榮文釗 朱承治 周春 劉路峰

摘要：隨著智能電網(wǎng)業(yè)務(wù)逐步發(fā)展，國(guó)家電網(wǎng)各條電子渠道承載的業(yè)務(wù)量越來越大，電子渠道的運(yùn)營(yíng)復(fù)雜度與日常監(jiān)管難度也隨之提高，現(xiàn)有電子渠道監(jiān)管模式所面臨的壓力也不斷增加。如何整合現(xiàn)有資源提高客戶滿意度是國(guó)網(wǎng)電子渠道亟待解決的問題。本文基于用戶感知層面與應(yīng)用服務(wù)層面進(jìn)行研究，利用人工智能與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)國(guó)網(wǎng)各電子渠道用戶感知數(shù)據(jù)與運(yùn)維監(jiān)控指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過構(gòu)建多維異構(gòu)電子渠道服務(wù)監(jiān)管模型，達(dá)到提高業(yè)務(wù)質(zhì)量與客戶滿意度的目的。

關(guān)鍵詞：人工智能；電子渠道監(jiān)管；面向應(yīng)用監(jiān)控；用戶感知；客戶滿意度

中圖分類號(hào)：TU443 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2018）05-0154-03

1 引言

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和智能電子設(shè)備的大范圍普及，國(guó)家電網(wǎng)在“互聯(lián)網(wǎng)+”的大環(huán)境下已經(jīng)構(gòu)建95598智能互動(dòng)網(wǎng)站、“掌上電力”手機(jī)APP、“電e寶”手機(jī)APP、國(guó)網(wǎng)商城、e充電平臺(tái)5條電子營(yíng)銷渠道[1]。國(guó)網(wǎng)電子營(yíng)銷渠道客戶數(shù)量仍在不斷的增加，保證多個(gè)營(yíng)銷渠道服務(wù)安全、高效、穩(wěn)定的運(yùn)行給運(yùn)維工作帶來了新的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。傳統(tǒng)運(yùn)維監(jiān)管模式已經(jīng)很難適用于今天服務(wù)與數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)的環(huán)境，存在如下不足：一是缺少面向應(yīng)用的用戶感知度量機(jī)制，面向應(yīng)用的用戶感知評(píng)價(jià)可以使業(yè)務(wù)管理集中在應(yīng)用的質(zhì)量，通過提高應(yīng)用質(zhì)量讓客戶滿意度得到提高；二是缺少對(duì)應(yīng)用服務(wù)的智能化運(yùn)維監(jiān)管，運(yùn)維情況的智能監(jiān)管可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障與異常，并通過運(yùn)行分析調(diào)整運(yùn)行策略從而提高運(yùn)行效率。本文通過對(duì)面向用戶感知的應(yīng)用監(jiān)管模型、面向應(yīng)用的服務(wù)的運(yùn)維監(jiān)管模型進(jìn)行研究，構(gòu)建多維異構(gòu)電子渠道服務(wù)監(jiān)管模型。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）研究主要的目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。李克強(qiáng)總理發(fā)表2017政府工作報(bào)告中，人工智能也首次被寫入了全國(guó)政府工作報(bào)告。自從Google的AlphaGo打敗韓國(guó)職業(yè)棋手李世石象征著AI時(shí)代已經(jīng)到來。國(guó)際上很多著名公司已經(jīng)在開展AI技術(shù)的研究，IBM公司的Watson在很多領(lǐng)域已經(jīng)開始輔助人類做一些輔助決策、Tesla公司的汽車實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛技術(shù)等。為了更好的提高客戶滿意度、提高業(yè)務(wù)質(zhì)量，所在多維異構(gòu)電子渠道服務(wù)監(jiān)管模型中使用AI技術(shù)。

多維異構(gòu)電子渠道服務(wù)監(jiān)管應(yīng)從用戶與應(yīng)用服務(wù)兩方面進(jìn)行監(jiān)管，在客戶層面通過對(duì)各電子營(yíng)銷渠道用戶感知進(jìn)行監(jiān)控，在應(yīng)用服務(wù)層面對(duì)應(yīng)用所對(duì)應(yīng)的資源進(jìn)行監(jiān)控。利用人工提取到的特征是非常固定、有限的，所以需要利用人工智能技術(shù)[2]與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)用戶感知數(shù)據(jù)與應(yīng)用服務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，建立智能知識(shí)庫(kù)，達(dá)到故障預(yù)防、故障快速處理與用戶滿意度提升目的。

2 面向用戶感知的應(yīng)用監(jiān)管模型

2.1 模型設(shè)計(jì)

用戶感知[3][4]應(yīng)用監(jiān)管模型由前端應(yīng)用、后臺(tái)數(shù)據(jù)管理、分析展示和控制等部分組成，如圖1所示。在邏輯上，各部分之間是以低耦合方式協(xié)同工作，橫縱向均可進(jìn)行擴(kuò)充，滿足服務(wù)與數(shù)據(jù)不斷增長(zhǎng)的要求。

