一种云服务解决方案提供方法及装置与流程

1.本技术涉及云服务领域，尤其涉及一种云服务解决方案提供方法及装置。

背景技术：

2.云服务是一种新的服务模式，使得用户可通过互联网访问计算资源、存储和网络基础设备，而无需花费高昂成本搭建网络基础设施。一般地，云服务提供商会通过公共服务器提供云服务，用户根据自身需求选择适合自身的云服务，以便降低基础设施成本和提高运营效率。
3.然而，由于云场景复杂多样，云服务对于用户来说入门门槛高，用户需要耗费大量时间学习云的架构、业务等知识后才能较准确选择或者定制适合自己的云服务，用户体验感差、云服务配置难度大且效率低。

技术实现要素：

4.本技术实施例公开了一种云服务解决方案提供方法和装置，能够提高云服务的选择和交易的可靠性，节省不同场景下为用户配置云服务的时间，有利于提高云服务的使用率。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种云服务解决方案提供方法，应用于企业在云上使用云服务的场景，该企业包括多种用户角，多种用户角对应企业中的不同部门，该方法包括：根据每种用户角使用云服务的历史情况，确定每个用户角对应的云服务解决方案集；接收企业的用户的资源申请请求；确定用户的当前用户角；根据用户的当前用户角和确定的每个用户角对应的云服务解决方案集，向用户发送云服务解决方案集。
6.上述方法中，通过确定用户的当前用户角，并根据确定的每种用户角与云服务解决方案集之间的映射关系为用户推荐当前用户角对应的云服务解决方案集，节省了不同场景下用户了解以及配置云服务的时间，实现了快速高效的为用户推荐至少一种合理的云服务解决方案，提升了用户体验感。
7.在第一方面的一种实现方式中，云服务解决方案集包括至少一种云服务类型和每种云服务的配置信息。
8.实施上述实现方式，云服务解决方案集包括至少一个云服务解决方案，每个云服务解决方案包括至少一种云服务类型和每种云服务的配置信息，其中，云服务类型包括但不限于计算资源、存储资源、网络资源、安全资源、应用服务资源、管理与监管资源、公共基础类资源等。由此为用户提供了多种可选的云服务解决方案，增加了用户选择的多样性。
9.在第一方面的一种实现方式中，根据每种用户角使用云服务的历史情况，确定每个用户角对应的云服务解决方案集可以是：根据每种用户角历史使用的云服务类型和每种云服务的配置信息确定每种用户角对应的云服务解决方案集。
10.实施上述实现方式，每种用户角对应的云服务解决方案集是根据该用户角历史使用的云服务类型和每种云服务的配置信息确定的，由此获得了用户角与云服务解决
方案集之间的映射关系，可有效提高后续基于用户角查云服务解决方案集的处理效率。
11.在第一方面的一种实现方式中，确定用户的当前用户角可以是：从用户使用云服务的历史情况中获取用户的用户历史特性数据和用户历史操作数据，用户历史特性数据包括用户在云服务的使用过程中的提出的问题和期望，用户历史操作数据包括用户在云服务的使用过程中的操作记录数据；根据用户历史特性数据和用户历史操作数据，确定用户的当前用户角。
12.实施上述实现方式，通过对用户使用云服务的历史情况进行分析以提取用户的用户历史特性数据和用户历史操作数据，基于用户历史特性数据和用户历史操作数据确定用户的当前用户角，实现了当前用户角的有效预测。
13.在第一方面的一种实现方式中，根据用户历史特性数据和用户历史操作数据，确定用户的当前用户角可以是：将用户历史特性数据和用户历史操作数据输入角匹配模型，获得用户的当前用户角。
14.实施上述实现方式，角匹配模型基于用户的用户历史特性数据和用户历史操作数据识别用户的当前用户角，有利于提高当前用户角的准确率。
15.在第一方面的一种实现方式中，确定用户的当前用户角可以是：根据用户在使用云服务的历史用户角，确定用户的当前用户角。
16.实施上述实现方式，用户的当前用户角可以有用户的历史用户角确定，例如，当前用户角可以是用户上一次使用云服务时的历史用户角，或者，当前用户角可以包括该用户历史使用云服务时承担的多种历史用户角，或者，当前用户角可以是该用户历史使用户云服务时最常承担的一种历史用户角。由此可大大提高当前用户角的确定效率。
17.在第一方面的一种实现方式中，确定用户的当前用户角可以是：根据用户发送的用户角信息，确定用户的当前用户角。
18.实施上述实现方式，用户的当前用户角还可以是用户直接发送的。该方式有利于在用户承担一种新的用户角时，可以快速获取用户的当前用户角。
19.第二方面，本技术实施例提供了一种方案提供装置，该装置包括：处理模块，用于根据每种用户角使用云服务的历史情况，确定每个用户角对应的云服务解决方案集；交互模块，用于接收企业的用户的资源申请请求；处理模块，还用于确定用户的当前用户角；根据用户的当前用户角和确定的每个用户角对应的云服务解决方案集确定云服务解决方案集；交互模块，还用于向用户发送云服务解决方案集。
20.在第二方面的一种实现方式中，云服务解决方案集包括至少一种云服务类型和每种云服务的配置信息。
