基于交互模式的服务票据升级

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基于交互模式的服务票据升级
申请号	CN202080066419.0	申请日	2020-06-20	公开(公告)号	CN114424222A	公开(公告)日	2022-04-29
申请人	微软技术许可有限责任公司;			发明人	U·库马尔; N·R·巴特; R·纳米恩尼; M·库马尔; M·D·赫尔姆; C·R·福尔尼亚; C·曼蒂阿姆; R·穆提亚;
摘要	公开了一种用于管理计算系统中的支持计算服务的技术。一种示例性技术包括分析表示服务票据的数据，所述服务票据的数据具有表示所述计算系统中的用户与支持层的支持实体之间交换的多个消息的数据。基于所述分析，能够识别多个消息中的交互模式。所述交互模式包括以时间次序布置的词语或短语的序列。所述方法也能够包括确定所识别出的交互模式是否与对应于先前升级的服务票据的一个或多个交互模式相匹配，并且响应于确定所述交互模式与对应于先前升级的服务票据的一个或多个交互模式中的一个匹配，触发将服务票据的立即升级的通知传输给另一支持层中的另一支持实体。
权利要求	1.一种用于在向用户提供计算服务的计算系统中利用计算设备管理服务票据升级的方法，所述计算系统在具有对应支持实体的层级中具有多个支持层，所述方法包括：针对表示与由用户提交的警报或支持请求相对应的服务票据的数据来访问数据存储，所述服务票据的所述数据具有在所述用户与所述计算系统中的支持层的支持实体之间交换的多个消息；分析所述服务票据的所述多个消息以识别在所述用户与所述支持实体之间的所述多个消息中的交互模式，所述交互模式具有按时间次序布置的词语或短语的序列；确定所识别出的交互模式是否与对应于先前升级的服务票据的另一交互模式相匹配；以及响应于确定所述交互模式与对应于先前升级的服务票据的另一交互模式相匹配：修改所访问的所述服务票据的数据，以指示所述服务票据立即升级到比所述计算系统的所述层级中的所述支持层更高的另一支持层；以及经由计算机网络将对所述服务票据的所述立即升级的通知传输到所述另一支持层中的另一支持实体。 2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述另一支持层与所述层级中另一服务票据先前被升级到的支持层相对应。 3.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述交互模式是否与另一交互模式相匹配包括：导出在所述交互模式与所述另一交互模式之间的差异，所述差异表示所述交互模式中的所述词语或短语与所述另一交互模式中的词语或短语之间的偏差的百分比；确定所导出的差异是否低于阈值；以及响应于确定所导出的差异低于所述阈值，指示所述交互模式与所述另一交互模式相匹配。 4.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述交互模式是否与另一交互模式相匹配包括：导出在所述交互模式与所述另一交互模式之间的差异，所述差异表示所述交互模式中的所述词语或短语与所述另一交互模式中的词语或短语之间的偏差的百分比；确定所导出的差异是否低于阈值；以及响应于确定所导出的差异不低于所述阈值，指示所述交互模式与所述另一交互模式不匹配。 5.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述交互模式是否与另一交互模式相匹配包括：导出在所述交互模式与所述另一交互模式之间的差异，所述差异表示所述交互模式中的所述词语或短语的所述时间次序与所述另一交互模式中的词语或短语的时间次序之间的偏差的百分比；确定所导出的差异是否低于阈值；以及响应于确定所导出的差异低于所述阈值，指示所述交互模式与所述另一交互模式相匹配。 6.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述交互模式是否与另一交互模式相匹配包括：导出在所述交互模式与所述另一交互模式之间的差异，所述差异表示所述交互模式中的所述词语或短语的所述时间次序与所述另一交互模式中的词语或短语的时间次序之间的偏差的百分比；确定所导出的差异是否不低于阈值；以及响应于确定所导出的差异低于所述阈值，指示所述交互模式与所述另一交互模式不匹配。 7.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述交互模式是否与另一交互模式相匹配包括：导出在所述交互模式与所述另一交互模式之间的差异，所述差异表示所述交互模式中的所述词语或短语以及其时间次序与所述另一交互模式中的词语或短语以及其时间次序之间的偏差的百分比；确定所导出的差异是否低于阈值；以及响应于确定所导出的差异低于所述阈值，指示所述交互模式与所述另一交互模式相匹配。 8.根据权利要求1所述的方法，还包括：响应于确定所述交互模式与对应于先前升级的服务票据的另一交互模式不匹配：接收对所访问的服务票据的更新，所述更新包括在所述用户与所述支持实体之间的一个或多个额外消息；以及基于所接收到的对所述服务票据的更新，来重复对所述服务票据的所述分析操作和所述确定操作。 9.根据权利要求1所述的方法，还包括：确定所述服务票据是否满足以下条件中的一个或多个条件：所述多个消息中的所述词语或短语中的一个词语或短语与预设列表中的词语或短语相匹配；报告相同的警报或支持请求的额外服务票据的数量超过预设阈值；或者未决的所述服务票据的经过的时间超过另一预设阈值；以及响应于确定所述服务票据满足前述条件中的一个或多个条件，即使在所述交互模式与对应于先前升级的服务票据的所述另一交互模式不匹配时，也执行所述修改操作和所述传输操作。 10.一种用于在向用户提供计算服务的计算系统中管理服务票据升级的计算设备，所述计算系统具有在具有对应支持实体的层级中的多个支持层，所述计算设备包括：处理器；以及被可操作地耦合到所述处理器的存储器，所述存储器具有能由所述处理器运行以使得所述计算设备执行根据权利要求1‑9中的一项所述的过程的指令。
