2018 ஆம் ஆண்டில் நாங்கள் உறுதியாக நிலைநிறுத்தப்பட்டோம் - IT சேவை மேலாண்மை (ITSM) மற்றும் IT சேவைகள் இன்னும் வணிகத்தில் உள்ளன, அவை டிஜிட்டல் புரட்சியில் எவ்வளவு காலம் உயிர்வாழும் என்பது பற்றி தொடர்ந்து பேசப்பட்டாலும். உண்மையில், தொழில்நுட்ப ஆதரவு சேவைகளுக்கான தேவை அதிகரித்து வருகிறது - தொழில்நுட்ப ஆதரவு அறிக்கை மற்றும் சம்பள அறிக்கையில் (ஹெல்ப் டெஸ்க் இன்ஸ்டிடியூட்) 2017 அறிக்கை, 55% ஹெல்ப் டெஸ்க்குகள் கடந்த ஆண்டில் டிக்கெட் அளவு அதிகரித்துள்ளதாகக் குறிப்பிடுகிறது.
மறுபுறம், 15 (2016%) உடன் ஒப்பிடும்போது கடந்த ஆண்டு (10%) தொழில்நுட்ப ஆதரவுக்கான அழைப்புகளின் அளவு குறைந்துள்ளதாக பல நிறுவனங்கள் குறிப்பிட்டுள்ளன. கோரிக்கைகளின் எண்ணிக்கையைக் குறைப்பதில் முக்கிய காரணியானது சுயாதீனமான தொழில்நுட்ப ஆதரவு ஆகும். எவ்வாறாயினும், விண்ணப்பக் கட்டணம் 25 இல் $18 இல் இருந்து கடந்த ஆண்டு $2016 ஆக உயர்ந்துள்ளதாகவும் HDI தெரிவிக்கிறது. பெரும்பாலான ஐடி துறைகள் பாடுபடுவது இதுவல்ல. அதிர்ஷ்டவசமாக, பகுப்பாய்வு மற்றும் இயந்திர கற்றல் மூலம் இயங்கும் ஆட்டோமேஷன் பிழைகளைக் குறைத்து தரம் மற்றும் வேகத்தை மேம்படுத்துவதன் மூலம் உதவி மேசை செயல்முறைகள் மற்றும் உற்பத்தித்திறனை மேம்படுத்தலாம். சில நேரங்களில் இது மனித திறன்களுக்கு அப்பாற்பட்டது, மேலும் இயந்திர கற்றல் மற்றும் பகுப்பாய்வு ஆகியவை அறிவார்ந்த, செயல்திறன் மிக்க மற்றும் பதிலளிக்கக்கூடிய IT சேவை மேசைக்கான முக்கிய அடித்தளமாகும்.
பயணச்சீட்டு அளவு மற்றும் விலையுடன் தொடர்புடைய பல ஹெல்ப் டெஸ்க் மற்றும் ITSM சவால்களை இயந்திரக் கற்றல் எவ்வாறு தீர்க்க முடியும் என்பதையும், நிறுவன ஊழியர்கள் பயன்படுத்திக் கொள்ளும் வேகமான, தன்னியக்க உதவி மேசையை எவ்வாறு உருவாக்குவது என்பதையும் இந்தக் கட்டுரை விரிவாகக் காட்டுகிறது.
இயந்திர கற்றல் மற்றும் பகுப்பாய்வு மூலம் பயனுள்ள ITSM
மெஷின் லேர்னிங்கின் எனக்குப் பிடித்த வரையறை நிறுவனத்திடமிருந்து வந்தது :
“இயந்திரக் கற்றல் மனிதர்களுக்கும் விலங்குகளுக்கும் இயற்கையாகத் தோன்றுவதைச் செய்ய கணினிகளுக்குக் கற்பிக்கிறது—அனுபவத்திலிருந்து கற்றுக்கொள்ளுங்கள். இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள், ஒரு மாதிரியாக முன் வரையறுக்கப்பட்ட சமன்பாட்டை நம்பாமல், தரவிலிருந்து நேரடியாக தகவல்களை அறிய கணக்கீட்டு முறைகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. ஆய்வுக்குக் கிடைக்கும் மாதிரிகளின் எண்ணிக்கை அதிகரிக்கும்போது அல்காரிதம்கள் அவற்றின் சொந்த செயல்திறனைத் தகவமைத்து மேம்படுத்துகின்றன.
