監視するドライブです。

次の値を使用できます。

• システムドライブ -これはデフォルト値です。
• いずれかのドライブ

演算子は、メトリクスのパフォーマンスをどのように測定するかを定義する条件付きの関数です。

次の値を使用できます。

• 未満 - これはデフォルト値です。
• 以下

しきい値と演算子により、監視対象のメトリクスの正常なパフォーマンスが判定されます。監視対象のメトリクスの値が基準値から逸脱した場合、システムによりアラートが生成されます。

1～100（%）の範囲で整数値を入力します。デフォルト値は20です。

この設定は、ドライブの値がいずれかのドライブの場合に有効です。

USBフラッシュドライブなどのリムーバブルドライブを監視対象として追加する場合は、この設定を選択します。デフォルトでは、設定は無効化されています。

指定された期間中にメトリクスの値が通常範囲外の場合にのみ、検出された問題に対してシステムによりアラートが生成されます。

1～60（分）の範囲で整数値を入力します。デフォルト値は30です。

監視するドライブです。

次の値を使用できます。

• システムドライブ -これはデフォルト値です。
• いずれかのドライブ

エージェントから収集されたデータを基にシステムが機械学習モデルを学習し、ワークロードの正常な動作パターンを作成する期間です。モデルのトレーニング期間が長ければ長いほど、システムが作成する長期的な動作パターンはより正確になります。モデルのトレーニング期間として最低21日間を推奨します。

整数値（日）を入力します。デフォルト値は21です。

この設定を選択すると、モデルのトレーニング期間中に異常が検出された場合にアラートが送信されます。モデルのトレーニングがまだ進行中であり、十分に正確ではない可能性があるため、これらのアラートは偽陽性の場合があります。

デフォルトで、設定は選択されています。

感度レベルは、異常値が特定の範囲内にある場合に、事前フィルタとして機能します。このフィルタは、異常検出アルゴリズムとは独立して動作します。この目的は、指定された範囲内にある異常が、異常検出アルゴリズムによって処理されないようにすることです。

トレーニング期間中:

1. トレーニング中に収集されたデータを使用して、アルゴリズムのトレーニングが実行されます。

2. アルゴリズムにより、トレーニングデータに対する異常検出が実行されます。

3. 平均値と標準偏差に基づくフィルタリング処理が適用されます。

4. 指定された範囲内にあるすべての異常はフィルタリングされます。

5. 残った異常データポイントから、レベルが最も低い異常が選択されます。このレベル（0から1の浮動小数点数）はモデルに記録されます。

予測の実行中:

1. アルゴリズムにより、推定データ上で異常が予測されます。

2. 予測された異常は、感度レベルに基づいて平均値と標準偏差でフィルタリングされます。

3. 残りの異常は、しきい値を超える値は異常と見なし、しきい値以下の値は正常な動作と見なすという原則に基づいてさらにフィルタリングされます

次の値を使用できます。

• 低 - 低レベルは、平均値および標準偏差の値に相当します。
• 通常 - これはデフォルト値です。通常レベルは、平均値と標準偏差の2倍の値に相当します。
• 高 - 高レベルは、平均値と標準偏差の値の3倍に相当します。

監視対象のメトリクスの上限値です。この値を超えた場合、アラートが生成されます。

整数値（℃）を入力します。デフォルト値は80です。

指定された期間中にメトリクスの値が通常範囲外の場合にのみ、検出された問題に対してシステムによりアラートが生成されます。

1～60（分）の範囲で整数値を入力します。デフォルト値は5です。

エージェントから収集されたデータを基にシステムが機械学習モデルを学習し、ワークロードの正常な動作パターンを作成する期間です。モデルのトレーニング期間が長ければ長いほど、システムが作成する長期的な動作パターンはより正確になります。モデルのトレーニング期間として最低21日間を推奨します。