说明书全文	基于交互模式的服务票据升级背景技术 [0001] 诸如数据中心的大规模计算系统能够拥有数百万或者甚至数千万个体设备。例如，在数据中心中，大量路由器、交换机、桥、负载平衡器或者其他网络设备能够互连服务器、网络存储设备和其他计算设备。个体服务器能够托管一个或多个虚拟机、虚拟交换机或者被配置为向用户提供计算、通信、存储或者其他合适类型的计算服务的其他类型的虚拟化功能。 [0002] 在操作期间，许多硬件和软件组件可能经历各种类型的“事件”，诸如硬件/软件故障、资源过度利用、错误配置、通信丢失等。这样的事件可能导致服务中断，从而触发计算服务的用户或租户发起警报或支持请求。支持管理系统通常被用于接收和处理这样的警报和支持请求。支持管理系统也能够使用个体服务票据(service ticket)来跟踪与每个警报和支持请求相关的诊断、缓解、解决或者其他动作的进度。发明内容 [0003] 提供本发明内容以简化形式介绍对概念的选择，这些概念将在下文的详细描述中进一步描述。本发明内容并非旨在标识所要求保护的主题的关键特征或基本特征，也并不旨在用于限制所要求保护的主题的范围。 [0004] 大规模计算系统的运营商每天会接收大量(例如，数千或者甚至数万)的警报和支持请求。运营商所面临的挑战是实现对所报告的事件的快速解决，同时保持较低的支持成本。为了应对这样的挑战，运营商常常在支持管理系统中部署多个支持层。与较低的支持层相比，较高的支持层能够具有更有经验并且通常更昂贵的支持设施和/或代理。例如，较低的支持层能够包括技术人员，而较高的支持层能够包括工程师和/或开发人员。在操作期间，服务票据初始可以由较低的支持层来处理。当较低的支持层无法解决所报告的事件时，那么服务票据的部分能够被升级(escalate)到较高的支持层。这样的基于推送的升级会需要非常长的时间以使服务票据达到具有足够能力来解决所报告的事件的合适的支持层。提供合适的支持的长延迟会降低所提供的计算服务的用户体验，并且产生大量费用，诸如在每个支持层处的成本和业务损失。 [0005] 所公开的技术的若干实施例涉及一种支持管理系统，所述支持管理系统被配置有尤其基于在支持实体与用户之间的交互模式对服务票据的自动升级。这样，特定服务票据可以被升级到较高的支持层，而无需经过中间支持层。在特定实现方式中，所述支持管理系统能够包括具有多个服务票据候选模块(在本文中被称作“候选模块”)的框架，其被配置为生成服务票据的列表作为用于立即升级的候选。所述框架能够被配置为组合来自所述多个候选模块的输入，并且针对在各个支持层处的支持实体来生成单个视图。这样，可以减少或者甚至消除用于升级的服务票据复制。在特定实施例中，所述候选模块能够包括预测模块、关键字模块、尖峰模块和基于时间的模块。下文依次描述前述候选模块中的每个候选模块。在其他实施例中，所述框架也能够包括一种或多种其他合适类型的候选模块来替代或者补充前述候选模块。在前述实施例中的任意实施例中，所述框架可以是灵活的以允许基于合适的操作条件对各种候选模块的添加、修改和/或移除。 [0006] 所述预测模块能够被配置为基于交互模型来预测对个体服务票据的升级的可能性。能够开发所述交互模型以基于支持交互、服务配置或者服务票据和/或来自先前升级的服务票据的所报告的事件的其他合适参数来输出升级的可能性。例如，能够挖掘在用户与支持代理之间的对话模式，以识别所述对话模式是否与先前升级的服务票据的对话模式充分匹配。能够使用基于神经网络或者其他合适类型的机器学习技术来开发所述交互模型。在一个示例中，能够为先前已经被升级的服务票据创建去往/来自用户/支持代理的消息的向量表示、严重性的改变、支持代理对注释的添加和/或其他交互参数。使用所创建的向量，模型开发人员(例如，神经网络)能够应用合适类型的机器学习技术来开发和/或更新所述交互模型。在其他实现方式中，也能够建立基于所观察到的交互的相似发生的导出模式并且将其包含在所述交互模型中。 [0007] 在操作期间，所述预测模块能够被配置为基于所述交互模型来分析文本、经过的时间或者其他交互模式，并且将这样的交互模式与先前升级的服务票据的交互模式进行比较。通过计算在所述交互模式与先前升级的服务票据的交互模式之间的差异水平，所述预测模块能够被配置为确定所述服务票据被升级的可能性或概率。基于所确定的可能性，所述预测模块然后能够例如基于预设阈值来确定是否将所述服务票据识别为升级候选。响应于确定立即升级所述服务票据，所述预测模块能够例如触发对所述服务票据的数据或元数据的更新以指示新的升级的支持层，并且将所述服务票据的副本或通知传输给较高的支持层处的支持代理。响应于确定不升级所述服务票据，所述预测模块能够等待对服务票据的进一步的更新，并且基于所述进一步的更新来重复所述分析。 [0008] 所述关键字模块能够被配置为识别特定关键字与对应服务票据的升级可能性的相关性，并且使用这样的关键字将服务票据识别为升级候选。例如，能够使用机器学习或者其他合适的技术根据先前升级的服务票据的数据或元数据来生成“热门”关键字或关键短语的列表。这样的列表能够基于当前的“热门”问题进行更新，诸如来自“wannacry勒索软件”的当前安全威胁。当接收到传入服务票据时，当在所述传入服务票据中出现这样的“热门”关键字或关键短语中的一个或多个时，所述关键字模块能够将所述服务票据识别为升级候选。例如，示例性“热门”关键短语可以是“wannacry勒索软件”或者“电子邮件故障”。