關于知識自動化平臺RPA敏捷上線的探討

摘 要 本文通過對人工智能領域中知識自動化以及知識推薦系統的研究，提出了一套適用于網絡運維的知識自動化平臺RPA敏捷上線的方法和經驗包推薦算法，從而指導網絡運維技術團隊開展智能運維工作，實現網絡運維知識自動化和降本增效的目的，以適應未來運營商快速部署5G+行業應用的運維需求，并快速實現核心能力復用及推廣。

關鍵詞 網絡運維;專家系統;推薦系統;人工智能;知識自動化

引言

隨著5G網絡的快速覆蓋，5G技術與人工智能、物聯網、大數據、邊緣計算等深度融合，5G+行業應用（金融、電力、交通等多行業）業務將呈現井噴式爆發[1]。同時，億萬級的客戶端手機計算能力和存儲能力也將逐漸轉移到云端服務器承接。

因此，未來網絡的特點將會是設備更多、結構更復雜、業務類型更多、變化更快速，而用戶對質量要求也會更高。不管是無線網、傳輸網還是核心網，也不管是公有云、私有云還是混合云，網絡維護和優化工作都將面臨巨大的成本和安全管理壓力。

1知識自動化的概述

RPA即機器人流程自動化，又可稱為數字化勞動力，能夠完成以往只有人類才能完成的工作，能快速實現業務流程的數字化和知識自動化。

知識自動化（Knowledge Automation） 是一種可執行知識工作任務的智能軟件系統。知識自動化通過把各種工業技術體系模型化，然后將模型移植到智能設計與制造平臺上。知識自動化平臺可驅動各種軟件完成設計、仿真、計算、制造等工作，從而由機器替代了原先需要人類才能完成的工作，人類可專注完成高級的創造性、決策性工作。知識自動化將工程知識體系轉換為“工程智能”，將大大解放知識工作者的重復性勞動。

2知識自動化平臺RPA敏捷上線策略

本課題研究的網絡運維知識自動化平臺部署有區域知識庫和云端智庫。云端智庫里存儲著區域知識庫同步上來的RPA應用軟件。RPA應用軟件是技術人員在知識自動化平臺上開發出來的應用軟件，并以一個個經驗包的形式存儲在知識庫中。經驗包是技術專家定位和解決不同業務類型中的業務問題的經驗流程和經驗解決方案等所形成的軟件應用，每個經驗包相當于一個可執行任務的虛擬勞動力，可隨時分享并調用。

每個經驗包中存儲有處理對應的業務類型中的業務問題的經驗流程和經驗解決方案。其中，經驗流程可以理解為是技術專家處理對應的業務類型中的業務問題的思路，解決方案可以理解為是行業專家處理對應的業務類型中的業務問題的操作方法。例如，經驗流程可以是網絡設備故障定位的流程、自動化報表制作流程、分析流程和決策流程等，解決方案可以是故障處理方案、數據分析算法、日志解析方案、圖像識別方案、指令集、預測模型等等。

為提升網絡運維知識自動化平臺的規模化創新和敏捷上線等能力。本課題重點研究了運維知識自動化平臺RPA敏捷上線方法和經驗包推薦算法，提升RPA經驗包復制和推廣能力，從而助力各專業、各區域的技術團隊共同快速提升業務數字化轉型能力和RPA開發能力。

策略1：搭建云端智庫平臺，連接各專業各區域知識自動化平臺的知識庫，打通平臺上各專業和區域間的能力孤島。

策略2：搭建知識自動化平臺的推薦系統，部署RPA經驗包推薦算法，提升知識自動化復制速度。

策略3：建立激勵機制，激發RPA經驗包開發者之間互利互惠，快速實現跨域跨專業的業務開發能力的共同提升。

3知識自動化平臺推薦系統建設

在知識自動化平臺上，各區域各專業的RPA開發系統的知識庫里保存著各自的RPA經驗包。為促進經驗包分享和復用，實現新功能敏捷上線目標，需研究部署知識自動化平臺的經驗包推薦系統和推薦算法。本課題推薦系統主要由人機交互界面、云端智庫和推薦模塊組成。該推薦系統的主要目標就是把技術專家和經驗包進行匹配。

人機交互界面用于接收用戶（技術專家）對推薦系統的操作。

云端智庫用于存儲和管理來自知識自動化平臺的多種業務類型的RPA經驗包。

推薦模塊用于在用戶登錄平臺后，將云端智庫里存儲的RPA經驗包推薦給適合的用戶。

4經驗包推薦算法研究

為能將經驗包匹配給適合的用戶，提升RPA開發效率，實現敏捷上線。推薦模塊中的推薦算法需滿足推薦RPA經驗包的四大功能需求：知識標簽獲取、知識推薦、知識復制更新、成果反饋和優化。

