Referenz:
Der Service Analyzer ist ein Dashboard, mit dem Sie den gesamten Service- und KPI-Status in ITSI überwachen können. Der Service Analyzer zeigt eine Liste aller Services und ihre Zustandsbewertungen an, die angeben, wie gut jeder Service auf der Grundlage seiner KPIs abschneidet. Sie können auch den Status und die Werte der einzelnen KPIs innerhalb eines Service anzeigen und für weitere Analysen in Deep Dives oder Glastabellen einsteigen. Der Service Analyzer hilft Ihnen dabei, Probleme zu identifizieren, die Ihre Services betreffen, und diese nach ihrer Auswirkung und Dringlichkeit zu priorisieren. Der Hauptzweck des Service Analyzers ist:
D) Überwachung des gesamten Service- und KPI-Status. Dies ist richtig, weil der Service Analyzer einen umfassenden Überblick über den Zustand und die Leistung Ihrer Dienste und KPIs in Echtzeit bietet.
Die anderen Optionen sind nicht der Hauptzweck des Service Analyzers, denn:
A) Eine Liste aller Services und Entitäten anzeigen. Dies trifft nicht zu, da der Service Analyzer keine Entitäten anzeigt, d.h. IT-Komponenten, die verwaltet werden müssen, um einen IT-Service zu erbringen. Entitäten werden in anderen Dashboards angezeigt, z. B. in der Entitätsverwaltung oder der Übersicht über den Zustand der Entitäten.
B) Auslösen von externen Warnmeldungen aufgrund von Schwellenwertüberschreitungen. Dies trifft nicht zu, da der Service Analyzer keine Alerts auslöst, d. h. Benachrichtigungen, die an externe Systeme oder Benutzer gesendet werden, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind. Alerts werden durch Korrelationssuchen oder in ITSI konfigurierte Alert-Aktionen ausgelöst.
C) Analysten das Hinzufügen von Kommentaren zu Warnmeldungen gestatten. Dies trifft nicht zu, da der Service Analyzer den Analysten nicht erlaubt, Kommentare zu Alerts hinzuzufügen, bei denen es sich um Benachrichtigungen handelt, die an externe Systeme oder Benutzer gesendet werden.

Erläuterung
Ist dieser Wert auf 0 gesetzt, bestimmt der Scheduler die nächste geplante Suchlaufzeit auf der Grundlage der letzten Laufzeit für die Suche. Dies wird als kontinuierliche Terminierung bezeichnet.

Erläuterung
Der IT Service Intelligence (ITSI) Metrik-Zusammenfassungsindex, itsi_summary_metrics, ist ein auf Metriken basierender Zusammenfassungsindex, der KPI-Daten speichert.

Es hat sich bewährt, Wartungsfenster mit einem Zeitpuffer von 15 bis 30 Minuten vor und nach Beginn und Ende der Wartungsarbeiten zu planen. Dies gibt dem System die Möglichkeit, sich auf den Wartungszustand einzustellen, und verringert die Wahrscheinlichkeit, dass ITSI während der Wartungsarbeiten falsch positive Meldungen erzeugt.
Referenz:
A ist die richtige Antwort, denn die KPI-Suche läuft auch im Wartungsmodus weiter, aber die Ergebnisse werden gepuffert, bis das Wartungsfenster vorbei ist. Das bedeutet, dass während des Wartungsmodus keine Alerts ausgelöst werden, aber sobald er endet, werden die gepufferten Ergebnisse verarbeitet und gegebenenfalls Alerts generiert. Während des Wartungsmodus können Sie keine neuen KPIs erstellen oder bestehende KPIs ändern. Referenz: [Übersicht über die Wartungsfenster in ITSI]

B ist die richtige Antwort, da die adaptive Schwellenwertberechnung eine Funktion von ITSI ist, mit der Sie KPI-Schwellenwerte auf der Grundlage von historischen Mustern und Trends dynamisch anpassen können. Die adaptive Schwellenwertberechnung erfordert einen Zeitpuffer von mindestens 15 Minuten, um die Schwellenwerte auf der Grundlage der vorherigen Datenpunkte zu berechnen. Der Zeitpuffer stellt sicher, dass genügend Daten vorhanden sind, um die Berechnungen durchzuführen und falsch positive oder negative Ergebnisse zu vermeiden. Referenz: Konfigurieren der adaptiven Schwellenwertberechnung für einen KPI in ITSI