这样，所述关键字模块能够被配置为当所述服务票据以“wannacry勒索软件”或“电子邮件故障”作为问题描述的一部分时指示对传入服务票据的升级的高可能性。在其他示例中，“热门”关键字也能够包括特定错误码、错误消息和/或被包含在所述服务票据中的其他合适的描述。 [0009] 所述尖峰模块能够被配置为识别涉及多个服务票据的系统性问题，并且将所述多个服务票据组合为单个服务票据作为升级候选。例如，当多个服务票据报告相同或相似的连接问题时，所述尖峰模块能够被配置为将所有服务票据组合成与所述连接问题相关的单个服务票据，而不是单独地处理每个服务票据。然后，所述尖峰模块能够被配置为确定与单个问题相关的服务票据的数量是否异常地高于阈值。响应于确定所述数量异常地高于所述阈值，所述尖峰模块能够被配置为将经组合的单个服务票据识别为升级候选。 [0010] 所述基于时间的模块能够被配置为基于自从接收或创建所述服务票据起经过的时间量来将服务票据识别为升级候选。在特定实现方式中，能够基于服务水平协议、订阅层和/或其他合适的参数为不同的用户、用户组或用户类型实施不同的时间阈值。在操作期间，所述基于时间的模块能够将自从服务票据未决起经过的时间与对应的时间阈值进行比较。基于所述比较，当经过的时间超过所述时间阈值时，所述基于时间的模块能够被配置为将所述服务票据识别为升级候选。在其他实现方式中，能够为所有用户设置单个时间阈值。 [0011] 在从前述模块接收到所识别出的升级候选时，所述支持管理系统能够被配置为将所识别出的升级候选组合成单个列表。所述支持管理系统然后能够被配置为将升级候选的列表提供给较高的支持层处的各种支持实体/代理以用于选择。在特定实施例中，所述支持管理系统能够将所述列表提供给所有支持层以用于选择。在其他实施例中，能够将所述列表从最高到最低提供给各种支持层以用于选择。在检测到较高的支持层对所述服务票据之一的选择时，从任何较低的支持层的选择中移除所述服务票据。在另外的实施例中，各种候选模块也能够识别针对所述升级候选中的每个升级候选的预测的支持层。作为响应，所述支持管理系统能够被配置为将多个不同的列表转发到对应的较高的支持层。在又另外的实施例中，能够以其他合适的方式将所述升级候选提供给各个支持层。 [0012] 因此，与服务票据从较低的支持层逐步升级到较高的支持层所根据的基于推送的升级技术不同，所述支持管理系统的若干实施例能够被配置为实现基于拉取升级以跳过特定较低的支持层。例如，能够将所接收到的服务票据的子集作为升级候选提供给较高的支持层，以用于基于例如所报告的事件的关键性和合适的支持实体的可用性或者其他适当的参数来进行选择。这样，与关键事件相关的服务票据可以被优先化以跳过通过较低的支持层的升级。通过减少延迟以解决在所选择的服务票据中所报告的关键事件，能够实现对所报告的事件的快速通知、缓解、补救或解决方案以改进在大规模计算系统中所提供的各种计算服务的用户体验。附图说明 [0013] 图1是图示了根据所公开的技术的实施例的基于交互模式实现服务票据升级的计算系统的示意图。 [0014] 图2是图示了根据所公开的技术的实施例的支持管理系统的示例性组件的示意图。 [0015] 图3是图示了根据所公开的技术的实施例的示例性交互模式的示意图。 [0016] 图4和图5是图示了根据所公开的技术的实施例的管理服务票据升级的过程的流程图。 [0017] 图6是适合用于图1中的计算系统的特定组件的计算设备。具体实施方式 [0018] 下文描述了用于管理计算系统中的服务票据升级的系统、设备、组件、模块、例程、数据结构和过程的特定实施例。在以下描述中，包括组件的具体细节以提供对所公开的技术的特定实施例的透彻理解。相关领域的技术人员也将理解，所述技术能够具有额外的实施例。也能够在没有以下参照图1‑6所描述的实施例的若干细节的情况下实践所述技术。 [0019] 如在本文中所使用的，术语“计算集群”通常指代具有多个网络设备的计算系统，所述网络设备将多个服务器或节点彼此互连或者与外部网络(例如，互联网)互连。计算集群的一个示例是一个或多个机架，每个机架在被配置为提供云服务的云计算数据中心(或者其部分)中保持多个服务器。一个或多个计算集群能够被互连以形成“计算结构 (computing fabric)”，所述“计算结构”形成分布式计算系统的至少部分。术语“网络设备” 通常指代网络通信组件。示例性网络设备包括路由器、交换机、集线器、桥、负载平衡器、安全网关或防火墙。“节点”通常指代被配置为实现一个或多个虚拟机、虚拟路由器、虚拟网关或者其他合适的虚拟化计算组件的计算设备。在一个示例中，节点能够包括具有被配置为支持一个或多个虚拟机的管理程序的计算服务器。 [0020] 在本文中进一步使用的术语“云服务”或“计算服务”通常指代通过诸如互联网的计算机网络提供的一个或多个计算资源。云服务的常见示例包括软件即服务(“SaaS”)、平台即服务(“PaaS”)和基础设施即服务(“IaaS”)。SaaS是一种软件分发技术，其中，软件应用由云服务提供商托管在例如数据中心中，并且由用户通过计算机网络来访问。PaaS通常指代通过计算机网络递送操作系统和相关联的服务，而无需下载或安装。IaaS通常指代用于支持存储、硬件、服务器、网络设备或者其他组件的外包设备，所有这些都能通过计算机网络来访问。 [0021] 如在本文中所使用的，术语“服务票据”或“支持票据”通常指代包含描述在用户与服务代表、支持技术人员、支持团队或者其他合适类型的支持实体之间的交互的信息的数字数据的记录。服务票据能够被用于创建、更新、跟踪和解决用户可能报告的任何问题。例如，在接收到警报或支持请求时，能够创建服务票据并且将其与问题描述、报告时间和/或其他合适信息一起存储在数据存储中。