用戶感知監控技術的研究

邢占偉 戴波 張浩 高磊

摘要：在“互聯網+”行動計劃與建設智能電網的大背景下，多維電子服務渠道要滿足移動互聯網時代用戶對電網服務的需求。本文分別從服務器端、移動端兩部分進行了多維電子服務渠道中用戶感知監控技術的研究。改善現有監控滯后系統問題，形成檢測指標，建立用戶感知評估體系。為支撐面向用戶感知的應用監管模式提供了技術基礎。

關鍵詞：用戶感知；電子服務渠道；面向應用監控；研究

中圖分類號：TN919.8 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2018）05-0071-03

1 引言

隨著李克強總理在2015年政府工作報告提出：制定“互聯網+”行動計劃以來，該計劃在各領域得到了快速開展。“互聯網+”行動計劃旨在推動移動互聯網、大數據、物聯網與現代產業相結合。電網企業屬于資產密集型企業，其資產維護工作復雜、對人員和設備的專業要求比較高。因此從電力信息化的角度出發，以互聯網+計劃為契機，通過移動互聯網技術加強電網企業信息化和工業化的融合，提高電網企業管理效率。在智能電網建設過程中積極開展95598智能互動平臺、國網商城、掌上電力、電e寶，e充電[1]等電子渠道業務的發展形成電子渠道服務多維化建設，能夠大力提升用戶的客戶服務滿意度有力的支撐國網客戶服務體系。

目前關于用戶感知的優化探索在網絡、通信領域已經有所實踐[2][3]。因此，在移動互聯網時代，加強多維電子渠道服務監管滿足用戶使用需求是提升用戶體驗、提高國網營銷電子渠道服務效率的有效途徑。同時能夠樹立國網企業良好的品牌形象提升國網互聯網服務核心競爭力。

本文主要研究面向營銷的多維電子服務渠道監管模式以及用戶感知[4]監控技術在電力營銷領域中的應用，基于大數據分析提取電子服務渠道關鍵指標建立統一互聯網用戶服務體系。

2 現狀分析

隨著“互聯網+”計劃在國網智能電網建設中得到有力實施，尤其在面向營銷的電子服務渠道方面實現了多維化建設。目前，建成的95598智能互動平臺、國網商城、掌上電力、電e寶、e充電等服務平臺為廣大用戶提供了多種服務渠道深入貫徹落實了互聯網+行動計劃。但是多維電子渠道的建設過程中也顯示出了公司終端信息化運維工作方式落后，應用監控存在基本屬于被動響應，安全隱患較多，發現問題不能及時整改等難題。因此，針對多維電子渠道中存在的問題需要更新運營監控服務架構模式重點進行的改進主要關注以下幾個方面：

（1）提升用戶體驗。多維電子服務渠道要保持整體界面風格統一，為用戶提供簡單明了的業務操作流程和簡介的使用說明、在線幫助等減少用戶使用時的學習成本，從而提高用戶使用效率。

（2）提高用戶行為信息分析能力。對用戶行為數據、用戶訴求信息形成有效的分析機制，并形成用戶感知因素并制定用戶感知指標。通過離群值評估技術對用戶感知指標進行評估以此進一步區分用戶類別，同時對用戶使用服務的活躍度、各渠道的使用習慣進行全方位統計分析，提高用戶使用服務。

（3）提高營銷業務推廣。根據收集的用戶使用行為數據及訴求信息，以大數據分析為指引，為用戶提供個性化的信息推送與營銷服務，提高電子服務渠道內容質量，改善用戶感知滿意度。

3 服務器端監控技術方案

目前，多維電子渠道服務平臺包主要分為移動應用與網站平臺，不同的平臺對于用戶感知的影響是不同的，用戶感知因素也不盡相同。因此，對于網站電子服務平臺采用微服務技術架構[5]，具體的形式也有傳統的單個服務器+單個服務轉變成了多個服務器+多個服務的形式了。監控的目標也主要包含：

（1）事故預警：設置閾值，如果某個事件超出閾值時及時觸發告警等。

（2）故障定位：系統發生故障，通過靜態點的方式來收集異常日志定位故障。

（3）優化決策：對收集的用戶行為數據進行決策分析，及時改進優化體驗。

上述監控目標首先要進行數據收集，在微服務架構模式下，主要包括微服務日志收集場景、用戶行為數據分析決策場景、系統性能跟蹤場景。

3.1 微服務日志收集場景

基于微服務[6]的日志收集主要思想是將所有日志都收集到一起，其基本流程如圖1所示。

首先從各個主機服務器上收集日志并通過管道傳輸日志數據，根據不同的需求將日志進行分流，具體采用ELK技術實現。同時在本文中存儲系統采用Hadoop框架，實時分析系統采用Storm框架。微服務日志收集上述架構的優點是其可擴展性，架構中的管道不止具有傳輸功能，還可以根據需求進行預處理與數據緩沖，而在傳輸時可以根據數據量來進行分級處理這樣可以避免海量日志數據匯聚時容易造成的問題。另外，通過對業內日志收集技術分析發現，對于業務日志、容器日志以及服務主機日志分別采用不同的agent進行收集會增加復雜度。因此，本系統日志收集采用統一的方式進行。

3.2 用戶行為數據分析決策場景

采用埋點的方式進行用戶行為數據收集，并通過離群值評估技術對行為數據進行分析與決策。Web平臺下埋點的方式分為前端與服務端兩部分。前端埋點摒棄了到處插入自定義代碼的復雜做法而是采用selenium框架來進行埋點實現。后端中埋點在采用Java的Metrics框架來實現。

