Danes lahko stranke zbirajo zahteve za podporo prek več kanalov, kot so – splet, mobilni telefon, klepetalni roboti, e-pošta ali telefonski klici. Ko stranka dvigne prijavo za podporo, se ta obdela in dodeli kategoriji na podlagi informacij, navedenih v prijavi. Nato se preusmeri skupini za podporo v razrešitev glede na kategorijo vstopnice. Ocenjuje se, da veliko število prijav za podporo običajno ni usmerjenih v pravo skupino zaradi nepravilne kategorizacije vstopnic. Nepravilno dodeljene karte povzročijo zamudo pri skupnem času reševanja, kar pogosto povzroči resno nezadovoljstvo strank. Lahko ima tudi druge obsežne posledice, kot so finančne, operativne ali druge poslovne posledice. Zato je dandanes klasifikacija vstopnic bistvena naloga vsake organizacije. Čeprav lahko vstopnice razvrščate ročno, je to nagnjeno k napakam, ni stroškovno učinkovito in se ne meri.
Upravljane storitve AWS (AMS) uporablja Amazonsko razumevanje klasifikacije po meri za kategorizacijo vhodnih zahtev glede na vir in vrsto operacije glede na to, kako je stranka opisala svojo težavo. Amazon Comprehend je storitev za obdelavo naravnega jezika (NLP), ki uporablja strojno učenje (ML) za odkrivanje dragocenih vpogledov in povezav v besedilu. AMS uporablja klasifikatorje po meri za označevanje zahtev strank z ustreznimi vrstami težav, vrsto vira in dejanjem vira, s čimer usmerja vstopnice strank do MSP. Klasifikacija Amazon Comprehend se uporablja za iskanje priložnosti za nova orodja za notranjo avtomatizacijo, ki jih inženirji AMS lahko uporabijo za izpolnitev zahtev strank za zmanjšanje ročnega napora in možnosti ročnih napak. Podatki o klasifikaciji so shranjeni v Amazon RedShift grozda in se uporablja za analizo zahtev strank in iskanje novih kandidatov za orodja za avtomatizacijo. Rezultat te avtomatizacije je večja operativna učinkovitost in nižji stroški.
V tej objavi prikazujemo, kako lahko upravljani ponudniki storitev uporabljajo Amazon Comprehend za razvrščanje in usmerjanje vozovnic, podajanje predlogov na podlagi razvrstitve in uporabo podatkov o razvrščanju.
Pregled rešitev
Naslednji diagram prikazuje arhitekturo rešitve.
Potek dela je naslednji:
- Stranka odda vozovnico.
- Sistem vstopnic prejme vstopnico od stranke in prikliče klasifikator vstopnic AWS Lambda funkcijo s podatki o vstopnici. Lambda je brezstrežniška računalniška storitev, ki temelji na dogodkih in vam omogoča zagon kode za skoraj vse vrste aplikacij ali zalednih storitev brez zagotavljanja ali upravljanja strežnikov. Lambda je izbrana kot rešitev za zmanjšanje stroškov in vzdrževanja.
- Funkcija Lambda klasifikatorja vstopnic razvrsti vstopnico z Amazon Comprehend z uporabo naslova in opisa vstopnice. Z Amazon Comprehend lahko trenirate model NLP in zagotovite tako paketne kot klasifikatorje v realnem času brez zagotavljanja in vzdrževanja infrastrukture.
- Funkcija Lambda klasifikatorja vstopnic potisne podatke o klasifikaciji vstopnic v gručo Amazon Redshift prek Amazon Kinesis Data Firehose. Kinesis Data Firehose je storitev ekstrahiranja, preoblikovanja in nalaganja (ETL), ki zajema, preoblikuje in dostavlja pretočne podatke v podatkovna jezera, shrambe podatkov in analitične storitve. Amazon Redshift uporablja SQL za analizo strukturiranih in polstrukturiranih podatkov v podatkovnih skladiščih, operativnih zbirkah podatkov in podatkovnih jezerih, pri čemer uporablja strojno opremo, ki jo je zasnoval AWS, in ML za zagotavljanje najboljše cenovne učinkovitosti v katerem koli obsegu. Kinesis Data Firehose dostavlja podatke osebi Preprosta storitev shranjevanja Amazon (Amazon S3) in nato izda ukaz Amazon Redshift COPY za nalaganje podatkov v gručo Amazon Redshift.
- Funkcija Lambda klasifikatorja vstopnic prikliče funkcijo Lambda upravljavca vstopnic.
- Funkcija Lambda upravljavca vstopnic izvaja kodo za pomoč pri obdelavi vstopnic. V tem primeru vrne priporočene materiale za obdelavo vozovnice na podlagi razvrstitve.
