para enfocarse en los pronósticos más urgentes, revisar visualizaciones de tendencias, y seguir pasos de remediación guiada mediante el libro de estrategias para la historia.

Indicaciones de Historia de Perspicacia Predictiva

El motor de Información Predictiva actualmente genera historias para los siguientes problemas:

Indicación	Descripción	Umbral para Generar una Historia
Uso de CPU acercándose a la capacidad completa	Se prevé que un Socket para un sitio exceda niveles aceptables de utilización. El gráfico de Pronóstico para esta historia (consultar abajo, Comprensión de los Widgets de Desglose de la Historia) se basa en el uso máximo de CPU registrado cada hora en el sitio. Para suavizar picos a corto plazo y resaltar tendencias a largo plazo, el gráfico aplica un promedio móvil de 7 días a estos valores máximos horarios. El promedio móvil se calcula usando hasta 90 días de datos históricos, proporcionando suficiente contexto para el análisis de tendencias y previsión.	Se prevé que el Socket exceda el 90% de uso de CPU en el futuro cercano.
Volumen de Eventos acercándose al límite de cuota	Detecta cuando es probable que el volumen de eventos exceda los límites, basado en la licencia DPA de la cuenta. Los límites se definen por plan y subtipo (1 Unidad de Datos = 2.5 millones de eventos), con términos que varían según la versión de DPA. Las tendencias se suavizan con el tiempo, y las predicciones se utilizan para identificar posibles incumplimientos por adelantado.	Se prevé que el recuento de eventos de la cuenta exceda un límite de subtipo (basado en licencia DPA y unidades de datos) en el futuro cercano.

Indicación

Descripción

Umbral para Generar una Historia

Uso de CPU acercándose a la capacidad completa

Se prevé que un Socket para un sitio exceda niveles aceptables de utilización.

El gráfico de Pronóstico para esta historia (consultar abajo, Comprensión de los Widgets de Desglose de la Historia) se basa en el uso máximo de CPU registrado cada hora en el sitio. Para suavizar picos a corto plazo y resaltar tendencias a largo plazo, el gráfico aplica un promedio móvil de 7 días a estos valores máximos horarios. El promedio móvil se calcula usando hasta 90 días de datos históricos, proporcionando suficiente contexto para el análisis de tendencias y previsión.

Se prevé que el Socket exceda el 90% de uso de CPU en el futuro cercano.

Volumen de Eventos acercándose al límite de cuota

Detecta cuando es probable que el volumen de eventos exceda los límites, basado en la licencia DPA de la cuenta. Los límites se definen por plan y subtipo (1 Unidad de Datos = 2.5 millones de eventos), con términos que varían según la versión de DPA. Las tendencias se suavizan con el tiempo, y las predicciones se utilizan para identificar posibles incumplimientos por adelantado.

Se prevé que el recuento de eventos de la cuenta exceda un límite de subtipo (basado en licencia DPA y unidades de datos) en el futuro cercano.

Mostrando la Página del Banco de Trabajo de Historias

La página del Banco de Trabajo de Historias muestra un resumen de las historias de Información Predictiva para su cuenta.

Para ver la página del Banco de Trabajo de Historias:

Desde el menú de navegación, haz clic en Hogar > Banco de Trabajo de Historias.

Para más información acerca de cómo usar la página del Banco de Trabajo de Historias, consulte Revisando Historias de Operaciones de Sitio.

Examinando y Analizando Historias

Puede hacer clic en una historia en el Banco de Trabajo de Historias para profundizar e investigar los detalles en una página diferente. Esta página contiene una serie de widgets que le ayudan a evaluar el problema emergente identificado por el motor de Información Predictiva.

Entendiendo los Widgets de Análisis de Historias

Estos son los widgets de desglose de historia:

Nombre	Descripción
Resumen de la historia	En la parte superior de la página hay un resumen de la información básica de la historia, incluyendo: El tipo de historia (indicación) El productor que generó la historia La fuente de la historia La criticidad de la historia
Cronología de la historia	Muestra una cronología de los cambios en el estado de la historia
Detalles	Información básica para analizar la historia, incluyendo la hora de la primera señal de la historia, cuándo se creó la historia, el número de ID de la historia y otra información relevante. Por ejemplo, para una historia de CPU Alcanzando Capacidad Completa, se muestran el nombre del sitio, el tipo de conexión y el número de núcleo de CPU relevante.
Pronóstico	El gráfico muestra las tendencias históricas y el comportamiento futuro proyectado para la métrica prevista. Se basa en el valor máximo observado por hora, que destaca las condiciones pico en lugar de los promedios. Para reducir el ruido y revelar patrones sostenidos, el widget aplica un promedio móvil sobre una ventana de 7 días, calculada a partir de hasta 90 días de datos históricos. El gráfico muestra los datos históricos junto con una tendencia proyectada y un rango de pronóstico, que representa la variabilidad esperada de la predicción. Una línea de umbral indica el nivel en el cual la condición predicha se vuelve accionable, ayudando a entender cuándo y cómo es probable que ocurra el evento proyectado.
Análisis de Causa Raíz	La IA genera un análisis para la historia ejecutando automáticamente los pasos de investigación de un manual para ayudar a identificar la causa raíz de los problemas.