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임계값은 지표가 기대치를 충족하는지 여부를 결정하는 상한과 하한입니다. 지표의 실제 값이 규정된 한계를 벗어날 때마다 모니터링 시스템은 경보를 발생시킵니다.
일반적으로 관리자는 모니터링 시스템이 수집하는 각 지표에 대한 임계값을 정의해야 합니다. 대규모 인프라에는 수천 개의 지표가 있으므로 모든 지표를 수동으로 설정하는 것은 매우 번거롭고 복잡한 작업이 될 수 있습니다.
가용성 및 응답 시간과 같은 일부 지표의 경우, 관리자는 서비스 수준 기대치 및 계약을 기반으로 고정 임계값을 설정할 수 있습니다. SLA에 구속되지 않는 다른 지표의 경우, 해당 지표의 값은 시간에 따라 달라질 수 있습니다. 웹 서버에 연결된 사용자 수가 그 한 예입니다. 이 지표의 값은 시간대(낮에는 연결이 더 많고 밤에는 더 적음)와 심지어 요일에 따라 달라집니다. 따라서 이러한 시간 변동 지표에 대해 단일 고정 임계값을 설정하는 것은 실용적이지 않습니다.
With eG Innovations, we are reducing system maintenance and support costs, avoiding incremental IT spending and eliminating system downtime across the hospital. Performance and prediction reports help us optimize IT spending and save $100,000 per year. 
eG Enterprise에는 고정 값을 가진 지표와 시간에 따라 변하는 지표 모두를 처리하도록 설계된 지능형 임계값 설정 엔진이 포함되어 있습니다. 서비스 품질 지표(예: 가용성, 응답 시간)의 경우, 시스템은 관리자가 여러 고정 임계값을 설정할 수 있도록 합니다.
다른 지표의 경우, eG Enterprise는 시간에 따라 변하는 임계값을 자동으로 계산합니다. 자동 임계값 계산은 검증된 통계적 품질 관리 기법을 사용하여 지표의 과거 값을 분석하고, 과거 데이터를 사용하여 각 지표의 상한 및 하한을 자동으로 설정합니다. 지표의 값은 시간에 따라 변하므로 히스토리 임계값도 시간에 따라 변합니다.
이 접근 방식의 주요 이점은 다음과 같습니다:
임계값 정책은 지표의 임계값 계산 방법을 결정하고, 경보 정책은 관리자에게 문제를 알리는 경보를 언제 생성할지 결정합니다. 중요도에 따라 서로 다른 지표는 서로 다른 경보 정책이 필요할 수 있습니다. 경보 정책은 또한 지표의 임계값 위반 빈도를 고려할 수 있습니다.
다양한 유형의 지표를 수용하기 위해 eG 경보 관리자는 관리자에게 경보 정책 설정에 대한 완전한 유연성을 제공합니다. 관리자는 각 서버, 각 서버 그룹 또는 서버 유형별로 개별 경보 정책을 설정할 수 있습니다.
단일 문제가 다수의 부작용을 유발하여 많은 수의 네트워크 경보를 발생시키고 어디서부터 문제를 진단해야 할지 알기 어렵게 만들 수 있습니다.
eG Enterprise는 관리자에게 선두 출발점을 제공합니다. eG Enterprise에 내장된 특허받은 이벤트 상관관계 엔진은 eG 에이전트가 제공하는 측정값을 실시간으로 분석하고, 인프라 구성 요소 간의 상호 종속성을 평가하며, 경보를 다양한 중요도 수준으로 자동 우선순위를 지정합니다. 이 기능은 여러 담당자와 도구가 장기적인 다운타임 및 고객 만족도 저하로 이어질 수 있는 다중 도메인 환경에 이상적입니다.
