编辑导语：本文在分析数据中心运维对象和特点的基础上，提出了运维体验的设计理念，设计了基于运维感受的运维体验模型，从行为层面、认知层面和感知层面三个方面探索了运维体验的用户特征、设计原则和设计要素。干货爆满，值得一看。

数据中心作为新基础设施下的计算基础设施，为云计算业务提供基础技术支持，运维体验直接影响用户的工作效率和感受。目前的运维经验在设计原则和方法上缺乏系统的理论指导，这在一定程度上对设计人员提出了挑战。

通过分析数据中心运维的对象和特点，提出了面向数据中心运维的运维体验设计理念，设计了基于运维感受的运维体验模型，从行为层面、认知层面和感知层面三个方面探讨了运维体验的用户特征、设计原则和设计要素。最后，通过数据中心运维的实践设计，验证了基于“操控感”的运维体验模型的可行性和有效性，能够有效满足业务和用户的多维需求。

关键词：运维经验，经验模型，设计要素，设计原则，设计流程

01简介新基础设施(简称新基础设施)它包括5G基站建设、UHV、城际高铁和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网七个领域。

图1新基础设施的七个主要领域

2020年4月20日，国家发改委定义【新基础设施】主要包括信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施三个方面[1]。其中，信息基础设施是本文的重点，也是业务运维的主要对象：包括以人工智能、云计算、区块链为代表的新技术基础设施，以及以数据中心、智能计算中心为代表的计算基础设施。

基础设施的发展一直是互联网、大数据、AI等技术领域的驱动力。在大型企业中，基础设施的技术研究和经验设计占据一定比例。对于设计师来说，后台运维产品的体验设计是有一定门槛的。尤其在现实中，设计师是非运维领域的用户，对运维知识的理解程度低，认知感差，很难用同理心进行分析和映射。因此，需要一套系统的设计方法来引导设计师更好地理解用户的行为，提出更好的设计策略，让设计形成有效的思路，而不是个人的喜欢或者灵光一现。

本文围绕云计算领域的数据中心基础设施体验设计，探索新基础设施场景下数据中心的平台化、智能化和高效服务体验，挖掘决定设计决策实现的关键因素。在设计原则和设计流程的指导下，对关键因素进行分析、提取和串联，从而得出最终的设计方案。

02数据中心运维特点2.1运维对象云计算领域的基础设施，包括计算、网络和存储，涵盖数据中心、网络、服务器、运维中心、容器、数据库、存储、中间件等领域[2]。除了设施硬件，数据中心人员，后台运维人员，服务器供应商等。也是操作和维护控制的对象。因此，运维对象可以概括为以下三种：

(1)人：基础设施的使用者和受控者。

如数据中心常驻工程师、机房管理员、服务器供应商等。“人”具有角色类型多样、多个企业背景混杂、权限划分粒度细的特点。

(2)机器：设备及其服务应用

如在电力系统和暖通空调系统设施下运行的数据中心的动态环境；以及保证动环稳定、定期检查、在岗维护等运维场景。“场”是相关的，当出现异常时，需要多维度的排查；“场”也是具体的，不同场景下的运维对象和操作有一定的差异[3]。

下图说明了数据中心的操作和维护对象及其关系。一方面，“人”操作和控制设施设备，但同时，在所有人机交互场景中，数据中心人员的操作也被监控和记录。“机”是“场”的组成要素，共同构建数据中心环境。同时，环境的好坏也影响着其中的设施设备。人、机器和现场相互作用，共同工作。

图2数据中心中的人员、机器和领域

2.2运维特点运维是指对机房、网络、服务器、服务等生命周期各阶段进行运维，使其在稳定性、效率、成本等方面达到可接受的状态。运维涵盖了产品从设计到发布、运维、变更升级到下线的全生命周期。作为基础设施的运维，需要保证服务能够为用户提供7*24H不间断的服务。其特点主要包括以下五点：