- Analizo vstopnic je mogoče opraviti z Amazon QuickSight. Iz analize vozovnic lahko ugotovite, katera vrsta vstopnic je najbolj zahtevana. Na podlagi analize lahko odkrijete trende vozovnic in priložnosti za avtomatizacijo najboljših vrst vstopnic. QuickSight je storitev poslovne inteligence (BI) v oblaku, ki jo lahko uporabite za zagotavljanje lahko razumljivih vpogledov ljudem, s katerimi delate, ne glede na to, kje so.
V naslednjih razdelkih vas vodimo skozi korake za implementacijo rešitve, integracijo infrastrukture za razvrščanje vozovnic z vašim sistemom za izdajo vozovnic in uporabo podatkov o razvrščanju s QuickSightom.
Izvedite rešitev
V tem razdelku se popeljemo skozi korake za zagotavljanje virov vaše rešitve in ustvarjanje potrebne infrastrukture.
Konfigurirajte Amazon Comprehend
V tem koraku usposabljamo dva nova modela klasifikacije po meri Amazon Comprehend: operacijo in vir ter ustvarimo končno točko analize v realnem času za vsak model.
Naložite podatke o vadbi
Če želite naložiti podatke o usposabljanju, izvedite naslednje korake:
- Prenos ticket_training_data.zip in razpakirajte datoteko.
Ta mapa vsebuje naslednji dve datoteki:- training_data_operations.csv – Ta datoteka je datoteka CSV z dvema stolpcema, ki jo uporabljamo za usposabljanje modela klasifikacije operacij. Prvi stolpec vsebuje
class
, drugi stolpec pa vsebujedocument
. - training_data_resources.csv – Ta datoteka je datoteka CSV z dvema stolpcema, ki jo uporabljamo za usposabljanje modela klasifikacije virov. Kot
training_data_operations.csv
datoteka, prvi stolpec vsebujeclass
, drugi stolpec pa vsebujedocument
.
- training_data_operations.csv – Ta datoteka je datoteka CSV z dvema stolpcema, ki jo uporabljamo za usposabljanje modela klasifikacije operacij. Prvi stolpec vsebuje
- Na konzoli Amazon S3 ustvarite novo vedro za Amazon Comprehend. Ker so imena veder S3 globalno edinstvena, morate za vedro ustvariti edinstveno ime. Za to delovno mesto ga imenujemo
comprehend-ticket-training-data
. Pri ustvarjanju vedra omogočite šifriranje na strani strežnika in blokirajte javni dostop. - Pošiljanje
training_data_operations.csv
intraining_data_resources.csv
na novo vedro S3.
Ustvari dva nova modela
Če želite ustvariti svoje modele, izvedite naslednje korake:
- Na konzoli Amazon Comprehend izberite Razvrstitev po meri v podoknu za krmarjenje.
- Izberite Ustvari nov model.
- Navedite naslednje informacije:
- za Ime modela, vnesite
ticket-classification-operation
. - za Jezik, izberite Angleščina.
- za Način klasifikatorjatako, da izberete Uporaba načina z eno oznako.
- za Oblika podatkovtako, da izberete Datoteka CSV.
- za Nabor podatkov o usposabljanju, vnesite pot S3 za
training_data_operations.csv
. - za Testni vir podatkovtako, da izberete Samodejna delitev.
Samodejna delitev samodejno izbere 10 % vaših posredovanih podatkov o vadbi za uporabo kot podatke za testiranje. - za Vloga IAMtako, da izberete Ustvari IAM vlogo.
- za Dovoljenja za dostop, izberite podatke o usposabljanju, preizkusu in izhodnih podatkih (če so navedeni) v vedrih S3.
- za Pripona imena, vnesite
ticket-classification
.
- za Ime modela, vnesite
- Izberite ustvarjanje.
- Izberite Ustvari nov model znova, da ustvarite svoj model klasifikacije virov.
- Navedite naslednje informacije:
- za Ime modela, vnesite
ticket-classification-resource
. - za Jezik, izberite Angleščina.
- za Način klasifikatorjatako, da izberete Uporaba načina z eno oznako.
- za Oblika podatkovtako, da izberete Datoteka CSV.
- za Nabor podatkov o usposabljanju, vnesite pot S3 za
training_data_resources.csv
. - za Testni vir podatkov, izberite Samodejna razdelitev.
- za Vloga IAMtako, da izberete Uporabite obstoječo vlogo IAM.
- za Ime vloge, izberite
AmazonComprehendServiceRole-ticket-classification
.
- za Ime modela, vnesite
- Izberite ustvarjanje.