然后，能够利用识别在所述服务票据上执行的支持任务、在用户与支持实体之间交换的消息、被提供给用户的技术解决方案、所应用的技术解决方案的结果和/或与解决所报告的问题相关的其他合适信息的数据来更新所述服务票据。在用户与支持实体之间交换的消息的示例能够包括例如，记录的电话呼叫、电子邮件、即时消息、文本消息或者其他合适形式的通信。 [0022] 同样在本文中所使用的，“支持层”通常指代具有用于处理服务票据的对应专业知识、权限和/或能力的支持级别。能够在用户支持系统中以层级来布置各种支持层。例如，用户支持系统能够包括具有支持技术人员的第一支持层、具有支持工程师的第二级别以及具有软件开发者的第三级别。在另一示例中，用户支持系统能够包括客户代表的第一支持层、具有主管的第二支持层以及具有经理的第三级别。所述支持层中的一个支持层可以是用于处理传入服务票据的默认支持层(例如，支持技术人员)。如稍后更详细讨论的，服务票据也可以直接从较低的支持层升级到较高的支持层，并且因此跳过中间支持层。 [0023] 另外，如在本文中所使用的，“交互模式”通常指代根据在服务票据的用户与支持实体之间交换的消息按时间次序布置的词语或短语的序列。在特定实施例中，所述交互模式能够被布置为具有词语和短语以及对应时间戳的阵列。在其他实施例中，所述交互模式能够被布置为表格、图表或者识别词语或短语以及对应的时间次序的其他合适类型的数据结构。如稍后更详细讨论的，能够基于先前由用户支持系统处理的服务票据的数据来开发具有关联交互模式的交互模型。这样的交互模型能够被用于促进识别传入服务票据的交互模式。 [0024] 在特定实施例中，能够使用神经网络来开发交互模型。如在本文中所使用的，短语“神经网络”或“人工神经网络”通常指代被配置为“学习”或者通过研究示例逐步提高任务性能的计算系统，通常无需特定于任务的编程。例如，在图像识别中，神经网络可以通过分析已经被手动地标记为“猫”或“无猫”的示例性图像并且使用所述结果识别新图像中的猫来学习识别包含猫的图像。在特定实现方式中，神经网络能够包括多层对象，通常被称为 “神经元”或“人工神经元”。每个神经元能够被配置为经由对应的连接基于一个或多个输入来执行诸如非线性激活函数之类的函数。人工神经元和连接通常具有随着学习的进行而调整的权重。所述权重增加或减少连接处的输入的强度。通常，人工神经元是以层来组织的。不同的层可以对各自的输入执行不同种类的转换。信号通常可能是在遍历一个或多个中间层之后从输入层行进到输出层。在其他实施例中，能够经由其他合适的机器学习或者其他类型的技术来开发交互模型。 [0025] 云计算或者其他类型的大规模计算系统的运营商每天会接收大量(例如，数千或者甚至数万)的警报和支持请求。这样的计算系统的运营商所面临的挑战是实现对所报告的事件的快速解决，同时保持较低的支持成本。为了应对这样的挑战，运营商能够部署用于利用服务票据来跟踪警报和支持请求的支持管理系统，以及具有技术人员、工程师、开发人员等的多个支持层的支持系统。与较低的支持层相比，较高的支持层能够具有更有经验并且通常更昂贵的支持设施和/或代理。 [0026] 在操作期间，较低的支持层可以初始处理传入的服务票据。当较低的支持层无法解决所报告的问题时，所述服务票据的部分则能够被升级到较高的支持层。这样的基于推送的升级会需要非常长的时间以使服务票据到达具有足够的能力来解决所报告的问题的合适的支持层。提供合适的支持的长延迟会降低所提供的计算服务的用户体验，并且产生大量费用，诸如在每个支持层处的成本和业务损失。 [0027] 所公开的技术的若干实施例涉及一种支持管理系统，所述支持管理系统被配置为尤其基于在用户与支持实体之间的交互模式来自动地升级服务票据。这样，特定服务票据可以被升级到较高的支持层，而无需经过中间支持层。例如，所述支持管理系统能够包括预测模块，所述预测模块被配置为基于交互模型来预测对个体服务票据的升级的可能性。能够开发所述交互模型以基于支持交互、服务配置或服务票据的其他合适的参数和/或来自先前升级的服务票据的所报告的事件来输出升级的可能性。例如，能够挖掘在用户与支持代理之间的对话模式，以识别对话模式是否与先前升级的服务票据充分匹配。这样，所述预测模块能够例如基于升级的可能性的预设阈值来将服务票据识别为用于立即升级到较高的支持层的候选，并且跳过一个或多个中间支持层。因此，所述较高的支持层可以帮助以比通过所有较低的支持层升级所述服务票据更快的方式解决经升级的服务票据，如下文参考图1‑6更详细描述的。 [0028] 图1是根据所公开的技术的实施例的基于交互模式实现服务票据升级的计算系统100的示意图。如在图1中所示的，计算系统100能够包括经由客户端设备102互连多个用户 101的计算机网络108、计算结构104和支持管理系统110。尽管在图1中示出了计算系统100 的特定组件，但是在其他实施例中，计算系统100也能够包括额外的和/或不同的组件。例如，计算系统100能够包括额外的计算结构、网络存储设备、公用事业基础设施和/或其他合适的组件。 [0029] 客户端设备102能够各自包括促进对应用户101经由计算机网络108访问由计算结构104提供的计算服务的计算设备。例如，在所图示的实施例中，客户端设备102个体地包括台式计算机。在其他实施例中，客户端设备102也能够包括膝上型计算机、平板计算机、智能手机或者其他合适的计算设备。尽管出于例示说明目的在图1中示出了两个用户101和对应的客户端设备102，但是在其他实施例中，计算系统100能够促进任何合适数量的用户101访问由计算结构104提供的计算服务。 [0030] 如在图1中所示的，计算机网络108能够包括一个或多个网络设备112，其将用户101和计算结构104的组件互连。