(1)大规模地

大型互联网企业的基础架构服务器规模一般都是百万级；除了服务器，基础设施中还有很多类型的设备，规模巨大；随着全方位云时代的要求，规模逐渐增大。

(2)高复杂性

运维体系庞大，大量不同维度的运维事件同时进行且相互影响，比如设施运维、服务器运营以及服务器上的服务发布和升级。同时，运维支撑的业务是多样的，不同的业务对运维有不同的要求，比如操作系统、设备型号、升级方式的差异。越来越多的定制化高级功能给运维带来了复杂性。

(3)安全性高

云计算领域的新基础设施最关心的是安全性和稳定性。因为基础，是根本，牵一发而动全身。基础设施运维失败的后果会被无限放大[4]。如果机房空调故障导致温度升高，会影响机房所有服务器的异常散热，导致服务器上的服务无法正常运行，影响客户的使用。

(4)强调效率

基础运维时效性要求高，对异常和告警的处理有很强的约束时间。如果故障不在3分钟内处理，将面临升级后果，每延迟一秒都可能造成不可逆的风险；由于规模和复杂程度，操作流程和环节增多，效率尤为重要。

(5)成本控制

是成本的门槛，也是考虑技术竞争力的最后一个标准。谁能在基建领域降低成本，谁就能在价格上占得先机，赢得更多的市场机会。最终，成本将成为企业生存和吸引顾客的关键因素[5]。

2.3设计挑战体验运维产品的设计在技术专业性、用户水平高等方面有着自己明显的特点。同时，运维体验在一定程度上受到技术和业务的限制，无法像C端产品那样从以人为本的用户角度完全贴合用户心智模型。面对业务困难和专业要求，需要平衡和满足双方的诉求，这也给设计师带来了一定的挑战：

首先，业务难懂，专业词汇多。基础设施运维领域涉及面广，专业技术门槛高，设计师入门难度大。同时，由于运维产品多为内部pro

最后，基础设施技术迭代快。云计算领域的技术在不断突破和发展，新技术带来的运维方式的革新，将进一步影响产品体验的设计。随着基础设施的快速发展，需要设计持续迭代，并考虑可扩展性和扩充性[6]。

近年来，越来越多的设计师参与到后端产品的体验设计中。面对后端运维产品，没有接触过的设计师可能很难理解它的复杂性和技术性，业内也没有“运维经验”的相关研究。面对上述挑战，如何系统地开展设计工作，通过科学有效的分析和方法指导，设计出符合用户需求的产品体验，是后台运维产品设计师需要解决的难点。

03数据中心运维“操控感”3.1操控感的概念在体验设计专业中，所有的人机交互都是以人为本，关注用户在使用过程中的感受，不断追求自然、简单的人机交互，使人机交互更加和谐、亲密，但每一种产品在体验方面的倾向和策略都是不同的。比如游戏产品会更注重体验的“沉浸感”，让用户用真实场景的画面和剧情入驻其中，代入角色；

社交产品关注用户的“存在感”，缓解孤独感，获得存在感，被社交圈认可；购物产品注重用户的“身份”，让用户认同并属于自己的身份、精神和品牌。当然，所有的体验都不是从单一维度来衡量的，必须是多方面的，综合起来才能对用户产生价值和影响。

运维体验是怎样的？除了以人为本的用户洞察，还需要兼顾对对象和对象关系的推测以及技术系统的规则。因此，本文提出了运维“操控感”的设计策略。

运维“操控感”是运维人员按照一定的计划和规则对运维对象及其关系进行操作，从而高效实现预期目标的过程。在“操控感”的体验策略中，操控感分别影响设计的行为层、认知层和感知层，它们相互关联形成一个体验闭环。

图3操作和维护控制的意义

(1)操：操作行为

也就是运维，比如服务升级部署，服务器维护，加载卸载。“操”对应的是“行为层面”，即信息认知后的反应决策和执行。即用户与运维系统的交互行为，以及合理的流程和层次是行为层设计的核心问题。

(2)控制：对物体及其关系的认知和控制。

例如操作和维护对象的管理和控制，包括虚拟的和物理的。“控制”对应的是“认知层面”，即对感知信息内容和关系的分析和理解。即对运维对象及其关系进行分解、整合和表达的过程，并通过设计帮助用户进行有效沟通。