இயந்திர கற்றல் மற்றும் பெரிய தரவு பகுப்பாய்வுகளின் அடிப்படையில் சில ITSM கருவிகளுக்கு பின்வரும் திறன்கள் கிடைக்கின்றன:
- போட் வழியாக ஆதரவு. மெய்நிகர் முகவர்கள் மற்றும் சாட்போட்கள் தானாகவே செய்திகள், கட்டுரைகள், சேவைகள் மற்றும் தரவு பட்டியல்கள் மற்றும் பொது கோரிக்கைகளிலிருந்து ஆதரவு சலுகைகளை பரிந்துரைக்க முடியும். இந்த 24/7 ஆதரவு இறுதிப் பயனர் பயிற்சித் திட்டங்களின் வடிவத்தில் சிக்கல்களை மிக வேகமாக தீர்க்க உதவுகிறது. போட்டின் முக்கிய நன்மைகள் மேம்படுத்தப்பட்ட பயனர் இடைமுகம் மற்றும் குறைவான உள்வரும் அழைப்புகள் ஆகும்.
- ஸ்மார்ட் செய்திகள் மற்றும் அறிவிப்புகள். இந்த கருவிகள் பயனர்களுக்கு சாத்தியமான சிக்கல்களை முன்கூட்டியே தெரிவிக்க அனுமதிக்கின்றன. கூடுதலாக, IT வல்லுநர்கள், தனிப்பயனாக்கப்பட்ட அறிவிப்புகள் மூலம் சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கான தீர்வுகளை பரிந்துரைக்கலாம், இது இறுதிப் பயனர்களுக்கு அவர்கள் சந்திக்கும் சிக்கல்கள் பற்றிய தொடர்புடைய மற்றும் செயல்படக்கூடிய தகவல்களையும், அவற்றை எவ்வாறு தவிர்ப்பது என்பதற்கான உதவிக்குறிப்புகளையும் வழங்குகிறது. தகவலறிந்த பயனர்கள் செயலில் உள்ள தகவல் தொழில்நுட்ப ஆதரவைப் பாராட்டுவார்கள் மற்றும் உள்வரும் அழைப்புகளின் எண்ணிக்கை குறைக்கப்படும்.
- ஸ்மார்ட் தேடல். இறுதிப் பயனர்கள் தகவல் அல்லது சேவைகளைத் தேடும் போது, சூழல் விழிப்புணர்வு அறிவு மேலாண்மை அமைப்பு பரிந்துரைகள், கட்டுரைகள் மற்றும் இணைப்புகளை வழங்க முடியும். இறுதிப் பயனர்கள் சில முடிவுகளை மற்றவர்களுக்குச் சாதகமாகத் தவிர்க்கின்றனர். இந்த கிளிக்குகள் மற்றும் பார்வைகள் காலப்போக்கில் உள்ளடக்கத்தை மறு அட்டவணைப்படுத்தும்போது "வெயிட்டிங்" அளவுகோலில் சேர்க்கப்படும், எனவே தேடல் அனுபவம் மாறும் வகையில் சரிசெய்யப்படுகிறது. இறுதிப் பயனர்கள் லைக்/வெறுப்பு வாக்களிப்பு வடிவில் கருத்துக்களை வழங்குவதால், அவர்களும் பிற பயனர்களும் கண்டறியக்கூடிய உள்ளடக்கத்தின் தரவரிசையையும் இது பாதிக்கிறது. பலன்களின் அடிப்படையில், இறுதிப் பயனர்கள் விரைவாக பதில்களைக் கண்டறிந்து அதிக நம்பிக்கையுடன் உணர முடியும், மேலும் டெஸ்க் ஏஜெண்டுகள் அதிக டிக்கெட்டுகளைக் கையாளவும் மேலும் அதிக சேவை நிலை ஒப்பந்தங்களை (SLAs) அடையவும் முடியும்.
