Hogyan teszi lehetővé a Microsoft 365 szubsztrátum az intelligens keresést

Frissítse a felületet

Tavaly írtam az Office 365 szubsztrátumról, amely egy kevéssé érthető, de kritikus rész a Microsoft felhőszolgáltatásainak fejlesztésében. Ez a cikk az Ignite 2019 konferencián a Microsoft munkatársának, Jeffrey Snovernek az előadását követte. A Snover, aki jelenleg a modern munkaerő-átalakítás technológiai igazgatója, nemrégiben ugyanezt a témát vizsgálta a Microsoft Felsőoktatási Konferenciáján. Megjegyzései segítettek megérteni a Microsoft 365 hordozó néhány további szempontját. Talán ezek a jegyzetek segítenek másoknak is megbirkózni ezzel a fontos témával.

Az aljzat mindent megtart

A szubsztrátum megértésének alapelve az, hogy az Office 365 bérlőben lévő összes adatot abban tárolják. Az adatok a szubsztrátumon vagy egy másik tárolóból replikált digitális ikerből származnak, például az Azure Cosmos DB Teams-üzenettárából vagy az Azure SQL SharePoint-dokumentumaiból. Amikor a cikkek egy másik üzletből származnak, azok gyakran az eredeti részhalmazai, amelyek csak az olyan funkciókat támogatják, mint a keresés és az információbiztonság. Ha egy olyan programmal, mint az MFCMAPI, beleás az Exchange Online postafiókok belsejébe, ezeknek az adatoknak egy része rejtett mappákban fog megjelenni. Például a GraphWorkingSet A térkép olyan részhalmazelemeket tartalmaz, amelyekre olyan tulajdonságokban hivatkoznak, mint a FileId és a GraphNodeId. Az eredmény az, hogy a szubsztrát egyetlen tárolóhely a bérlőben található minden számára. Snover a szubsztrátumot bolygóméretű adatrendszernek nevezi. A fizikai telepítés az Exchange Online tárhelyen található, és négy adatbázis-másolat védi az elosztott adatközpontokban.

A kereső szubsztrát használata

Mivel az aljzat tartalmazza a bérlő összes adatát, a szolgáltatások, mint például a Search, használhatják az aljzatot természetes információforrásként. És a régi típusú, pusztán indexeken alapuló keresésekkel ellentétben intelligensebb módszerek használhatók az adatok feltárására és összekapcsolására, hogy minőségi eredményeket kapjanak, amelyek nagyon relevánsak a kérelmező számára. Például, ha valaki egy dokumentumot keres, többféleképpen is megtalálhatja, az egyszerű kereséstől a megfelelő fájlhoz való navigálásig szervezeti objektumok, például osztály, értekezlet vagy bármi, ami a dokumentumhoz kapcsolódik.

A Bingben található Microsoft Search jó példa arra, hogy a szubsztrátumadatokat elérhetővé teszik a végfelhasználók számára. Ha úgy konfigurálja a keresési és információs beállításokat a Microsoft 365 felügyeleti központban, hogy a bérlők lássák a Microsoft Search eredményeit a Bingben, akkor felkereshetik a Bing.com webhelyet, vagy használhatják a böngésző címsorát, hogy összekapcsolják a munkaerőforrások nézeti eredményeit a Internet. A munkaforrások közé tartoznak a SharePoint Online és a OneDrive for Business fájljai, a Yammer és a Teams beszélgetései, a csoportok és a terjesztési listák, valamint a mindenütt jelenlévő személyek kártyája (1. ábra). Bár az eredmények nem tartalmazzák az Exchange Online postafiókokból származó üzeneteket, egyértelmű, hogy a szubsztrátum lehetővé teszi ezeknek az eredményeknek az összegyűjtését és kollektív készletként történő bemutatását.

1.ábra Bővíteni

1. ábra: A Microsoft Search eredményei a Bingben található hordozóról (Kép jóváírása: Tony Redmond)

A keresés azon képességét, hogy releváns találatokat generáljon, fokozzák a felhasználói tevékenységből, például egy üzenet olvasásából, a Teams-hívásra való válaszadásból vagy egy értekezlet létrehozásából származó jelek. Ezeket a jeleket a Microsoft Graph, a hordozó egy másik összetevője tárolja (2. ábra). Az olyan alkalmazások, mint a Project Cortexre épített alkalmazások, felhasználhatják ezeket az információkat „szintetikus csomópontok” létrehozására, amelyek az általános objektumok, például projektek, feladatok és betűszavak mesterséges intelligencia-elemzésén alapulnak. Ahelyett, hogy egy szervezet működésének tetszőleges nézetéhez hoznának létre, ezek a csomópontok a szervezetben használt dolgokon alapulnak. Másrészt, mivel a csomópontok a valós adatok pontos reprezentációi, segítik a keresést jobb eredmények elérésében, és hatékonyabbá teszik az eredményeken való navigálást.