(3)感观：体验感受。

运维人员在操作前、操作中、操作后的感受，比如运维前的有效指导，过程中的清晰易懂，操作后让用户清楚的知道结果。“感知”对应的是“感知层”，即平台输出信息的识别和获取，通过设计使运维信息更容易理解和使用。

因此，“运维体验”是运维人员在运维空间环境、使用的产品或系统过程中的主观感知，包括运维前、运维中、运维后的用户感受、认知和行为。

为了让读者有更好的身体感，作者通过经验类比进一步阐述。在许多商业设计中，人们发现

如图4所示，驱动用户在从起点到目的地的路径中清晰的动机、规则、环境、路径和异常处理能力被彻底拆解。

图4驱动触点分析

由此可以看出，司机驾驶汽车，运维人员面对运维事件时，动机和事件促使个体产生一定的行为，指向一定的目标，并在满足原计划的前提下保证目标的实现，在异常时进行纠正，从而达到期望的标准或预期的目的。两者追求相同的目标：完全控制、一致的意图和透明的过程。

图5操纵体验要素

因此，在运维“操控感”系统中，体验要素分为三个层次，分别是：个体感受要素、可控对象要素和基本行为要素。在基础运维产品、运维规则、网络环境、权限等方面。虽然是虚拟的，但都是“显性元素”，可以用文字和数字表示，可以编码，容易转移；

用户体验、技术背景、感知能力和习惯属于“隐性元素”，具有很强的个体性，难以格式化，是每个个体的主观认识、直觉和感受。从隐性元素到显性元素，设计师需要挖掘和洞察，充分考虑每个元素对体验和最终设计的影响。

3.2操控的设计原则云服务运维体验的核心是稳定性，始终需要给用户安全，保证724小时服务[7]。结合基础设施运维大规模、高复杂、高效率的特点和体验设计的基本原则，明确云业务场景下运维管控体验的设计原则是稳定、高效、确定、开放。在满足底层和根本设计原则的基础上，还需要不断追求更智能、更包容的人机交互体验。详细的原理描述如下图6所示：

图6设计原则

在原理体系中，各部分以象限的形式呈现递进关系，X轴从稳定的可用状态到给予用户愉悦的开放状态，Y轴从整体一致的体验到场景到细节中的响应管理和信息表达。

3.3操纵的设计过程运维过程可以概括为：运维人员在自己的权限下，对对象的故障/请求做出响应，从而定位并解决，最终达到预期目的的过程。以这样的用户行为路径和运维场景中的“操控感”进行设计，可以有效地将体验中的所有信息串联起来，使思维更加完善，链接更加顺畅。

图7设计流程

用户通过一定的信息媒介感知异常或需要处理的事物，从而有效地筛选相应目标和对象所呈现的内容，帮助用户更好地决定如何操作；在操作过程中，系统通过一定的引导帮助用户简化交互，最终获得结果并反馈给用户。

在这样的过程中，设计需要确定信息媒体的类型，如PC界面、移动界面甚至语音交互设备。无论是哪种媒体，设计中要解决的信息呈现、信息选择、信息引导、信息反馈的思路都是一样的，都是围绕用户、系统、界面(GUI图形用户界面/VUI语音交互界面)的感知、认知和行为来设计的。

3.4操控设计元素用户、系统和界面对应交互设计中的三种模型：心智模型、实现模型和表现模型。性能模型也可以称为“设计师模型”。越接近用户的心智模型，用户就越容易理解和使用[7]。《交互设计精髓》中提到的一个基本原则是，用户界面应该基于用户的心智模型，而不是实现模型。

一般的C端产品或者以用户体验为核心的产品设计都应该遵循这个原则，但是在以技术为主导的B端后台产品中，实现模式是必须考虑的因素。一方面，界面设计会受到技术逻辑的影响和限制，比如数据本身的拓扑关系、任务运行机制等；另一方面是用户的专业性。在某些场景下，用户会更习惯逻辑的表达。比如在配置变更的场景下，用户会通过编辑代码来完成操作，比选择填写多张表格效率更高。