整数値（日）を入力します。デフォルト値は21です。

感度レベルは、異常値が特定の範囲内にある場合に、事前フィルタとして機能します。このフィルタは、異常検出アルゴリズムとは独立して動作します。この目的は、指定された範囲内にある異常が、異常検出アルゴリズムによって処理されないようにすることです。

トレーニング期間中:

1. トレーニング中に収集されたデータを使用して、アルゴリズムのトレーニングが実行されます。

2. アルゴリズムにより、トレーニングデータに対する異常検出が実行されます。

3. 平均値と標準偏差に基づくフィルタリング処理が適用されます。

4. 指定された範囲内にあるすべての異常はフィルタリングされます。

5. 残った異常データポイントから、レベルが最も低い異常が選択されます。このレベル（0から1の浮動小数点数）はモデルに記録されます。

予測の実行中:

1. アルゴリズムにより、推定データ上で異常が予測されます。

2. 予測された異常は、感度レベルに基づいて平均値と標準偏差でフィルタリングされます。

3. 残りの異常は、しきい値を超える値は異常と見なし、しきい値以下の値は正常な動作と見なすという原則に基づいてさらにフィルタリングされます

次の値を使用できます。

• 低 - 低レベルは、平均値および標準偏差の値に相当します。
• 通常 - これはデフォルト値です。通常レベルは、平均値と標準偏差の2倍の値に相当します。
• 高 - 高レベルは、平均値と標準偏差の値の3倍に相当します。

監視対象のメトリクスの上限値です。この値を超えた場合、システムにより異常が検知されます。

整数値（℃）を入力します。デフォルト値は80です。

指定された期間中にメトリクスの値が通常範囲外の場合にのみ、検出された問題に対してシステムによりアラートが生成されます。

1～60（分）の範囲で整数値を入力します。デフォルト値は5です。

エージェントから収集されたデータを基にシステムが機械学習モデルを学習し、ワークロードの正常な動作パターンを作成する期間です。モデルのトレーニング期間が長ければ長いほど、システムが作成する長期的な動作パターンはより正確になります。モデルのトレーニング期間として最低21日間を推奨します。

整数値（日）を入力します。デフォルト値は21です。

感度レベルは、異常値が特定の範囲内にある場合に、事前フィルタとして機能します。このフィルタは、異常検出アルゴリズムとは独立して動作します。この目的は、指定された範囲内にある異常が、異常検出アルゴリズムによって処理されないようにすることです。

トレーニング期間中:

1. トレーニング中に収集されたデータを使用して、アルゴリズムのトレーニングが実行されます。

2. アルゴリズムにより、トレーニングデータに対する異常検出が実行されます。

3. 平均値と標準偏差に基づくフィルタリング処理が適用されます。

4. 指定された範囲内にあるすべての異常はフィルタリングされます。

5. 残った異常データポイントから、レベルが最も低い異常が選択されます。このレベル（0から1の浮動小数点数）はモデルに記録されます。

予測の実行中:

1. アルゴリズムにより、推定データ上で異常が予測されます。

2. 予測された異常は、感度レベルに基づいて平均値と標準偏差でフィルタリングされます。

3. 残りの異常は、しきい値を超える値は異常と見なし、しきい値以下の値は正常な動作と見なすという原則に基づいてさらにフィルタリングされます

次の値を使用できます。

• 低 - 低レベルは、平均値および標準偏差の値に相当します。
• 通常 - これはデフォルト値です。通常レベルは、平均値と標準偏差の2倍の値に相当します。
• 高 - 高レベルは、平均値と標準偏差の値の3倍に相当します。

変更を監視したいハードウェアコンポーネントを1つまたは複数選択します。

次の値を使用できます。

• すべて - これはデフォルト値です。
• マザーボード
• CPU
• RAM
• ディスク
• GPU
• ネットワークアダプタ

演算子は、メトリクスのパフォーマンスをどのように測定するかを定義する条件付きの関数です。

次の値を使用できます。

• を上回る -これはデフォルト値です。
• 以上
• 未満
• 以下

しきい値と演算子により、監視対象のメトリクスの正常なパフォーマンスが判定されます。
監視対象のメトリクスの値が基準値から逸脱した場合、システムによりアラートが生成されます。

