Co-authored by Chris Bonnell, PagerDuty Data Scientist VI
Intelligent Alert GroupingについてのEIアーキテクチャーシリーズの最終回へようこそ。このシリーズを楽しんでいただけたなら幸いです。もし私たちの過去の投稿を見たいなら、ei-architecture-seriesタグをお使いください。少し時間をとって、私たちが学んだことを全て振り返ってみましょう。
記事のポイント
Intelligent Alert Grouping（IAG）のデフォルトの動作は、インシデント管理における抽象化されたパターンに基づいており、また機械学習モデルも利用しています。つまり、このツールは、いわば経験則に基づいた推測を数多く行うことができますが、個々の環境では完全に一致するものを生成できない可能性があります。それを補うために、マージ、タイトル、サービスデザインなどを活用することで、グループ化の動作を改善することができます。
マージ動作
インシデントは、PagerDutyアプリケーションのマージと呼ばれるプロセスによってグループ化されます。一般に、どのインシデントも他のインシデントとマージすることができます。特にIAGでは、この投稿でレビューしたように、個々のアラートを新しいインシデントにマージすべきか分離すべきかを判断しようとするときに、Alert Titleフィールドを分析します。アラートが不適切に共通のインシデントにマージされた場合、それらを分離し、あるべき場所に移動させるための措置を講じることができます。機械学習モデルは、反復するたびに行動を強化するため、アラートが残るか、マージされるか、移動されるかによって、今後の行動が改善されます。
アラートタイトル
IAGはAlert Titleフィールドを基にマージ動作を行うため、以前の投稿で一般的な機械学習の原理を用いたアラートタイトルの基本を説明しました。ここでは、３つの重要なポイントがあります。
- アラートのタイトルは、人間と機械学習の両方に役立つべきもので、機械学習寄りにするため、残りのインシデントの詳細は詳細に記述すべきです。
- 機械はコンテキストを理解できないので、コンピューターが「一意」「共通」を区別できるようにするのが重要であることを忘れないでください。
- プッシュ通知で表示されるアラートタイトルの部分には字数制限があるため、人間向けのテキストはタイトルの後半ではなく、前半に配置するようにしましょう。
これらの実装方法を掘り下げるには、前述の記事の機械学習の部分と、Towards Data Scienceブログの「Introduction to Natural Language Processing for Text」のブログ記事をご覧ください。
サービスデザイン
最後に紹介した概念は、サービスデザインのことです。 一般的な考え方としては、同じサービス上の類似したアラートはデフォルトで、他のサービス上のアラートよりも相関性が高いと想定されます。サービス定義をどの程度細かくするかによって、PagerDutyアプリケーションで「サービス」をどのように実装するかが決まるため、ここではかなり多くのことを説明できました。一般的なルールとして、２つの「もの」が別々のサービスであるべきかどうか分からない場合は、望ましいエスカレーションの経路を模倣してください。もし両者が同じチームや人によって所有されているのであれば、PagerDutyアプリケーションで両者を１つのサービスとみなすことで、エスカレーションを尊重し続け、アラートの相関性をより高くするという利点も得られます。もし、異なるチームが担当している場合や、アラートの相関性を高めたくないという理由で論理的に区別している場合は、別々のサービスとして定義してください。所有するチームについては、一般的なサービス定義と所有権のベストプラクティスについて詳しく知りたい場合は、フルサービス所有権運用ガイドをご覧ください。
今後の方向性
ここまでです。Intelligent Alert Groupingをフル活用する方法について、時間を割いて学んでいただき、本当にありがとうございました。もしこれらの記事を長期的に参照したい場合は、ei-architecture-seriesタグをブックマークしてください。さらに議論を深めたい場合は、当社のコミュニティーフォーラムをご覧ください。より詳細なQ&Aについては、サポートチームにお問い合わせください。
この記事はPagerDuty社のウェブサイトで公開されているものをDigital Stacksが日本語に訳したものです。無断複製を禁じます。原文はこちらです。
カテゴリー ：インシデント＆アラート
