B端设计 | 新基建下数据中心运维体验设计研究
摘要：数据中心作为新基建下的算力基础设施，为云计算业务提供基础技术保障，运维体验的好坏直接影响到用户的工作效率与感受。当前运维体验在设计原则、设计方法等方面缺少体系化的理论指导，对设计师具有一定挑战。本文通过分析数据中心运维对象及特征，提出面向数据中心运维的“操控感”体验设计理念，并设计了基于“操控感”的运维体验模型，从“行为层”、“认知层”、“感知层”三个方面探索运维体验的用户特征、设计原则、设计要素。最后，通过数据中心运维实践设计，验证了基于“操控感”的运维体验模型的可行性和有效性，能切实满足业务与用户的多维需求。
关键词：运维体验、体验模型、设计要素、设计原则、设计流程
01
引言
新型基础设施（简称新基建）它包括七大领域：5G 基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网。
图1 新基建的七大领域
2020 年 4 月 20 日，国家发改委明确【新型基础设施】主要包括三方面内容：信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施[1]。其中信息基础设施是本文所研究的重点，也是所在业务运维的主要对象：包括以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施和以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施等。
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与体验设计占有一定比例。对设计师而言，面向后台运维产品的体验设计存在一定门槛，尤其现实中设计师为非运维领域的用户，对运维知识理解度不高、认知感差，很难用“同理心”去分析和映射，所以，需要提出一套体系化的设计方法，指导设计师更好地理解用户的行为，并且提出更优的设计策略，让设计形成有效思路，而绝非是个人喜欢或灵光闪现。
本文围绕云计算领域的数据中心基础设施进行体验设计研究，探索新基建场景下，数据中心平台化、智能化、高效化的服务体验，挖掘决定设计决策实现的关键因素，并在设计原则、设计流程的指导下，对关键要素进行分析、提取、串联，从而衍生出最终的设计方案。
02
数据中心运维特征
2.1 运维对象
云计算领域的基础设施，包括计算、网络和存储三大类，涵盖了数据中心、网络、服务器、运维中心、容器、数据库、存储、中间件等多个领域[ 2 ]。除了设施硬件，数据中心的工作人员、后台运维人员、服务器供应商等也是运维管控的对象。因此，运维对象可以概括为以下三个：
人：基础设施的使用者及被管控者。如数据中心驻场工程师、机房经理，服务器的供应商等。“人”具有角色类型多样、多企业背景混杂、权限划分粒度细等特征。
机：设备及其设备上的服务应用。数据中心的基础设备达上百种，实体的如服务器、机柜等，虚拟的如服务器上部署的应用、数据库等。“机”是数据中心场景下人机交互的高频对象，设备的状态直接影响运营环境和人的行为。
场：基础设施运维的场景和环境。如在电力系统和暖通系统设施下运行的数据中心的动力环境；以及为确保动环的稳定，进行的定期巡检、随工维修等运维场景。“场”具有关联性，当出现异常需要多维度排查；“场”还具有特定性，不同场景下的运维对象和操作都具有一定差异[ 3 ]。
下图2对数据中心的运维对象及其关系进行说明，“人”一方面对设施设备进行操作管控，但同时所有人机交互的场景下，数据中心的人员操作也都受到监控、记录。“机”是“场”构成元素，共同搭建起数据中心环境，同时环境的好坏也影响其中的设施设备，“人”“机”“场”三者相互影响共同作用。
图2 数据中心的人、机、场
2.2 运维特征
运维是对机房、网络、服务器、服务等生命周期各个阶段的运营与维护，使其在稳定性、效率、成本上达成一致可接受的状态。运维覆盖了产品从设计到发布、运行维护、变更升级至下线的全生命周期。作为基础设施的运维，需要确保服务可以 7 * 24 H不间断地为用户提供服务。其特征主要有以下 5 点：
