XOps भविष्यवाणी कहानियाँ और अंतर्दृष्टि कहानियों का गहराई से विश्लेषण करना

यह लेख चर्चा करता है कि आप अपनी नेटवर्क पर कनेक्टिविटी और प्रदर्शन समस्याओं के लिए भविष्यवाणी अंतर्दृष्टि कहानियों की समीक्षा करने के लिए स्टोरीज़ वर्कबेंच का उपयोग कैसे कर सकते हैं।

नोट

नोट: XOps Cato की सुरक्षा और संचालन के लिए एकीकृत विश्लेषिकी परत है, जो अंतर्दृष्टि और मार्गदर्शित सुधार प्रदान करती है। XOps ने XDR की जगह ले ली है, अधिक जानकारी के लिए, देखें XOps FAQ।

अवलोकन

Cato XOps का उपयोग भविष्लेषणों का स्मय करने के लिए पेहचानकृत नेटवर्क में प्रदर्शन और पहुंचानकृता के जोखिम पहचाने के साथ परावजुने⁄‍Availability risks कञाये करता है। भविष्यवाणी इंजन Predictive Insight ट्रैफ़िक पैटर्न, संसाधन उपयोगिता और कॉन्फ़िगरेशन संदर्भ का विश्लेषण करता है ताकि समस्याओं को सेवा पर प्रभावित होने से पहले पहले से ही उनके विकास की भविष्यवाणी कर सके। उदाहरण के लिए, यदि किसी साइट के Socket CPU के स्वीकार्य परिचालन स्तर को पार करने की अपेक्षा की जाती है, तो पूर्वानुमान डेटा और सुझाए गए कार्यों के साथ एक कहानी ट्रिगर होती है।

XDR स्टोरीज़ वर्कबेंच पृष्ठ प्रत्येक भविष्यवाणी अंतर्दृष्टि कहानी का विवरण दिखाता है ताकि आपको उभरते जोखिमों का मूल्यांकन और समाधान करने में मदद मिल सके। आप कहानियों को फ़िल्टर और समूह कर सकते हैं ताकि सबसे संजीदा पूर्वानुमानों पर ध्यान केंद्रित कर सकें, ट्रेंड विज़ुअलाइज़ेशन की समीक्षा करें, और कहानी के प्लेबुक के माध्यम से मार्गदर्शित सुधार चरणों का पालन करें।

पूर्वानुमान संबंधी अंतर्दृष्टि कहानी संकेत

पूर्वानुमानिक अंतर्दृष्टि इंजन वर्तमान में निम्नलिखित समस्याओं के लिए कहानियाँ उत्पन्न करता है:

संकेत	विवरण	कहानी उत्पन्न करने के लिए सीमा
सीपीयू उपयोग पूर्ण क्षमता के पास	एक साइट के लिए सॉकेट का पूर्वानुमान लगाया गया है कि स्वीकृत उपयोग स्तरों को पार करेगा। इस कहानी के लिए पूर्वानुमान ग्राफ (नीचे देखें, कहानी ड्रिल-डाउन विगेट्स को समझना देखें) साइट पर प्रति घंटे दर्ज की गई अधिकतम CPU उपयोगिता पर आधारित है। अस्थायी प्रवृत्तियों को सुचारु करने और दीर्घकालिक रुझानों को हाइलाइट करने के लिए, ग्राफ इन प्रति घंटा अधिकतम मानों पर 7-दिन का रोलिंग औसत लागू करता है। रोलिंग औसत 90 दिनों तक के ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके गणना किया जाता है, जो प्रवृत्ति विश्लेषण और पूर्वानुमान के लिए पर्याप्त संदर्भ प्रदान करता है।	सॉकेट का पूर्वानुमान है कि निकट भविष्य में सीपीयू उपयोग के 90% से अधिक हो जाएगा।
घटना मात्रा कोटा सीमा के पास आ रही है	डिटेक्ट करता है जब घटना मात्रा खाता के डीपीए लाइसेंस के आधार पर सीमाओं को पार करने की संभावना है। सीमाएँ प्रत्येक योजना और उपप्रकार के अनुसार परिभाषित होती हैं (1 डेटा यूनिट = 2.5M घटनाएँ), DPA संस्करण के अनुसार शर्तें अलग-अलग होती हैं। समय के साथ रुझान सुचारु किए जाते हैं, और पूर्वानुमान का उपयोग संभावित उल्लंघनों की पहचान करने के लिए किया जाता है।	खाता घटना गणना का पूर्वानुमान है कि निकट भविष्य में उपप्रकार सीमा (DPA लाइसेंस और डेटा यूनिट्स के आधार पर) को पार कर जाएगी।

संकेत

विवरण

कहानी उत्पन्न करने के लिए सीमा

सीपीयू उपयोग पूर्ण क्षमता के पास

एक साइट के लिए सॉकेट का पूर्वानुमान लगाया गया है कि स्वीकृत उपयोग स्तरों को पार करेगा।

