日前，Atlassian中国合作伙伴企业日活动在上海成功举办。活动以“AI协同 创未来——如何利用人工智能提升团队协作，加速产品交付”为主题，深入探讨了AI技术在团队协作与产品交付中的创新应用与实践，吸引了众多业内专家、企业客户及技术开发者的积极参与。
活动现场，小米集团高级SRE孟凡胤带来《Jira常见问题处理及如何利用AI智能客服提升效率》的精彩演讲。演讲从小米Jira系统的使用现状出发，探讨分享了API请求及数据治理、项目管理中的个性化设置等运维过程中的挑战与突破，以及如何利用AI工具，深化AI智能客服应用，提高运营效率。
以下为演讲回顾（内容有精简优化）：
大家好，作为Jira的使用方，今天我们主要从运维和运营两个层面来介绍小米是如何使用Jira系统的。
小米Jira系统的使用现状
首先，一起来了解下小米Jira系统的使用现状。
Jira系统承担了我们集团的手机、汽车、电视、笔记本和生态链各个产品的bug缺陷管理，以及米粉问题反馈的官方渠道，作为与米粉沟通的桥梁，它在小米内部扮演着至关重要的角色。
当前，我们系统的Issue数量已达到千万级别，数据量处于业界顶端，同时项目数量也达到了1000+，项目配置复杂，个性化需求也非常多，这些都对我们的运营团队提出了专业且严格的要求。
随着业务的不断增长和复杂性的提高，我们的系统体量已经远超官方标准产品所建议的体量，这也导致了一系列无法预知的问题。作为技术出身的系统SRE，我们致力于保证系统的SLA，确保系统的可用性，提升用户体验和员工的工作效率。
在龙智的协助下，我们去年花了一年时间，收集了影响系统的三十多个问题，并提出了解决方案。目前，这些方案已经落地并产生了显著效果。
API请求及数据治理
我们遇到的第一个问题是API请求和数据治理。
随着数据量和用户开发请求的持续增长，我们的Search接口受到大量不规范的分析请求冲击。这些请求中的JQL非常不规范，加上Labels数量达到了千万级别，直接在引擎中搜索的话，很可能导致系统崩溃或严重的OOM问题。
▍ 应对措施1：代理层API限流
对于这一问题，我们首先想让它有节制，不让它恶意请求。我们在nginx上使用lua脚本语言对请求的QPS和IP两种维度按照时间进行封禁。QPS达到50做一次封禁，右边是按IP封禁，一秒请求5次，我们会封禁60秒。这样，我们成功拦截了30%的不规范请求，缓解了部分API带来的系统压力。
▍ 应对措施2：API与web服务剥离
然而，即便进行了限流，大数据量的请求仍可能导致集群中的某个节点OOM，影响用户访问。那么假想一下，有没有可能在集群当中将API和Web两个服务分开？
在龙智的专业指导下，我们在7层代理上成功剥离了API和Web服务，确保API请求导致的系统夯住及oom不再影响到前端用户的访问和使用。
此外，我们还在集群上增加了状态监控，如遇到cluster_rmi_connect_fail等异常，会触发告警，使我们能够实时掌握集群的状态。
▍ 应对措施3：大数据治理
尽管采取了上述措施，我们仍未能完全解决API请求给系统带来的压力，那么就在根源上找，大家最终的诉求就是想要获取数据，那是否可以直接给用户提供数据呢？
大家都知道，现在是大数据时代，依托集团的数据工场，我们可以绑定mysql数据源，使用Flink SQL实时开发作业，根据不同的需求给大家提供实时数据，这样，用户无需再通过Search接口请求数据，极大地减轻了系统压力。
这时候有人会问，数据推送后，我们怎样在大数据平台做权限管控？
对此，我们设立了专业的团队和权限审核平台，按照project维度开放权限。这确实需要人工操作，包括创建权限表、与需求方对接等，以确保数据的安全。虽然初期工作量较大，但随着对工作流程的熟悉和标准化，我们已能复制和重用部分工作，从而显著减轻后期的工作量。