1、大规模：基础设施服务器规模在大型互联网企业一般具有百万级别；除服务器外基础设施还有多种设备类型，规模巨大；随着全面上云时代的要求，规模在逐步加大。
2、高复杂：运维体系庞大，大量不同维度的运维事件同时进行，相互影响，如设施运维、服务器运维和服务器上的服务发布升级。同时，运维支撑的业务具有多样性，不同业务对运维要求存在差异，如操作系统、设备型号、升级方式的差异，越来越多定制化高级功能给运维带来了复杂性。
3、高安全：云计算领域下的新型基础设施最关心的就是安全、稳定。因为基础，所以根本，牵一发而动全身。基础设施的运维故障产生的后果会被无限放大[4]。如机房内空调故障导致温度升高，会影响该机房所有的服务器散热异常，进而导致服务器上的服务无法正常运行，影响客户使用。
4、重效率：基础运维具有较高的时效要求，对异常、报警的处理有很强的时间约束，如 3 分钟不处理故障将面临升级后果，每一秒级延误都可能造成不可逆风险；由于规模化和复杂度，导致操作流程、环节增多，效率显得尤为重要。
5、控成本：成本是门槛，也是考量技术竞争力的最后一项标准，在基础设施领域谁能降低成本，谁就可以从价格上占领先机，赢得更多的市场机会。成本最终会成为业务能否生存、能否吸引到客户的关键因素[ 5 ]。
2.3 设计挑战
运维产品的体验设计，在技术专业性和用户高水平上都有自己的明显特征。同时运维体验某种程度上受限于技术和业务，无法像 C 端产品那样完全的从以人为本的用户角度出发，完全的贴合用户的心智模型。在面对业务难度与专业要求的情况下，需要平衡和满足双方诉求，这也给设计师带来一定挑战：
首先，业务理解难度大，专业词汇多。基础设施运维领域覆盖面广，具有较高的专业技术门槛，对设计师来说上手难度大。同时由于运维产品多为企业内部产品，很难找到参考与借鉴。
其次，用户群体专业性强。设计师不是用户，采用同理心&假装用户的方法会略显苍白，真正的用户大多为专业性较高的高级用户，且大多为企业内部人员，很难进行对外用户研究；用户基数也较 C 端少。
再者，体验需求层级存在差异。受到权限差异、用户运维对象数量级的差异和习惯差异的影响，设计中需要多维度思考，明确低量级和高量级信息对设计的影响，考虑用户不同的诉求。
最后，基础设施技术迭代快。云计算领域的技术在不断突破与发展，新的技术带来运维方式的革新，也会进一步影响产品体验的设计。基础设施的快速发展，需要设计不断的迭代并考虑延展性和扩展度[ 6 ]。
近几年，有越来越多的设计师参与到后台产品的体验设计中，面对后台运维产品，没有接触过的设计师可能很难理解它的复杂性和技术性，行业中也没有关于“运维体验”的相关研究。在面对以上挑战时，如何体系化的开展设计工作，通过科学的、有效的分析与方法指导，设计出满足用户需求的产品体验是后台运维产品设计师所要解决的难点。
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，所有人机交互都是以人为本，关注用户使用过程中的感受，不断追求自然、简单的人机交互，让人机交互更加和谐、紧密，但每类产品在体验方面又有不同的倾向和策略。如游戏类产品会更加注重体验的“沉浸感”用真实场景的画面和情节让用户沉淀其中，代入角色；社交类产品注重用户的“存在感”，缓解孤独获得存在感以及社交圈子的认可；购物类产品则关注用户的“认同感”，让用户对自身身份、精神与品牌形成认同与归属。当然，所有的体验都不是从单一维度衡量的，一定是多方面、整合式的对用户产生价值与影响。
那运维体验是一种什么感受？除了以人为本的用户洞察，也需要兼顾对象、对象关系的思辨以及技术系统的规则，因此本文提出运维“操控感”的设计策略。
运维“操控感”是运维人员按一定计划与规则对运维对象及其关系进行的操作，从而高效的达成符合预期目标的过程。在“操控感”的体验策略中，操控感分别对设计的“行为层”，“认知层”和“感知层”，三者相互关联影响形成体验闭环。
图3 运维操控感