1～100（%）の範囲で整数値を入力します。デフォルト値は90です。

指定された期間中にメトリクスの値が通常範囲外の場合にのみ、検出された問題に対してシステムによりアラートが生成されます。

1～60（分）の範囲で整数値を入力します。デフォルト値は5です。

エージェントから収集されたデータを基にシステムが機械学習モデルを学習し、ワークロードの正常な動作パターンを作成する期間です。
モデルのトレーニング期間が長ければ長いほど、システムが作成する長期的な動作パターンはより正確になります。モデルのトレーニング期間として最低21日間を推奨します。

整数値（日）を入力します。デフォルト値は21です。

この設定を選択すると、モデルのトレーニング期間中に異常が検出された場合にアラートが送信されます。
モデルのトレーニングがまだ進行中であり、十分に正確ではない可能性があるため、これらのアラートは偽陽性の場合があります。

デフォルトで、設定は選択されています。

感度レベルは、異常値が特定の範囲内にある場合に、事前フィルタとして機能します。
このフィルタは、異常検出アルゴリズムとは独立して動作します。この目的は、指定された範囲内にある異常が、異常検出アルゴリズムによって処理されないようにすることです。

トレーニング期間中:

1. トレーニング中に収集されたデータを使用して、アルゴリズムのトレーニングが実行されます。

2. アルゴリズムにより、トレーニングデータに対する異常検出が実行されます。

3. 平均値と標準偏差に基づくフィルタリング処理が適用されます。

4. 指定された範囲内にあるすべての異常はフィルタリングされます。

5. 残った異常データポイントから、レベルが最も低い異常が選択されます。このレベル（0から1の浮動小数点数）はモデルに記録されます。

予測の実行中:

1. アルゴリズムにより、推定データ上で異常が予測されます。

2. 予測された異常は、感度レベルに基づいて平均値と標準偏差でフィルタリングされます。

3. 残りの異常は、しきい値を超える値は異常と見なし、しきい値以下の値は正常な動作と見なすという原則に基づいてさらにフィルタリングされます

次の値を使用できます。

• 低 - 低レベルは、平均値および標準偏差の値に相当します。
• 通常 - これはデフォルト値です。通常レベルは、平均値と標準偏差の2倍の値に相当します。
• 高 - 高レベルは、平均値と標準偏差の値の3倍に相当します。

演算子は、メトリクスのパフォーマンスをどのように測定するかを定義する条件付きの関数です。

次の値を使用できます。

• を上回る -これはデフォルト値です。
• 以上
• 未満
• 以下

しきい値と演算子により、監視対象のメトリクスの正常なパフォーマンスが判定されます。
監視対象のメトリクスの値が基準値から逸脱した場合、システムによりアラートが生成されます。

1～100（%）の範囲で整数値を入力します。デフォルト値は90です。

指定された期間中にメトリクスの値が通常範囲外の場合にのみ、検出された問題に対してシステムによりアラートが生成されます。

1～60（分）の範囲で整数値を入力します。デフォルト値は5です。

エージェントから収集されたデータを基にシステムが機械学習モデルを学習し、ワークロードの正常な動作パターンを作成する期間です。
モデルのトレーニング期間が長ければ長いほど、システムが作成する長期的な動作パターンはより正確になります。
モデルのトレーニング期間として最低21日間を推奨します。

整数値（日）を入力します。デフォルト値は21です。

この設定を選択すると、モデルのトレーニング期間中に異常が検出された場合にアラートが送信されます。
モデルのトレーニングがまだ進行中であり、十分に正確ではない可能性があるため、これらのアラートは偽陽性の場合があります。

デフォルトで、設定は選択されています。

感度レベルは、異常値が特定の範囲内にある場合に、事前フィルタとして機能します。
このフィルタは、異常検出アルゴリズムとは独立して動作します。
この目的は、指定された範囲内にある異常が、異常検出アルゴリズムによって処理されないようにすることです。

