面向多维渠道智能监管模型

荣文钊 朱承治 周春 刘路峰

摘要：随着智能电网业务逐步发展，国家电网各条电子渠道承载的业务量越来越大，电子渠道的运营复杂度与日常监管难度也随之提高，现有电子渠道监管模式所面临的压力也不断增加。如何整合现有资源提高客户满意度是国网电子渠道亟待解决的问题。本文基于用户感知层面与应用服务层面进行研究，利用人工智能与数据挖掘技术，对国网各电子渠道用户感知数据与运维监控指标数据进行分析，通过构建多维异构电子渠道服务监管模型，达到提高业务质量与客户满意度的目的。

关键词：人工智能；电子渠道监管；面向应用监控；用户感知；客户满意度

中图分类号：TU443 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2018）05-0154-03

1 引言

随着人工智能、大数据、物联网等现代信息技术的迅猛发展，移动互联网和智能电子设备的大范围普及，国家电网在“互联网+”的大环境下已经构建95598智能互动网站、“掌上电力”手机APP、“电e宝”手机APP、国网商城、e充电平台5条电子营销渠道[1]。国网电子营销渠道客户数量仍在不断的增加，保证多个营销渠道服务安全、高效、稳定的运行给运维工作带来了新的挑战与机遇。传统运维监管模式已经很难适用于今天服务与数据爆炸式增长的环境，存在如下不足：一是缺少面向应用的用户感知度量机制，面向应用的用户感知评价可以使业务管理集中在应用的质量，通过提高应用质量让客户满意度得到提高；二是缺少对应用服务的智能化运维监管，运维情况的智能监管可以及时发现故障与异常，并通过运行分析调整运行策略从而提高运行效率。本文通过对面向用户感知的应用监管模型、面向应用的服务的运维监管模型进行研究，构建多维异构电子渠道服务监管模型。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）研究主要的目标是使机器能够胜任一些需要人类智能才能完成的复杂工作。李克强总理发表2017政府工作报告中，人工智能也首次被写入了全国政府工作报告。自从Google的AlphaGo打败韩国职业棋手李世石象征着AI时代已经到来。国际上很多著名公司已经在开展AI技术的研究，IBM公司的Watson在很多领域已经开始辅助人类做一些辅助决策、Tesla公司的汽车实现自动驾驶技术等。为了更好的提高客户满意度、提高业务质量，所在多维异构电子渠道服务监管模型中使用AI技术。

多维异构电子渠道服务监管应从用户与应用服务两方面进行监管，在客户层面通过对各电子营销渠道用户感知进行监控，在应用服务层面对应用所对应的资源进行监控。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术[2]与数据挖掘技术对用户感知数据与应用服务数据进行深度分析，建立智能知识库，达到故障预防、故障快速处理与用户满意度提升目的。

2 面向用户感知的应用监管模型

2.1 模型設计

用户感知[3][4]应用监管模型由前端应用、后台数据管理、分析展示和控制等部分组成，如图1所示。在逻辑上，各部分之间是以低耦合方式协同工作，横纵向均可进行扩充，满足服务与数据不断增长的要求。

前端应用部分应包括95598智能互动网站、“掌上电力”手机APP、“电e宝”手机APP、国网商城、e充电平台等应用平台，为用户感知监管提供信息源。采集部分包括主动采集模式和监测模式两种。主动采集模式：从用户角度出发，模拟用户在应用层进行真实的用户行为，发起主动测试，自动采集测试业务的相关数据；监测采集模式：从运营者的角度出发，通过后台测试用户在应用层的使用情况，记录用户的各种业务的相关数据，为以后大数据分析、针对性产品性能优化、深入了解用户的体验提供有效的数据支持。数据部分为采集层产生的大量结构化与非结构化数据提供存贮、管理、数据关联等大数据操作提供支持，方便分析层快速、准确地获取数据。分析展示部分在完成提供数据挖掘技术对用户感知数据智能分析的同时，提供展示感知质量、运营优化等操作可以直观地对用户感知数据进行监管，让用户感知数据成为洞察市场和消费行为趋势的宝藏。控制部分主要作用是进行任务管理和配置参数管理，提高系统的灵活性实现分级管理。

2.2 功能设计

根据当前国网电子渠移动互联网业务分析，用户主要业务和流量占比比较大的为电力相关信息浏览业务、电力业务办理业务和购电业务等，针对当前国网电子渠移动互联网业务，用户感知应用监管模型应包含以下三大功能进行用户感知侦测和反馈。