1、操：操作行为。即运维操作，如服务的升级、部署，服务器的维修、上下架。“操”对应“行为层”， 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，合理的流程和层级是行为层设计的核心问题。
2、控：对象及其关系的认知、管控。如运维对象人、机、场的管控，包括虚拟与实体。“控”对应“认知层”，即对所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的分解、整合和表达的过程，通过设计帮助用户进行有效的信息沟通。
3、感：体验感受。运维人员在操控过程前、过程中、过程后的感受，如运维操作前有效引导，过程中清晰易理解，操作后让用户对结果了然于胸。“感”对应“感知层”，即对平台输出信息的识别和获取，通过设计使得运维信息更容易被理解和使用。
因此，“运维体验”是运维人员在运维的空间环境、使用的产品或系统过程中的主观感知，包括运维之前、运维期间和运维之后的用户感受、认知与行为。
为了让读者有更好的体感，笔者通过体验类比，进一步进行阐述。在众多业务设计中发现运维体验与驾驶体验有一定的相似性，它们在设计中要考虑的干扰要素及体验需求、触点相似。在驾驶体验中，一台车的操纵体验好不仅仅是“好开”，而是车对驾驶者的操作能够灵敏、准确地做出响应，并且能够将其工作的情况透过各种方式清晰地反馈给驾驶者。如仪表，还有加速度、声音、踏板和方向盘上力道的轻微变化，这其中还包括稳定性和舒适性以及遇到突发情况时的应急处理等。如图4所示，深入拆解了驾驶用户从起始地到目的地的路径中，所要明确的动机、规则、环境、路径以及所要具备的异常处理能力。
图4 驾驶触点分析
由此看出，驾驶员在驾驶汽车和运维人员面对运维事件都是由动机、事件激发个体产生某种行为，指向一定目标，并确保目标在符合原来计划的前提下实现，在异常时予以纠正，以此达到想要的标准或预期目的。两者追求的目标是一致的：尽在掌握，意图吻合，过程透明。
图5 操控感的体验要素
因此，在运维“操控感”体系中，将体验要素按三个层次划分，依次为：个体感受要素、可控对象要素、基础行为要素。在基础运维产品中，运维规则、网络环境、权限等，虽然是虚拟的，但是却属于“显性要素”，他们可以通过文字和数字表达出来，可被编码，容易转移；而用户体验、技术背景、感知能力和习惯属于“隐性要素”，这些是高度个性而且难于格式化的，是每个个体的主观的理解、直觉和感受。从隐性要素到显性要素，都需要设计师去挖掘和洞察，并充分考虑每个要素对体验和最终设计的影响。
3.2 操控感设计原则
云业务运维体验中最核心的就是稳定性，时刻需要给予用户安全，感保证 7 × 24 小时的服务[ 7 ]。结合基础设施运维的“大规模”“高复杂”“重效率”等特征和体验设计中基本原则，明确云业务场景下运维管控体验的设计原则为「稳定」、「高效」、「明确」、「开放」。在满足最底层、根本性设计原则的基础上，也需要不断追求更加智能化、包容性的人机交互体验，详细的原则说明如下图 6 所示：
图6设计原则
在原则体系中，各个部分以象限形式体现递进关系，X 轴从可用状态的“稳定”到给予用户愉悦感的“开放”， Y 轴从全局性的“一致体验”“场景化”到细节处的“响应管理”“信息表达”。
3.3 操控感设计流程
运维流程可概括为：运维人员对自己权限下所负责的对象，完成故障/请求的响应，从而对其进行定位>解决>分析，最终达到预期目的的过程。带着这样的用户行为路径以及运维场景下的“操控感”进行设计，可以有效串联体验中的各个信息，让思考更加完善，链路顺畅。
图7设计流程
用户通过一定的信息媒介感知到异常或要处理的事项，从而对对应的目标及对象所呈现的内容进行有效信息筛选，帮助用户更好的决策如何操作；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用户。
在这样一个流程中，设计需要确定信息媒介的类型，如 PC 端界面、移动端界面甚至是语音交互设备，无论是哪种媒介，设计所要解决的信息呈现、信息选择、信息引导、信息反馈的思路是一致的，都是围绕用户、系统、界面（ GUI 图形用户界面/ VUI 语音交互界面）三者的感知、认知与行为的设计。
