Dit rapport combineert Lighthouse M365-gebruiksdata (maandelijks actieve gebruikers per service over beheerde tenants) met Datto RMM-meldingsvolumes (apparaatmeldingen per ernst en categorie) om te testen of tenants met hogere M365-werkbelasting ook proportioneel meer apparaatmeldingen genereren. Twee databronnen, een vraag: zorgt intensief cloudgebruik voor meer druk op endpoints?
Dit rapport combineert Lighthouse M365-gebruiksdata (maandelijks actieve gebruikers per service over beheerde tenants) met Datto RMM-meldingsvolumes (apparaatmeldingen per ernst en categorie) om te testen of tenants met hogere M365-werkbelasting ook proportioneel meer apparaatmeldingen genereren. Twee databronnen, een vraag: zorgt intensief cloudgebruik voor meer druk op endpoints?
De data dekt het volledige bereik van Autotask PSA-records die relevant zijn voor deze analyse, uitgesplitst naar de belangrijkste dimensies die je team nodig heeft voor dagelijkse beslissingen en klantrapportage.
Wie dit zou moeten gebruiken: NOC teams, service managers, and operations leads managing alert workflows
Hoe vaak: Dagelijks for alert triage, weekly for noise reduction, monthly for monitoring optimization
Dit rapport combineert Lighthouse M365-gebruiksdata (maandelijks actieve gebruikers per service over beheerde tenants) met Datto RMM-meldingsvolumes (apparaatmeldingen per ernst en categorie) om te testen of tenants met hogere M365-werkbelasting ook proportioneel meer apparaatmeldingen genereren. Twee databronnen, een vraag: zorgt intensief cloudgebruik voor meer druk op endpoints?
| Tenant | M365 gebruikers | RMM-meldingen | Meldingen/gebruiker | Niveau |
|---|---|---|---|---|
| Klant A | 312 | 18.743 | 60,1 | Zeer hoog |
| Klant B | 287 | 8.214 | 28,6 | Gemiddeld |
| Klant C | 245 | 14.892 | 60,8 | Zeer hoog |
| Klant D | 198 | 4.127 | 20,8 | Normaal |
| Klant E | 176 | 5.893 | 33,5 | Gemiddeld |
| Klant F | 154 | 11.247 | 73,0 | Zeer hoog |
| Klant G | 143 | 3.891 | 27,2 | Gemiddeld |
| Klant H | 128 | 2.456 | 19,2 | Normaal |
| Klant I | 112 | 3.214 | 28,7 | Gemiddeld |
| Klant J | 97 | 1.847 | 19,0 | Normaal |
De relatie is niet rechtlijnig. Klant F heeft slechts 154 M365-gebruikers maar genereert 73 meldingen per gebruiker - de hoogste ratio in de dataset. Klant D, met 198 gebruikers, produceert een veel gezonder 20,8 meldingen per gebruiker. De grootste tenants (A, B, C) laten gemengde resultaten zien: A en C zitten op 60+ meldingen per gebruiker terwijl B 28,6 haalt. Het aantal M365-gebruikers alleen voorspelt het meldingsvolume niet.
EVALUATE TOPN(15,
SUMMARIZECOLUMNS(
BI_Autotask_Companies[company_name],
"M365_Users", SUM(BI_Lighthouse_M365_Usage[active_users]),
"RMM_Alerts", COUNTROWS(BI_Datto_Rmm_Alerts),
"Alerts_Per_User", DIVIDE(
COUNTROWS(BI_Datto_Rmm_Alerts),
SUM(BI_Lighthouse_M365_Usage[active_users])
)
),
SUM(BI_Lighthouse_M365_Usage[active_users]), DESC
)Exchange-intensieve tenants genereren de meeste RMM-meldingen. Tenants waar Exchange de dominante werkbelasting is, hebben gemiddeld 38,2 meldingen per gebruiker, vergeleken met 8,4 voor Yammer-dominante tenants. Dit is logisch: Exchange-activiteit stuurt Outlook-gebruik aan, wat lokale PST-verwerking, agendasychronisatie en add-in-activiteit aandrijft - allemaal zaken die apparaatgebeurtenissen produceren die de RMM-agent oppikt.