21.在第二方面的一种实现方式中，处理模块，用于根据每种用户角历史使用的云服务类型和每种云服务的配置信息确定每个用户角对应的云服务解决方案集。
22.在第二方面的一种实现方式中，处理模块，用于从每种用户角使用云服务的历史情况中获取用户的用户历史特性数据和用户历史操作数据，用户历史特性数据包括用户在云服务的使用过程中的提出的问题和期望，用户历史操作数据包括用户在云服务的使用过程中的操作记录数据；根据用户历史特性数据和用户历史操作数据，确定用户的当前用
户角。
23.在第二方面的一种实现方式中，处理模块，用于将用户历史特性数据和用户历史操作数据输入角匹配模型，获得用户的当前用户角。
24.在第二方面的一种实现方式中，处理模块，用于根据用户在使用云服务的历史用户角，确定用户的当前用户角。
25.在第二方面的一种实现方式中，处理模块，用于根据用户发送的用户角信息，确定用户的当前用户角。
26.第三方面，本技术实施例提供了一种装置，该装置包括处理器和存储器，处理器和存储器通过总线连接或者耦合在一起；其中，存储器用于存储程序指令；所述处理器调用所述存储器中的程序指令，以执行第一方面或者第一方面的任一可能的实现方式中的方法。
27.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读介质存储用于装置执行的程序代码，所述程序代码包括用于执行第一方面或者第一方面的任一可能的实现方式中的方法的指令。
28.第五方面，本技术实施例提供了一种计算设备集，该计算设备集包括至少一个计算设备，每个计算设备包括处理器和存储器；至少一个计算设备的处理器用于执行所述至少一个计算设备的存储器中存储的指令，以使得所述计算设备集执行第一方面或者第一方面的任一可能的实现方式中的方法的指令。
29.第六方面，本技术实施例提供了一种计算机程序产品，该计算机程序程序产品包括程序指令，当该计算机程序产品被装置执行时，该装置执行前述第一方面或者第一方面的任一可能的实施例中的所述方法。该计算机程序产品可以为一个程序安装包，在需要使用前述第一方面的任一种可能的设计提供的方法的情况下，可以下载该计算机程序产品并在装置上执行该计算机程序产品，以实现第一方面或者第一方面的任一可能的实施例中的所述方法。
附图说明
30.为了更清楚地说明本技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
31.图1是一种通信系统的架构示意图；
32.图2a是本技术实施例提供的一种应用场景的示意图；
33.图2b是本技术实施例提供的又一种应用场景的示意图；
34.图3是一种用户角划分的示意图；
35.图4是本技术实施例提供的一种云服务解决方案提供方法的流程图；
36.图5是本技术实施例提供的一种用户画像的示意图；
37.图6是本技术实施例提供的又一种用户历史操作数据的示意图；
38.图7是本技术实施例提供的一种云服务解决方案提供方法的流程图；
39.图8是本技术实施例提供的又一种云服务解决方案提供方法的流程图；
40.图9是本技术实施例提供的一种装置的功能结构示意图；
41.图10是本技术实施例提供的一种方案提供设备的结构示意图；
42.图11是本技术实施例提供的一种计算设备集的示意图；
43.图12是本技术实施例提供的一种计算设备集之间的连接示意图。
具体实施方式
44.在本技术实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本技术。本技术实施例中的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。
45.下面将结合附图，对本技术中的技术方案进行描述。
46.参见图1，图1示例性地给出了一种通信系统的架构示意图。该系统用于为用户提供云服务解决方案，以及在用户执行云服务解决方案的过程中为用户遇到的运维问题提供帮助。如图1所示，该系统包括终端和计算设备，其中，终端和计算设备之间通过无线的方式进行通信。
47.终端为带有显示屏的电子设备，其包括但不限于手机、平板、智能穿戴设备(例如，运动手环、手表等)、带有无线接收功能的电脑等。终端可用于向计算设备发送业务需求信息或者用户使用云服务的历史情况，以使计算设备根据接收到的信息为终端的用户推荐合适的云服务解决方案。终端的显示屏可用于显示终端与计算设备之间的交互信息，例如，云服务解决方案等。
48.计算设备用于根据接收到的业务需求信息或用户使用云服务的历史情况向终端用户推荐云服务解决方案集，云服务解决方案集包括至少一个云服务解决方案。计算设备可以是具有计算功能的设备，例如：计算机、服务器等。计算设备可以部署在云环境中，也可以部署在边缘环境中，本技术实施例不做具体限定。其中，云环境为云服务提供商拥有的，用于提供计算、存储、通信资源的中心计算设备集；边缘环境为距离终端所在位置较近的用于提供计算、存储、通信资源的边缘计算设备集。