3.4 操控感设计要素
用户、系统、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，表现模型又可以称之为“设计者模型”，它越接近用户的心智模型，用户就会越容易理解和使用[ 7 ]。在《交互设计精髓》中提到一个基本的原则是用户界面应该基于用户的心智模型，而不是基于实现模型。在一般的 C 端产品或以用户体验为核心的产品设计中，是应该遵循这样的原则，但在技术主导的 B 端后台产品中，实现模型是必须要考虑的因素，一方面是界面设计会受到技术逻辑的影响和限制，如数据本身的拓扑关系和任务运行机制；另一方面是用户的专业性，有些场景下会更习惯于实现逻辑的表达，如配置变更场景下用户会通过编辑代码的方式完成操作，这比通过多个表单的选择、填写效率更高。
图8 设计要素分析
上图分析的三个模型中，实现模型中的“对象”及“关系”属于“显性要素”， 是客观存在的，设计师只要理解，进行分析、归纳，便可以提取出其中的规律与特征。实现模型是设计师开始设计了解的第一步，也是首要攻克的挑战。对象如运维的权限模型、运维数据、运维功能和环境要求等；关系则是梳理清楚对象之间的关联，将对象按照一定的逻辑进行链路整合、明确数据间的依赖和运维的规则机制。
心智模型相对属于“隐性要素”，有“个性”和“共性”之分，需要设计师通过调研、探索和沟通，并结合定性和定量的研究进行挖掘。共性是用户群体大多具备的特性，如运维工程师的结构化思维、专业的技术背景和运维行为的特征；个性则是每个个体的差异，如每个人权限的差异、习惯的差异而导致的目标差异，以及个体对信息敏感度的差异和运维稳定性感知的差异。在心智模型的运用中，虽然设计师同理心、共情比较难建立，但我们可以“移情用户”，尽量站在对方的角度思考问题，理解用户的工作内容和习惯，为目标用户而设计。
04
基于操控感的运维体验模型
4.1 运维体验设计模型
在运维体验设计模型中，共包含三层：第一层是设计原则，它向下指导作为设计表现的牵引；第二层是设计表现，即用户可以感知和操作的界面，第三层为用户心智与系统实现。
图9 基于操控感的运维体验模型
设计中仅有设计原则的牵引，是无法满足用户使用的真正诉求，因此将用户心智与系统实现的因素纳入设计表现，共同构成有效的设计模型。
中间层的设计表现是核心，是用户使用产品的媒介。在基础运维场景下，梳理分析系统实现显性要素，调研挖掘用户心智隐形要素，这样设计出来的产品才能解决目标用户的问题，即便我们设计师无法运用“同理心”，但依旧可以设计出满足用户需求的产品，提供满足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运维中，各要素都不是孤立地存在着，每个要素在系统中都处于一定的位置上，起着特定的作用，共同构成了一个不可分割的整体。分析各要素之间的关系，以及系统与要素、环境之间的关系，便于我们从整体来了解系统实现的规则，从而梳理和分析已经存在的显性要素，确保技术层面的正确性，满足业务的基本诉求。
图10系统的关系
面对数据中心复杂的数据关系，我们按系统的思维进行信息拆解与梳理，如下图所示，梳理了环境、系统、结构、功能、要素分别对应的信息，明确不同层级下用户关注的信息以及系统可以收集的指标。围绕数据中心从全球视角>设备视角的拓扑链路将数据信息分层展现，除了单个系统，还要考虑数据中心与环境的关系，外部的自然风能，可以给数据中心的新风系统提供能源；外界温度越高会直接影响数据中心内部暖通系统的耗电。这些系统逻辑的关联在界面设计表现中也需要体现出对应的数据依赖。
图11 数据中心系统分析
4.3 数据中心用户研究
数据中心用户角色多样，有企业内部的运维人员、研发人员，也有外部的访客、厂商，还有第三方合作公司的前台、保安等工作人员。每类角色的工作职责和交互场景都有差异，在运维体验中也会涉及到线上、线下；人员、设施等多触点。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：线上的基础设施运维、监控与管理，包括线上任务调度、工单下发，以及监控报警的事件处理；线下巡检、随工维修，负责外来人员的安全审查与数据中心安全。用户特征：如消防员 7 x 24 小时响应异常，及时处理故障；具有数据中心运维技术经验的结构化思维的高级用户；工作重复度较高。