▍ 应对措施4：统一webhook推送
在数据治理过程中，我们还注意到一个问题：当issue被更新或创建时，webhook会推送过多不规范的消息。为解决这一问题，我们统一了webhook的推送，将其统一到RocketMQ上，用户可以直接在RocketMQ上进行消费。这一举措不仅规范了消息推送，还允许用户基于这些数据进行二次开发，如消息推送、看板展示和实时数据分析等。
这项工作还在持续实施当中，目前，我们已对接了大约三四十个需求，所有数据均通过统一的出口进行传输，同时减少了API请求，大大提高了系统的稳定性。这正是我们在运维层面所追求的：确保系统在一个更加规范、健康的环境中稳定运行。
项目管理中个性化设置
在系统运维方面，我们取得了很大的突破。其实Jira最核心的工作还是在系统配置上，Jira系统运营的工作非常的繁琐且复杂。接下来，我将介绍一下我们如何对Jira运营的工作做精细化及规范化管理。
▍ 统一项目配置，一键创建项目
在Jira的运营方面，运营团队大部分都是在配置项目个性化需求，创建项目，导入权限，导入模版等相关工作，同产品的project需求也不统一，这些重复性工作占用了运营团队大量的时间。
面对这一情况，我们拉通了各个项目负责人，把同产品（例如手机，笔记本，电视等产品）SPM的需求责任到一位同学身上，把项目的配置对齐，进行统一规划。每个产品对应了一个项目模版，由负责人在辅助系统平台长实现一键创建项目、模版自动导入、权限自动导入。最终实现了统一需求、统一项目模版、统一权限，大大减少了运营工作量，提高了工作效率。
▍ 跨服务器Clone插件
集团中有多套Jira系统，但是系统之间的数据无法做到互通。为此，龙智为小米定制了跨服务器Clone插件。该插件通过混合使用Jira的JavaAPI、标准RestAPI和自定义RestAPI，实现了多个Jira服务器之间的Issue克隆及信息同步。
其主要功能有：
- 灵活的配置模式：支持多个Jira服务器之间的连接配置
- 支持统一认证：支持多个Jira服务器之间的SSO认证，保障各服务器之间的数据交互安全
- 全方位的业务映射：支持项目、问题类型、字段及字段默认值等多个维度的映射，保证不同部门之间的无缝协作
- 克隆信息展示：在Issue界面中展示对端服务器的克隆Issue信息，支持一键免登录跳转至对端服务器对应Issue界面，极大提升了工作效率
- 实时数据同步：克隆Issue有任何一方信息发生变更都会实时同步至对方，保证数据同步的时效性
AI智能客服提高运营效率
最后，为大家介绍一下我们的AI智能客服。
在日常的Jira运营中，我们面临着大量高重复性的用户咨询问题，Jira运营的同学逐一回答是需要付出很多的时间成本。小米一直非常重视知识库的建设，截至目前，我们的运营相关文档已达百余篇。
那么，如何将这这么多的文章快速、准确地传递给用户？这是一个难题。传统的机器人客服虽然可以推送相关知识，但往往无法提供精确、满意的回答，导致用户仍然需要花时间去筛选和寻找答案。
我们做的是让机器人代替运营人员回答用户的问题。
我们的AI客服解决方案利用大模型技术，将知识库和用户问题转化为语义向量，通过向量匹配快速给出准确回答，实现智能客服功能。
现在，我们用户问题回答的准确率高达80%，大大释放了运营的工作量，并且我们还在不断收集用户反馈，优化和更新我们的知识库。
最后，我想说的是，Jira是一个非常有意思的产品，值得我们去深入挖掘。Jira也是一项需要长期维护的工程，依靠个人的力量是远远不够的，我们也需要与更专业、更精细、更系统的团队共同进步。也非常感谢龙智提供这次分享的机会，期待未来我们能够有更紧密、更专注的合作。
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