49.需要说明的是，图1所示的通信系统可以为第三代合作伙伴计划(3rd generation partnership project，3gpp)通信系统，例如，长期演进(long term evolution，lte)系统，又可以为第五代(5th generation，5g)移动通信系统或者新空口(new radio，nr)系统，也可以为非3gpp通信系统，本技术不做具体限定。
50.需要说明的是，图1仅为示例性架构图，但本技术不限定图1所示系统包括的网元的数量。虽然图1未示出，但除图1所示的功能实体外，图1还可以包括其他功能实体。另外，本技术实施例提供的方法可以应用于图1所示的通信系统，当然本技术实施例提供的方法也可以适用其他通信系统，本技术实施例对此不予限制。
51.一般地，云服务提供商可以在图1的计算设备上提供云服务，终端侧的用户若想实现某个业务需求，则需要先花费大量时间学习云的架构、业务等知识，才能较为准确地知晓支持该业务需求所需哪些资源、以及各资源该如何配置等，由此可见，当前的云服务配置方式对用户来说入门门槛高、用户体验感差。除此之外，由于计算设备上供给用户选择的业务入口丰富多样，用户在进行云服务配置时难以快速定位各资源对应的云服务业务入口，需要多次输入、查和点击等才能完成配置，操作繁琐、效率低。
52.针对上述问题，本技术实施例提出一种云服务解决方案提供方法，能为用户简化云服务的配置等流程，提高了云服务的选择和交易的可靠性以及提高了云服务的使用率。
53.在本技术实施例中，终端的用户可从计算设备处获取推荐的云服务解决方案集。其中，云服务解决方案包括资源类型和配置信息，其中，资源类型为支持用户的业务需求所需的资源的类型，配置信息用于指示各类型的资源的配置情况(例如数量、位置等)。
54.例如，假设某云服务解决方案中，涉及的资源类型包括计算资源、网络资源和安全资源，其中，计算资源具体为弹性均衡负载(elastic load balance，elb)、网络资源具体为弹性服务器(elastic computer sever，ecs)以及安全资源具体为web防火墙专业版，配置信息包括elb的并发量为“2000”、ecs的配置为“2台、4核、8g、1t磁盘”等。
55.参见图2a，图2a是本技术实施例提供的一种应用场景示意图。图2a示出了一种终端与计算设备的交互显示界面。其中，该交互显示界面显示在终端上。由图2a可以看出，基于问答的形式实现计算设备与终端之间的交互以满足终端的用户对云服务的业务需求。具体地，计算设备通过提问“您好，请问有什么可以帮助到您？”、“访问量超过1万吗”、“需要添加安全服务吗”等问题获取终端上用户的业务需求信息，根据终端的回复服务器获取到的终端上用户的业务需求信息为：创建一个图书的小程序、访问量小于1万、添加安全服务等，并为终端的用户推荐一种基于该业务需求的云服务解决方案。后续，在终端的用户购买成功后即可实施该云服务器解决方案实现自身的业务需求。
56.参见图2b，图2b是本技术实施例提供的又一种应用场景示意图，图2b示出了一种终端与计算设备的交互显示界面，由图2b可以看出，计算设备根据用户的行为采样数据确定了用户的用户角，进而向用户推荐该用户角对应的多种云服务解决方案，例如，图2b中为用户推荐了两种云服务解决方案，其中，第一种云服务解决方案包括elb、ecs和web防火墙专业版，第二种云服务解决方案包括图形处理器(graphics processing unit，gpu)加速云服务器、ecs和web防火墙专业版，可供用户自主选择一种中意的云服务解决方案，降低了用户使用云服务的门槛，实现了云服务的快速入门。
57.在一些可能的实施例中，计算设备还可为该终端的用户提供售后服务，例如，若用户在实施上述图2a或图2b提供的云服务解决方案的过程中遇到技术问题，用户可在图2a或图2b所示界面上向计算设备提问以获取该技术问题的处理措施。
58.若想实现上述应用，需预先在计算设备(或称为方案提供设备)上达成以下几个目标：
59.(1)建立云服务解决方案模型，实现基于用户的业务需求匹配对应的云服务解决方案；
60.(2)确定用户的用户角，实现基于用户角为用户推荐对应的云服务解决方案；
61.(3)建立问题解答库，问题解答库包括用户在实施云服务解决方案中提出的技术问题以及技术问题对应的问题解答，实现基于问题解答库辅助用户解决在云服务使用过程中遇到的各种问题。
62.对于上述中的目标(1)：
63.具体地，从使用过云服务的多个用户处获取多组样本数据，每组样本数据包括一项云服务解决方案和一项对应的业务需求信息，基于多组样本数据建立云服务解决方案模型，以使云服务解决方案模型可根据用户的业务需求信息输出对应的云服务解决方案。
64.其中，业务需求信息包括业务目标以及业务参数，例如，业务目标可以是搭建网站、程序、应用程序等，业务参数可以是业务类型、访问量、数据量、磁盘读写速度、数据安全