图13 用户问卷及访谈
为了更好的了解数据中心各类角色的特征以及对现有数据中心运维体验的满意，我们以问卷、访谈的形式进行用户调研，收集用户的痛点与诉求。主要痛点有：
• 陪同厂商维修或带人参观、巡检大多是简单耗时的重复性工作（线下）；
• 进出园区、包间各种资料填写与身份验证，过程繁琐（线下）；
• 机房环境过于吵杂，存在噪声、辐射伤害（线下）；
• 运维平台信息割裂，缺少真实数据中心的体感（线上）；
• 运维平台标准不一，存在重复建设与认知成本（线上）
结合梳理的调研结果，输出用户角色卡，从而对每类用户的诉求、目标、现有痛点做更明确的聚焦，用户期望在基础设施侧的运维体验是安全、规范和高效的。用户调研的结果一方面用于线上界面的设计指导，一方面可用户数据中心服务体现的线下创新点探索。
图14 用户角色卡
4.4 数据中心设计表现
表现模型可分为交互层和视觉层，是对系统实现和用户心智两者产生的数据信息的加工与设计。视觉层主要有形态、色彩、质感、大小等；交互层主要有操作路径、数据结构、信息框架等。设计的表现模型则是在前两者模型的映射、感知作用下，完成的决策与传达。越是在复杂的系统中，越要对信息进行降噪，将用户关心的内容放在首要层级，避免用户注意力、资源的浪费，提高运维效率，降低用户的认知负荷。
图15 设计表现分析
（1）系统链路的体验缩减
以 PC 端的数据中心监控产品为例，数据信息从机房（全球&国内）>服务器设备共有 9 级，用户需要下探点击 8 次。除了服务器设备的问题排查，还包括空调、湿度、温度、电压、负载率、机柜电路等信息追踪。信息维度多样，且层级较深，如果出现故障排查问题链路较长。为提升这类数据层级较深产品的运维体验，对用户的行为链路和数据关注度、信息关系做进一步梳理。
图16 用户行为链路
在用户真实的运维场景中，“楼层”与“机列”的有效信息较少，大多为聚合数据，层级概念不突出。同时不同层级下的异常，用户的关注点和心智有所差异，基于以上考虑，对交互链路进行整合，通过设计手段，如小地图、机房炸裂动效，可以让用户直接从机房定位到包间，抽取核心链路：机房>包间>机柜>服务器，缩短链路点击的体感。
图17 交互链路设计
（2） 数据指标分层展现
数据中心用户角色多样，对安全要求极高，线上机房的数据指标也有很严格的权限控制，对于企业的决策者，他们可以看到企业下所有的数据中心概况，并且这类用户大多是看趋势、看全貌。对于运维的技术同学来说，一般只能看到自己有权限的个别机房，他们更关注的是机房的状态、有无异常、如何快速找到问题点并修复。
面对繁杂的数据指标和不同的用户需求，设计对信息进行分层展现，将关注的信息按一定优先级排列，再结合不同空间层级下，哪些指标更具代表性，对用户价值最大完成信息归类，给用户提供清晰的信息脉络。
图18 数据层级设计
（3）信息框架体验一致
以 3D 数据中心的运维监控平台为例，设计进行了结构层与框架层的一致性思考。结构层，定义了整个拓扑链路下的信息架构，底层是数据中心的背景氛围层，中间层为模型交互层，顶层为与模型对应的数据展示层。在视角由总到分、由机房全局视角到服务器单体设备视角的链路切换中，建立架构体验的一致性。
框架层部分，则定义了信息元素的组合表达，明确了界面的布局，如顶导包括产品品牌及全局辅助信息，内容部分则按主次进行展示区域的划分，帮助用户在数据拓扑下探过程中，清晰的了解每级拓扑对象如何与监控指标关联，点击不同对象会在页面统一的区域切换数据，保证用户在交互过程中的理解一致性。
图19 信息框架设计
（4）信息传达匹配认知，简明有序
以 3D 数据中心体验实现基础设施运维的智能化，让用户在信息与空间上建立心智联系；同时 3D 展示效果具有空间感、方位感，能够帮助用户快速感知设备在真实环境下的空间关系及上下游关系。