- பிரபலமான தலைப்புகளின் பகுப்பாய்வு. இங்கே, பகுப்பாய்வுத் திறன்கள் கட்டமைக்கப்பட்ட மற்றும் கட்டமைக்கப்படாத தரவு மூலங்களில் உள்ள வடிவங்களை அடையாளம் காணும். பிரபலமான தலைப்புகள் பற்றிய தகவல்கள் வெப்ப வரைபடத்தின் வடிவத்தில் வரைபடமாக காட்டப்படும், அங்கு பிரிவுகளின் அளவு சில தலைப்புகளின் அதிர்வெண் அல்லது பயனர்களால் தேவைப்படும் முக்கிய வார்த்தைகளின் குழுக்களுக்கு ஒத்திருக்கிறது. மீண்டும் நிகழும் சம்பவங்கள் உடனடியாகக் கண்டறியப்பட்டு, தொகுக்கப்பட்டு, ஒன்றாகத் தீர்க்கப்படும். ட்ரெண்டிங் டாபிக் அனலிட்டிக்ஸ் ஒரு பொதுவான மூல காரணத்துடன் சம்பவக் கிளஸ்டர்களைக் கண்டறிந்து, மூலச் சிக்கலைக் கண்டறிந்து தீர்க்கும் நேரத்தை கணிசமாகக் குறைக்கிறது. தொழில்நுட்பம் தானாகவே ஒரே மாதிரியான தொடர்புகள் அல்லது இதே போன்ற சிக்கல்களின் அடிப்படையில் அறிவு அடிப்படையிலான கட்டுரைகளை உருவாக்க முடியும். எந்தவொரு தரவிலும் உள்ள போக்குகளைக் கண்டறிவது IT துறையின் செயல்பாட்டை அதிகரிக்கிறது, சம்பவங்கள் மீண்டும் நிகழாமல் தடுக்கிறது, எனவே IT செலவுகளைக் குறைக்கும் போது இறுதி பயனர் திருப்தியை அதிகரிக்கிறது.
- ஸ்மார்ட் பயன்பாடுகள். இறுதிப் பயனர்கள் டிக்கெட்டைச் சமர்ப்பிப்பது ஒரு ட்வீட் எழுதுவது போல் எளிதாக இருக்கும் என்று எதிர்பார்க்கிறார்கள்—இது ஒரு சிறிய, இயல்பான மொழிச் செய்தி, இது ஒரு சிக்கல் அல்லது கோரிக்கையை மின்னஞ்சல் மூலம் அனுப்பலாம். அல்லது சிக்கலின் புகைப்படத்தை இணைத்து உங்கள் மொபைல் சாதனத்திலிருந்து அனுப்பவும். ஸ்மார்ட் டிக்கெட் பதிவு, இறுதிப் பயனர் எழுதியது அல்லது ஆப்டிகல் கேரக்டர் ரெகக்னிஷன் (OCR) மென்பொருளைப் பயன்படுத்தி செயலாக்கப்பட்ட படத்தை ஸ்கேன் செய்ததன் அடிப்படையில் தானாகவே அனைத்துப் புலங்களையும் நிரப்புவதன் மூலம் டிக்கெட் உருவாக்கும் செயல்முறையை விரைவுபடுத்துகிறது. கண்காணிப்புத் தரவுகளின் தொகுப்பைப் பயன்படுத்தி, தொழில்நுட்பம் தானாகவே வகைப்படுத்தி, தகுந்த உதவி மைய முகவர்களுக்கு டிக்கெட்டுகளை அனுப்புகிறது. ஏஜெண்டுகள் வெவ்வேறு ஆதரவு குழுக்களுக்கு டிக்கெட்டுகளை அனுப்பலாம் மற்றும் இயந்திர கற்றல் மாதிரி கொடுக்கப்பட்ட வழக்குக்கு உகந்ததாக இல்லாவிட்டால் தானாகவே மக்கள்தொகை கொண்ட புலங்களை மேலெழுதலாம். கணினி புதிய வடிவங்களிலிருந்து கற்றுக்கொள்கிறது, இது எதிர்காலத்தில் எழும் சிக்கல்களை சிறப்பாகச் சமாளிக்க அனுமதிக்கிறது. இவை அனைத்தும் இறுதிப் பயனர்கள் விரைவாகவும் எளிதாகவும் டிக்கெட்டுகளைத் திறக்க முடியும், இதன் விளைவாக வேலைக் கருவிகளைப் பயன்படுத்தும் போது திருப்தி அதிகரிக்கும். இந்த திறன் கைமுறை வேலை மற்றும் பிழையை குறைக்கிறது மற்றும் அனுமதிக்கும் நேரத்தையும் செலவுகளையும் குறைக்க உதவுகிறது.
