日前，Atlassian中國(guó)合作伙伴企業(yè)日活動(dòng)在上海成功舉辦。活動(dòng)以“AI協(xié)同 創(chuàng)未來(lái)——如何利用人工智能提升團(tuán)隊(duì)協(xié)作，加速產(chǎn)品交付”為主題，深入探討了AI技術(shù)在團(tuán)隊(duì)協(xié)作與產(chǎn)品交付中的創(chuàng)新應(yīng)用與實(shí)踐，吸引了眾多業(yè)內(nèi)專(zhuān)家、企業(yè)客戶及技術(shù)開(kāi)發(fā)者的積極參與。

活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)，小米集團(tuán)高級(jí)SRE孟凡胤帶來(lái)《Jira常見(jiàn)問(wèn)題處理及如何利用AI智能客服提升效率》的精彩演講。演講從小米Jira系統(tǒng)的使用現(xiàn)狀出發(fā)，探討分享了API請(qǐng)求及數(shù)據(jù)治理、項(xiàng)目管理中的個(gè)性化設(shè)置等運(yùn)維過(guò)程中的挑戰(zhàn)與突破，以及如何利用AI工具，深化AI智能客服應(yīng)用，提高運(yùn)營(yíng)效率。

以下為演講回顧（內(nèi)容有精簡(jiǎn)優(yōu)化）：

大家好，作為Jira的使用方，今天我們主要從運(yùn)維和運(yùn)營(yíng)兩個(gè)層面來(lái)介紹小米是如何使用Jira系統(tǒng)的。

小米Jira系統(tǒng)的使用現(xiàn)狀

首先，一起來(lái)了解下小米Jira系統(tǒng)的使用現(xiàn)狀。

Jira系統(tǒng)承擔(dān)了我們集團(tuán)的手機(jī)、汽車(chē)、電視、筆記本和生態(tài)鏈各個(gè)產(chǎn)品的bug缺陷管理，以及米粉問(wèn)題反饋的官方渠道，作為與米粉溝通的橋梁，它在小米內(nèi)部扮演著至關(guān)重要的角色。

當(dāng)前，我們系統(tǒng)的Issue數(shù)量已達(dá)到千萬(wàn)級(jí)別，數(shù)據(jù)量處于業(yè)界頂端，同時(shí)項(xiàng)目數(shù)量也達(dá)到了1000+，項(xiàng)目配置復(fù)雜，個(gè)性化需求也非常多，這些都對(duì)我們的運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)提出了專(zhuān)業(yè)且嚴(yán)格的要求。隨著業(yè)務(wù)的不斷增長(zhǎng)和復(fù)雜性的提高，我們的系統(tǒng)體量已經(jīng)遠(yuǎn)超官方標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品所建議的體量，這也導(dǎo)致了一系列無(wú)法預(yù)知的問(wèn)題。作為技術(shù)出身的系統(tǒng)SRE，我們致力于保證系統(tǒng)的SLA，確保系統(tǒng)的可用性，提升用戶體驗(yàn)和員工的工作效率。

在龍智的協(xié)助下，我們?nèi)ツ昊艘荒陼r(shí)間，收集了影響系統(tǒng)的三十多個(gè)問(wèn)題，并提出了解決方案。目前，這些方案已經(jīng)落地并產(chǎn)生了顯著效果。

API請(qǐng)求及數(shù)據(jù)治理

我們遇到的第一個(gè)問(wèn)題是API請(qǐng)求和數(shù)據(jù)治理。

隨著數(shù)據(jù)量和用戶開(kāi)發(fā)請(qǐng)求的持續(xù)增長(zhǎng)，我們的Search接口受到大量不規(guī)范的分析請(qǐng)求沖擊。這些請(qǐng)求中的JQL非常不規(guī)范，加上Labels數(shù)量達(dá)到了千萬(wàn)級(jí)別，直接在引擎中搜索的話，很可能導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰或嚴(yán)重的OOM問(wèn)題。

▍應(yīng)對(duì)措施1：代理層API限流

對(duì)于這一問(wèn)題，我們首先想讓它有節(jié)制，不讓它惡意請(qǐng)求。我們?cè)趎ginx上使用lua腳本語(yǔ)言對(duì)請(qǐng)求的QPS和IP兩種維度按照時(shí)間進(jìn)行封禁。QPS達(dá)到50做一次封禁，右邊是按IP封禁，一秒請(qǐng)求5次，我們會(huì)封禁60秒。這樣，我們成功攔截了30%的不規(guī)范請(qǐng)求，緩解了部分API帶來(lái)的系統(tǒng)壓力。

