Approfondir et analyser les Histoires d'Aperçus Prédictifs XOps

Cet article explique comment utiliser l'Atelier des Histoires pour examiner les histoires d'Aperçus Prédictifs pour les problèmes de connectivité et de performance sur votre réseau.

Remarque

Remarque : XOps est la couche d'analyses unifiée de Cato pour la sécurité et les opérations, offrant des aperçus et une remédiation guidée. XOps a remplacé XDR, pour plus d'informations, voir XOps FAQ.

Vue d'ensemble

Cato XOps utilise des analyses prédictives pour identifier les risques potentiels de performance et de disponibilité sur votre réseau. Le moteur d'Aperçus Prédictifs analyse les modèles de trafic, l'utilisation des ressources et le contexte de configuration pour prévoir les problèmes avant qu'ils n'impactent le service. Par exemple, si l'Utilisation du processeur d'un site doit dépasser les niveaux de fonctionnement acceptables, une histoire est déclenchée avec les données prévisionnelles pertinentes et les actions suggérées.

La page de l'Atelier des Histoires montre les détails de chaque histoire d'Aperçu Prédictif pour vous aider à évaluer et à traiter les risques émergents. Vous pouvez filtrer et regrouper les histoires pour vous concentrer sur les prévisions les plus urgentes, examiner les visualisations de tendances et suivre les étapes de remédiation guidée via le guide pour l'histoire.

Indications de l'histoire d'aperçu prédictif

Le moteur d'Aperçus Prédictifs génère actuellement des histoires pour les problèmes suivants :

Indication	Description	Seuil pour générer une histoire
Utilisation du processeur proche de la capacité maximale	Un socket pour un site est prévu pour dépasser des niveaux d'utilisation acceptables. Le graphique de Prévision pour cette histoire (voir ci-dessous, Comprendre les widgets de forages des histoires) est basé sur l'utilisation maximale de l'UC enregistrée pour chaque heure sur le site. Pour lisser les pics à court terme et mettre en évidence les tendances à plus long terme, le graphique applique une moyenne glissante sur 7 jours à ces valeurs horaires maximales. La moyenne glissante est calculée en utilisant jusqu'à 90 jours de données historiques, fournissant un contexte suffisant pour l'analyse des tendances et les prévisions.	Il est prévu que le socket dépasse 90 % d'utilisation du processeur dans un avenir proche.
Volume d'événements approchant la limite du quota	Détecte lorsque le volume d'événements est susceptible de dépasser les limites basées sur la licence DPA du compte. Les limites sont définies par plan et sous-type (1 unité de données = 2,5 millions d'événements), avec des conditions variant selon la version du DPA. Les tendances sont lissées dans le temps, et les prédictions sont utilisées pour identifier à l'avance d'éventuelles violations.	Il est prévu que le nombre d'événements du compte dépasse une limite de sous-type (basée sur la licence DPA et les unités de données) dans un avenir proche.

Indication

Description

Seuil pour générer une histoire

Utilisation du processeur proche de la capacité maximale

Un socket pour un site est prévu pour dépasser des niveaux d'utilisation acceptables.

Le graphique de Prévision pour cette histoire (voir ci-dessous, Comprendre les widgets de forages des histoires) est basé sur l'utilisation maximale de l'UC enregistrée pour chaque heure sur le site. Pour lisser les pics à court terme et mettre en évidence les tendances à plus long terme, le graphique applique une moyenne glissante sur 7 jours à ces valeurs horaires maximales. La moyenne glissante est calculée en utilisant jusqu'à 90 jours de données historiques, fournissant un contexte suffisant pour l'analyse des tendances et les prévisions.

Il est prévu que le socket dépasse 90 % d'utilisation du processeur dans un avenir proche.

Volume d'événements approchant la limite du quota

Détecte lorsque le volume d'événements est susceptible de dépasser les limites basées sur la licence DPA du compte. Les limites sont définies par plan et sous-type (1 unité de données = 2,5 millions d'événements), avec des conditions variant selon la version du DPA. Les tendances sont lissées dans le temps, et les prédictions sont utilisées pour identifier à l'avance d'éventuelles violations.

Il est prévu que le nombre d'événements du compte dépasse une limite de sous-type (basée sur la licence DPA et les unités de données) dans un avenir proche.

Affichage de la page Atelier des Histoires

La page de l'Atelier des Histoires affiche un résumé des histoires d'Aperçu Prédictif pour votre compte.

Pour afficher la page Atelier des Histoires :

Dans le menu de navigation, cliquez sur Accueil > Atelier des Histoires.

Pour plus d'informations sur l'utilisation de la page de l'Atelier des Histoires, voir Examiner les Histoires des Opérations du Site.

Analyser et approfondir les Histoires

Vous pouvez cliquer sur une histoire dans l'Atelier des Histoires pour approfondir et enquêter sur les détails dans une page différente. Cette page contient un certain nombre de widgets qui vous aident à évaluer le problème émergent identifié par le moteur d'Aperçus Prédictifs.

Comprendre les widgets de décomposition de l'Histoire

Voici les widgets de forage de l'histoire :

Nom	Description
Résumé de l'histoire	En haut de la page se trouve un résumé des informations de base concernant l'histoire, incluant : Le type d'histoire (indication) Le producteur qui a généré l'histoire La source de l'histoire La gravité de l'histoire
Chronologie de l'Histoire	Affiche une chronologie des changements dans le statut de l'histoire
Détails	Informations de base pour analyser l'histoire, y compris le temps du premier signal de l'histoire, quand l'histoire a été créée, le numéro d'ID de l'histoire, et d'autres informations pertinentes. Par exemple, pour une histoire Processeur atteignant sa capacité maximale, le nom du site, le type de connexion et le numéro de cœur CPU pertinent sont affichés.
Prévision	Un graphique qui visualise les tendances historiques et le comportement futur projeté pour la métrique prédite. Il est basé sur la valeur maximale observée par heure, ce qui met en avant les conditions de pointe plutôt que les moyennes. Pour réduire le bruit et exposer des modèles persistants, le widget applique une moyenne mobile sur une fenêtre de 7 jours, calculée à partir de données historiques de jusqu'à 90 jours. Le graphique affiche les données historiques aux côtés d'une tendance projetée et d'une plage de prévision, qui représente la variabilité attendue de la prédiction. Une ligne de seuil indique le niveau auquel la condition prévue devient actionnable, vous aidant à comprendre quand et comment l'événement prévu est susceptible de se produire.
Analyse des causes profondes	L'AI génère une analyse pour l'histoire en exécutant automatiquement les étapes d'investigation d'une playbook pour aider à identifier la cause profonde des problèmes.