Amazon Comprehend zdaj obdeluje datoteke CSV in jih uporablja za usposabljanje klasifikatorjev po meri. Nato jih uporabimo za pomoč pri razvrščanju vstopnic strank. Večji in natančnejši kot so naši podatki o usposabljanju, natančnejši bo klasifikator.
Počakajte, da se prikaže stanje različice kot Trained
kot spodaj. To lahko traja do 1 ure, odvisno od velikosti podatkov o usposabljanju.
Ustvarite končne točke Amazon Comprehend
Končne točke Amazon Comprehend se zaračunavajo v korakih po 1 sekundo, z najmanj 60 sekundami. Stroški se nadaljujejo od trenutka, ko zaženete končno točko, do trenutka, ko je izbrisana, tudi če ni analiziran noben dokument. Za več informacij glejte Amazonske celovite cene. Če želite ustvariti končne točke, dokončajte naslednje korake:
- Na konzoli Amazon Comprehend izberite Končne točke v podoknu za krmarjenje.
- Izberite Ustvari končno točko da ustvarite svojo končno točko klasifikacije operacij.
- Navedite naslednje informacije:
- za Ime končne točke, vnesite
ticket-classification-operation
. - za Vrsta modela po meritako, da izberete Razvrstitev po meri.
- za Model klasifikatorja, izberite vozovnica-razvrstitev-operacija.
- za različica, izberite Ni imena različice.
- za Število enot sklepanja (IU), vnesite
1
.
- za Ime končne točke, vnesite
- Izberite Ustvari končno točko.
- Izberite Ustvari končno točko znova, da ustvarite končno točko klasifikacije virov.
- Navedite naslednje informacije:
- za Ime končne točke, vnesite
ticket-classification-resource
. - za Vrsta modela po meritako, da izberete Razvrstitev po meri.
- za Model klasifikatorja, izberite vozovnica-razvrstitev-vir.
- za različica, izberite Ni imena različice.
- za Število enot sklepanja (IU), vnesite
1
.
- za Ime končne točke, vnesite
- Izberite Ustvari končno točko.
Ko ustvarite obe končni točki, počakajte, da se stanje obeh prikaže kot Active
.
Preizkusite končne točke Amazon Comprehend z analizo v realnem času
Če želite preizkusiti svoje končne točke, izvedite naslednje korake:
- Na konzoli Amazon Comprehend izberite Analiza v realnem času v podoknu za krmarjenje.
- za Vrsta analize¸ izberite po meri.
- za Končna točka¸ izberite vozovnica-razvrstitev-operacija.
- za Vnos besedila, vnesite naslednje:
- Izberite Analizirajte.
Rezultati kažejo, da jeUpdate
razred ima najvišjo oceno zaupanja. - Spreminjanje Končna točka do vozovnica-razvrstitev-vir In izberite Analizirajte še enkrat.
Rezultati kažejo, da je EC2
razred ima najvišjo oceno zaupanja.
Ustvarite skrivnost za geslo gruče Amazon Redshift
V tem koraku ustvarimo Upravitelj skrivnosti AWS skrivnost za vaše geslo gruče Amazon Redshift. Secrets Manager vam pomaga zaščititi skrivnosti, potrebne za dostop do vaših aplikacij, storitev in virov IT. Storitev vam omogoča enostavno kroženje, upravljanje in pridobivanje poverilnic baze podatkov, ključev API in drugih skrivnosti skozi njihov življenjski cikel. V tej objavi shranimo geslo gruče Amazon Redshift v skrivnost upravitelja skrivnosti.
- Na konzoli Secrets Manager izberite skrivnosti v podoknu za krmarjenje.
- Izberite Shrani novo skrivnost.
- za Skrivni tiptako, da izberete Druga vrsta skrivnosti.
- Pod Pari ključ/vrednost, nastavite svoj ključ kot
password
in vrednost kot geslo gruče Amazon Redshift.
Geslo mora biti dolgo med 8–64 znaki in vsebovati vsaj eno veliko črko, eno malo črko in eno številko. Lahko je kateri koli natisljiv znak ASCII, razen ' (enojni narekovaj), “ (dvojni narekovaj), , /, @ ali presledek. - Izberite Naslednji.
- za Skrivno ime, vnesite
ClassificationRedshiftClusterPassword
. - Izberite Naslednji.
- v Skrivna rotacija oddelek, izberite Naslednji.
- Preglejte svojo skrivno konfiguracijo in izberite trgovina.
Zagotovite svojo infrastrukturo z AWS CloudFormation
V tem koraku zagotovimo infrastrukturo za rešitev z uporabo Oblikovanje oblaka AWS kup.
Naložite kodo funkcije Lambda
Preden zaženete sklad CloudFormation, naložite svojo kodo funkcije Lambda:
- Prenos lambda_code.zip
- Na konzoli Amazon S3 odprite vedro, ki ste ga ustvarili.