トレーニング期間中:

1. トレーニング中に収集されたデータを使用して、アルゴリズムのトレーニングが実行されます。

2. アルゴリズムにより、トレーニングデータに対する異常検出が実行されます。

3. 平均値と標準偏差に基づくフィルタリング処理が適用されます。

4. 指定された範囲内にあるすべての異常はフィルタリングされます。

5. 残った異常データポイントから、レベルが最も低い異常が選択されます。このレベル（0から1の浮動小数点数）はモデルに記録されます。

予測の実行中:

1. アルゴリズムにより、推定データ上で異常が予測されます。

2. 予測された異常は、感度レベルに基づいて平均値と標準偏差でフィルタリングされます。

3. 残りの異常は、しきい値を超える値は異常と見なし、しきい値以下の値は正常な動作と見なすという原則に基づいてさらにフィルタリングされます

次の値を使用できます。

• 低 - 低レベルは、平均値および標準偏差の値に相当します。
• 通常 - これはデフォルト値です。通常レベルは、平均値と標準偏差の2倍の値に相当します。
• 高 - 高レベルは、平均値と標準偏差の値の3倍に相当します。

監視する速度を選択します。

次の値を使用できます。

• 読み込み速度、書き込み速度。これはデフォルト値です。
• 読み込み速度
• 書き込み速度

演算子は、メトリクスのパフォーマンスをどのように測定するかを定義する条件付きの関数です。

次の値を使用できます。

• を上回る。これはデフォルト値です。
• 以上
• 未満
• 以下

しきい値と演算子により、監視対象のメトリクスの正常なパフォーマンスが判定されます。
監視対象のメトリクスの値が基準値から逸脱した場合、システムによりアラートが生成されます。

整数値（kb/s）を入力します。デフォルト値は0kb/sです。

指定された期間中にメトリクスの値が通常範囲外の場合にのみ、検出された問題に対してシステムによりアラートが生成されます。

1～60（分）の範囲で整数値を入力します。デフォルト値は5です。

演算子は、メトリクスのパフォーマンスをどのように測定するかを定義する条件付きの関数です。

次の値を使用できます。

• を上回る -これはデフォルト値です。
• 以上
• 未満
• 以下

しきい値と演算子により、監視対象のメトリクスの正常なパフォーマンスが判定されます。
監視対象のメトリクスの値が基準値から逸脱した場合、システムによりアラートが生成されます。

整数値（kb/s）を入力します。デフォルト値は0kb/sです。

指定された期間中にメトリクスの値が通常範囲外の場合にのみ、検出された問題に対してシステムによりアラートが生成されます。

1～60（分）の範囲で整数値を入力します。デフォルト値は5です。

エージェントから収集されたデータを基にシステムが機械学習モデルを学習し、ワークロードの正常な動作パターンを作成する期間です。
モデルのトレーニング期間が長ければ長いほど、システムが作成する長期的な動作パターンはより正確になります。
モデルのトレーニング期間として最低21日間を推奨します。

整数値（日）を入力します。デフォルト値は21です。

この設定を選択すると、モデルのトレーニング期間中に異常が検出された場合にアラートが送信されます。
モデルのトレーニングがまだ進行中であり、十分に正確ではない可能性があるため、これらのアラートは偽陽性の場合があります。

デフォルトで、設定は選択されています。

監視する速度を選択します。

次の値を使用できます。

• 読み込み速度、書き込み速度。これはデフォルト値です。
• 読み込み速度
• 書き込み速度

感度レベルは、異常値が特定の範囲内にある場合に、事前フィルタとして機能します。
このフィルタは、異常検出アルゴリズムとは独立して動作します。
この目的は、指定された範囲内にある異常が、異常検出アルゴリズムによって処理されないようにすることです。

トレーニング期間中:

1. トレーニング中に収集されたデータを使用して、アルゴリズムのトレーニングが実行されます。

2. アルゴリズムにより、トレーニングデータに対する異常検出が実行されます。

3. 平均値と標準偏差に基づくフィルタリング処理が適用されます。

4. 指定された範囲内にあるすべての異常はフィルタリングされます。

5. 残った異常データポイントから、レベルが最も低い異常が選択されます。このレベル（0から1の浮動小数点数）はモデルに記録されます。

予測の実行中:

1. アルゴリズムにより、推定データ上で異常が予測されます。

2. 予測された異常は、感度レベルに基づいて平均値と標準偏差でフィルタリングされます。

3. 残りの異常は、しきい値を超える値は異常と見なし、しきい値以下の値は正常な動作と見なすという原則に基づいてさらにフィルタリングされます

次の値を使用できます。

• 低 - 低レベルは、平均値および標準偏差の値に相当します。
• 通常 - これはデフォルト値です。通常レベルは、平均値と標準偏差の2倍の値に相当します。
• 高 - 高レベルは、平均値と標準偏差の値の3倍に相当します。

指定された期間異常動作が継続した場合のみ、検出された異常に対してアラートを生成します。

1～60（分）の範囲で整数値を入力します。

デフォルト値は25です。

監視するトラフィックの方向です。

次の値を使用できます。

• 受信トラフィックと送信トラフィック。これはデフォルト値です。
• 受信トラフィック
• 送信トラフィック

演算子は、メトリクスのパフォーマンスをどのように測定するかを定義する条件付きの関数です。

次の値を使用できます。

• を上回る -これはデフォルト値です。
• 以上
• 未満
• 以下

しきい値と演算子により、監視対象のメトリクスの正常なパフォーマンスが判定されます。
監視対象のメトリクスの値が基準値から逸脱した場合、システムによりアラートが生成されます。

整数値（kb/s）を入力します。デフォルト値は0kb/sです。

指定された期間中にメトリクスの値が通常範囲外の場合にのみ、検出された問題に対してシステムによりアラートが生成されます。

1～60（分）の範囲で整数値を入力します。デフォルト値は5です。

演算子は、メトリクスのパフォーマンスをどのように測定するかを定義する条件付きの関数です。

次の値を使用できます。

• を上回る -これはデフォルト値です。
• 以上
• 未満
• 以下

しきい値と演算子により、監視対象のメトリクスの正常なパフォーマンスが判定されます。
監視対象のメトリクスの値が基準値から逸脱した場合、システムによりアラートが生成されます。

整数値（kb/s）を入力します。デフォルト値は0kb/sです。

しきい値と演算子により、監視対象のメトリクスの正常なパフォーマンスが判定されます。
監視対象のメトリクスの値が基準値から逸脱した場合、システムによりアラートが生成されます。

1～60（分）の範囲で整数値を入力します。デフォルト値は5です。

エージェントから収集されたデータを基にシステムが機械学習モデルを学習し、ワークロードの正常な動作パターンを作成する期間です。
モデルのトレーニング期間が長ければ長いほど、システムが作成する長期的な動作パターンはより正確になります。モデルのトレーニング期間として最低21日間を推奨します。

整数値（日）を入力します。デフォルト値は21です。

この設定を選択すると、モデルのトレーニング期間中に異常が検出された場合にアラートが送信されます。
モデルのトレーニングがまだ進行中であり、十分に正確ではない可能性があるため、これらのアラートは偽陽性の場合があります。

デフォルトで、設定は選択されています。

• 受信トラフィックと送信トラフィック。
  これはデフォルト値です。
• 受信トラフィック
• 送信トラフィック

感度レベルは、異常値が特定の範囲内にある場合に、事前フィルタとして機能します。
このフィルタは、異常検出アルゴリズムとは独立して動作します。
この目的は、指定された範囲内にある異常が、異常検出アルゴリズムによって処理されないようにすることです。

トレーニング期間中:

1. トレーニング中に収集されたデータを使用して、アルゴリズムのトレーニングが実行されます。

2. アルゴリズムにより、トレーニングデータに対する異常検出が実行されます。

3. 平均値と標準偏差に基づくフィルタリング処理が適用されます。

4. 指定された範囲内にあるすべての異常はフィルタリングされます。

5. 残った異常データポイントから、レベルが最も低い異常が選択されます。
   このレベル（0から1の浮動小数点数）はモデルに記録されます。

予測の実行中:

1. アルゴリズムにより、推定データ上で異常が予測されます。

2. 予測された異常は、感度レベルに基づいて平均値と標準偏差でフィルタリングされます。

3. 残りの異常は、しきい値を超える値は異常と見なし、しきい値以下の値は正常な動作と見なすという原則に基づいてさらにフィルタリングされます

次の値を使用できます。

• 低 - 低レベルは、平均値および標準偏差の値に相当します。
• 通常 - これはデフォルト値です。通常レベルは、平均値と標準偏差の2倍の値に相当します。
• 高 - 高レベルは、平均値と標準偏差の値の3倍に相当します。

指定された期間異常動作が継続した場合のみ、検出された異常に対してアラートを生成します。

1～60（分）の範囲で整数値を入力します。

デフォルト値は25です。

演算子は、メトリクスのパフォーマンスをどのように測定するかを定義する条件付きの関数です。

次の値を使用できます。

• を上回る -これはデフォルト値です。
• 以上
• 未満
• 以下

しきい値と演算子により、監視対象のメトリクスの正常なパフォーマンスが判定されます。
監視対象のメトリクスの値が基準値から逸脱した場合、システムによりアラートが生成されます。

1～100（%）の範囲で整数値を入力します。デフォルト値は90です。

演算子は、メトリクスのパフォーマンスをどのように測定するかを定義する条件付きの関数です。

次の値を使用できます。

• を上回る -これはデフォルト値です。
• 以上
• 未満
• 以下

しきい値と演算子により、監視対象のメトリクスの正常なパフォーマンスが判定されます。
監視対象のメトリクスの値が基準値から逸脱した場合、システムによりアラートが生成されます。

整数値（kb）を入力します。デフォルト値は1です。

監視するトラフィックの方向です。

次の値を使用できます。

• 受信トラフィックと送信トラフィック。
  これはデフォルト値です。

• 受信トラフィック

• 送信トラフィック

演算子は、メトリクスのパフォーマンスをどのように測定するかを定義する条件付きの関数です。

次の値を使用できます。

• を上回る 
  -これはデフォルト値です。
• 以上
• 未満
• 以下

しきい値と演算子により、監視対象のメトリクスの正常なパフォーマンスが判定されます。
監視対象のメトリクスの値が基準値から逸脱した場合、システムによりアラートが生成されます。

整数値（kb/s）を入力します。デフォルト値は0kb/sです。

指定された期間中にメトリクスの値が通常範囲外の場合にのみ、検出された問題に対してシステムによりアラートが生成されます。

1～60（分）の範囲で整数値を入力します。デフォルト値は5です。

演算子は、メトリクスのパフォーマンスをどのように測定するかを定義する条件付きの関数です。

次の値を使用できます。

• を上回る
   -これはデフォルト値です。
• 以上
• 未満
• 以下

しきい値と演算子により、監視対象のメトリクスの正常なパフォーマンスが判定されます。
監視対象のメトリクスの値が基準値から逸脱した場合、システムによりアラートが生成されます。

整数値（kb/s）を入力します。デフォルト値は0kb/sです。

監視するWindowsサービスの名前です。

Windowsサービスのリストからサービスの名前を選択できます。
ワークロードのソフトウェアインベントリスキャンが正常に完了すると、リストにテナントのすべてのエージェントが表示されます。また、リストにないサービス名を追加することもできます。
これは、ソフトウェアインベントリスキャンがワークロードで実行されなかった場合にのみ利用できるオプションです。