图8设计元素分析

在上图分析的三个模型中，实现模型中的“对象”和“关系”属于“显性要素”，是客观存在的。设计师只要了解、分析、总结，就能提炼出其中的规律和特点。实现模型是设计师开始设计和理解的第一步，也是首先要克服的挑战。如权限模型、运维数据、运维功能、对象运维的环境要求等；关系是整理对象之间的关联，按照一定的逻辑整合对象的链接，定义数据与运维之间的依赖关系的规则机制。

心智模型是相对隐蔽的要素，可分为“个体性”和“共性”。设计师需要通过调查、探索和交流，结合定性和定量研究来探索它们。是大部分用户群体所具备的特征，如运维工程师的结构化思维、专业技术背景、运维行为特征等；个性是每个个体的差异，比如每个个体的权利和习惯的差异，目标的差异，信息敏感度的差异，运维稳定性感知的差异。在心智模型的应用中，虽然设计师的共情和共情很难成立，但我们可以“与用户共情”，尽量站在对方的角度思考，了解用户的工作内容和习惯，为目标用户进行设计。

04基于操控的运维体验模型4.1运维体验设计模型在运维体验设计模型中，有三层：第一层是设计原理，向下引导设计绩效；第二层是设计表达，即用户可以感知和操作的界面，第三层是用户的心智和系统实现。

图9基于控制感的运维体验模型

在设计中，只有设计原则的牵引，并不能满足用户的真实诉求。因此，将用户心智和系统实现的因素纳入设计表现，共同形成有效的设计模型。

中间层的设计表现是核心，是用户使用产品的媒介。在基础运维场景中，要对系统进行梳理和分析，实现显性要素，调查和挖掘用户头脑中的隐形要素，使设计出的产品能够解决目标用户的问题。即使我们的设计师不能使用“共情”，我们仍然可以设计出符合用户需求的产品，提供运维工程师所需的工作体验。

4.2数据中心系统分析在数据中心基础设施的运维中，所有的元素都不是孤立的，每个元素都在系统中处于一定的位置，发挥着特定的作用，共同构成了一个不可分割的整体。通过分析要素之间的关系，以及系统、要素和环境之间的关系，从整体上了解系统实现的规律，从而对现有的显性要素进行梳理和分析，保证技术水平的正确性，满足业务的基本需求。

图10系统关系

面对数据中心复杂的数据关系，我们按照系统化的思维对信息进行拆解和整理。如下图所示，我们梳理了环境、系统、结构、功能、元素对应的信息，明确了用户在不同层面关注的信息，以及系统可以收集的指标。

从全局设备的角度看，数据中心周围的拓扑链接显示了中的数据信息

4.3数据中心用户研究数据中心用户的角色多种多样，包括内部运维人员、R&D人员、外部访客、厂商以及第三方合作公司的前台和安全人员。每个角色的工作职责和交互场景不同，线上线下也涉及运维体验；人员、设施和其他多方联系。如图12所示，以后台运维人员为例进行说明：

图12数据中心用户分析

用户行为：在线基础设施运维、监控和管理，包括在线任务调度、工单分发、监控和报警的事件处理；线下巡检，在岗维护，负责外来人员的安全审查和数据中心安全。用户特点：消防员724小时响应异常，及时处理故障；具有数据中心运维技术结构化思维经验的高级用户；重复程度高。

图13用户问卷和访谈

为了更好地了解数据中心中各种角色的特点，并对现有的数据中心运维体验感到满意，我们以问卷和访谈的形式进行用户调查，收集用户的痛点和需求。主要的难点是：

陪同厂家维修或带人巡回检查，多为简单费时的重复性工作(线下)；进出园区、包间各种信息的填写、验证流程复杂(线下)；机房环境太吵，有噪音和辐射伤害(离线)；平台运维信息碎片化，缺乏真实数据中心(线上)感；平台运维标准不一，存在重复建设和认知成本(线上)……结合梳理的研究成果，输出用户角色卡，从而更加清晰地聚焦每一类用户的诉求、目标和存在的痛点。用户期望基础设施端的运维体验安全、规范、高效。一方面可以利用用户的研究成果来指导线上界面的设计，另一方面可以探索体现在用户数据中心服务中的线下创新。