- Pošiljanje
lambda_code.zip
.
Ustvarite svoj sklad CloudFormation
Za zagotavljanje virov z AWS CloudFormation izvedite naslednje korake:
- Prenos cloudformation_template.json.
- Na konzoli AWS CloudFormation izberite Ustvari sklad.
- Izberite Z novimi viri (standardno).
- za Vir predloge, izberite Naložite datoteko predloge.
- Izberite preneseno predlogo CloudFormation.
- Izberite Naslednji.
- za Ime skladovnice, vnesite
Ticket-Classification-Infrastructure
. - v parametri vnesite naslednje vrednosti:
- za ClassificationRedshiftClusterNodeType, vnesite vrsto vozlišča gruče Amazon Redshift. dc2.large je privzeta vrednost.
- za ClassificationRedshiftClusterPasswordSecretName, vnesite skrivno ime upravitelja skrivnosti, ki shranjuje geslo gruče Amazon Redshift.
- za ClassificationRedshiftClusterSubnetId, vnesite ID podomrežja, kjer gostuje Amazon Redshift Cluster. Podomrežje mora biti znotraj VPC, ki ste ga omenili v
ClassificationRedshiftClusterVpcId
parameter. - za ClassificationRedshiftClusterUsername, vnesite uporabniško ime gruče Amazon Redshift.
- za ClassificationRedshiftClusterVpcId, vnesite ID VPC, kjer gostuje gruča Amazon Redshift.
- za LambdaCodeS3Bucket, vnesite ime vedra S3, kamor ste naložili kodo Lambda.
- za LambdaCodeS3Key, vnesite ključ Amazon S3 paketa za uvajanje.
- za QuickSightRegion, vnesite regijo za QuickSight. Regija za QuickSight mora biti skladna z regijo, ki jo uporabljate za Amazon Comprehend in vedro S3.
- Izberite Naslednji.
- v Konfigurirajte možnosti zlaganja oddelek, izberite Naslednji.
- v pregled izberite, izberite Priznavam, da lahko AWS CloudFormation ustvari vire IAM.
- Izberite Ustvari sklad.
Konfigurirajte gručo Amazon Redshift
V tem koraku omogočite revizijsko beleženje in dodate novo tabelo v gručo Amazon Redshift, ustvarjeno prek predloge CloudFormation.
Revizijsko beleženje v Amazon Redshift ni privzeto vklopljeno. Ko vklopite beleženje v gruči, Amazon Redshift izvozi dnevnike v amazoncloudwatch, ki zajemajo podatke od omogočenega beleženja časovne revizije do trenutnega časa. Vsaka posodobitev beleženja je nadaljevanje prejšnjih dnevnikov.
Omogoči revizijsko beleženje
Ta korak lahko preskočite, če ne potrebujete revizijskega beleženja za gručo Amazon Redshift.
- Na konzoli Amazon Redshift izberite Grozdi v podoknu za krmarjenje.
- Izberite gručo Amazon Redshift, začenši z
classificationredshiftcluster-
. - o Nepremičnine izberite jeziček Uredi.
- Izberite Uredi revizijsko beleženje.
- za Konfigurirajte revizijsko beleženje¸ izberite Vklopite.
- za Strokovni tip dnevnika, izberite CloudWatch.
- Izberite vse vrste dnevnikov.
- Izberite Shrani spremembe.
Ustvari novo tabelo
Če želite ustvariti novo tabelo, izvedite naslednje korake:
- Na konzoli Amazon Redshift izberite Podatki poizvedbe.
- Izberite Poizvedba v urejevalniku poizvedb v2.
- o Baze podatkov strani izberite svoj grozd.
- za Baze podatkov, vnesite
ticketclassification
. - Vnesite uporabniško ime in geslo, ki ste ju konfigurirali v parametrih sklada CloudFormation.
- Izberite Ustvarite povezavo.
- Ko je povezava vzpostavljena, izberite znak plus in odprite novo okno za poizvedbo.
- Vnesite naslednjo poizvedbo:
- Izberite Run.
Preizkusite klasifikacijsko infrastrukturo
Zdaj je infrastruktura za razvrščanje vozovnic pripravljena. Pred integracijo s sistemom vozovnic preizkusimo klasifikacijsko infrastrukturo.
Izvedite test
Če želite izvesti preizkus, izvedite naslednje korake:
- Na konzoli Lambda izberite funkcije v podoknu za krmarjenje.
- Izberite funkcijo, ki se začne z
Ticket-Classification-Inf-TicketClassifier
. - o Test izberite jeziček Testni dogodek.
- za Ime, vnesite
TestTicket
. - Vnesite naslednje testne podatke:
- Izberite Test.