网络设备112的示例能够包括路由器、交换机、防火墙、负载平衡器或者其他合适的网络组件。尽管出于例示说明目的在图1中示出了特定连接方案，但是在其他实施例中，网络设备112能够以分层、平面、“网状”或者其他合适的拓扑来可操作地耦合。在一个实施例中，计算机网络108包括互联网。在其他实施例中，计算机网络108也能够包括局域网、广域网、虚拟专用网络或者其他合适类型的计算机网络。 [0031] 在特定实施例中，节点106能够个体地包括处理器、物理服务器或者包含若干物理服务器的刀片。在其他实施例中，节点106也能够包括一个虚拟服务器或若干各虚拟服务器。节点106能够被组织成机架、可用区、组、集合、计算集群或者其他合适的分区。例如，在所图示的实施例中，节点106被分组成三个计算集群105(分别被个体地示为第一、第二和第三计算集群105a‑105c)，其被可操作地耦合到计算机网络108中的对应网络设备112。尽管出于说明目的在图1中示出了三个计算集群105，但是在其他实施例中，计算结构104能够包括任意其他合适数量的计算集群105。 [0032] 支持管理系统110能够被配置为管理由用户101针对由计算结构104经由服务票据111提供的计算服务的警报或支持请求。例如，在从用户101经由电子邮件、电话、文本消息、即时消息或者其他合适类型的通信信道接收到事件报告109时，支持管理系统110能够被配置为创建与来自用户101的事件报告109相对应的服务票据111。支持管理系统110然后能够通过计算系统100中的各种支持层103中的一个或多个支持层来跟踪对事件报告的诊断和/ 或解决方案。尽管每个支持层103能够包括一个或多个支持代理113，但是为了简洁而在图1 中仅示出了一个。尽管支持管理系统110在图1中被示为与计算结构104中的节点106分离的一个或多个服务器，但是在其他实施例中，支持管理系统110能够在节点106中的一个或多个节点上实现和/或被实现为被托管在计算结构104中的一个或多个计算服务。 [0033] 支持管理系统110能够包括具有多个服务票据候选模块的框架，所述服务票据候选模块被配置为生成服务票据的列表作为用于立即升级到较高的支持层的候选。所述框架能够被配置为组合来自多个候选模块的输入，并且针对在各个支持层处的支持实体来生成单个视图。这样，可以减少或者甚至消除用于升级的服务票据重复。在特定实施例中，所述候选模块能够包括预测模块、关键字模块、尖峰模块和基于时间的模块，如下文参考图2更详细描述的。在其他实施例中，候选模块也能够包括除了或替代前述模块的额外的和/或不同的模块。 [0034] 图2是图示了根据所公开的技术的实施例的支持管理系统110的示例性组件的示意图。在本文的图2和其他图中，个体软件组件、对象、类、模块和例程可以是利用C、C++、C#、 Java和/或其他合适的编程语言编写为源代码的计算机程序、过程或进程。组件可以包括但不限于：一个或多个模块、对象、类、例程、属性、进程、线程、可执行文件、库或者其他组件。组件可以是源代码或二进制形式。组件可以包括编译前的源代码(例如，类、属性、过程、例程)、经编译的二进制单元(例如，库、可执行文件)或者在运行时实例化和使用的工件(例如，对象、进程、线程)的各方面。 [0035] 系统内的组件可以在系统内采用不同的形式。作为一个示例，包括第一组件、第二组件和第三组件的系统能够但不限于包含这样的系统：所述系统具有的第一组件是源代码中的属性，第二组件是二进制编译库，以及第三组件是在运行时创建的线程。计算机程序、过程或进程可以被编译成对象、中间代码或机器代码，并且被呈现以供个人计算机、网络服务器、膝上型计算机、智能手机和/或其他合适的计算设备的一个或多个处理器运行。 [0036] 同样地，组件可以包括硬件电路。本领域普通技术人员将认识到：硬件可以被认为是石化的软件，而软件可以被认为是液化的硬件。仅作为一个示例，组件中的软件指令可以被烧制到可编程逻辑阵列电路中，或者可以被设计为具有适当集成电路的硬件电路。同样地，硬件可以由软件模拟。源代码、中间代码和/或目标代码以及相关联数据的各种实现方式可以被存储在计算机存储器中，所述计算机存储器包括只读存储器、随机存取存储器、磁盘存储介质、光存储介质、闪存设备和/或不包括传播信号的其他合适的计算机可读存储介质。 [0037] 如在图2中所示的，支持管理系统110能够包括票据组件120、预测组件122和升级组件124，其被可操作地彼此耦合。尽管出于说明目的在图2中示出了特定组件，但是在其他实现方式中，支持管理系统110也能够包括通信、数据库和/或其他合适类型的组件。 [0038] 票据组件120能够被配置为接收事件报告109和/或更新138，并且作为响应，生成和/或更新服务票据111。例如，在一个实施例中，票据组件120能够被配置为经由电子邮件、即时消息或者其他合适类型的消息来接收传入事件报告109。作为响应，票据组件120能够通过例如分配票据编号、记录接收日期、将来自电子邮件的事件描述插入到服务票据111 中、分配默认支持层和/或执行其他合适的操作来实例化对应的服务票据111。在其他实施例中，票据组件120也能够被配置为接收更新138，更新138包含例如在用户101(图1)与支持代理113之间交换的额外消息。作为响应，票据组件120能够被配置为定位对应的服务票据 111并且相应地修改服务票据111以包括接收到的更新138。 [0039] 如在图2中所示的，票据组件120也能够被配置为将所创建的或更新的服务票据111的副本存储在数据存储114中。在特定实施例中，数据存储114能够包括计算结构104中的网络存储(图1)。在其他实施例中，数据存储114能够包括能由支持管理系统110访问的其他合适类型的存储设备。