3.3 系統性能跟蹤場景

微服務剩下的系統性能監控與傳統架構下的實現方案類似，主要通過協議來采集系統的CPU、內存、IO等以及分類存儲到指標庫中。對于指標庫的選型考慮到內存容量問題選擇了InfluxDB作為后端存儲。

4 移動端監控

移動互聯網時代，用戶體驗的影響至關重要。在國網多維電子服務渠道建設中移動應用發揮著重要作用，因此對于移動應用的監控直接關系到用戶感知的滿意度。在本文的研究中主要分為交互監控和應用性能監控兩個部分。交互監控主要關注頁面加載時間、頁面的交互痕跡兩個方面。性能監控包含崩潰、網絡請求、界面卡頓、流量消耗等方面。頁面交互痕跡主要是用戶行為收集，移動端采用無埋點技術來實現。基于用戶感知重要程度可將上述內容抽象成關于用戶感知的監控指標，主要包括Crash分析，Abort率，FPS監測、Page Load Time、網絡監控，流量監控六個方面。

（1）Crash分析。應用發生崩潰對于用戶來講是糟糕的體驗，因此收集Crash日志記錄應用閃退時的崩潰日志以及堆棧，應用版本信息、系統版本信息、手機機型等信息能夠從多維度分析崩潰原因。當前各大App都會建立崩潰日志收集系統，本文的研究同樣建立了應用崩潰日志收集系統來應對國網面向營銷的多維電子服務渠道包含多個App的Crash問題。圖2為App的崩潰信息統計。

（2）Abort率檢測。Abort的原因主要是內存使用過高造成的，從而被系統殺死，并且Abort情況無法有效檢測。本文的研究中采用了中止檢測方法在發送Abort崩潰是能夠檢測出問題。具體細節為在App程序啟動時，設置一個標志位為1；當App正常退出或者檢測到常規Crash時，清除設置的標志位為0。當App下一次啟動時，如果標志位為1則說明上一次App未正常退出，因此將為App異常中止進行上報。

（3）FPS監測。要保持流暢頁面交互，APP刷新率應該保持在60fps。卡頓監控實現原理是通過記錄兩次刷新時間間隔，就可以計算當前的FPS，通過監測FPS可以判斷App是否發生卡頓。但是根據對目前行業方案調研發現，容易發生抖動時，直接使用FPS來監測界面卡頓非常困難。為此，本文的研究采用了在一個時間段內卡頓發生次數超過N次時觸發卡頓監控的策略。當判定App卡頓發生時抓取堆棧數據進行上報用以解決問題。

（4）Page Load Time。App頁面加載包含很多操作如初始化、網絡請求數據、數據庫的讀寫，圖片加載以及布局等。任何一個操作出現問題都會影響頁面加載時間。圖3為本文研究中對頁面加載時間的測速模型，分為四個階段時間測試。通過配置文件為每一個App的頁面都設置對應的API，在API請求中進行埋點，這樣發生問題時可以及時進定位。

（5）流量監控。用戶對于移動應用使用時，對于流量比較敏感。因此，本文研究了在App端統計流量，主要包括請求來源和網絡類型兩個維度數據。具體過程為分別在NSURLProtocol中注冊以及基于Aspectj的AOP方式攔截網絡請求API實現在iOS與Android應用中的流量統計。

（6）網絡監控。移動應用在使用過程中，請求錯誤、請求被劫持等問題嚴重影響用戶體驗與用戶信息安全。因此，有必要對應用在使用過程中進行網絡性能監控以應對突發問題及時解決。為了監控應用在真實網絡環境的使用情況以及優化使用體驗本文采用無埋點技術的網絡監控。具體采用fishhook注入技術監控應用的網絡性能，使用fishhook技術來代替動態連接庫中的函數的具體實現。

5 結語

本文基于多維電子服務渠道用戶感知監控的需求，研究了多維電子渠道平臺下用戶感知監控相關技術。分別從服務器端、移動端兩部分詳細介紹了用戶感知監控的設計思路以及具體實現。通過采集用戶行為數據，收集用戶訴求信息并進行分析形成用戶感知，通過設立用戶感知指標采用移動平均法、方差法建立了用戶感知評估體系。本文的研究有效的解決了以往監控滯后、被動響應等問題，提高了運維工作人員的工作效率。同時為支撐面向應用監管模式提供了技術基礎。

參考文獻

[1]勞衛倫.智能電子服務渠道信息化支撐的研究與應用[A].中國電力企業聯合會科技開發服務中心.電力行業信息化優秀論文集2014——2014年全國電力行業兩化融合推進會暨全國電力企業信息化大會獲獎論文[C].中國電力企業聯合會科技開發服務中心：，2014：7.

[2]趙川斌，張驥，任義.基于用戶感知的網絡優化體系建設探討[J].移動通信，2011，35（6）：19-24.

[3]馬志龍.基于用戶感知質量優化的流媒體服務系統的研究[D].華中科技大學，2009.

[4]杜煜.面向客戶感知的異構融合網絡業務質量關鍵技術研究[D].北京郵電大學，2015.

[5]蔣勇.基于微服務架構的基礎設施設計[J].軟件，2016，37（05）：93-97.

[6]鄧杰文，曹彩鳳.微服務若干關鍵問題研究[J].五邑大學學報（自然科學版），2016，30（02）：49-54.