サービスが選択されたステータスの場合、システムによりイベントが生成されます。

次の値を使用できます。

• 実行中
• 停止-これはデフォルト値です。

監視するソフトウェアを指定します。

次の値を使用できます。

• すべてのソフトウェア -これはデフォルト値です。
• 特定のソフトウェア

この設定は、監視対象のソフトウェアで、特定のソフトウェアの値を選択した場合に有効になります。

1つまたは複数のソフトウェアアプリケーションの名前を入力します。

Windowsサービスのリストからソフトウェアアプリケーションの名前を選択できます。
ワークロードのソフトウェアインベントリスキャンが正常に完了すると、リストにテナントのすべてのエージェントが表示されます。
また、リストにないソフトウェアアプリケーション名を追加することもできます。
これは、ソフトウェアインベントリスキャンがワークロードで実行されなかった場合にのみ利用できるオプションです。

Windows Event Viewerで利用可能なWindowsイベントログのリストから、特定のイベントログを選択します。

次の値を使用できます。

• Any 
  -これはデフォルト値です。
• アプリケーション
• セキュリティ
• システム

イベントソース名

テナントのすべてのエージェントに基づき収集されたイベントソースのリストから値を選択します。また新しいソース名を手動で入力することもできます。

テナントでソフトウェアインベントリスキャンが無効になっている場合、イベントソースのリストは空になります。

このフィールドでは、イベントID、イベントの種類、およびイベントの説明の設定をAny（いずれか）またはAll（すべて）の演算子を使用して接続するかどうかを指定できます。

次の値を使用できます。

• Any 
  -これはデフォルト値です。選択した条件のいずれかに合致した場合のみ、アラートが生成されます。
• All 
  - 選択されたすべての条件に一致した場合に、アラートが生成されます。

1つまたは複数のイベントIDをカンマで区切って入力します。
このフィールドに入力したイベントコードがイベントログで見つかった場合、システムによりアラートが生成されます。

監視したいイベントの種類を1つまたは複数選択します。

次の値を使用できます。

• Any 
  -これはデフォルト値です。
• エラー
• 警告
• 情報
• 成功監査
• 失敗監査

検索したいイベント説明文の具体的なキーワードやフレーズです。入力するキーワードやフレーズは、引用符で括り、カンマで区切る必要があります。
システムにより入力したキーワードやフレーズのいずれかが検出された場合、アラートが生成されます。

システムでアラートが生成されるために、ログ内で必要なイベントの最小発生回数です。

1～1000の範囲で整数値を入力します。

監視したいファイルやフォルダのパスです。また、監視対象から外したいファイルやフォルダを指定することもできます。

例えば次のようなワイルドカード文字を使用できます。

• * - ファイルまたはフォルダ名の0個以上の文字
• ? - ファイルまたはフォルダ名の1文字のみ

Windowsワークロードの場合:

• フルパスは、ドライブ文字から始まり、:\のセパレータが続きます。
• パスの区切り文字として、スラッシュまたはバックスラッシュを使用できます。
• ファイル名やフォルダ名の末尾にスペースやピリオドを使用することはできません。

macOSワークロードの場合:

• フルパスは、ルートディレクトリから始まります。
• パスの区切り文字として、スラッシュを使用できます。
• ファイル名やフォルダ名の末尾にスペースやピリオドを使用することはできません。

除外フィルタの場合、特定のロケーションの指定は必須ではありません。
ロケーションを指定せずに入力されたファイルは、監視対象フォルダから除外されます。

演算子は、メトリクスのパフォーマンスをどのように測定するかを定義する条件付きの関数です。

次の値を使用できます。

• を上回る -これはデフォルト値です。
• 未満

しきい値と演算子により、監視対象のメトリクスの正常なパフォーマンスが判定されます。
監視対象のメトリクスの値が基準値から逸脱した場合、システムによりアラートが生成されます。

整数値（MB）を入力します。

しきい値により、監視対象のメトリクスの正常なパフォーマンスの範囲を指定します。しきい値を超えると、正常値から外れた状態になります。

整数値を入力します。デフォルト値は60です。

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