Vstopnica je razvrščena, podatki o klasifikaciji pa so shranjeni v gruči Amazon Redshift. Po razvrstitvi se zažene funkcija Lambda za obdelavo vstopnic, ki obravnava prijavo na podlagi klasifikacije, vključno s priporočili materialov za podporo inženirjem.
Preverite dnevnik testiranja klasifikatorja vstopnic
Če želite preveriti testni dnevnik, izvedite naslednje korake:
- V razdelku z rezultati testa izberite Dnevnikiali izberite Oglejte si dnevnike v CloudWatch o monitor tab.
- Izberite tok dnevnika.
Dnevnike si lahko ogledate na naslednjem posnetku zaslona, ki prikazuje rezultate storitve Amazon Comprehend in končno najvišjo razvrstitev vstopnice. V tem primeru je testna vozovnica razvrščena kot Resource=EC2
, Operation=Update
.
Preverite izhod klasifikacije vozovnic v gruči Amazon Redshift
Če želite preveriti izhod v vaši gruči, dokončajte naslednje korake:
- Na konzoli urejevalnika poizvedb Amazon Redshift v2 izberite znak plus, da odprete novo okno poizvedbe.
- Vnesite naslednjo poizvedbo:
- Izberite Run.
Naslednji posnetek zaslona prikazuje razvrstitev vstopnic. Če še ni na voljo, počakajte nekaj minut in poskusite znova (Kinesis Data Firehose potrebuje nekaj časa, da potisne podatke). Zdaj lahko te podatke uporabimo v QuickSightu.
Preverite dnevnik testiranja upravljavca vstopnic
Ko klasifikator vozovnic potisne podatke o klasifikaciji v gručo Amazon Redshift, se zažene funkcija Lambda za obdelavo vstopnic, ki obravnava vstopnico na podlagi klasifikacije, vključno s priporočili materialov za podporo inženirjem. V tem primeru upravljavec vstopnic vrne priporočene materiale, vključno z knjižico runbook, dokumentacijo AWS in dokumenti SSM, tako da se lahko podpora pri obravnavi vstopnice sklicuje nanje. Izhod lahko integrirate s svojim sistemom za obdelavo vstopnic in prilagodite postopke za obdelavo v funkcijski kodi Lambda. V tem koraku preverimo, katera priporočila so bila dana.
- Na konzoli Lambda izberite funkcije v podoknu za krmarjenje.
- Izberite funkcijo Lambda, ki se začne z
Ticket-Classification-Inf-TicketHandlerLambdaFunct
. - o monitor izberite jeziček Oglejte si dnevnike v CloudWatch.
- Izberite tok dnevnika.
Naslednji posnetek zaslona prikazuje dnevnike. Ogledate si lahko izpis Amazon Comprehend in seznam priporočenih dokumentov AWS in dokumentov SSM za vstopnico, razvrščeno kot Update EC2
. V kodo funkcije Lambda lahko dodate lastne runbooke, dokumente, dokumente SSM ali katero koli drugo gradivo.
Integrirajte infrastrukturo za razvrščanje vozovnic s svojim sistemom izdajanja vozovnic
V tem razdelku se popeljemo skozi korake za integracijo vaše infrastrukture za razvrščanje vstopnic z vašim sistemom izdajanja vstopnic in prilagodimo vašo konfiguracijo.
Večina sistemov za prodajo vozovnic ima funkcijo sprožilca, ki vam omogoča zagon kode, ko je vstopnica predložena. Nastavite svoj sistem izdajanja vozovnic za priklic funkcije Lambda klasifikatorja vstopnic z naslednjim oblikovanim vnosom:
Če želite prilagoditi vnos, spremenite kodo funkcije Lambda klasifikatorja vstopnic. Dodati ali odstraniti morate parametre (vrstice 90–105) in prilagoditi vnos za Amazon Comprehend (vrstice 15–17).
Funkcijo Lambda upravljalnika vstopnic lahko prilagodite za zagon avtomatizacije ali urejanje priporočil. V vozovnico s priporočili lahko na primer dodate notranji komentar. Za prilagoditev odprite lambda kodo upravljavca vstopnic in uredite vrstice 68–70 in 75–81.
Uporabite podatke o klasifikaciji s QuickSightom
Ko infrastrukturo za razvrščanje vstopnic integrirate s svojim sistemom vstopnic, se podatki o klasifikaciji vstopnic shranijo v gručo Amazon Redshift. Za preverjanje teh podatkov in ustvarjanje poročil lahko uporabite QuickSight. V tem primeru ustvarimo analizo QuickSight s podatki o klasifikaciji.
Prijavite se za QuickSight
Če še nimate QuickSighta, se prijavite po naslednjih korakih:
- Na konzoli QuickSight izberite Prijavite se za QuickSight.