要求、系统稳定性、响应速度、资源使用率等中的至少一种。云服务解决方案包括资源和配置信息。例如，资源的类型包括计算资源、存储资源、网络资源、安全资源、应用服务资源、管理与监管资源、公共基础类资源等中的多种，不妨以计算资源为例，其包括但不限于弹性云服务器、图形处理器(graphics processing unit，gpu)加速云服务器、现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array，fpga)加速云服务器、裸金属服务器等。需要说明的是，资源也可以称作云服务，资源的类型也可以称作云服务类型。
65.一具体实施中，云服务解决方案模型可以是神经网络模型，云服务解决方案模型是基于已知的业务需求信息以及已知的业务需求信息对应的云服务解决方案进行训练得到的。举例来说，假设从样本数据中统计出云服务解决方案共有n种，对各云服务解决方案进行标注作为真值信息，以已知的业务需求信息1为例，输入业务需求信息1至云服务解决方案模型，云服务解决方案模型基于业务需求信息1对其进行预测以输出业务需求信息1对应的云服务解决方案1，计算云服务解决方案1与业务需求信息1对应的云服务解决方案真值之间的差异量(也可以称作业务需求信息1对应的预测误差)，根据已知的业务需求信息对应的差异量更新训练云服务解决方案模型，直至云服务解决方案模型的预测误差满足预设误差阈值，由此完成了云服务解决方案模型的建立。可以理解，建立好的云服务解决方案模型可以根据任一用户的业务需求信息输出对应的云服务解决方案。除此之外，云服务解决方案模型还可以是随机森林(random forest，rf)模型、支持向量机(support vector machine，svm)模型或其他人工智能算法模型，本技术实施例不做具体限定。
66.需要说明的是，不同的云服务解决方案是指：在任意两种云服务解决方案中，存在资源和配置信息中的至少一种不同。例如，云服务解决方案1包括“ecs、elb和web防火墙专业版”，云服务解决方案2包括“gpu加速云服务器、elb和web防火墙专业版”，由于ecs与gpu加速云服务器不同，故云服务解决方案1和云服务解决方案2为两种不同的云服务解决方案。在一些可能的实施中，若云服务解决方案1和云服务解决方案2中包括的多种资源均相同，则比较各个资源的配置信息是否相同，在各个资源的配置信息均相同的情况下，则说明云服务解决方案1与云服务解决方案2相同；若各个资源中存在一个资源的配置信息在云服务解决方案1和云服务解决方案2中不相同，则云服务解决方案1与云服务解决方案2不相同。
67.需要说明的是，云服务解决方案中的资源与用户的业务需求信息紧密相关，例如，业务需求信息中的业务目标和业务类型可大致确定云服务解决方案中的计算资源。
68.一具体实施中，在业务需求信息中，若业务目标为搭建网站，且业务类型为超文本预处理器(pre hypertext preprocessor，php)、活动服务器网页(active server page，asp)或者java服务器页面(javaserver pages，jsp)等，则云服务解决方案模型输出的云服务解决方案中的计算资源为弹性云服务器，弹性云服务器是一种计算能力可弹性伸缩的计算服务。
69.另一具体实施中，在业务需求信息中，若业务目标为搭建应用程序，且业务类型为3d图形、视频解码、深度学习等，则云服务解决方案模型输出的云服务解决方案中的计算资源为gpu加速云服务器，gpu加速云服务器是一种基于gpu应用的计算服务，其具有实时高速的并行计算和浮点计算能力的特点。
70.因此，云服务解决方案模型可从已知的用户的业务需求信息中学习到与云服务解
决方案中各资源以及各资源的配置相关的关键信息，从而可以较好地将用户的业务需求信息与已有的云服务解决方案进行匹配，以输出业务需求信息对应的云服务解决方案，实现了根据用户的业务需求信息向用户推荐最合理的云服务解决方案。
71.对于上述中的目标(2)：
72.计算设备若要实现基于用户角为用户推荐云服务解决方案，需要先确定用户的当前用户角，并根据用户的当前用户角和确定的每种用户角对应的云服务解决方案集为该用户推荐当前用户角对应的云服务解决方案集。
73.其中，当前用户角对应的云服务解决方案集包括一个或多个云服务解决方案。每个云服务解决方案包括至少一种云服务类型和每种云服务的配置信息。其中，云服务类型包括但不限于计算资源、存储资源、网络资源、安全资源、应用服务资源、管理与监管资源、公共基础类资源等。
74.需要说明的是，用户角表示用户在云服务使用过程中的职能身份，每个企业包括多种用户角，因此，用户角的划分架构可由企业直接提供。每种用户角对应的云服务解决方案集是根据该用户角历史使用云服务的历史情况确定的。可以理解，每个用户在云服务的使用过程中可以与至少一个用户角对应。
