Conversational channels are changing the landscape of hybrid cloud service management. These channels are becoming important avenues for Site Reliability Engineers (SREs) %Subject Matter Experts (SME) to collaboratively work together to resolve an incident or issue. Identifying segmented conversations and extracting key insights or artefacts from them can help engineers to improve the efficiency of the incident remediation process by using information retrieval mechanisms for similar incidents. However, it has been empirically observed that due to the semi-formal behavior of such conversations (human language) they are very unique in nature and also contain lot of domain-specific terms. This makes it difficult to use the standard natural language processing frameworks directly, which are popularly used in standard NLP tasks. %It is important to identify the correct keywords and artefacts like symptoms, issue etc., present in the conversation chats. In this paper, we build a framework that taps into the conversational channels and uses various learning methods to (a) understand and extract key artefacts from conversations like diagnostic steps and resolution actions taken, and (b) present an approach to identify past conversations about similar issues. Experimental results on our dataset show the efficacy of our proposed method.


翻译:对话渠道正在改变混合云服务管理格局。这些渠道正在成为网站可靠性工程师 % 主题物质专家(SME)合作解决事件或问题的重要渠道。识别断裂式对话并从中提取关键见解或手工艺物可以帮助工程师通过使用类似事件的信息检索机制提高事件补救过程的效率。然而,经验显示,由于此类对话的半正规行为(人文),它们的性质非常独特,也包含许多特定域名。这使得直接使用标准自然语言处理框架变得困难,而标准自然语言处理框架在标准国家语言方案任务中普遍使用。%重要的是要确定正确的关键词和手工艺品,例如症状、问题等,在谈话聊天中出现。在本文中,我们建立了一个框架,利用对话渠道,并使用各种学习方法,以便(a)从谈话中了解和提取关键手工艺品,例如诊断步骤和解决办法,以及(b)提出一种方法来识别过去关于类似问题的对话。我们数据设置的实验结果展示了我们拟议方法的功效。

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