- Izberite Standardna.
- Pod Regija QuickSight, izberite regijo, ki ste jo konfigurirali v parametru CloudFormation
QuickSightRegion
. - Pod Informacije o računu, vnesite ime svojega računa QuickSight in e-poštni naslov za obvestila.
- Pod QuickSight dostop do storitev AWStako, da izberete Amazon RedShift.
- Če želite omogočiti dostop in samodejno odkrivanje za druge vire, jih prav tako izberite.
- Izberite Konec.
- Izberite Pojdite na Amazon QuickSight ko ste prijavljeni.
Povežite gručo Amazon Redshift s QuickSightom
Če želite svojo gručo povezati s QuickSightom kot virom podatkov, izvedite naslednje korake:
- Na konzoli QuickSight izberite Podatkovni nizi v podoknu za krmarjenje.
- Izberite Nov nabor podatkov.
- Izberite Rdeči premik samodejno odkrit.
- Navedite naslednje informacije:
- za Ime vira podatkov, vnesite
ticketclassification
. - za ID primerka, izberite gručo Amazon Redshift, ki se začne z
classificationredshiftcluster-
. - za Vrsta povezave, izberite Javno omrežje.
- za Ime baze podatkov, vnesite
ticketclassification
. - Vnesite uporabniško ime in geslo gruče Amazon Redshift, ki ste ju konfigurirali v parametrih sklada CloudFormation.
- za Ime vira podatkov, vnesite
- Izberite Potrdite povezavo da preverite, ali povezava deluje.
Če ne deluje, je to verjetno zaradi uporabe napačnega uporabniškega imena in gesla ali pa je regija QuickSight drugačna od tiste, ki ste jo navedli v skladu CloudFormation. - Izberite Ustvarite vir podatkov.
- v Izberite svojo mizo izberete
tickets
miza. - Izberite Izberite.
- Izberite Uvozite v SPICE za hitrejšo analitiko.
SPICE je QuickSight super hiter vzporedni mehanizem za izračun v pomnilniku. Zasnovan je za hitro izvajanje naprednih izračunov in serviranje podatkov. Uvoz (imenovan tudi zaužitje) vaši podatki v SPICE lahko prihranijo čas in denar. Za več informacij o SPICE glejte Uvažanje podatkov v SPICE. Če se prikaže napaka »Ni dovolj zmogljivosti SPICE«, kupite več zmogljivosti SPICE. Za več informacij glejte Nakup zmogljivosti SPICE v regiji AWS. - Izberite Vizualiziraj.
Ustvarite poročilo o analizi klasifikacije vstopnic
Ko končate ustvarjanje nabora podatkov, si lahko ogledate novo analizo QuickSight. V tem razdelku se popeljemo skozi korake za ustvarjanje poročila o analizi klasifikacije vozovnic, vključno z vrtilno tabelo, tortnimi grafikoni in črtnimi grafikoni.
- Izberite AutoGraph.
- Pod Vizualne vrste, izberite vrtilno tabelo.
- Povlecite
operation
iz Seznam polj do Vrstice. - Povlecite
resource
iz Seznam polj do Stolpci. - o Dodaj izberite meni Dodajte vizualno.
- Pod Vizualne vrste, izberite tortni grafikon.
- Povlecite
operation
iz Seznam polj do Skupina/barva. - o Dodaj izberite meni Dodajte vizualno še enkrat.
- Pod Vizualne vrste, znova izberite tortni grafikon.
- Povlecite
resource
iz Seznam polj do Skupina/barva. - o Dodaj izberite meni Dodajte vizualno še enkrat.
- Pod Vizualne vrste, izberite črtni grafikon.
- Povlecite
creation_time
iz Seznam polj do X os. - Povlecite
operation
iz Seznam polj do Barva. - o Dodaj izberite meni Dodajte vizualno še enkrat.
- Pod Vizualne vrste, znova izberite črtni grafikon.
- Povlecite
creation_time
iz Seznam polj do X os. - Povlecite
operation
iz Seznam polj do Barva. - Po potrebi spremenite velikost in razvrstite grafikone.
- Izberite Shrani kot.
- Vnesite ime za svojo analizo in izberite Shrani.
čestitke! Vaša prva analiza vstopnic je pripravljena. Ko boste imeli več podatkov, bo analiza videti kot naslednji posnetek zaslona.
Čiščenje
V tem koraku očistimo vire, ki smo jih ustvarili z različnimi storitvami.
Amazonsko razumevanje
Če želite izbrisati končne točke, izvedite naslednje korake:
- Na konzoli Amazon Comprehend izberite Končne točke v podoknu za krmarjenje.