下图所示界面为数据中心同一层级“包间”下的监控视图，具有相同的监控对象和数据指标。左图 3D 数据中心，可以看到数据与设备更好的结合且具有空间关系的真实映射；右侧的平面监控形式，虽然也可以清晰的反映出机列、机柜的状态，以及包间内的各项数据，但在拓扑结构上，还是需要用户进行一次认知的学习，信息的关联性没有 3D 更强。
图20 信息框架设计
（出于安全原因，该图数据为虚拟数据）
通过 3D 数据中心运维体验的建设，可以在远程进行楼宇操控，让运维人员在办公室就感受到机房的真实体感，减少用户在运维时的认知成本。
在信息的视觉表现层面，建立数据中心运维产品的视觉一致性，使用易辨识的配色、明确的文案与图形、图表，消除用户的认知歧义与记忆负担。将信息按：强调、正文、辅助、次要的优先级进行分层，运用格式塔相关设计原理，通过大小、位置间距、色彩对比等方式进行主次轻重区分[ 8 ]，使信息传递清晰有序，一目了然，帮助用户聚焦信息关注点，传递信息的秩序之美。如常见的运维告警分级，从紧急->严重->重要->一般，根据告警的严重程度进行信息表现的递进式设计，突出强调的同时，弱化次要信息对用户的干扰，减少信息触达的噪声。
（5）智能语音机器人辅助运维
新基建场景下数据中心也在逐步融入更多的智能设备去辅助人工运维，如将语音机器人应用于数据中心，很好的解决了用户的线下工作痛点，如减少嘈杂环境与辐射对人身体的伤害，减少巡检、随工等重复性工作的耗时，以及用户到达数据中心后复杂的任务查找与身份验证环节，机器人可以通过人脸识别完成对应信息的辨识。
第一次接触 VUI 体验设计，在语音交互的设计过程中，同样对机器人的“实现模型”进行了解与掌握，包括它的运行机制、在机房中的工作环境以及技术要求等。机器人可以解决一个包间内的巡检和随工维修和导览任务，具有空间环境的移动、语音输出与辨识、人脸识别及追踪、整合式对话及互动、环境信息的感知与测量的能力。用户进入包间后，可以通过语音激活机器人，随后机器人会对人员进行身份验证，如果正确则会自动调取该用户本次的任务，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，则会启动报警，返回给后台，有响应的工作人员前来处理。
图21 机器人在数据中心运维中的作用与工作流程
基于“系统实现”的了解和 4.3 章节中用户对线下运维体验的痛点挖掘，在设计原则：“稳定”、“高效”、“明确”、“开放”的指导下，定义了“笃定”、“尊重”、“正式”、“亲切”的机器人角色性格，既让用户感受到机器人工作的严谨性与安全性，又让整个服务体验兼具友善、和谐与温度。
在导览和随工两个运维场景下，设计语音交互脚本，结合设计表现的要素，在语音表现层面思考对话如何衔接、引导与反馈，确保对话内容顺畅、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，以此减少用户的焦虑与尴尬[9]。
图22 体验模型在语音交互设计中的实践
（出于安全原因，该图数据为虚拟数据）
虽然 GUI 与 VUI 是两种不同的表现形式，但我们遵循的设计原则、方法和流程是一致的，我们分析问题、思考问题、解决问题的策略是统一的，都需要对系统的运行机制与实现进行了解掌握，对用户心智与服务触点进行洞察，在设计原则的指导下，分析要素关系，对要素进行合理的设计呈现、引导与反馈。
05
总结与展望
在基础设施运维体验设计中，通过“操控感”模型的分析与设计流程的指引，帮助设计师更加体系化的思考，使设计表现更能满足业务和用户的需求。本文提出的模型帮助参与这类产品的设计师，快速找到解决对策，在面对产品“谜团”的时候，尽可能快速梳理思路，设计出满足产品功能、用户需求且思考全面的运维产品。随着“新基建”的发展，相信也会有更多的人投入到云计算基础设施的体验研究中来，同时技术上也会有更加智能化的突破。
随着运维的复杂度不断增加以及智能化、自动化运维技术的辅助，相信运维“操控感”的体验模型也会不断变化，去满足新时代下运维体验的需求。怀揣着现阶段的思考与理解也会一直探索，随着深入，期望有更全面的理解和认识。