▍應(yīng)對(duì)措施2：API與web服務(wù)剝離

然而，即便進(jìn)行了限流，大數(shù)據(jù)量的請(qǐng)求仍可能導(dǎo)致集群中的某個(gè)節(jié)點(diǎn)OOM，影響用戶訪問(wèn)。那么假想一下，有沒(méi)有可能在集群當(dāng)中將API和Web兩個(gè)服務(wù)分開(kāi)？

在龍智的專(zhuān)業(yè)指導(dǎo)下，我們?cè)?層代理上成功剝離了API和Web服務(wù)，確保API請(qǐng)求導(dǎo)致的系統(tǒng)夯住及oom不再影響到前端用戶的訪問(wèn)和使用。

此外，我們還在集群上增加了狀態(tài)監(jiān)控，如遇到cluster_rmi_connect_fail等異常，會(huì)觸發(fā)告警，使我們能夠?qū)崟r(shí)掌握集群的狀態(tài)。

▍應(yīng)對(duì)措施3：大數(shù)據(jù)治理

盡管采取了上述措施，我們?nèi)晕茨芡耆鉀QAPI請(qǐng)求給系統(tǒng)帶來(lái)的壓力，那么就在根源上找，大家最終的訴求就是想要獲取數(shù)據(jù)，那是否可以直接給用戶提供數(shù)據(jù)呢？

大家都知道，現(xiàn)在是大數(shù)據(jù)時(shí)代，依托集團(tuán)的數(shù)據(jù)工場(chǎng)，我們可以綁定mysql數(shù)據(jù)源，使用Flink SQL實(shí)時(shí)開(kāi)發(fā)作業(yè)，根據(jù)不同的需求給大家提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，這樣，用戶無(wú)需再通過(guò)Search接口請(qǐng)求數(shù)據(jù)，極大地減輕了系統(tǒng)壓力。

這時(shí)候有人會(huì)問(wèn)，數(shù)據(jù)推送后，我們?cè)鯓釉诖髷?shù)據(jù)平臺(tái)做權(quán)限管控？

對(duì)此，我們?cè)O(shè)立了專(zhuān)業(yè)的團(tuán)隊(duì)和權(quán)限審核平臺(tái)，按照project維度開(kāi)放權(quán)限。這確實(shí)需要人工操作，包括創(chuàng)建權(quán)限表、與需求方對(duì)接等，以確保數(shù)據(jù)的安全。雖然初期工作量較大，但隨著對(duì)工作流程的熟悉和標(biāo)準(zhǔn)化，我們已能復(fù)制和重用部分工作，從而顯著減輕后期的工作量。

▍應(yīng)對(duì)措施4：統(tǒng)一webhook推送

在數(shù)據(jù)治理過(guò)程中，我們還注意到一個(gè)問(wèn)題：當(dāng)issue被更新或創(chuàng)建時(shí)，webhook會(huì)推送過(guò)多不規(guī)范的消息。為解決這一問(wèn)題，我們統(tǒng)一了webhook的推送，將其統(tǒng)一到RocketMQ上，用戶可以直接在RocketMQ上進(jìn)行消費(fèi)。這一舉措不僅規(guī)范了消息推送，還允許用戶基于這些數(shù)據(jù)進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，如消息推送、看板展示和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析等。

這項(xiàng)工作還在持續(xù)實(shí)施當(dāng)中，目前，我們已對(duì)接了大約三四十個(gè)需求，所有數(shù)據(jù)均通過(guò)統(tǒng)一的出口進(jìn)行傳輸，同時(shí)減少了API請(qǐng)求，大大提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。這正是我們?cè)谶\(yùn)維層面所追求的：確保系統(tǒng)在一個(gè)更加規(guī)范、健康的環(huán)境中穩(wěn)定運(yùn)行。

項(xiàng)目管理中個(gè)性化設(shè)置

在系統(tǒng)運(yùn)維方面，我們?nèi)〉昧撕艽蟮耐黄啤Ｆ鋵?shí)Jira最核心的工作還是在系統(tǒng)配置上，Jira系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)的工作非常的繁瑣且復(fù)雜。接下來(lái)，我將介紹一下我們?nèi)绾螌?duì)Jira運(yùn)營(yíng)的工作做精細(xì)化及規(guī)范化管理。

▍統(tǒng)一項(xiàng)目配置，一鍵創(chuàng)建項(xiàng)目

在Jira的運(yùn)營(yíng)方面，運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)大部分都是在配置項(xiàng)目個(gè)性化需求，創(chuàng)建項(xiàng)目，導(dǎo)入權(quán)限，導(dǎo)入模版等相關(guān)工作，同產(chǎn)品的project需求也不統(tǒng)一，這些重復(fù)性工作占用了運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)大量的時(shí)間。