EVALUATE
SUMMARIZECOLUMNS(
BI_Lighthouse_M365_Usage[service_name],
"Active_Users", SUM(BI_Lighthouse_M365_Usage[active_users]),
"Related_Alerts", COUNTROWS(BI_Datto_Rmm_Alerts),
"Alerts_Per_User", DIVIDE(
COUNTROWS(BI_Datto_Rmm_Alerts),
SUM(BI_Lighthouse_M365_Usage[active_users])
)
)
ORDER BY [Alerts_Per_User] DESC| Tenantgrootte | Tenants | Kritiek | Waarschuwing | Info | Kritiek % |
|---|---|---|---|---|---|
| Groot (200+ gebruikers) | 8 | 4.217 | 18.432 | 23.891 | 9,1% |
| Midden (50-199) | 23 | 2.876 | 12.143 | 18.764 | 8,5% |
| Klein (<50 gebruikers) | 31 | 1.043 | 5.892 | 7.054 | 7,5% |
Grotere tenants produceren een hoger percentage kritieke meldingen. Tenants met 200+ M365-gebruikers zien 9,1% van hun meldingen als kritiek geclassificeerd, versus 7,5% voor kleine tenants. Dit suggereert dat hogere cloudwerkbelasting niet alleen meer meldingen genereert - het genereert proportioneel meer serieuze meldingen. De 8 grote tenants alleen al zijn verantwoordelijk voor 4.217 kritieke meldingen, bijna de helft van alle kritieke events.
Schijfruimtemeldingen domineren bij alle drie de hoog-meldende tenants. Klant F is het ergste geval met 51% schijfmeldingen, wat past bij het hoge OneDrive- en Exchange-gebruik dat lokale synchronisatie- en cachebestanden aanstuurt. Dit is het mechanisme: M365-synchronisatieactiviteit vult lokale schijven, wat RMM-schijfruimtemeldingen triggert. De verbinding tussen cloudgebruik en apparaatmeldingen loopt via opslag.
De 8 grote tenants (13% van het totaal) produceren bijna de helft van alle RMM-meldingen. Dat is een 3,8x oververtegenwoordiging. Kleine tenants, die 50% van het aantal tenants uitmaken, genereren slechts 14,7% van het meldingsvolume. De meldingsbelasting is topzwaar, wat betekent dat het focussen van herstelwerk op de grootste tenants een buitenproportionele impact heeft op het totale meldingslawaai.
EVALUATE
SUMMARIZECOLUMNS(
"Tenant_Size", SWITCH(TRUE(),
SUM(BI_Lighthouse_M365_Usage[active_users]) >= 200, "Groot (200+)",
SUM(BI_Lighthouse_M365_Usage[active_users]) >= 50, "Midden (50-199)",
"Klein (<50)"
),
"Tenant_Count", DISTINCTCOUNT(BI_Lighthouse_Tenants[tenant_id]),
"Total_Alerts", COUNTROWS(BI_Datto_Rmm_Alerts),
"Critical_Alerts", COUNTROWS(
FILTER(BI_Datto_Rmm_Alerts, BI_Datto_Rmm_Alerts[severity] = "Critical")
),
"Alert_Pct", DIVIDE(
COUNTROWS(BI_Datto_Rmm_Alerts),
CALCULATE(COUNTROWS(BI_Datto_Rmm_Alerts), ALL())
)
)Klant A (60,1), Klant C (60,8) en Klant F (73,0) produceren twee tot drie keer het vlootgemiddelde van 33,1 meldingen per gebruiker. Klant F springt eruit - ondanks slechts 154 M365-gebruikers genereert het 11.247 RMM-meldingen, waarvan 51% schijfruimtewaarschuwingen veroorzaakt door intensieve OneDrive- en Exchange-synchronisatie.