前端應(yīng)用部分應(yīng)包括95598智能互動(dòng)網(wǎng)站、“掌上電力”手機(jī)APP、“電e寶”手機(jī)APP、國(guó)網(wǎng)商城、e充電平臺(tái)等應(yīng)用平臺(tái)，為用戶感知監(jiān)管提供信息源。采集部分包括主動(dòng)采集模式和監(jiān)測(cè)模式兩種。主動(dòng)采集模式：從用戶角度出發(fā)，模擬用戶在應(yīng)用層進(jìn)行真實(shí)的用戶行為，發(fā)起主動(dòng)測(cè)試，自動(dòng)采集測(cè)試業(yè)務(wù)的相關(guān)數(shù)據(jù)；監(jiān)測(cè)采集模式：從運(yùn)營(yíng)者的角度出發(fā)，通過后臺(tái)測(cè)試用戶在應(yīng)用層的使用情況，記錄用戶的各種業(yè)務(wù)的相關(guān)數(shù)據(jù)，為以后大數(shù)據(jù)分析、針對(duì)性產(chǎn)品性能優(yōu)化、深入了解用戶的體驗(yàn)提供有效的數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)部分為采集層產(chǎn)生的大量結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提供存貯、管理、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等大數(shù)據(jù)操作提供支持，方便分析層快速、準(zhǔn)確地獲取數(shù)據(jù)。分析展示部分在完成提供數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)用戶感知數(shù)據(jù)智能分析的同時(shí)，提供展示感知質(zhì)量、運(yùn)營(yíng)優(yōu)化等操作可以直觀地對(duì)用戶感知數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)管，讓用戶感知數(shù)據(jù)成為洞察市場(chǎng)和消費(fèi)行為趨勢(shì)的寶藏?？刂撇糠种饕饔檬沁M(jìn)行任務(wù)管理和配置參數(shù)管理，提高系統(tǒng)的靈活性實(shí)現(xiàn)分級(jí)管理。

2.2 功能設(shè)計(jì)

根據(jù)當(dāng)前國(guó)網(wǎng)電子渠移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)分析，用戶主要業(yè)務(wù)和流量占比比較大的為電力相關(guān)信息瀏覽業(yè)務(wù)、電力業(yè)務(wù)辦理業(yè)務(wù)和購(gòu)電業(yè)務(wù)等，針對(duì)當(dāng)前國(guó)網(wǎng)電子渠移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，用戶感知應(yīng)用監(jiān)管模型應(yīng)包含以下三大功能進(jìn)行用戶感知偵測(cè)和反饋。

（1）業(yè)務(wù)功能。對(duì)應(yīng)用類服務(wù)發(fā)起端到端的測(cè)試，通過指定URL，在應(yīng)用層對(duì)URL發(fā)起請(qǐng)求，進(jìn)行抓包、流程分析，將請(qǐng)求和響應(yīng)流程各階段進(jìn)行時(shí)間分割，獲取建立請(qǐng)求時(shí)間、發(fā)送請(qǐng)求時(shí)間、接受響應(yīng)時(shí)間等指標(biāo)。網(wǎng)頁(yè)類業(yè)務(wù)主要監(jiān)測(cè)首包時(shí)延與頁(yè)面打開時(shí)延這兩個(gè)用戶感知較大關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)。

（2）業(yè)務(wù)與服務(wù)感知反饋功能。在前端應(yīng)用層中添加用戶感知反饋功能，開展業(yè)務(wù)與服務(wù)感知反饋評(píng)價(jià)，特別是在出現(xiàn)故障等特殊情況后主動(dòng)進(jìn)行用戶感知評(píng)價(jià)收集。并定期開展用戶感知度與滿意度進(jìn)行問卷調(diào)查。

（3）用戶感知數(shù)據(jù)智能分析功能。對(duì)用戶感知數(shù)據(jù)中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)義大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘，在海量大數(shù)據(jù)中自動(dòng)地、深刻地提取用戶需求偏好、品牌產(chǎn)品意見；對(duì)用戶感知數(shù)據(jù)中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)制定用戶感知指標(biāo)體系，利用統(tǒng)計(jì)模型分析影響業(yè)務(wù)質(zhì)量的用戶感知要素。