75.参见图3，图3示例性地提供了一种用户角划分的示意图，在图3中，简单示出了某云服务提供商以及某企业的部分组织结构示意图，其中，矩形白小方框表示实际人员，矩形白小方框下方的深方框表示该矩形白小方框代表的实际人员在云服务过程中的用户角。例如，在图3中，某企业组织结构中包括业务部门、数据中心、研发中心、信息中心等，以业务部门为例描述用户角，业务部门具体包括业务主管、业务员1、业务员2、业务员3、业务it主管、业务开发人员和业务测试人员，其中，业务员1、业务员2和业务员3对应的用户角为“业务人员”，业务开发人员对应的用户角为“应用所有者”，业务测试人员对应的用户角为“业务it管理人员”，该企业其余部门可见图3所示，在此不再赘述。另外，图3中示出了云服务提供商在云服务过程中的用户角，例如：产品经理，解决方案架构师、厂商维护工程师、网站可靠性工程(site reliability engineering，sre)运维工程师。综上，图3示出的用户角包括但不限于：业务人员、应用所有者、业务i t管理人员、资产管理人员、机房维护人员、规划人员、运维人员、应用支持工程师、云服务支持工程师、云安全管理员、运营管理员、运营数据分析员、解决方案架构师、sre运维工程师等。
76.参见图4，图4是本技术实施例提供的一种提供云服务解决方案的方法流程图，应用于计算设备，在图4中以一个用户，例如，用户1为例进行说明，该方法包括但不限于以下步骤：
77.s101、接收用户1的资源申请请求。
78.一具体实施中，用户1的资源申请请求是基于用户1点击云平台的网址链接或者云服务的应用程序这一操作生成的。
79.一具体实施中，用户1的资源申请请求是基于用户1在云服务提供页面上点击云服务订购按钮这一操作生成的。
80.一具体实施中，用户1的资源申请请求是基于用户1在云服务提供页面上点击云服务解决方案推荐按钮这一操作生成的。
81.s102：根据用户1使用云服务的历史情况获取用户1的用户历史特性数据和用户历
史操作数据。
82.具体地，响应于用户1的资源申请请求，从用户1使用云服务的历史情况中获取用户1的用户历史特性数据和用户历史操作数据，用户历史特性数据包括用户在云服务的使用过程中提出的问题(或称为痛点)和期望，其中，提出的问题包括用户工作中遇到的问题、待解决或预询问的问题、影响用户工作效率的因素、云服务相关的技术问题等中的至少一种，期望是指用户欲实现的目标、需求或标准，包括用户关注的性能参数、用户对云服务的性能要求、用户的关键绩效指标、用户标签等中的至少一种。用户历史操作数据包括用户在云服务使用过程中的操作记录数据，例如，操作记录数据用于指示用户在云服务使用过程中的操作行为以及操作行为对应的时间顺序。
83.在一些可能的实施例中，用户历史特性数据也可以称作用户画像，用户历史操作数据也可以称作用户旅程，本技术实施例不做具体限定。
84.需要说明的是，用户使用云服务的历史情况包括用户的行业信息(例如，职业、行业领域等)、网页浏览信息、反馈信息(例如、工作痛点、改进点、问题反馈等)、云平台上的相关操作(例如，选择的云服务类型等)等。
85.在一些可能的实施例中，用户历史特性数据还可以包括用户的常用工具、工作内容等中的至少一种。
86.参见图5，图5是本技术实施例提供的一种用户画像(即用户历史特性数据)的示例图。如图5所示，用户画像包括用户标签、工作内容、关键绩效考核、工作痛点、常用工具五个部分，其中，用户标签和关键绩效考核属于用户的期望、工作痛点属于用户提出的问题。具体地，用户标签包括：对数据安全要求高、对系统稳定性要求高以及对响应速度要求高。工作内容具体为：某公司业务人员，主要工作是申请资源让业务快速上线，查看资源发放响应速度以及使用过程中的稳定性。工作痛点是：不清楚业务需要的资源数量、资源规格，配置参数不会设置，不了解业务架构以及资源发放耗时长。关键绩效考核具体为业务效率。常用工具为it服务管理(it service management，itsm)，为该用户在云服务使用过程中的辅助工具。需要说明的是，图5仅是一种用户画像的示例，本技术实施例并不限定用户画像仅为图5所示。
87.一具体实施中，用户历史特性数据可以是基于从用户1使用云服务的历史情况中提取的关键字以及关键信息生成。换言之，用户1使用云服务的历史情况中包含“用户标签”、“职位介绍”、“关键绩效考核”、“工作痛点”等关键字，通过算法提取关键字以及关键字对应的字符串(即关键信息)，由此获得用户1的历史特性和数据。
88.另一具体实施中，用户历史特性数据也可以是采用人工智能算法对用户1使用云服务的历史情况进行处理获得的，即将用户1使用云服务的历史情况进行归类以提取组成用户历史特性数据的各部分内容，最后根据提取出的各部分内容生成该用户的历史特性数据。例如，用户1使用云服务的历史情况中的反馈信息、网页浏览信息与工作痛点有关，用户1使用云服务的历史情况中的行业信息、云平台上的相关操作与工作内容有关等，由此利用人工智能算法基于相关性先对用户1使用云服务的历史情况进行分类在依次提取各个部分的关键信息，由此获得用户1的历史特性和数据。
89.一具体实施中，对用户1使用云服务的历史情况中的网页浏览信息和云平台上的相关操作进行行为分析处理，即按照时间先后顺序依次提取用户1的行为操作，以提取用户
1的用户历史操作数据。
90.参见图6，图6是本技术实施例提供的一种用户历史操作数据的示例图。如图6所示，用户历史操作数据中包括了云服务使用过程中的多个阶段，例如，阶段一、阶段二、阶段三等，其中，阶段一可以是安装步骤，阶段二可以是服务请求，阶段三为故障处理，且在每个阶段记录了用户在该阶段的行为操作，用户历史操作数据用于表示该用户在云服务使用过程中的行为路径。