2. kép Bővíteni

2. ábra: A Microsoft 365 Substrate összetevői (Kép jóváírása: Jeffrey Snover)

Ábra keresztirányú

Snover felhívta a figyelmet arra, hogy a grafikonon lévő adatok értékét növeli a „diagram transzverzális”, vagyis az egyik grafikonforrásról a másikra való áttérés képessége, hogy teljes képet kapjon arról, hogy a felhasználó mit szeretne találni. Például, amikor valaki egy másik felhasználó adatait tekinti meg a Személykártyán keresztül, láthatja a fiókjával kapcsolatos alapvető információkat (név, e-mail cím, telefonszámok stb.), valamint az Azure AD-ből származó szervezeti információkat (3. ábra).

3. kép Bővíteni

3. ábra: A People Card több forrásból származó információkat is tartalmaz (Kép jóváírása: Tony Redmond)

Ha valakinek a fiókja LinkedIn-fiókhoz van kapcsolva, a felhasználó teljes karrierinformációi elérhetők a LinkedIn grafikonon (4. ábra). Ez a Graph Transversal jó példája.

4. kép Bővíteni

4. ábra: : A felhasználók LinkedIn-adatai a Microsoft 365 People Card segítségével érhetők el (Kép jóváírása: Tony Redmond)

Fejlessze az aljzattal szemben

Annak érdekében, hogy a fejlesztők könnyebben készíthessenek nagy teljesítményű, a hordozót kihasználó alkalmazásokat, a Microsoft lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy jól definiált API-kon (az erőforrások, például az Outlook, az Azure AD, a Planner és a Teams Graph-végpontjai) keresztül hozzáférjenek az alapadatbázishoz. hagyományos API-k, köztük a PowerShell. Ezenkívül a Microsoft számos entitásvezérlőt vagy térképet fejlesztett ki, hogy megkönnyítse a fejlesztők számára a gyakori feladatok elvégzését. A fent említett személytérkép egy példa erre.

A Snover a személyválasztóra összpontosított, mint a jól megtervezett entitásellenőrzés erejére. A személyválasztót az Outlook, az OWA, a Teams, a Word és a Microsoft 365 bármely más helyén használják, ahol valakinek el kell küldenie valamit egy másik személynek. A színfalak mögött a mesterséges intelligencia határozza meg a legvalószínűbb embercsoportot, amellyel a felhasználó kapcsolatba szeretne lépni, és javasolja ezeket a neveket. Ha a felhasználó valaki mást választ, a mesterséges intelligencia tanul a döntésből, és felveszi azt a listába.

Az 5. ábra a személyválasztót mutatja működés közben az Outlook for Windows alkalmazásban. Ha beírja a Jeff szót a TO: mezőbe, a tárcsázó létrehozza a legmegfelelőbb egyezések listáját, a legutóbbi kapcsolatokra (akikkel nemrégiben kommunikáltam) és egyéb javaslatokra lebontva. Érdekes módon a javasolt készlet minden olyan személyt tartalmaz, aki egy másik bérlőnél csatlakozott egy Teams-találkozóhoz. Jelenlétük az adott megbeszélés csevegési előzményeiben elegendő ahhoz, hogy jelöltté váljanak a javaslatra. Kicsi a bérlőm, így nagyobb bérlőkkel hosszabb lesz a friss emberek listája, de ez elég egyértelművé tenni.

5. kép Bővíteni

5. ábra: A személyválasztó működés közben az Outlook for Windowsban (Kép jóváírása: Tony Redmond)

Az olyan vezérlők, mint a People Picker, öröklik az őket használó alkalmazás felhasználói felületi jellemzőit. Például a tárcsázó másképp néz ki az OWA-ban, mint az Outlookban, és ismét a Teamsben. A lényeg azonban az, hogy ugyanaz a kód és a mesterséges intelligencia hatalmazza fel a válogatót, függetlenül attól, hogy hol használják.

Nagy fontos dolgok

Nyilvánvaló, hogy a Microsoft nagyon nagy fogadást tett a hordozóra. Központi szerepe és jelentősége nyilvánvaló, csakúgy, mint a szolgáltatások közös adattárának értéke, amelyre a feldolgozást alapozzák. Sok belső folyamatához és technológiájához hasonlóan a Microsoft sem beszél sokat a hordozóról, és a részletek csak az Ignite és más konferenciák ülésein nyerhetők. Bizonyos szempontból ez szégyen, mert ez egy érdekes és lenyűgöző technológia, amely nagy léptékben működik.

Leave a Comment