3 面向應(yīng)用服務(wù)的運(yùn)維監(jiān)管模型

隨著智能化與信息化電網(wǎng)的發(fā)展，國(guó)網(wǎng)各電子渠道已經(jīng)成為支持國(guó)家電網(wǎng)安全生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)管理不可或缺的重要支撐手段，對(duì)各電子渠道信息系統(tǒng)運(yùn)行監(jiān)控、日常運(yùn)維和故障處理顯得尤為重要。傳統(tǒng)以資源管理視角進(jìn)行運(yùn)維管理的方式既無(wú)法對(duì)各渠道應(yīng)用業(yè)務(wù)的運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行監(jiān)控，也無(wú)法實(shí)現(xiàn)以應(yīng)用拓?fù)潢P(guān)系和訪問路徑為基礎(chǔ)的應(yīng)用故障定位，并且也無(wú)法進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施與應(yīng)用服務(wù)業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)進(jìn)行自動(dòng)故障分析。因此，國(guó)網(wǎng)各電子渠道需要對(duì)傳統(tǒng)運(yùn)維監(jiān)控模式進(jìn)行升級(jí)整合，建立面向應(yīng)用服務(wù)監(jiān)控系統(tǒng)，如圖2所示。

2016年FORRESTER公司在第三季度的APM（Application Performance Management）報(bào)告中，反復(fù)強(qiáng)調(diào)隨著應(yīng)用和技術(shù)的復(fù)雜度增加，人工智能的引入將大大降低錯(cuò)誤和人工手動(dòng)操作的失誤。同年Gartner公司在APM核心能力的報(bào)告中列舉了六大APM核心能力，其中一半與智能相關(guān)。一個(gè)智能化運(yùn)維監(jiān)管模型中數(shù)據(jù)與AI技術(shù)是核心兩大部分，數(shù)據(jù)由面向應(yīng)用服務(wù)的監(jiān)控系統(tǒng)獲取，通過歷史數(shù)據(jù)與監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)訓(xùn)練AI模型，實(shí)現(xiàn)智能化運(yùn)維監(jiān)管模型[5]。

3.1 功能設(shè)計(jì)

面向應(yīng)用服務(wù)監(jiān)控系統(tǒng)有效的展現(xiàn)應(yīng)用與應(yīng)用之間、應(yīng)用與IT資源之間的依賴關(guān)系，符合現(xiàn)代業(yè)務(wù)服務(wù)管理（Business Service Management，BSM）的要求，通過對(duì)各項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)控為運(yùn)維狀態(tài)分析、故障預(yù)測(cè)、故障根源分析夯實(shí)基礎(chǔ)，見表1。

3.2 智能運(yùn)維監(jiān)管技術(shù)

應(yīng)用間依賴關(guān)系分析：通過自動(dòng)分析各應(yīng)用之間相互依賴關(guān)系，使用圖形化應(yīng)用依賴關(guān)系表示清晰地描述各應(yīng)用之間依賴關(guān)系，可以幫助運(yùn)維人員快速、精準(zhǔn)地發(fā)現(xiàn)問題、定位問題，并有助于找出故障根源。

自然語(yǔ)言人機(jī)對(duì)話：通過自然語(yǔ)言分析技術(shù)，構(gòu)建高效的人機(jī)對(duì)話接口，利用知識(shí)庫(kù)中信息通過“人機(jī)對(duì)話”形式，幫助運(yùn)維人員快速解決問題。

智能監(jiān)管技術(shù)：通過智能預(yù)測(cè)分析算法、歷史問題處理方案、歷史運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)庫(kù)、智能監(jiān)控結(jié)果構(gòu)建智能動(dòng)態(tài)運(yùn)維知識(shí)庫(kù)，利用人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)故障的早發(fā)現(xiàn)早處理，并自動(dòng)提供相應(yīng)處理建議。

平臺(tái)化發(fā)展模式：構(gòu)建人工智能運(yùn)維平臺(tái)，將業(yè)務(wù)鏈上各類設(shè)備與人工智能運(yùn)維平臺(tái)相連接，構(gòu)建智能運(yùn)維生態(tài)系統(tǒng)。

4 結(jié)語(yǔ)

在日常生活中廣大國(guó)網(wǎng)客戶的消費(fèi)習(xí)慣隨著社會(huì)的發(fā)展正發(fā)生著改變，由過去必須去營(yíng)業(yè)廳到現(xiàn)在可以足不出戶辦理業(yè)務(wù)。國(guó)網(wǎng)各電子渠道極大滿足了客戶的使用需求，是國(guó)家電網(wǎng)對(duì)外的形象窗口，也是整個(gè)社會(huì)檢驗(yàn)和感受智能電網(wǎng)建設(shè)成果的重要途徑。通過用戶感知應(yīng)用監(jiān)管模型與面向應(yīng)用服務(wù)的運(yùn)維監(jiān)管模型對(duì)客戶體驗(yàn)與業(yè)務(wù)本身進(jìn)行全方位監(jiān)管，在AI技術(shù)的輔助下，從用戶角度改善國(guó)網(wǎng)各電子渠道的業(yè)務(wù)質(zhì)量，提升了用戶使用滿意度。

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