4.1 知識標簽獲取

連接知識自動化平臺的客戶端知識庫中存儲著用戶各自開發的RPA經驗包，用戶可設置經驗包實時同步到云端智庫;與此同時，經驗包的相關特征也會以知識標簽的形式存儲在云端智庫。推薦系統獲取知識標簽的種類可分成2種：

（1）用戶標簽。知識自動化平臺上的用戶即是網絡運維技術專家，往往也是RPA經驗包開發者。用戶標簽可以按專家的所屬區域、專業、維護設備的種類等類別來打標簽。

（2）內容標簽。各區域開發者在平臺編譯RPA經驗包時，需明確經驗包是用來解決什么方面的問題，例如通過經驗包的來源、名稱和功能說明可判斷出的內容有：所屬區域、所屬專業、所屬設備和業務應用功能等類別。其中，區域類按行政區打標簽;專業類按專業分工（如核心網、無線網、傳輸網、承載網等）打標簽;設備類按設備名稱、廠家、型號分類打標簽;業務應用功能種類可按隱患定位方法、設備健康檢查方法、設備性能指標預警方法、設備自動備份方法、數據自動采集方法、指令日志解析方法等等具體功能類型打標簽。

將經驗包內容進行識別、分類、篩選、格式化，便可以把每個經驗包的特征抽取出來，形成內容標簽，輸入到推薦系統中。

4.2 知識推薦

通過云端智庫中的經驗包的知識標簽，可以快速區分出經驗包的所屬特征、專業類型、業務類型等，以便推薦系統能夠快速準確地向用戶推薦經驗包。當經驗包存儲在云端智庫中時，可以實現經驗包在知識自動化平臺的各區域RPA開發系統之間、用戶之間進行共享。推薦模塊將在以下情況把經驗包推薦給適合的用戶：

（1）用戶登錄所述系統后，云端智庫里存儲的與用戶所屬專業相關的、未被下載的經驗包將會推薦給用戶;

（2）當檢測到的用戶在開發系統上編輯的內容與云端智庫里存儲的經驗包內容或設備種類相關，且未被下載的，相關經驗包將會推薦給用戶;

（3）根據用戶的歷史關注信息以及歷史搜索信息，為用戶推薦與之相關的、未被下載的經驗包。

4.3 知識復制更新

當推薦系統推薦匹配的經驗包給用戶時，用戶可選擇瀏覽或下載經驗包，并將經驗包內容根據本地網絡情況修改配置或參數，生成適合本地網絡使用的RPA應用軟件。云端智庫也支持用戶通過推薦系統搜索、下載業務經驗包，實現業務經驗包的復用，達到新功能敏捷上線的目標。

4.4 成果反饋和優化

推薦系統的人機交互界面除了提供配置管理、動態軌跡跟蹤、經驗包審核管理等功能，還需提供推薦效果的反饋通道。用于接收用戶對所述推薦模塊推薦的業務經驗包的反饋信息;當推薦系統接收到反饋信息時，便向推薦模塊發送反饋信息更新推薦策略，以便推薦模塊后續向用戶重新推薦更優的RPA經驗包。

5結束語

本課題研究的網絡運維知識自動化平臺和相關推薦系統，目前已在多地市多個專業網絡應用落地，有力支撐了RPA應用的敏捷上線和技術人員ICT轉型。為繼續提升RPA敏捷上線的效率和質量，后續還需完善相關激勵機制，激發RPA開發者能動性，快速實現跨域跨專業的業務開發能力的共同提升。本項目成果還可助力運營商政企業務的發展，結合5G+行業應用，開辟金融、交通、電力等行業數字化轉型的相關項目，協助各行業以低成本高效率的方式開展業務平臺的智能運維。具備普遍適用性，大規模產業化能力。

參考文獻

[1] 王飛躍.邁向知識自動化[N].中國科學報，2013-12-13.

作者簡介

詹曉航;畢業院校：南京大學，專業：軟件工程，學歷：碩士學位，職稱：高級工程師;現就職單位：中國移動通信集團廣東有限公司廣州分公司工程建設中心。2015年帶領團隊率先在運營商網絡中采用可視化編程方式開展RPA開發和智能運維，具有多年智能運維專家系統開發經驗。