當您在阿里雲上使用雲資源遇到問題時，可以通過檢視文件、部落格或者提交工單的方式來解決問題，但問題的處理週期可能較長，成本可能較高。為了解決上面的問題，阿里雲推出了自助診斷系統，幫助您一鍵提交問題診斷，快速獲取診斷結果。本文將從技術角度來介紹阿里雲自助診斷系統的優點及其實現方法，進一步闡述阿里雲自助診斷系統的能夠為您解決的問題。關於阿里雲自助診斷系統的介紹資訊，您可以通過檢視 阿里雲自助診斷系統 獲取。 https://yq.aliyun.com/articles/646515?spm=a2c4e.11153940.blogcont657159.19.3e4d3889UzPfjT

阿里雲自助診斷系統優點

通過阿里雲自助診斷系統提交問題診斷，不僅能夠降低問題的反饋溝通成本，而且能夠縮短問題的處理時間，提高了問題處理效率，同時，阿里雲自助診斷系統診斷的時效性以及準確率還在不斷的提升。

阿里雲自助診斷系統依靠強大的技術支撐，相比其它問題反饋溝通渠道，具有以下幾大優點：

一鍵反饋，反饋問題方便、快捷 反饋資訊準確、全面，有助於問題處理 秒級自動回覆，時效性強 問題精準投遞，第一時間通知對應人員 問題處理週期短，業務影響小 問題閉環處理，使用者體驗好 當然，阿里雲自助診斷系統也有其自身的一些問題，後續章節會進行詳細介紹。

阿里雲自助診斷系統實現

阿里雲自助診斷系統，主要由四個系統模組組成，即：

智慧診斷庫 智慧方案匹配 診斷展示 診斷反饋 目前，阿里雲自助診斷系統支援對多種雲資源、多種操作提交診斷。診斷系統整體架構如下圖所示：

從上圖可以看出，阿里雲自助診斷系統中各個模組的組成不同，功能不同功能。

智慧診斷庫

智慧診斷庫是一個包含了不同雲資源、不同操作型別對應的異常資訊集合，涉及到了 ECS 例項、映象、磁碟、彈性伸縮組等資源相關的資訊。智慧診斷庫主要有四大支撐要素，即：

近千診斷模板，包含了不同的雲資源、不同的操作型別引發的異常資訊對應的原因及處理方案，診斷方案由這些模板組合生成。 海量的資料輸入，這些資料主要包含使用者提交的診斷、反饋資訊，研發人員根據系統問題填充的資訊，阿里雲收集的異常資訊等，這些資料的輸入，促進診斷庫不斷的豐富和優化。 智慧學習優化，根據每天收集到的不同的異常問題和使用者反饋等資訊，智慧診斷庫利用自適應等學習優化演算法，不斷地優化模板。 診斷大盤，每天實時生成診斷資料，包括診斷率，滿意率，診斷時間等資訊，之所以定義其為催化劑，是因為它能及時反應診斷庫模板的覆蓋率以及準確率等資訊，推動新模板的增加以及現有模板的調優等。 上述四個要素，保證了智慧診斷庫生成的診斷方案具有較高的代表性和準確性。

智慧方案匹配

智慧方案匹配模組以診斷系統分發下來的使用者異常問題作為輸入，先分析異常對應的雲資源型別及操作型別，建立二維模型，然後將二維模型輸入到智慧診斷庫，利用最優的查詢匹配演算法匹配問題的原因及解決方案，如果匹配上，則生成診斷方案，輸出到診斷展示模組，如果匹配不上，則通過內部系統匹配問題責任人，第一時間將問題推送到責任人，責任人處理完成後提交診斷反饋到診斷展示模組。

診斷展示

診斷反饋

診斷反饋模組，主要用於接收您對診斷方案的反饋，不論您對診斷方案是否滿意，建議您多提交診斷反饋，因為反饋資訊作為智慧診斷庫的輸入源之一，可以幫助我們促進診斷庫的優化和改進，對自助診斷系統即為重要。

一個完整的自助診斷過程如下圖所示：

即，當您操作雲資源發現問題時，提交診斷，診斷系統接收到診斷資訊以後進行匹配處理，根據匹配結果會有兩種方案處理方案，即智慧診斷、人工處理，使用者檢視診斷方案，並對診斷方案進行回覆。

阿里雲自助診斷系統現狀及未來

寫在最後

阿里雲自助診斷系統目前還在不斷的優化和改進，依靠其背後強大的技術支撐以及開發人員時間的投入，用不了多久，阿里雲自助診斷系統會為您更加快捷、準確的解決問題，節約您的寶貴時間，改善您的使用體驗。