面對(duì)這一情況，我們拉通了各個(gè)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，把同產(chǎn)品（例如手機(jī)，筆記本，電視等產(chǎn)品）SPM的需求責(zé)任到一位同學(xué)身上，把項(xiàng)目的配置對(duì)齊，進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)劃。每個(gè)產(chǎn)品對(duì)應(yīng)了一個(gè)項(xiàng)目模版，由負(fù)責(zé)人在輔助系統(tǒng)平臺(tái)長(zhǎng)實(shí)現(xiàn)一鍵創(chuàng)建項(xiàng)目、模版自動(dòng)導(dǎo)入、權(quán)限自動(dòng)導(dǎo)入。最終實(shí)現(xiàn)了統(tǒng)一需求、統(tǒng)一項(xiàng)目模版、統(tǒng)一權(quán)限，大大減少了運(yùn)營(yíng)工作量，提高了工作效率。

▍跨服務(wù)器Clone插件

集團(tuán)中有多套Jira系統(tǒng)，但是系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)無(wú)法做到互通。為此，龍智為小米定制了跨服務(wù)器Clone插件。該插件通過(guò)混合使用Jira的JavaAPI、標(biāo)準(zhǔn)RestAPI和自定義RestAPI，實(shí)現(xiàn)了多個(gè)Jira服務(wù)器之間的Issue克隆及信息同步。

其主要功能有：

靈活的配置模式：支持多個(gè)Jira服務(wù)器之間的連接配置

支持統(tǒng)一認(rèn)證：支持多個(gè)Jira服務(wù)器之間的SSO認(rèn)證，保障各服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)交互安全

全方位的業(yè)務(wù)映射：支持項(xiàng)目、問(wèn)題類(lèi)型、字段及字段默認(rèn)值等多個(gè)維度的映射，保證不同部門(mén)之間的無(wú)縫協(xié)作

克隆信息展示：在Issue界面中展示對(duì)端服務(wù)器的克隆Issue信息，支持一鍵免登錄跳轉(zhuǎn)至對(duì)端服務(wù)器對(duì)應(yīng)Issue界面，極大提升了工作效率

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步：克隆Issue有任何一方信息發(fā)生變更都會(huì)實(shí)時(shí)同步至對(duì)方，保證數(shù)據(jù)同步的時(shí)效性

AI智能客服提高運(yùn)營(yíng)效率

最后，為大家介紹一下我們的AI智能客服。在日常的Jira運(yùn)營(yíng)中，我們面臨著大量高重復(fù)性的用戶咨詢問(wèn)題，Jira運(yùn)營(yíng)的同學(xué)逐一回答是需要付出很多的時(shí)間成本。小米一直非常重視知識(shí)庫(kù)的建設(shè)，截至目前，我們的運(yùn)營(yíng)相關(guān)文檔已達(dá)百余篇。

那么，如何將這這么多的文章快速、準(zhǔn)確地傳遞給用戶？這是一個(gè)難題。傳統(tǒng)的機(jī)器人客服雖然可以推送相關(guān)知識(shí)，但往往無(wú)法提供精確、滿意的回答，導(dǎo)致用戶仍然需要花時(shí)間去篩選和尋找答案。

我們做的是讓機(jī)器人代替運(yùn)營(yíng)人員回答用戶的問(wèn)題。

我們的AI客服解決方案利用大模型技術(shù)，將知識(shí)庫(kù)和用戶問(wèn)題轉(zhuǎn)化為語(yǔ)義向量，通過(guò)向量匹配快速給出準(zhǔn)確回答，實(shí)現(xiàn)智能客服功能。現(xiàn)在，我們用戶問(wèn)題回答的準(zhǔn)確率高達(dá)80%，大大釋放了運(yùn)營(yíng)的工作量，并且我們還在不斷收集用戶反饋，優(yōu)化和更新我們的知識(shí)庫(kù)。

最后，我想說(shuō)的是，Jira是一個(gè)非常有意思的產(chǎn)品，值得我們?nèi)ド钊胪诰颉ira也是一項(xiàng)需要長(zhǎng)期維護(hù)的工程，依靠個(gè)人的力量是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，我們也需要與更專(zhuān)業(yè)、更精細(xì)、更系統(tǒng)的團(tuán)隊(duì)共同進(jìn)步。也非常感謝龍智提供這次分享的機(jī)會(huì)，期待未來(lái)我們能夠有更緊密、更專(zhuān)注的合作。

審核編輯 黃宇