Referenz:
A ist die richtige Antwort, denn im Wartungsmodus werden KPIs und bemerkenswerte Ereignisse wieder generiert, sobald das Fenster vorbei ist. Der Wartungsmodus ist eine Funktion des ITSI, mit der Sie während geplanter Wartungs- oder Ausfallzeiten Alerts und Health-Score-Berechnungen für einen Service oder eine Entität vorübergehend aussetzen können. Im Wartungsmodus laufen die KPI-Suchen weiter, aber die Ergebnisse werden gepuffert, bis das Zeitfenster abgelaufen ist. Nach Ablauf des Zeitfensters werden die gepufferten Ergebnisse verarbeitet und ggf. Alerts und Health Scores generiert. Referenz: [Übersicht über die Wartungsfenster in ITSI]

Erläuterung
Teams bieten nur Sicherheit auf der Darstellungsebene und keine Sicherheit auf der Datenebene. Es ist immer noch möglich, dass ein Benutzer mit Zugriff auf die Splunk-Suchleiste ITSI-Zusammenfassungsindexdaten abruft.

Erläuterung
Aktivieren Sie die Anomalieerkennung, um Trends und Ausreißer in den KPI-Suchergebnissen zu erkennen, die auf ein Problem mit Ihrem System hinweisen könnten.

Erläuterung
ITSI stellt ein Skript kvstore_to_json.py zur Verfügung, mit dem Sie ITSI-Konfigurationsdaten sichern/wiederherstellen, KPI-Massenserviceoperationen durchführen, Zeitzonen-Offsets für ITSI-Objekte anwenden und KPI-Suchpläne neu generieren können.
Wenn Sie einen Sicherungsauftrag ausführen, speichert ITSI Ihre Daten in einer Reihe von JSON-Dateien, die in einer einzigen ZIP-Datei komprimiert sind.

Referenz:
C ist die richtige Antwort, da ein Standard-Deep-Dive zunächst alle KPIs für einen ausgewählten Dienst anzeigt. Sie können einen Standard-Deep-Dive erstellen, indem Sie von einem anderen Dashboard aus einen Drilldown durchführen oder einen Dienst auf der Deep-Dive-Listenseite auswählen. Ein Standard-Deep-Dive zeigt standardmäßig keine Zustandsbewertungen, Wichtigkeitswerte oder Entity Swim Lanes an. Referenz: [Standard-Deep-Dives für Services in ITSI anlegen]

Referenz:
Adaptive Schwellenwerte sind von Algorithmen des maschinellen Lernens berechnete Schwellenwerte, die sich dynamisch an das beobachtete Verhalten des KPIs anpassen und verändern. Adaptive Schwellenwerte sind nützlich für die Überwachung von KPIs, die unvorhersehbare oder saisonale Muster aufweisen, die mit statischen Schwellenwerten nur schwer zu erfassen sind. Beispielsweise könnten Sie adaptive Schwellenwerte für einen KPI verwenden, der das Webtraffic-Volumen misst, das in Abhängigkeit von Faktoren wie Feiertagen, Werbeaktionen, Veranstaltungen usw. variieren kann. Der Vorteil der Verwendung adaptiver Schwellenwerte ist:
A) Tägliche automatische Aktualisierung der Schwellenwerte, um dynamische Änderungen der KPI-Werte zu verwalten. Dies ist möglich, weil adaptive Schwellenwerte historische Daten aus einem Trainingsfenster verwenden, um Schwellenwerte für jeden Zeitblock in einer Schwellenwertvorlage zu erzeugen. Jede Nacht um Mitternacht berechnet ITSI die adaptiven Schwellenwerte für einen KPI neu, indem es die Daten aus dem Trainingsfenster in verschiedene Bereiche unterteilt und dann jeden Bereich separat analysiert. Auf diese Weise spiegeln die Schwellenwerte die jüngsten Änderungen in den KPI-Daten wider und berücksichtigen alle Anomalien oder Trends.
Die anderen Optionen bieten keine Vorteile bei der Verwendung adaptiver Schwellenwerte, denn:
B) Die KPI-Berechnung wird automatisch angepasst, um dynamische Ereignisdaten zu verwalten. Dies ist nicht der Fall, da adaptive Schwellenwerte keinen Einfluss auf die KPI-Berechnung haben, die auf der Basissuche und der Aggregationsmethode basiert. Adaptive Schwellenwerte wirken sich nur auf die Schwellenwerte aus, die zur Bestimmung des KPI-Schweregrads verwendet werden.
C) Die Gruppierung der Aggregationsrichtlinie wird automatisch angepasst, um den eskalierenden Schweregrad zu verwalten. Dies trifft nicht zu, da sich adaptive Schwellenwerte nicht auf die Aggregationsrichtlinie auswirken, bei der es sich um eine Reihe von Regeln handelt, die festlegen, wie auffällige Ereignisse in Episoden gruppiert werden. Adaptive Schwellenwerte wirken sich nur auf die Schwellenwerte aus, die zur Generierung bemerkenswerter Ereignisse auf der Grundlage des KPI-Schweregrads verwendet werden.
D) Automatische Anpassung der Schwellenwerte für die Korrelationssuche, um die Empfindlichkeit im Laufe der Zeit anzupassen. Dies trifft nicht zu, da sich adaptive Schwellenwerte nicht auf die Korrelationssuche auswirken, bei der nach Beziehungen zwischen Datenpunkten gesucht und bemerkenswerte Ereignisse erzeugt werden. Adaptive Schwellenwerte wirken sich nur auf die Schwellenwerte aus, die von KPIs verwendet werden, die als Eingaben für die Korrelationssuche genutzt werden können.