在所图示的实施例中，票据组件120能够被配置为将所创建的或更新的服务票据111的副本转发到预测组件111以用于进一步处理。在其他示例中，预测组件 122能够被配置为直接从数据存储114取回和/或以其他方式接收服务票据111的副本。 [0040] 预测组件122能够被配置为尤其基于在支持代理113与用户101之间的交互模式来自动地升级服务票据111。在所图示的实施例中，预测组件122包括被彼此可操作地耦合的预测模块130、关键字模块132、尖峰模块134和基于时间的模块136。在其他实施例中，除了或者替代在图2中所示的模块，预测组件122能够包括接口、计算和/或其他合适类型的模块。 [0041] 预测模块130能够被配置为基于交互模型116来预测对个体服务票据111的升级的可能性。交互模型116能够被开发为基于支持交互、服务配置或者服务票据111和/或从先前升级的服务票据111报告的事件的其他合适的参数来输出升级的可能性。例如，能够挖掘在用户101与支持代理113之间的对话模式以识别所述对话模式是否充分匹配(例如，高于相似性阈值)先前升级的服务票据的对话模式。能够使用基于神经网络的或者其他合适类型的机器学习技术来开发交互模型116。在一个示例中，能够针对先前已经被升级的服务票据 111创建去往/来自用户101/支持代理113的消息的向量表示、所报告的事件的严重性的改变、支持代理113对注释的添加和/或其他交互参数。使用所创建的向量，模型开发者(例如，神经网络，未示出)能够应用合适类型的机器学习技术来开发和/或更新交互模型116。 [0042] 在操作期间，预测模块130能够被配置为基于交互模型116来分析文本、经过的时间或者其他交互模式，并且将这些交互模式与先前升级的服务票据111的交互模式进行比较。在一个示例中，交互模式能够包括来自在用户101与支持代理113之间交换的消息并且按时间次序布置的词语或短语的序列。在其他示例中，交互模式也能够包括在消息之间经过的时间的简档、所报告的事件的严重性随时间的变化、由支持代理113添加到服务票据 111的注释的简档和/或与在用户101与支持代理113之间的交互相关的其他合适的参数。 [0043] 通过计算在所述交互模式与先前升级的服务票据111的交互模式之间的差异水平，预测模块130能够被配置为确定服务票据111将被升级的可能性或概率。在一个示例中，预测模块130能够被配置为从交互模型116导出在交互模式与另一交互模式之间的差异。所述差异能够表示所述交互模式中的词语或短语与来自交互模型116的另一交互模式的词语或短语之间的偏差的百分比。在另一示例中，预测模块130也能够被配置为将差异导出作为所述交互模式中的词语或短语的时间次序与另一交互模式中的词语或短语的时间次序之间的偏差的百分比。在另外的示例中，预测模块130能够被配置为基于所述交互模式的前述参数或额外参数中的一个或多个参数来导出所述差异。 [0044] 随后，预测模块130能够被配置为确定所导出的差异是否低于阈值。响应于确定所导出的差异低于所述阈值，预测模块130能够被配置为指示交互模式与交互模型116中的另一交互模式相匹配，并且因此将被立即升级。响应于确定立即升级服务票据111，预测模块 130能够通过例如更新服务票据111的数据或元数据来指示新升级的支持层并且将服务票据111的副本或通知传输到较高的支持层处的支持代理113'，以向升级组件124指示升级服务票据111。响应于确定不立即升级服务票据111，预测模块130能够等待对服务票据111的进一步更新138并且基于所述进一步更新来重复所述分析。 [0045] 关键字模块132能够被配置为识别特定关键字与对应服务票据111的升级可能性的相关性，并且使用这样的关键字将服务票据111识别为升级候选。例如，能够使用机器学习或者其他合适的技术根据先前升级的服务票据111的数据或元数据来生成“热门”关键字或关键短语的列表。当接收到传入服务票据111时，关键字模块132能够在传入服务票据中出现这样的“热门”关键字或关键短语中的一个或多个时将服务票据111识别为升级候选。例如，示例性“热门”关键短语能够是“电子邮件故障”。这样，关键字模块132能够被配置为在服务票据111也将“电子邮件故障”作为问题描述的一部分时指示传入服务票据111的升级的高可能性。在其他示例中，“热门”关键字也能够包括特定错误码、错误消息和/或被包含在服务票据111中的其他合适的描述。 [0046] 尖峰模块134能够被配置为识别涉及多个服务票据111的系统性问题，并且将多个服务票据111组合为单个服务票据111作为升级候选。例如，当多个服务票据111报告相同或相似的连接问题时，尖峰模块134能够被配置为将所有服务票据111组合成与所述连接问题相关的单个服务票据111，而不是单独地处理每个服务票据111。然后，尖峰模块134能够被配置为确定与单个问题相关的服务票据111的数量是否异常地高于阈值。响应于确定所述数量异常地高于所述阈值，尖峰模块134能够被配置为将组合的单个服务票据111识别为升级候选。 [0047] 基于时间的模块136能够被配置为基于自从接收或创建服务票据111起经过的时间量来将服务票据111识别为升级候选。在特定实现方式中，能够基于服务水平协议、订阅层和/或其他合适的参数为不同的用户101、用户组或用户类型实施不同的时间阈值。在操作期间，基于时间的模块136能够将自从服务票据111未决起经过的时间与对应的时间阈值进行比较。基于所述比较，当经过的时间超过所述时间阈值时，基于时间的模块136能够被配置为将服务票据111识别为升级候选。在其他实现方式中，能够为所有用户设置单个时间阈值。 [0048] 在从前述模块接收到识别出的升级候选时，升级组件124能够被配置为将被识别出的升级候选的服务票据111组合成单个列表。升级组件124然后能够被配置为将升级候选的列表提供给较高的支持层103处的各种支持实体/代理以用于选择。在特定实施例中，升级组件124能够将所述列表提供给所有支持层103以用于选择。在其他实施例中，能够将所述列表从最高到最低提供给各种支持层103以用于选择。在检测到由较高的支持层103对服务票据111中的一个服务票据的选择时，能够从任何较低的支持层103的选择中移除服务票据111。在另外的实施例中，预测组件122也能够被配置为识别针对所述升级候选中的每个升级候选的预测的支持层103。作为响应，升级组件124能够被配置为将服务票据111'和 111”的多个不同列表转发到对应的支持层103。在又另外的实施例中，能够以其他合适的方式将所述升级候选提供给各个支持层103。 [0049] 这样，与服务票据111从较低的支持层103逐步升级到较高的支持层103所根据的基于推送的升级技术不同，支持管理系统110的若干实施例能够被配置为实现基于拉取升级以跳过特定的较低或中间支持层103。例如，能够将所接收到的服务票据111的子集作为升级候选提供给较高的支持层103，以用于基于例如所报告的事件的关键性和合适的支持实体的可用性或者其他适当的参数来进行选择。这样，与关键事件相关的服务票据111可以被优先化以跳过通过较低的支持层103的升级。通过减少延迟以解决在所选择的服务票据 111中所报告的关键事件，能够实现对所报告的事件的快速通知、缓解、补救或解决方案以改进在计算系统100(图1)中提供的各种计算服务的用户体验。 [0050] 图3是图示了根据所公开的技术的实施例的示例性交互模式150的示意图。如在图3中所示的，交互模式150能够根据在用户101与支持代理113之间的多个消息152而被导出为词语或短语的序列。在所图示的示例中，消息152被示为即时消息。在其他示例中，消息 152也能够是电子邮件、文本消息、记录的电话呼叫或者其他合适类型的消息152。 [0051] 如在图3中所示的，交换的消息152沿着表示经过的时间的轴来布置。根据所公开的技术的实施例，预测模块130(图2)能够被配置为将交互模式150导出为所选择的词语或短语的序列。例如，在图3中所示的交互模式150的一个示例可以如下： [0052] “电子邮件故障”→“网络连接？”→“网络建立”→“重启？”→“电子邮件故障” [0053] 基于所导出的示例性交互模式150，预测模块130能够被配置为计算在以上示例性交互模式150与交互模型116中的另一交互模式之间的差异，如下文所示的： [0054] “电子邮件故障”→“网络连接？”→“网络正常”→“重启？”→“电子邮件故障” [0055] 在一种实现方式中，所计算出的差异能够基于逐字比较。例如，在前述两个示例性交互模式150之间的逐词比较示出大约10％的差异。基于所计算出的差异，预测模块130然后能够确定是否可以升级包含交互模式150的服务票据111(图2)，如上文参考图2所讨论的。在其他实现方式中，除了或替代基于词语或短语的比较之外，所计算出的差异能够基于在用户101与支持代理113之间交互的时间次序或者其他合适参数的差异。 [0056] 在另外的实现方式中，交互模型116也能够包括基于交互模型116中的观察到的交互的相似发生而建立的导出模式。例如，交互模型116能够包括用于升级的第一交互模式 150，诸如： [0057] “电子邮件故障”→“网络连接？”→“网络建立”→防火墙设置→防火墙设置正常→“重启？”→“电子邮件故障” [0058] 交互模型116也能够包括用于升级的第二交互模式150，诸如： [0059] “电子邮件故障”→“网络连接？”→“网络良好”→防火墙设置→防火墙设置良好→“重启？”→“电子邮件故障” [0060] 基于上述第一和第二交互模式150，能够建立用于升级的导出模式，诸如： [0061] “电子邮件故障”→“网络连接？”→“网络良好”→防火墙设置→防火墙设置良好→“重启？”→“电子邮件故障” [0062] 这样，预测模块130能够在当前交互正在进行时基于以上示例性导出模式来升级当前服务票据111，而无需等待交互的其余部分完成。尽管上文使用了词语或短语来例示说明建立导出模式，但是在其他实现方式中，也可以并入其他合适的因素，诸如户情绪。 [0063] 图4和图5是图示了根据所公开的技术的实施例的管理服务票据升级的过程的流程图。尽管以下在图1的计算系统100的上下文中描述了图4和图5中的过程，但是在其他实施例中，可以在具有额外的和/或不同的组件的其他计算系统中实现所述过程。 [0064] 如在图4中所示的，过程200能够包括在阶段202处访问服务票据。在一个实施例中，访问服务票据能够包括响应于从用户接收到事件报告而创建服务票据。在另一实施例中，访问服务票据能够包括从数据存储中取回现有的服务票据。在另外的实施例中，访问服务票据能够包括接收具有严重性级别改变的更新、在用户与支持代理之间交换的额外消息、支持代理的额外注释或者其他合适信息的服务票据。过程200然后能够包括在阶段204 处确定升级的可能性。如上文参考图2所讨论的，能够应用各种技术来确定升级的可能性。例如，预测模块130(图2)能够被配置为通过将服务票据中的交互模式与来自交互模型116 (图2)的其他交互模式进行比较来预测升级的可能性。过程200然后能够包括决策阶段206，以基于升级的可能性来确定是否要升级所述服务票据。响应于确定升级所述服务票据，过程200能够包括在阶段208处执行升级操作。示例性升级操作能够包括修改所述服务票据的数据和/或元数据以指示服务票据立即升级到较高的支持层以及经由计算机网络向较高的支持层中的支持实体传输对服务票据的立即升级的通知。