图14用户角色卡

4.4数据中心设计性能模型可分为交互层和可视化层，是对系统实现和用户心智产生的数据信息的处理和设计。视觉层主要有形状、颜色、纹理、大小等。交互层主要包括操作路径、数据结构、信息框架等。

设计的绩效模型是由前两个模型的映射和感知完成的决策和沟通。系统越复杂，越应该对信息进行降噪，把用户关心的内容放在第一位，避免用户注意力和资源的浪费。提高运维效率可以降低用户的认知负荷。

图15设计性能分析

(1)系统环节的经验还原

以PC端数据中心监控产品为例。来自机房(全球和国内)服务器设备的数据信息有9级，用户需要点击8次。除了排除服务器设备故障，还包括跟踪空调、湿度、温度、电压、负载率、机柜电路等信息。

信息的维度多样，层次深，如果出现故障排除问题，链接很长。为了提高这类数据层次较深的产品的运维体验，进一步梳理用户的行为链接、数据关注度、信息关系。

图16用户行为链接

在用户真实的运维场景中，“楼层”和“列车”的有效信息较少，多为聚合数据，层级概念不突出。同时，不同级别的异常下，用户的关注点和心思也是不同的。基于以上考虑，整合互动环节。通过迷你地图、机房爆炸等设计手段，让用户直接从机房定位到私密空间，提取核心链接：机房内的机柜服务器，从而缩短链接点击的感觉。

图17交互链接的设计

(2)数据指标分层显示。

数据中心用户有不同的角色，这些角色

面对纷繁复杂的数据指标和不同的用户需求，设计将信息分层展示，将关注的信息按照一定的优先级进行排列，然后结合不同空间层次上哪些指标更具代表性，将对用户价值最大的信息进行分类，为用户提供清晰的信息脉络。

图18数据层次设计

(3)信息框架体验一致。

以三维数据中心运维监控平台为例，设计了结构层和框架层的一致性。结构，定义了整个拓扑链接下的信息架构。底层是数据中心的背景氛围层，中间层是模型交互层，顶层是模型对应的数据显示层。架构体验的一致性是在从全局视角到子视角、从机房全局视角到单个服务器设备视角的链路切换过程中建立的。

在框架部分，定义了信息元素的组合表达，定义了界面的布局。例如，顶部指南包括产品品牌和全局辅助信息，而内容部分按照主次划分显示区域，有助于用户在数据拓扑探索过程中清楚地了解每一级拓扑对象与监控指标之间的关系。点击不同的对象，会在页面的统一区域切换数据，保证用户在交互过程中理解的一致性。

图19信息框架设计

(4)信息传递与认知相匹配，简洁有序。

以3D数据中心体验实现基础设施运维的智能化，让用户建立信息与空间的心智连接；同时，3D显示效果具有空间感和方位感，可以帮助用户快速感知真实环境中设备的空间关系和上下游关系。

下图所示的界面是数据中心同级的“私人房间”下的监控视图，监控对象和数据指标相同。在左边的3D数据中心，可以看到数据和设备的真实映射，有更好的组合和空间关系；右侧的平面监控表单可以清晰的反映出机器列车和机柜的状态，以及包间内的各种数据，但是在拓扑结构上，用户还是需要学习一次认知，信息的关联性没有3D那么强。

图20信息框架设计

(出于安全原因，此图中的数据是虚拟数据)

通过构建3D数据中心运维体验，可以远程控制大楼，让运维人员在办公室感受到真实的机房感，从而降低用户在运维时的认知成本。在信息的视觉表征层面，应建立数据中心运维产品的视觉一致性，采用易于识别的配色、清晰的文案、图形和图表，消除用户的认知歧义和记忆负担。