- Izberite
endpoint ticket-classification-operation
. - Izberite Brisanje in sledite navodilom.
- Ponovite te korake, da izbrišete
ticket-classification-resource
končna točka.
Nato izbrišite klasifikacije po meri, ki ste jih ustvarili. - Izberite Razvrstitev po meri v podoknu za krmarjenje.
- Izberite
classification ticket-classification-operation
. - Izberite Ni imena različice.
- Izberite Brisanje in sledite navodilom.
- Ponovite te korake, da izbrišete
ticket-classification-resource
razvrstitev.
Amazon S3
Nato počistite vedro S3, ki ste ga ustvarili.
- Na konzoli Amazon S3 izberite vedro, ki ste ga ustvarili.
- Izbrišite vse predmete v vedru.
- Izbriši vedro.
Amazon QuickSight
Izbrišite analize QuickSight in nabor podatkov, ki ste jih ustvarili.
- Na konzoli QuickSight izberite Analize v podoknu za krmarjenje.
- Izberite ikono možnosti (tri pike) na analizi, ki ste jo ustvarili.
- Izberite Brisanje in sledite navodilom.
- Izberite Podatkovni nizi v podoknu za krmarjenje.
- Izberite
tickets
nabor podatkov. - Izberite Izbriši nabor podatkov in sledite navodilom.
Oblikovanje oblaka AWS
Počistite vire, ki ste jih ustvarili kot del sklada CloudFormation.
- Na konzoli AWS CloudFormation izberite Skladovnice v podoknu za krmarjenje.
- Izberite
Ticket-Classification-Infrastructure
kup. - o viri izberite fizični ID
ClassificationDeliveryStreamS3Bucket
.
Odpre se konzola Amazon S3. - Izbrišite vse predmete v tem vedru.
- Vrnite se na konzolo AWS CloudFormation, izberite Brisanjein sledite navodilom.
Upravitelj skrivnosti AWS
Na koncu izbrišite skrivnost upravitelja skrivnosti.
- Na konzoli Secrets Manager izberite skrivnost
ClassificationRedshiftClusterPassword
. - o Proces izberite meni Izbriši skrivnost.
- Nastavite čakalno dobo na 7 dni in izberite Brisanje razporeda.
Vaša skrivnost bo samodejno izbrisana po 7 dneh.
zaključek
V tej objavi ste se naučili, kako uporabiti storitve AWS za ustvarjanje sistema za samodejno razvrščanje in priporočila. Ta rešitev bo vašim organizacijam pomagala zgraditi naslednji potek dela:
- Razvrstite zahteve strank.
- Priporočite avtomatizirane rešitve.
- Analizirajte klasifikacije zahtev strank in odkrijte najpogostejše zahteve strank.
- Izdajte novo avtomatizirano rešitev in povečajte stopnjo avtomatizacije.
Za več informacij o Amazon Comprehend glejte Dokumentacija Amazon Comprehend. Odkrijete lahko tudi druge funkcije Amazon Comprehend in se zgledujete po drugih Objave v spletnem dnevniku AWS o uporabi Amazon Comprehend zunaj klasifikacije.
O avtorjih
Seongyeol Jerry Cho je višji sistemski razvojni inženir pri AWS Managed Services s sedežem v Sydneyu v Avstraliji. Osredotoča se na izdelavo visoko razširljive in avtomatizirane programske opreme za operacije v oblaku z uporabo različnih tehnologij, vključno s strojnim učenjem. Zunaj dela uživa v potovanjih, kampiranju, branju, kuhanju in teku.
Manu Sasikumar je višji vodja sistemskega inženirja pri AWS Managed Services. Manu in njegova ekipa se osredotočata na izgradnjo zmogljivih in za uporabo enostavnih avtomatizacij za zmanjšanje ročnega napora ter izgradnjo rešitev, ki temeljijo na AI in ML, za upravljanje zahtev strank. Poleg službe svoj prosti čas rad preživlja z družino, sodeluje pa tudi v različnih humanitarnih in prostovoljskih dejavnostih.
- Coinsmart. Najboljša evropska borza bitcoinov in kriptovalut.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. PROST DOSTOP.
- CryptoHawk. Altcoin radar. Brezplačen preizkus.