（1）业务功能。对应用类服务发起端到端的测试，通过指定URL，在应用层对URL发起请求，进行抓包、流程分析，将请求和响应流程各阶段进行时间分割，获取建立请求时间、发送请求时间、接受响应时间等指标。网页类业务主要监测首包时延与页面打开时延这两个用户感知较大关键质量指标。

（2）业务与服务感知反馈功能。在前端应用层中添加用户感知反馈功能，开展业务与服务感知反馈评价，特别是在出现故障等特殊情况后主动进行用户感知评价收集。并定期开展用户感知度与满意度进行问卷调查。

（3）用户感知数据智能分析功能。对用户感知数据中非结构化数据进行语义大数据分析与数据挖掘，在海量大数据中自动地、深刻地提取用户需求偏好、品牌产品意见；对用户感知数据中结构化数据制定用户感知指标体系，利用统计模型分析影响业务质量的用户感知要素。

3 面向应用服务的运维监管模型

随着智能化与信息化电网的发展，国网各电子渠道已经成为支持国家电网安全生产和经营管理不可或缺的重要支撑手段，对各电子渠道信息系统运行监控、日常运维和故障处理显得尤为重要。传统以资源管理视角进行运维管理的方式既无法对各渠道应用业务的运营情况进行监控，也无法实现以应用拓扑关系和访问路径为基础的应用故障定位，并且也无法进行基础设施与应用服务业务关联进行自动故障分析。因此，国网各电子渠道需要对传统运维监控模式进行升级整合，建立面向应用服务监控系统，如图2所示。

2016年FORRESTER公司在第三季度的APM（Application Performance Management）报告中，反复强调随着应用和技术的复杂度增加，人工智能的引入将大大降低错误和人工手动操作的失误。同年Gartner公司在APM核心能力的报告中列举了六大APM核心能力，其中一半与智能相关。一个智能化运维监管模型中数据与AI技術是核心两大部分，数据由面向应用服务的监控系统获取，通过历史数据与监控数据训练AI模型，实现智能化运维监管模型[5]。

3.1 功能设计

面向应用服务监控系统有效的展现应用与应用之间、应用与IT资源之间的依赖关系，符合现代业务服务管理（Business Service Management，BSM）的要求，通过对各项技术指标的实时监控为运维状态分析、故障预测、故障根源分析夯实基础，见表1。

3.2 智能运维监管技术

应用间依赖关系分析：通过自动分析各应用之间相互依赖关系，使用图形化应用依赖关系表示清晰地描述各应用之间依赖关系，可以帮助运维人员快速、精准地发现问题、定位问题，并有助于找出故障根源。

自然语言人机对话：通过自然语言分析技术，构建高效的人机对话接口，利用知识库中信息通过“人机对话”形式，帮助运维人员快速解决问题。

智能监管技术：通过智能预测分析算法、历史问题处理方案、历史运维经验库、智能监控结果构建智能动态运维知识库，利用人工智能技术，实现故障的早发现早处理，并自动提供相应处理建议。

平台化发展模式：构建人工智能运维平台，将业务链上各类设备与人工智能运维平台相连接，构建智能运维生态系统。

4 结语

在日常生活中广大国网客户的消费习惯随着社会的发展正发生着改变，由过去必须去营业厅到现在可以足不出户办理业务。国网各电子渠道极大满足了客户的使用需求，是国家电网对外的形象窗口，也是整个社会检验和感受智能电网建设成果的重要途径。通过用户感知应用监管模型与面向应用服务的运维监管模型对客户体验与业务本身进行全方位监管，在AI技术的辅助下，从用户角度改善国网各电子渠道的业务质量，提升了用户使用满意度。

参考文献

[1]劳卫伦.智能电子服务渠道信息化支撑的研究与应用[A].中国电力企业联合会科技开发服务中心.电力行业信息化优秀论文集2014——2014年全国电力行业两化融合推进会暨全国电力企业信息化大会获奖论文[C].中国电力企业联合会科技开发服务中心，2014：7.

[2]邱方.人工智能助力数据中心智能运维[N].中国城乡金融报，2016-04-06（A03）.杨克己，韩理安. 桩基工程[M].北京：人民交通出版社，1992.

[3]曹维华，徐霈婷，贺晓东，李文云.移动互联网业务感知APP系统研究及部署[J].广东通信技术，2015，35（11）：2-5.

[4]杜煜.面向客户感知的异构融合网络业务质量关键技术研究[D].北京邮电大学，2015.

[5]雷军.智能监控技术在电信企业运维支撑系统中的优势及建议[J].电子技术与软件工程，2017，（12）：155.