信息按照优先顺序分层：重点、正文、辅助和次要。利用格式塔相关的设计原理，通过大小、位置间距、颜色对比等来区分主次信息。[8]，让信息传递一目了然，井然有序，帮助用户聚焦信息关注点，传递信息秩序之美。

如常见的运维告警分类，从紧急-严重-重要-一般，按照告警的严重程度进行信息表现的递进式设计。在突出显示的同时，减弱了二次信息对用户的干扰，降低了信息到达的噪音。

(5)智能语音机器人辅助运维。

在新的基础设施场景下，数据中心正在逐步整合更多智能设备来辅助手动操作和维护。比如语音机器人在数据中心的应用，解决了用户线下工作的痛点，比如减少嘈杂环境和辐射对人身体的伤害，减少巡检、后续工作等重复性工作的耗时，以及用户到达数据中心后繁杂的任务搜索、认证环节。机器人可以通过人脸识别来识别相应的信息。

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用户进入包间后，可以通过语音激活机器人，然后机器人会对人员进行身份验证。如果正确，会自动调用用户当前的任务，从而主动引导用户完成操作，并全程监控录像。如果人员识别异常，会启动报警并返回后台，有反应的工作人员会来处理。

图21机器人在数据中心运维中的功能和工作流程

基于4.3章对“系统实现”的理解和用户线下运维体验的痛点，在设计原则：稳定、高效、清晰、开放的指导下，定义了“确定”、“尊重”、“正式”、“亲切”的机器人性格，不仅让用户感受到机器人工作的严谨和安全，也让用户感受到机器人工作的严谨和友好。

在导览和跟班两个运维场景中，设计语音交互脚本，结合设计表演的元素，思考如何在语音表演层面连接、引导、反馈对话，保证对话内容流畅自然。同时对语音交互过程中可能出现的异常情况进行对话处理，减少用户的焦虑和尴尬[9]。

图22体验模型在语音交互设计中的实践

(出于安全原因，此图中的数据是虚拟数据)

虽然GUI和VUI是两种不同的表现形式，但是我们遵循的设计原则、方法和流程是一样的，分析问题、思考问题、解决问题的策略也是一样的。我们都需要了解系统的运行机制和实现，洞察用户的心智和服务触点，在设计原则的指导下分析元素之间的关系，对元素进行合理的设计呈现、引导和反馈。

05总结与展望在基础设施运维的体验设计中，通过“控制感”模型的分析和设计流程的指导，帮助设计者更系统地思考，使设计表现更好地满足业务和用户的需求。本文提出的模型有助于参与该类产品的设计师快速找到解决方案，在面对产品“谜团”时以最快的速度理清思路，设计出符合产品功能、用户需求、综合考虑的运维产品。

随着“新基础设施”的发展，相信会有更多人参与到云计算基础设施的体验研究中，同时也会有更多技术上的智能化突破。

随着运维的日益复杂，以及智能化、自动化运维技术的辅助，相信运维“控感”的体验模式会不断变化，以适应新时代的运维体验需求。以现在的思考和认识，我们会一直探索，随着深入，期待有更全面的了解和认识。

参考资料：

[1]新的基础设施。百度百科。https://baike.baidu.com

【2】什么是云计算基础设施。https://blog.csdn.net/j6UL6lQ4vA97XlM/article/details/85086408

[3] UXPA2019，基于目的导向的运维产品信息设计。陈欣，石慧婷。2019

[4]阿里巴巴运维体系历史. https://wenku . Baidu . com/view/191 f 43 a 45 b 8102d 276 a 20029 BD 64783 e 08127d 41 . html

[5]阿里巴巴基础设施的挑战与机遇。http://dc.idcquan.com/mkh/124332.shtml

【6】如何设计背景产品。石慧婷https://www.uisdc.com/design-background-product

【7】关于面子4:交互设计的本质。艾伦库珀，罗伯特莱曼和大卫克罗宁。电子工业出版社。2015

[8]设计心理学。唐纳德A诺曼【美】。中信出版社。2015

[9]语音用户界面设计。[美]凯茜珀尔。2017年由王一行翻译

作者：颜飞；微信官方账号：阿里云TxD

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