Tenants waar Exchange de primaire werkbelasting is, hebben gemiddeld 38,2 meldingen per gebruiker, vergeleken met 8,4 voor Yammer-dominante tenants. Het mechanisme is lokaal: Outlook-synchronisatie, PST-beheer en agenda-add-ins drijven allemaal apparaatactiviteit aan die RMM-monitoringbeleid activeert.
Klant D (198 gebruikers, 20,8 meldingen/gebruiker) en Klant H (128 gebruikers, 19,2 meldingen/gebruiker) tonen aan dat grote M365-voetafdrukken kunnen samengaan met gezonde meldingsratio's. Het verschil zit in infrastructuurbeheer - juiste schijfquota, synchronisatiebeleid en monitoringdrempels houden meldingsruis onder controle, ook op schaal.
1. Audit schijfruimtebeleid voor Klant F, A en C. Deze drie tenants hebben de hoogste meldingen-per-gebruiker ratio's, en schijfruimte is de dominante meldingscategorie. Bekijk OneDrive-synchronisatiemaplocaties, Outlook-cachegroottes en lokale opslagquota. Het verplaatsen van synchronisatiedoelen naar grotere volumes of het implementeren van Files On-Demand kan schijfmeldingen met 40-60% verminderen.
2. Pas RMM-monitoringdrempels aan voor Exchange-intensieve tenants. Het huidige one-size-fits-all meldingsbeleid behandelt een tenant met 200 Exchange-gebruikers hetzelfde als een tenant met 20 Yammer-gebruikers. Maak een apart monitoringprofiel voor tenants waar Exchange meer dan 60% van de M365-activiteit vertegenwoordigt. Verhoog de schijfruimtewaarschuwingsdrempel van 80% naar 85% en stel CPU-meldingen in op alleen aanhoudend gebruik.
3. Bouw een maandelijks "meldingsefficiency" dashboard met meldingen per M365-gebruiker. Deze metriek normaliseert het meldingsvolume op basis van tenantactiviteit, waardoor het gemakkelijk te zien is welke tenants disproportioneel veel ruis genereren. Gebruik de DAX-queries in dit rapport als basis. Elke tenant boven de 50 meldingen per gebruiker zou een automatische review moeten triggeren.
Niet direct. M365-gebruik zelf genereert geen RMM-meldingen. De verbinding loopt via lokale resources: Exchange- en OneDrive-activiteit verbruikt schijfruimte en geheugen op endpoints, wat RMM-monitoringdrempels activeert. Tenants met juiste schijfquota en synchronisatiebeleid kunnen hoog M365-gebruik hebben zonder verhoogde meldingen.
Exchange-activiteit is sterk gekoppeld aan de Outlook-desktopclient, die lokale caches (OST-bestanden) onderhoudt, agendasychronisatie verwerkt en add-ins draait. Deze lokale bewerkingen verbruiken schijf en CPU, wat RMM-meldingen triggert. Teams daarentegen is meer browsergebaseerd en streamt content in plaats van het lokaal te cachen, wat een lichter endpoint-voetafdruk achterlaat.
Op basis van deze dataset presteren tenants onder de 25 meldingen per M365-gebruiker goed. Het vlootgemiddelde is 33,1, maar dat getal wordt omhooggetrokken door enkele hoog-ruis tenants. Alles boven de 50 meldingen per gebruiker rechtvaardigt onderzoek, aangezien het meestal wijst op schijfruimteproblemen, te agressief monitoringbeleid of onopgeloste terugkerende problemen.
Koppel Proxuma's Power BI integratie, gebruik een MCP-compatible AI om vragen te stellen en genereer op maat gemaakte rapporten - in minuten, niet in dagen.
Bekijk meer rapporten Aan de slag