इस कहानी के लिए पूर्वानुमान ग्राफ (नीचे देखें, कहानी ड्रिल-डाउन विगेट्स को समझना देखें) साइट पर प्रति घंटे दर्ज की गई अधिकतम CPU उपयोगिता पर आधारित है। अस्थायी प्रवृत्तियों को सुचारु करने और दीर्घकालिक रुझानों को हाइलाइट करने के लिए, ग्राफ इन प्रति घंटा अधिकतम मानों पर 7-दिन का रोलिंग औसत लागू करता है। रोलिंग औसत 90 दिनों तक के ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके गणना किया जाता है, जो प्रवृत्ति विश्लेषण और पूर्वानुमान के लिए पर्याप्त संदर्भ प्रदान करता है।

सॉकेट का पूर्वानुमान है कि निकट भविष्य में सीपीयू उपयोग के 90% से अधिक हो जाएगा।

घटना मात्रा कोटा सीमा के पास आ रही है

डिटेक्ट करता है जब घटना मात्रा खाता के डीपीए लाइसेंस के आधार पर सीमाओं को पार करने की संभावना है। सीमाएँ प्रत्येक योजना और उपप्रकार के अनुसार परिभाषित होती हैं (1 डेटा यूनिट = 2.5M घटनाएँ), DPA संस्करण के अनुसार शर्तें अलग-अलग होती हैं। समय के साथ रुझान सुचारु किए जाते हैं, और पूर्वानुमान का उपयोग संभावित उल्लंघनों की पहचान करने के लिए किया जाता है।

खाता घटना गणना का पूर्वानुमान है कि निकट भविष्य में उपप्रकार सीमा (DPA लाइसेंस और डेटा यूनिट्स के आधार पर) को पार कर जाएगी।

कहानियों वर्कबेंच पृष्ठ को दिखा रहा है

XDR स्टोरीज़ वर्कबेंच पृष्ठ आपकी खाता से भविष्यवाणी अंतर्दृष्टि कहानियों का सारांश दिखाता है।

कहानियों वर्कबेंच पृष्ठ देखने के लिए:

नेविगेशन मेनू से, होम > कहानियों वर्कबेंच क्लिक करें।

XDR स्टोरीज़ वर्कबेंच पृष्ठ का उपयोग करने के बारे में अधिक जानकारी के लिए, देखें लॉन्च मृत्ति संचालन कहानियां।

कहानियों को ड्रिल-डाउन और विश्लेषण करना

आप XDR स्टोरीज़ वर्कबेंच में किसी कहानी पर क्लिक कर सकते हैं ताकि अलग पृष्ठ में विवरण की जांच कर सकें। इस पृष्ठ में कई विजेट होते हैं जो आपको भविष्यवाणी इंजन द्वारा पहचानित उभरती समस्या का मूल्यांकन करने में मदद करते हैं।

कहानी ड्रिल-डाउन विजेट को समझना

ये हैं कहानी ड्रिल-डाउन विजेट:

नाम	विवरण
कहानी सारांश	पृष्ठ के शीर्ष पर कहानी के बारे में बुनियादी जानकारी का सारांश है, जिसमें शामिल हैं: कहानी प्रकार (संकेत) उत्पादक जिसने कहानी उत्पन्न की कहानी का स्रोत कहानी की गंभीरता
कहानी टाइमलाइन	कहानी स्थिति में परिवर्तन की टाइमलाइन दिखाता है
विवरण	कहानी का विश्लेषण करने के लिए बुनियादी जानकारी, जिसमें कहानी के लिए पहले संकेत का समय, जब कहानी बनाई गई थी, कहानी आईडी नंबर, और अन्य संबंधित जानकारी शामिल है। उदाहरण के लिए, एक सीपीयू पूर्ण क्षमता के निकट कहानी के लिए, साइट का नाम, कनेक्शन प्रकार, और संबंधित सीपीयू कोर नंबर दिखाए जाते हैं।
पूर्वानुमान	एक ग्राफ जो भविष्यवाणी की गई मीट्रिक्स के लिए ऐतिहासिक रुझानों और अनुमानित भविष्य के व्यवहार को दृश्य करता है। यह प्रति घंटे देखे गए अधिकतम मान पर आधारित है, जो औसत की बजाय अधिकतम स्थितियों को उजागर करता है। शोर को कम करने और स्थायी पैटर्न को उजागर करने के लिए, विजेट 7-दिवसीय विंडो पर रोलिंग औसत लागू करता है, जो 90 दिनों के ऐतिहासिक डेटा से गणना किया जाता है। ग्राफ ऐतिहासिक डेटा को अनुमानित रुझान और पूर्वानुमान रेंज के साथ प्रदर्शित करता है, जो भविष्यवाणी की अपेक्षित परिवर्तनशीलता का प्रतिनिधित्व करता है। एक सीमा रेखा इंगित करती है कि भविष्यवाणी की गई स्थिति कब सहराहनीय बन जाती है, आपको यह समझने में मदद करती है कि पूर्वानुमानित घटना कब और कैसे होने की संभावना है।
मूल कारण विश्लेषण	एआई प्लेबुक की जांच प्रक्रियाओं को स्वचालित रूप से निष्पादित करके कहानी के लिए विश्लेषण उत्पन्न करता है ताकि मुद्दों के मूल कारण की पहचान करने में मदद की जा सके।