响应于确定不升级所述服务票据，过程200能够包括在阶段210处继续监视对服务票据的任何更新。下文参考图5来描述监视更新的示例性操作。 [0065] 如在图5中所示的，监视对服务票据的更新的操作能够包括在阶段212处监视对所述服务票据的更新以及在阶段214处重新计算交互模式。然后，所述操作能够包括决策阶段 216以确定所重新计算的交互模式是否与来自所述交互模型的另一交互模式相匹配。响应于确定所重新计算的交互模式与来自所述交互模型的另一交互模式相匹配，所述操作包括在阶段218处将所述服务票据识别为升级候选；否则，所述操作在阶段212处恢复到监视对所述服务票据的更新。 [0066] 图6是适合用于图1中的计算系统100的特定组件的计算设备300。例如，计算设备300能够适合用于图1中的客户端设备102、节点106或支持管理系统110。在非常基本的配置 302中，计算设备300能够包括一个或多个处理器304和系统存储器306。存储器总线308能够被用于在处理器304与系统存储器306之间的通信。 [0067] 取决于期望的配置，处理器304能够是任何类型，包括但不限于：微处理器(μR)、微控制器(μC)、数字信号处理器(DSP)或者其任何组合。处理器304能够包括一个多级高速缓存，诸如一级高速缓存310和二级高速缓存312、处理器核心314和寄存器316。示例性处理器核心314能够包括算术逻辑单元(ALU)、浮点单元(FPU)、数字信号处理核心(DSP核心)或者其任意组合。示例性存储器控制器318也能够与处理器304一起使用，或者在一些实现方式中存储器控制器318能够是处理器304的内部部分。 [0068] 取决于期望的配置，系统存储器306能够是任何类型，包括但不限于：易失性存储器(诸如RAM)、非易失性存储器(诸如ROM、闪存等)或者其任何组合。系统存储器306能够包括操作系统320、一个或多个应用322和程序数据324。该描述的基本配置302在图6中由内部虚线内的组件图示出。 [0069] 计算设备300能够具有额外的特征或功能以及额外的接口以促进在基本配置302与任何其他设备和接口之间的通信。例如，总线/接口控制器330能够被用于促进在基本配置302与一个或多个数据存储设备332之间经由存储接口总线334的通信。数据存储设备332 能够是可移动存储设备336、不可移动存储设备338或者其组合。可移动存储设备和不可移动存储设备的示例包括磁盘设备，诸如软盘驱动器和硬盘驱动器(HDD)，光盘驱动器，诸如压缩盘(CD)驱动器或数字多功能磁盘(DVD)驱动器，固态驱动器(SSD)和磁带驱动器等等。示例性计算机存储介质能够包括以用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或者其他数据)的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。术语“计算机可读存储介质”或“计算机可读存储设备”不包括传播的信号和通信介质。 [0070] 系统存储器306、可移动存储设备336和不可移动存储设备338是计算机可读存储介质的示例。计算机可读存储介质包括但不限于：RAM、ROM、EEPROM、闪存或者其他存储器技术、CD‑ROM、数字多功能磁盘(DVD)或者其他光存储设备、盒式磁带、磁带、磁盘存储或者其他磁存储设备，或者能够被用于存储所需信息并且能够由计算设备300访问的任何其他介质。任何这样的计算机可读存储介质能够是计算设备300的一部分。术语“计算机可读存储介质”不包括传播的信号和通信介质。 [0071] 计算设备300也能够包括接口总线340，其用于促进从各种接口设备(例如，输出设备342、外围接口344和通信设备346)经由总线/接口控制器330到基本配置302的通信。示例性输出设备342包括图形处理单元348和音频处理单元350，其能够被配置为经由一个或多个A/V端口352与各种外部设备(诸如显示器或扬声器)通信。示例性外围接口344包括串行接口控制器354或并行接口控制器356，其能够被配置为与诸如输入设备(例如，小键盘、鼠标、笔、语音输入设备、触摸输入设备等)或者其他外围设备(例如，打印机、扫描仪等)之类的外部设备经由一个或多个I/O端口358进行通信。示例性通信设备346包括网络控制器 360，其能够被布置为促进与一个或多个其他计算设备362经由一个或多个通信端口364在网络通信链路上进行通信。 [0072] 所述网络通信链路能够是通信介质的一个示例。通信介质通常能够由计算机可读指令、数据结构、程序模块或者经调制的数据信号中的其他数据来体现，诸如载波或者其他传输机制，并且能够包括任何信息传送介质。“经调制的数据信号”能够是以编码信号中的信息的方式设置或改变其一个或多个特性的信号。通过示例而非限制，通信介质可以包括有线介质，诸如有线网络或直接有线连接，以及无线介质，诸如声学、射频(RF)、微波、红外 (IR)和其他无线介质。在本文中所使用的术语“计算机可读介质”能够包括存储介质和通信介质两者。 [0073] 计算设备300能够被实现为小形状因子便携式(或移动)电子设备的一部分，诸如手机、个人数据助理(PDA)、个人媒体播放器设备、无线网络手表设备、个人耳机设备、特定于应用的设备或包括上述任何功能的混合设备。计算设备300也能够被实现为包括膝上型计算机和非膝上型计算机配置的个人计算机。 [0074] 根据前述内容内容，应当理解，在本文中出于例示说明的目的描述了本公开的特定实施例，但是可以在不偏离本公开的情况下进行各种修改。另外，一个实施例的许多元件可以与其他实施例相组合，以补充或替代其他实施例的元件。因此，除了所附的权利要求外，本技术不受限制。