云智慧x统信软件:智能化IT服务管理,提升客户服务价值
统信软件由中国领先的操作系统厂商于2019年联合成立,是全球主流的操作系统产品及服务提供商,致力于研发安全稳定、智能易用的操作系统产品,拥有统信UOS桌面版、服务器版、智能终端版在内的全栈基础设施,以及集中域管平台、企业级应用商店、平台迁移软件等自研产品矩阵。根据第三方权威数据,统信UOS桌面版市占率持续位居第一,服务器版增速行业第一。
随着数字化转型步伐的加快,越来越多的企业发现IT服务已成为获得竞争优势和管理效率的的重要推动者。统信软件非常重视客户服务质量及IT运营能力的体系建设,云智慧ITSM的正式上线运营标志着统信软件IT服务管理标准化、自动化、智能化能力的全面提升:
避免信息孤岛问题
信息孤岛会带来数据不一致、读写冲突、流程回退等一系列问题,ITSM作为重要的数据、流程通道,可以打通CRM和产研后台,实现CRM、ITSM、产研后台三位一体的IT解决方案,提供更加及时有效的业务持续性服务。
更容易通过root cause来解决共性问题
技术服务不会像平静的水面,而是会时时泛起涟漪。作为技术服务团队,每天都会收到并处理大量的客户问题。这些问题中,总会有一些是共性问题。ITSM可以提供有序、完整的记录,新的事件可以同历史事件进行比对。ITSM的这个特性帮助服务团队能够更加便捷的找到root cause,从而能够从源头减少问题的发生。
服务质量可见、可衡量、可控
通过ITSM可以看到不同角色的响应时效、动作以及结果,并通过图形化来进行展示和分析;通过热线接通率、问题首次解决率、问题独立闭环率、需求转化成功率等衡量不同维度的服务质量;通过SLA、OLA等可以及时发现问题流转过程中的堵点、难点,便于服务团队及时组织资源进行问题分析,减少客户投诉。
提升IT运营管理效率
- 统一服务台有效降低沟通成本及日常工作效率,明确的职责分工和 KPI 指标,在IT组织管理方面对服务内容、服务质量等工作进行整体评价。
- 灵活智能的工单系统可以自助式配置和对流程的优化,实现流程能看清、工单能闭环、角色能区分, 面对相关事件和服务请求,可以明确提供什么服务、何时提供服务。
- 工单统计及数据报表报告,实时追踪和数据分析,提高了问题解决效率,同时为IT管理决策提供依据。
- 移动端,智能助理,人工坐席,服务门户,企业即时通讯工具等多种访问渠道和多样化的服务响应机制,提升IT服务用户体验。
数字化企业需要一个统一服务台入口和规范的流程来满足所有IT服务需求,并实现组织、流程、业务的端到端服务闭环。云智慧IT服务管理解决方案,基于多年行业深度实践,结合大数据和人工智能技术,它为IT团队提供了超强的全流程可视化和集中统一的管理能力;在事件管理、变更管理、流程管理、服务管理等日常工作场景,实现了自动化和智能化;并将IT服务从被动的抢修模式升级为主动式的服务运营体系,有效降低组织的业务运营风险,提高了企业的运营效率。
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如何正确使用 ThreadLocal,你真的用对了吗? | 京东云技术团队
引言: 当多线程访问共享且可变的数据时,涉及到线程间同步的问题,并不是所有时候,都要用到共享数据,所以就需要ThreadLocal出场了。 ThreadLocal又称线程本地变量,使用其能够将数据封闭在各自的线程中,每一个ThreadLocal能够存放一个线程级别的变量且它本身能够被多个线程共享使用,并且又能达到线程安全的目的,且绝对线程安全。一般用法如下: public final static ThreadLocal<String> PARAMS = new ThreadLocal<String>(); PARAMS代表一个能够存放String类型的ThreadLocal对象。此时不论什么一个线程能够并发访问这个变量,对它进行写入、读取操作,都是线程安全的。 实际上可以把企微会话存档的相关配置参数存入到ThreadLocal中,各个方法内需要使用直接从ThreadLocal中获取就可以了. 原理:我们先看一下ThreadLocal的结构: 首先是set方法: 这块代码其实很有意思,我们发现在向ThreadLocal中存放值时需要先从当前线程中获取...
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关于自动限流的思考 | 京东云技术团队
目标 保证系统不因流量过载而挂。 现状:人工限流 正常的微服务限流工具都需要人工配置:支持应用负责人事先配置限流规则(接口+调用方+限流阈值),流量在阈值以下可以正常响应,超过阈值的流量会快速失败。这种方案存在如下问题: 问题1. 接口多,无法全面覆盖 要想保证系统不因流量过载而挂,那就需要对所有中高频接口进行流量管控,不然任意接口的流量上升都可能成为“压倒骆驼的最后一根稻草”。假设存在a个应用,按每个应用平均b个中高频接口, 每个接口对应c个调用方,限流规则配置那数量为(axbxc),稍微有点规模的部门这个数量就能上万, 要想全面覆盖靠人工基本不可行。 问题2.限流阈值无法准确评估 当前限流阈值评估主要有2类: 历史流量峰值:比如近7天系统正常提供服务的流量峰值。但是这个值偏低,容易产生误杀。 压测:通过压测演练得出接口的容量上限。但是压测的方式很难模拟真实的线上环境,无论是数据质量,流量的参数质量,依赖方的性能,亦或同应用内不同接口的流量分布都很难与真实环境保持一致。 问题3. 限流阈值无法长期有效 限流阈值会随着环境的变化而变化。例如流程中新增了一个依赖、或者数据库的数据量增多、...
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