- ஸ்மார்ட் மின்னஞ்சல். இந்த கருவி ஸ்மார்ட் ஆர்டர்களைப் போன்றது. இறுதிப் பயனர் ஆதரவுக் குழுவிற்கு மின்னஞ்சல் அனுப்பலாம் மற்றும் இயற்கையான மொழியில் சிக்கலை விவரிக்கலாம். ஹெல்ப் டெஸ்க் கருவி மின்னஞ்சல் உள்ளடக்கத்தின் அடிப்படையில் டிக்கெட்டை உருவாக்குகிறது மற்றும் பரிந்துரைக்கப்பட்ட தீர்வுகளுக்கான இணைப்புகளுடன் இறுதிப் பயனருக்கு தானாகவே பதிலளிக்கும். இறுதிப் பயனர்கள் திருப்தி அடைந்துள்ளனர், ஏனெனில் டிக்கெட்டுகள் மற்றும் கோரிக்கைகளைத் திறப்பது எளிதானது மற்றும் வசதியானது, மேலும் IT ஏஜெண்டுகளுக்கு குறைவான கைமுறை வேலைகள் உள்ளன.
- ஸ்மார்ட் மாற்ற மேலாண்மை. இயந்திர கற்றல் மேம்பட்ட பகுப்பாய்வு மற்றும் மேலாண்மை மாற்றத்தை ஆதரிக்கிறது. இன்று வணிகங்களுக்கு அடிக்கடி தேவைப்படும் மாற்றங்களின் எண்ணிக்கையைக் கருத்தில் கொண்டு, அறிவார்ந்த அமைப்புகள் மாற்ற முகவர்கள் அல்லது மேலாளர்களுக்கு சுற்றுச்சூழலை மேம்படுத்துவதையும் எதிர்காலத்தில் மாற்றங்களின் வெற்றி விகிதத்தை அதிகரிப்பதையும் நோக்கமாகக் கொண்ட பரிந்துரைகளை வழங்க முடியும். முகவர்கள் இயற்கையான மொழியில் தேவையான மாற்றங்களை விவரிக்க முடியும், மேலும் பகுப்பாய்வு திறன்கள் பாதிக்கப்பட்ட உள்ளமைவு உருப்படிகளுக்கான உள்ளடக்கத்தை சரிபார்க்கும். அனைத்து மாற்றங்களும் ஒழுங்குபடுத்தப்படுகின்றன, மேலும் ஆபத்து, திட்டமிடப்படாத சாளரத்தில் திட்டமிடல் அல்லது "அங்கீகரிக்கப்படாத" நிலை போன்ற மாற்றத்தில் ஏதேனும் சிக்கல்கள் இருந்தால், மாற்ற மேலாளரிடம் தானியங்கி குறிகாட்டிகள் தெரிவிக்கும். ஸ்மார்ட் சேஞ்ச் மேனேஜ்மென்ட்டின் முக்கிய நன்மை என்னவென்றால், குறைவான உள்ளமைவுகள், தனிப்பயனாக்குதல்கள் மற்றும் இறுதியில் குறைந்த பணம் செலவழிக்கப்படுவதன் மூலம் மதிப்பிடுவதற்கான விரைவான நேரமாகும்.
இறுதியில், இயந்திர கற்றல் மற்றும் பகுப்பாய்வு ITSM அமைப்புகளை புத்திசாலித்தனமான அனுமானங்கள் மற்றும் டிக்கெட் சிக்கல்கள் பற்றிய பரிந்துரைகள் மற்றும் முகவர்கள் மற்றும் IT ஆதரவுக் குழுக்களுக்கு என்ன நடந்தது, என்ன நடக்கிறது, என்ன நடக்கப் போகிறது என்பதை விவரிக்கவும், கண்டறியவும், கணிக்கவும் மற்றும் பரிந்துரைக்கவும் உதவும் மாற்ற செயல்முறையை மாற்றுகிறது. இறுதிப் பயனர்கள் செயலில், தனிப்பயனாக்கப்பட்ட மற்றும் மாறும் நுண்ணறிவு மற்றும் விரைவான தீர்வுகளைப் பெறுகின்றனர். இந்த வழக்கில், நிறைய தானாகவே செய்யப்படுகிறது, அதாவது. மனித தலையீடு இல்லாமல். காலப்போக்கில் தொழில்நுட்பம் கற்றுக்கொள்வதால், செயல்முறைகள் சிறப்பாக இருக்கும். இந்த கட்டுரையில் விவரிக்கப்பட்டுள்ள அனைத்து ஸ்மார்ட் அம்சங்களும் இன்று கிடைக்கின்றன என்பதைக் கவனத்தில் கொள்ள வேண்டும்.
ஆதாரம்: www.habr.com