91.s103、根据用户1的用户历史特性数据和用户历史操作数据，确定用户1的当前用户角。
92.一具体实施中，将用户1的用户历史特性数据和用户历史操作数据输入至角匹配模型，角匹配模型基于输入的用户历史特性数据和用户历史操作数据输出用户1的当前用户角。
93.角匹配模型可以是基于深度学习算法建立的，例如，角匹配模型基于多个用户的用户历史特性数据、多个用户的用户历史操作数据以及多个用户的用户角训练得到的。需要说明的是，用户角可以是基于经验确定的，或者是对各用户的用户历史特性数据、用户历史操作数据进行大数据分析分类获得的，本技术实施例不做具体限定。
94.以一个例子具体说明角匹配模型的训练过程：假设训练数据1包括n个用户对应的用户历史特性数据、用户历史操作数据以及用户角，且这n个用户一共对应3类用户角。将每个用户对应的用户角进行标注，将每个用户的历史特性数据和用户历史操作数据输入至角匹配模型，角匹配模型基于输入的历史特性数据和用户历史操作数据对用户的用户角进行预测分类，根据角匹配模型输出的用户角与该用户被标注的用户角之间的匹配误差训练角匹配模型，直至角匹配模型的识别准确率大于预设匹配阈值，由此完成角匹配模型的训练。可以理解，在此情况下，角匹配模型是一种算法。
95.在一些可能实施例中，还可以根据用户1在使用云服务的历史用户角，确定用户1的当前用户角。一具体实施中，将用户1最近一次使用云服务时的历史用户角作为用户1的当前用户角。一具体实施中，将用户1在历史n次使用云服务时的多个历史用户角作为用户1的当前用户角。另一具体实施中，将用户1在历史n次使用云服务时出现频率最高的历史用户角作为用户1的当前用户角。
96.在一些可能的实施例中，用户1的当前用户角还可以是用户1直接发送给计算设备的。例如，用户1在某企业的研发中心工作，其用户角为系统开发人员，若用户1在企业内部进行了转岗，更换为业务部门工作，且用户1的当前用户角为业务人员，在此情况下，用户1在需要使用云服务使可先向计算设备发送用户角信息，用户角信息携带有用户1的当前用户角。如此操作是因为用户1在企业内部进行了转岗，用户1使用云服务的历史情况中没有与业务人员这一用户角相关的信息，故基于前述确定用户1的当前用户角的方法是不可行的。
97.在一些可能的实施例，还可以根据用户1的用户历史特性数据、用户历史操作数据与角库中各个用户角的角历史特性数据、角历史操作数据之间的相似度，以确定用户1的当前用户角。其中，角库包括多个用户角以及每个用户角对应的角历史特性数据和角历史操作数据。
98.以用户1和角库中的用户角1为例，说明用户1是否与用户角1匹配的判断过
程：将用户1的用户历史特性数据与用户角1的角历史特性数据进行相似性比较获取第一相似度阈值，将用户1的用户历史操作数据与用户角1的角历史操作数据进行相似性比较获得第二相似度阈值，对第一相似度阈值和第二相似度阈值进行加权求和获得第三相似度阈值，判断第三相似度阈值与预设相似度阈值的大小，若第三相似度阈值大于等于预设相似度阈值，则用户角1与用户1匹配；若第三相似度阈值小于预设相似度阈值，则用户角1与用户1不匹配。依据此方式将用户1与角库中各个用户角分别进行相关性比较以确定与用户1匹配的用户角。需要说明的是，角历史特性数据即为用户角的用户历史特性数据，角历史操作数据即为用户角的用户历史操作数据。
99.所谓用户的用户历史特性数据和用户角的角历史特性数据之间的相似性是指用户历史特性数据中的内容在语义层面与角历史特性数据中的内容在语义层面之间的重合度，所谓用户的用户历史操作数据与用户角的角历史操作数据之间的相似性是指用户历史操作数据中的内容在语义层面与角历史操作数据中的内容在语义层面之间的重合度。
100.其中，角历史特性数据和角历史操作数据可以是预先基于该用户角对应的多个用户的用户历史特性数据、用户历史操作数据进行大数据分析获得。例如，不妨以用户角1为例，获取与用户角1对应的多个用户的用户历史特性数据和用户历史操作数据，对这多个用户的用户历史特性数据的各部分内容进行统计分析、重复内容去重处理等生成用户角1的角历史特性数据，同理，对这多个用户的用户历史操作数据的内容进行统计分析、重复内容去重处理等生成用户角1的角历史操作数据。
101.在一些可能的实施例中，由于用户1在使用云服务的过程中可以承担多个不同的用户橘，故用户1的当前用户角包括一个或多个用户角，本技术实施例不做具体限定。
102.s104、根据用户1的当前用户角和确定的每种用户角对应的云服务解决方案集，向用户发送当前用户角对应的云服务解决方案集。
103.在本技术实施例中，在确定用户1的当前用户角后，用户1的当前用户角为确定的多种用户角中的一种或多种，故在确定的每种用户角对应的云服务解决方案集中查用户1的当前用户角对应的云服务解决方案集，并将该云服务解决方案集发送给用户1即可。
