當監控遇上設計,為產品極致體驗打call

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《喜劇之王》中熱愛演戲的尹天仇遇到“演戲”機會,會問:錢不是重點,重點是演技有沒有發揮的空間?對于體驗設計師來說,產品類型不重要,重要的是UED有沒有發揮的空間。

監控產品是云產品中最重要的產品類型之一,保障各線業務系統“穩定安全極致快”,尤其在各大促節點更是穩定軍心的利器。監控產品的核心任務就是信息精準上報和用戶及時感知,因此用戶和監控信息之間的交互決定了監控產品的用戶體驗。

按照馬斯洛需求層次理論來對產品體驗進行分級,首先解決產品能用,其次是讓產品好用,最后是讓用戶和產品的交互產生情感,即產品極致體驗。

本文選取頁面重構、流程優化、價值賦予、數據可視化四個案例對此次體驗設計進行解讀。

頁面重構:調用鏈

在線上,各場景下的用戶數據生成不同的鏈路,監控鏈路運行狀態是調用鏈的核心價值。首先搭建了調用鏈的系統網絡模型,將系統、服務、鏈路三者的關系進行簡化,一定規模的系統網絡通過排列組合可以生成大量鏈路,用戶所有場景均可在系統網絡中形成鏈路。

當用戶使用本產品時,首頁能夠在第一時間向用戶傳遞重要信息,首頁不僅要傳達業務價值,還要考慮作為入口的引導作用,因此設計了兩種場景:用戶瀏覽所有系統相關監控信息,用戶重點查看單個系統的監控數據。

“所有系統”包括系統、關注鏈路、服務三種維度信息,“單個系統”包括系統、服務兩種維度信息。

流程優化:服務端性能

服務端性能監控是對軟件服務的各種性能指標進行監控,通過梳理主任務流程,得出三個基本元素:系統、節點、性能。

改版前,用戶定位異常的主要步驟為:

  1. 選取某個性能維度;
  2. 選擇需要查看的系統;
  3. 選擇系統下的某個節點;
  4. 查看此節點的在該性能維度的參數。

在第4步中,如果性能參數異常,則表示異常定位成功,如果性能參數一切正常,則繼續循環進行以上四個步驟。

原流程定位異常的效率較低,需要重點優化。將各系統及其節點的性能參數前置,賦予每個元素相應的監控數據,通過數據引導用戶進行異常定位,改版后的流程為:通過異常標記突出顯示存在異常的系統,進入系統后再通過異常標記突出顯示存在異常的節點,最后成功引導用戶定位異常。

價值賦予:智能告警

智能告警是一套監控各系統中異常數據并生成事件和告警的自動化運行系統。監控數據的好壞可以在一定程度上反映工作質量,通過對比監控數據能夠驅動用戶不斷提高工作質量,并且用戶存在短期數據獲取和長期數據獲取的需求。因此首頁設計為兩個部分:實時監控數據和離線數據分析。

實時監控數據能夠告知用戶當前發生了什么,離線數據分析能夠讓用戶掌握最近一段時間內的變化趨勢,這是數據在用戶時間維度的縱向對比,即自我比較。

按照馬斯洛需求理論,最高追求是“自我實現”,意味著用戶不僅自我比較,更會通過和他人比較追求自我實現,用戶之間的這種橫向對比能夠讓用戶不再局限于自身,而是將視野放寬至群體,實現個人在工作上的抱負。因此引入“排行版”概念,通過系統、團隊表現的排名去激勵用戶為了追求更好名次而突破自我。

數據可視化:決策分析平臺

決策分析平臺主要將異常匯總分析并提供相關決策和建議,數據可視化可以輔助用戶解讀數據,層次分明、高效聚合是數據可視化的基本特征。

需求描述:選擇不同的維度(比如:核心URL、地區、運營商、終端類型、接入方式等等),根據不同的時間粒度(比如:天、周、月等),輸入時間范圍,查詢耗時數據,查詢結果以圖表的形式展示給用戶。查詢結果的統計指標包括:計數、平均、最大、最小、標準差、百分比。

求解讀:耗時數據的最小顆粒,舉例說明就是:2017年11月11日,某用戶在江蘇地區使用安卓手機并通過中國移動4G網絡訪問蘇寧易購首頁的耗時數據。由這些耗時數據的最小顆粒組成原始數據,通過一定的篩選條件對原始數據進行過濾,采用特定的統計指標對這些數據進行處理,最終得出有價值的數據信息。

通過梳理原始數據的處理流程,把耗時數據與數據發生的時間進行關聯,分別作為Y軸和X軸,將每個耗時數據以“點”的方式分布在二維圖上,幫助用戶快速找出耗時分布規律。

通過選取核心URL、地區、運營商、終端類型、接入方式作為單一維度得到X軸,選取耗時數據作為度量得到Y軸,組成柱狀圖,并通過堆積柱狀圖對耗時數據進行等級劃分,可以清晰反映當前各耗時級別的占比。

小結

監控產品的體驗設計需要交互設計師關注用戶的信息獲取路徑,引導用戶完成對監控數據的交互。

以本次產品改版為例,除對頁面的元素、布局進行UI層面的優化外,更多在于信息流呈現和用戶交互行為的優化,讓用戶與數據的交互自然而然地發生。

 

本文由 @吹拉彈大師 原創發布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載

題圖來自Unsplash,基于CC0協議

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評論
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  1. 流程優化的哪里可以看到線上版呢

    來自河北 回復
  2. 完美 ??

    來自江蘇 回復