阿里雲自助診斷系統技術解析

當您在阿里雲上使用雲資源遇到問題時，能夠經過查看文檔、博客或者提交工單的方式來解決問題，但問題的處理週期可能較長，成本可能較高。爲了解決上面的問題，阿里雲推出了自助診斷系統，幫助您一鍵提交問題診斷，快速獲取診斷結果。

本文將從技術角度來介紹阿里雲自助診斷系統的優勢及其實現方法，進一步闡述阿里雲自助診斷系統的可以爲您解決的問題。關於阿里雲自助診斷系統的介紹信息，您能夠經過查看 阿里雲自助診斷系統 獲取。

阿里雲自助診斷系統優勢

經過阿里雲自助診斷系統提交問題診斷，不只可以下降問題的反饋溝通成本，並且可以縮短問題的處理時間，提升了問題處理效率，同時，阿里雲自助診斷系統診斷的時效性以及準確率還在不斷的提高。

阿里雲自助診斷系統依靠強大的技術支撐，相比其它問題反饋溝通渠道，具備如下幾大優勢：

• 一鍵反饋，反饋問題方便、快捷
• 反饋信息準確、全面，有助於問題處理
• 秒級自動回覆，時效性強
• 問題精準投遞，第一時間通知對應人員
• 問題處理週期短，業務影響小
• 問題閉環處理，用戶體驗好

固然，阿里雲自助診斷系統也有其自身的一些問題，後續章節會進行詳細介紹。

阿里雲自助診斷系統實現

阿里雲自助診斷系統，主要由四個系統模塊組成，即：

• 智能診斷庫
• 智能方案匹配
• 診斷展現
• 診斷反饋

目前，阿里雲自助診斷系統支持對多種雲資源、多種操做提交診斷。診斷系統總體架構以下圖所示：

從上圖能夠看出，阿里雲自助診斷系統中各個模塊的組成不一樣，功能不一樣功能。

智能診斷庫

智能診斷庫是一個包含了不一樣雲資源、不一樣操做類型對應的異常信息集合，涉及到了 ECS 實例、鏡像、磁盤、彈性伸縮組等資源相關的信息。智能診斷庫主要有四大支撐要素，即：

• 近千診斷模板，包含了不一樣的雲資源、不一樣的操做類型引起的異常信息對應的緣由及處理方案，診斷方案由這些模板組合生成。
• 海量的數據輸入，這些數據主要包含用戶提交的診斷、反饋信息，研發人員根據系統問題填充的信息，阿里雲收集的異常信息等，這些數據的輸入，促進診斷庫不斷的豐富和優化。
• 智能學習優化，根據天天收集到的不一樣的異常問題和用戶反饋等信息，智能診斷庫利用自適應等學習優化算法，不斷地優化模板。
• 診斷大盤，天天實時生成診斷數據，包括診斷率，滿意率，診斷時間等信息，之因此定義其爲催化劑，是由於它能及時反應診斷庫模板的覆蓋率以及準確率等信息，推進新模板的增長以及現有模板的調優等。

上述四個要素，保證了智能診斷庫生成的診斷方案具備較高的表明性和準確性。

智能方案匹配

智能方案匹配模塊以診斷系統分發下來的用戶異常問題做爲輸入，先分析異常對應的雲資源類型及操做類型，創建二維模型，而後將二維模型輸入到智能診斷庫，利用最優的查找匹配算法匹配問題的緣由及解決方案，若是匹配上，則生成診斷方案，輸出到診斷展現模塊，若是匹配不上，則經過內部系統匹配問題責任人，第一時間將問題推送到責任人，責任人處理完成後提交診斷反饋到診斷展現模塊。

診斷展現

診斷展現模塊主要用來展現診斷狀態及查看診斷方案，您能夠登陸 阿里雲診斷列表頁 查看30天內提交的診斷信息，能夠查看到當前診斷的狀態，處理完成的診斷能夠查看診斷方案，獲取問題的緣由及對應的解決方案。

診斷反饋

診斷反饋模塊，主要用於接收您對診斷方案的反饋，不論您對診斷方案是否滿意，建議您多提交診斷反饋，由於反饋信息做爲智能診斷庫的輸入源之一，能夠幫助咱們促進診斷庫的優化和改進，對自助診斷系統即爲重要。

一個完整的自助診斷過程以下圖所示：

即，當您操做雲資源發現問題時，提交診斷，診斷系統接收到診斷信息之後進行匹配處理，根據匹配結果會有兩種方案處理方案，即智能診斷、人工處理，用戶查看診斷方案，並對診斷方案進行回覆。

阿里雲自助診斷系統現狀及將來

目前，阿里雲自助診斷系統已經接入 ECS 控制檯、ESS 控制檯，後續將接入更多的雲產品控制檯。阿里雲自助診斷系統目前支持智能診斷、人工診斷兩種模式，後續會支持更多的診斷模式，目前智能診斷率已經達到了 90% 以上，而且這一數字還在增加中。
阿里雲自助診斷系統也有一些急需完善的地方，如：診斷系統須要覆蓋更多的雲產品和更多的操做類型；診斷方案准確性有待提升，最終實現用戶診斷一個問題，解決一個問題。

寫在最後

阿里雲自助診斷系統目前還在不斷的優化和改進，依靠其背後強大的技術支撐以及開發人員時間的投入，用不了多久，阿里雲自助診斷系統會爲您更加快捷、準確的解決問題，節約您的寶貴時間，改善您的使用體驗。

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本文做者：樸實無華
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