Referenz:
Die Gewichtung der KPIs ist ein Wert, der angibt, wie stark ein KPI zum Gesamtzustandswert eines Dienstes beiträgt. Die Wichtigkeitsgewichtung kann von 1 (niedrigster Wert) bis 10 (höchster Wert) reichen. Die Anweisung, die bei der Konfiguration einer KPI-Gewichtung von 11 gilt, lautet:
B) Das Gewicht der Wichtigkeit wird für die Gesundheitsbewertung nicht verwendet. Dies ist richtig, da eine Wichtigkeitsgewichtung von 11 ungültig ist und nicht für die Gesundheitsbewertung verwendet werden kann. Der Höchstwert für die Wichtigkeitsgewichtung ist 10.
Die anderen Aussagen treffen nicht zu, weil:
A) Mindestens 10% der KPIs werden kritisch. Dies ist nicht richtig, da eine Wichtigkeitsgewichtung von 11 keine Auswirkungen auf den Schweregrad der KPIs hat.
C) Der Dienst wird als kritisch eingestuft. Dies trifft nicht zu, da eine Wichtigkeitsgewichtung von 11 keine Auswirkungen auf den Gesundheitszustand oder den Status eines Dienstes hat.
D) Es handelt sich um einen Mindestgesundheitsindikator (KPI). Dies ist nicht richtig, da eine Wichtigkeit von 11 nichts über das minimale Gesundheitsniveau eines KPI aussagt.

Erläuterung
Standardmäßig haben die Werte für den Gesundheitszustand eines Dienstes einen Wichtigkeitswert von 11.

Erläuterung
Standardmäßig werden die Metadaten zu bemerkenswerten Ereignissen nach sechs Monaten archiviert, damit der KV-Speicher nicht zu groß wird.

C) Neue KPIs. Wenn Sie neue KPIs zu einer Dienstvorlage hinzufügen, werden sie automatisch zu allen Diensten hinzugefügt, die mit dieser Vorlage verknüpft sind. Dies hilft Ihnen, Ihre Dienste konsistent und mit den neuesten KPI-Definitionen aktuell zu halten.
Die anderen Optionen werden standardmäßig nicht zu den verknüpften Diensten hinzugefügt, weil:
A) Schwellenwerte. Das stimmt nicht, denn wenn Sie Schwellenwerte in einer Dienstvorlage ändern, wirkt sich das nicht auf die vorhandenen Schwellenwerte in den verknüpften Diensten aus. Sie müssen die Schwellenwertänderungen manuell auf jeden verknüpften Dienst anwenden, wenn Sie möchten, dass diese die neuen Schwellenwerte aus der Vorlage übernehmen.
B) Entitätsregeln. Das stimmt nicht, denn wenn Sie die Entitätsregeln in einer Dienstvorlage ändern, wirkt sich dies nicht auf die bestehenden Entitätsregeln in den verknüpften Diensten aus. Sie müssen die Änderungen der Entitätsregeln manuell auf jeden verknüpften Dienst anwenden, wenn Sie möchten, dass diese die neuen Entitätsregeln aus der Vorlage erben.
D) Gesundheitswert. Dies trifft nicht zu, denn wenn Sie die Einstellungen für den Gesundheitszustand in einer Dienstvorlage ändern, wirkt sich dies nicht auf die bestehenden Einstellungen für den Gesundheitszustand in den verknüpften Diensten aus. Sie müssen die Änderungen an der Gesundheitsbewertung manuell auf jeden verknüpften Dienst anwenden, wenn Sie möchten, dass diese die neuen Einstellungen der Vorlage für die Gesundheitsbewertung übernehmen.