104.需要说明的是，确定的每种用户角对应的云服务解决方案集是预先建立好的，例如，基于每种用户角历史使用的云服务类型和每种云服务的配置信息确定的历史情况建立。
105.例如，可以采用表1所示的映射表存储上述确定的用户角与云服务解决方案集的映射关系。如表1所示，在用户角为“业务人员”时，“业务人员”对应的云服务解决方案集1包括方案1和方案2；在用户角为“系统开发人员”时，“系统开发人员”对应的云服务解决方案集2包括方案3。可以看出，不同的用户角的云服务解决方案集是不同的，云服务解决方案集中云服务解决方案的数量可以是一个，也可以是多个，本技术实施例不做具体限定。需要说明的是，表1仅是一种存储用户角与云服务解决方案集的映射关系的示例。
106.表1
[0107][0108][0109]
基于表1，若用户1的当前用户角为“业务人员”时，则向用户1发送的云服务解决方案集为云服务解决方案集1，云服务解决方案集1包括方案1和方案2。若用户1的当前用户角为“业务人员”和“系统开发人员”时，则向用户1发送的云服务解决方案集为云服务解决方案集1和云服务解决方案集2，其中，云服务解决方案集1包括方案1和方案2，云服务解决方案集2包括方案3。
[0110]
可以看出，实施本技术实施例，基于用户的当前用户角快速为用户提供合适的云服务解决方案集，增加了用户选择的多样性，提高了用户体验感。
[0111]
对于上述中的目标(3)：
[0112]
在一些可能的实施例中，用户获取到云服务解决方案后可实施云服务解决方案，在实施云服务解决方案的过程中，可能会遇到多个运维问题(即工作痛点)，若用户通过自身查阅资料来解决该运维问题则需花费较高的时间成本。在此情况下，可以生成问题解答库，问题解答库包括技术问题与技术问题对应的问题解答，从而在接收到用户发送的目标技术问题时，根据问题解答库中技术问题与问题解答之间的映射关系，查获得该目标技术问题对应的问题解答并发送给用户，大大节省了用户的时间，提高了云服务使用过程中用户的体验感。
[0113]
问题解答库是根据用户角的角历史特性数据和用户角的角历史操作数据预先建立的。具体地，以用户角a为例，用户角a的角历史特性数据中的工作痛点为该用户角在云服务使用过程中的技术问题清单a，技术问题清单a包括多个可能存在的或待解决的技术问题。根据用户角a的角历史操作数据以及与该用户角a相关的其他用户角的角历史操作数据确定技术问题清单a中每个技术问题的问题解答，最后，存储用户角a、用户角a的技术问题和技术问题对应的问题解答之间的映射关系。
[0114]
示例性地，假设技术问题1为问题解答库中的一个技术问题，可以理解，技术问题1是用户角a对应的技术问题清单中的一个技术问题，根据问题解答库获得技术问题1的问题解答为处理方式1。一具体实施中，处理方式1可以是指示用户角a对应的用户如何操作以解决技术问题1，在此情况下，处理方式1是从用户角a的角历史操作数据中直接获得的。另一具体实施中，处理方式1也可以是指示用户角a的相关用户角如何操作以解决技术问题1，即说明技术问题1的解决需要多个用户角的参与，在此情况下，处理方式1是根据用户角a的角历史操作数据和与用户角a相关的用户角(例如，用户角)的角历史操作数据中获得的。例如，用户角a的角历史操作数据中记录了遇到技术问题1后向用户角描述了该问题，用户角的角历史操作数据中记录了针对技术问题1具体做了哪些操作，因此，根据用户角a的角历史操作数据可知晓技术问题1的解决需要用户角的参与，用户角为与用户角a相关的用户角，再根据用户角的角历史操作数据即可确定技术问题1的处理方式，即为技术问题1的问题解答。
[0115]
示例性地，问题解答库可表示为表2所示的映射表，表2中罗列了技术问题以及问题解答，例如，基于表2可知问题1的问题解答为处理方式1。在一些可能的实施例中，表2中还可以存储用户角与技术问题的映射关系，从而可以在进行技术问题的匹配时，将用户的技术问题与该用户所属的用户角对应的技术问题进行匹配即可，大大缩短了待匹配的技术问题的数量，提高了技术问题的匹配效率。
[0116]
表2
[0117]
技术问题问题解答问题1的描述处理方式1问题2的描述处理方式2
……
[0118]
综上，基于问题解答库可以辅助用户解决在云服务使用过程中遇到的技术问题，为用户提供了较好的技术支持服务，提高了用户体验感。
[0119]
参见图7，图7是本技术实施例提供的一种云服务解决方案提供方法的流程图，应用于计算设备，能够提高为不同场景下的用户提供云服务的效率，以及提高了云服务的使用率。图7可以独立于图6实施例，也可以是对图6实施例的补充。该方法包括但不限于以下步骤：
[0120]
s201、获取用户的业务需求信息。
[0121]
一具体实施中，计算设备获取用户的业务需求信息是指：计算设备接收终端发送用户的业务需求信息，业务需求信息包括业务目标和业务参数，关于业务目标和业务参数的相关叙述具体可参考上述目标(1)中的相关叙述，在此不再赘述。
[0122]