- Vir: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-service-providers-can-use-natural-language-processing-to-gain-insights-from-customer-tickets-with-amazon- razumeti/
- "
- 100
- 7
- a
- O meni
- dostop
- Po
- Račun
- natančna
- čez
- Ukrep
- dejavnosti
- Naslov
- napredno
- AI
- vsi
- omogoča
- že
- Čeprav
- Amazon
- Analiza
- analitika
- analizirati
- API
- uporaba
- aplikacije
- primerno
- Arhitektura
- dodeljena
- Revizija
- Avstralija
- avtomatizirati
- Avtomatizirano
- Samodejno
- samodejno
- Avtomatizacija
- Na voljo
- AWS
- ker
- pred
- počutje
- spodaj
- BEST
- med
- Poleg
- Block
- Blog
- meja
- izgradnjo
- Building
- poslovni
- Poslovna inteligenca
- klic
- kandidati
- kapaciteta
- zajemanje
- ujame
- Kategorija
- Vzrok
- kvote
- kanali
- znaki
- Stroški
- Charts
- Izberite
- izbran
- razred
- Razvrstitev
- Cloud
- Koda
- Stolpec
- dokončanje
- Izračunajte
- zaupanje
- konfiguracija
- Connect
- povezava
- povezave
- dosledno
- Konzole
- Vsebuje
- naprej
- stroškovno učinkovito
- ustvarjajo
- ustvaril
- Ustvarjanje
- Oblikovanje
- Mandatno
- po meri
- stranka
- Stranke, ki so
- prilagodite
- datum
- Baze podatkov
- baze podatkov
- zamuda
- daje
- Odvisno
- uvajanje
- opisano
- Podrobnosti
- Razvoj
- drugačen
- odkriti
- Dokumenti
- Ne
- podvojila
- enostavno
- enostaven za uporabo
- urednik
- učinkovitosti
- prizadevanje
- E-naslov
- omogočajo
- omogoča
- šifriranje
- Končna točka
- Motor
- inženir
- Inženirji
- Vnesite
- bistvena
- ocenjeni
- Primer
- Razen
- obstoječih
- strokovnjak
- družina
- Feature
- Lastnosti
- finančna
- prva
- Osredotočite
- Osredotoča
- sledi
- po
- sledi
- iz
- Izpolnite
- funkcija
- ustvarjajo
- Globalno
- skupina
- Ravnanje
- strojna oprema
- pomoč
- Pomaga
- visoka
- zelo
- gostila
- Kako
- Kako
- HTTPS
- Humanitarne
- ICON
- izvajati
- uvoz
- Vključno
- Povečajte
- povečal
- Podatki
- Infrastruktura
- vhod
- vpogledi
- Navdih
- integrirati
- Intelligence
- vprašanje
- Vprašanja
- IT
- Ključne
- tipke
- label
- jezik
- velika
- večja
- začetek
- naučili
- učenje
- Verjeten
- vrstica
- linije
- Seznam
- obremenitev
- Poglej
- stroj
- strojno učenje
- je
- vzdrževanje
- upravljanje
- upravlja
- upravitelj
- upravljanje
- Navodilo
- ročno
- materiali
- omenjeno
- morda
- minimalna
- ML
- Mobilni
- Model
- modeli
- Denar
- več
- več
- Imena
- naravna
- ostalo
- potrebno
- potrebe
- Obvestilo
- Številka
- odprite
- Odpre
- Delovanje
- operacije
- Priložnosti
- možnosti
- Organizacija
- organizacije
- Ostalo
- Splošni
- lastne
- paket
- del
- Geslo
- ljudje
- performance
- Obdobje
- fizično
- pivot
- močan
- predstaviti
- prejšnja
- Cena
- Procesi
- obravnavati
- zaščito
- zagotavljajo
- če
- ponudniki
- javnega
- nakup
- dvigniti
- reading
- v realnem času
- priporočilo
- zmanjša
- Zmanjšana
- okolica
- poročilo
- Poročila
- zahteva
- zahteva
- Zahteve
- vir
- viri
- rezultat
- Rezultati
- vrne
- Pot
- Run
- tek
- razširljive
- Lestvica
- sekund
- Brez strežnika
- Storitev
- Storitve
- nastavite
- podpisati
- Enostavno
- sam
- Velikosti
- So
- Software
- trdna
- Rešitev
- rešitve
- nekaj
- Vesolje
- Poraba
- sveženj
- standardna
- Začetek
- začne
- Status
- shranjevanje
- trgovina
- trgovine
- tok
- pretakanje
- strukturirano
- predložen
- podpora
- sydney
- sistem
- sistemi
- skupina
- Tehnologije
- Test
- Testiranje
- O
- s tem
- 3
- skozi
- vsej
- Vstopnica
- vstopnice
- čas
- Naslov
- orodje
- orodja
- vrh
- usposabljanje
- Transform
- potovanja
- Trends
- Vrste
- odkrijte
- edinstven
- enote
- Nadgradnja
- uporaba
- navadno
- UTC
- uporabiti
- vrednost
- raznolikost
- različnih
- različica
- Poglej
- prostovoljec
- Počakaj
- web
- Kaj
- WHO
- razširjen
- v
- brez
- delo
- deluje
- Vaša rutina za