示例性地，业务需求信息可以是计算设备一次性从终端获取的。例如，用户可以在终端上通过键盘以文字的形式输入业务需求信息的，或者通过麦克风以语音的形式输入业务需求信息，终端将获取到的业务需求信息发送给计算设备即可。需要说明的是，在此情况下，业务需求信息可以是“想做个图书的小程序、访问量大约1000左右、需要安全服务、使用一年时间”。
[0123]
示例性地，业务需求信息可以是计算设备分多次从终端获取，即计算设备通过与终端进行多次问答获取用户的业务需求信息。例如，计算设备向终端发送问题1“您好，请问有什么可以帮助到您”，用户通过终端向计算设备发送回复1“想创建一个图书的小程序”，计算设备向终端发送问题2“访问量多少”，用户通过终端向计算设备发送回复2“大约1000左右”，计算设备向终端问题3“需要添加安全服务吗”，用户通过终端向计算设备发送回复3“添加一个吧”，
…
，直至计算设备获得所有预设问题的答复后，则业务需求信息的获取过程结束。需要说明的是，计算设备向终端发送的多个问题是预先设置好的用于获取业务需求信息的问题。
[0124]
需要说明的是，在业务需求信息分多次获取的情况下，业务需求信息可以是以文字或语音的形式输入。例如，当业务需求信息承载于语音信号时，计算设备可以先对语音信号进行语音识别处理获得语音信号对应的文字信息。
[0125]
s202、输入用户的业务需求信息至云服务解决方案模型，获得目标解决方案。
[0126]
在本技术实施例中，将用户的业务需求信息输入至云服务解决方案模型，根据服务解决方案模型获得目标解决方案。其中，业务需求信息包括业务目标以及业务参数，例
如，业务目标可以是搭建网站、程序、应用程序等，业务参数可以是业务类型、访问量、数据量、磁盘读写速度、数据安全要求、系统稳定性、响应速度、资源使用率等中的至少一种。目标解决方案包括资源和配置信息，资源为支持业务需求所需的资源，配置信息用于指示资源的配置情况。有关资源和配置信息的介绍具体可参考上述实施例中目标(1)中的相关介绍。
[0127]
云服务解决方案模型是基于业务需求信息样本和业务需求信息样本对应的云服务解决方案进行训练获得，使得训练好的云服务解决方案模型具有将业务需求信息与云服务解决方案匹配的能力。需要说明的是，上述用于训练云服务解决方案模型的数据，即业务需求信息样本和业务需求信息样本对应的云服务解决方案，可以是预先基于经验或者大数据分析处理进行建模获得的。
[0128]
s203、向终端发送目标解决方案。
[0129]
具体地，计算设备向终端发送目标解决方案，目标解决方案是根据用户的业务需求信息确定的，目标解决方案包括一种云服务解决方案，在此情况下获得的目标解决方案与用户的业务需求信息是紧密相关的。
[0130]
在一些可能的实施例中，计算设备还接收终端发送的技术问题，计算设备在问题解答库中查该技术问题对应的问题解答，并将该技术问题对应的问题解答发送给终端。另一具体实施中，由于该技术问题的描述与问题解答库中的技术问题的描述有些许差异，在此情况下，可以先在问题解答库中匹配与该技术问题最相似的目标技术问题，再获取问题解答库中该目标技术问题对应的问题解答即可。另一具体实施中，若在问题解答库中未匹配到该技术问题，也可以向终端发送指示信息，指示信息用于指示该技术问题匹配失败。
[0131]
可以看到，实施本技术实施例，结合用户的业务需求信息可为用户推荐更具有针对性的云服务解决方案供用户使用，节省了用户学习配置云服务的时间成本，提高了用户体验感。
[0132]
参见图8，图8是本技术实施例提供的又一种云服务解决方案推荐方法的流程图，图8可以独立于图6和图7实施例，也可以是对图6和图7实施例的补充。该方法的执行主体为解决方案提供装置，该方法可应用于企业在云上使用云服务的场景。该方法包括但不限于以下步骤：
[0133]
s301、根据每种用户角使用云服务的历史情况，确定每个用户角对应的云服务解决方案集。
[0134]
在本技术实施例中，企业包括多种用户角，这多种用户角可对应企业中的不同部门，每个部门内划分有至少一个用户角。根据每种用户角使用云服务的历史情况，确定每个用户角对应的云服务解决方案集。需要说明的是，解决方案提供装置可以直接从企业直接获取企业内划分的多种用户角。
[0135]
其中，用户角表示用户在云服务使用过程中承担的职能身份，例如，可以是业务人员、云服务支持工程师、运营管理人员、监控人员、系统开发人员等，有关用户角的叙述具体可参考上述图3的相关叙述，在此不再赘述。
[0136]
一具体实施中，根据每种用户角使用云服务的历史情况，确定每个用户角对应的云服务解决方案集具体可以是：根据每种用户角历史使用的云服务类型和每种云服务的配置信息确定每个用户角对应的云服务解决方案集。
[0137]
一具体实施中，云服务解决方案集包括至少一种云服务类型和每种云服务的配置信息。具体地，云服务解决方案集包括一个或多个云服务解决方案，每个云服务解决方案包括至少一种云服务类型和每种云服务的配置信息。其中，云服务类型包括不限于计算资源、存储资源、网络资源、安全资源、应用服务资源、管理与监管资源、公共基础类资源等。需要说明的是，云服务类型也可称作资源类型，云服务的配置信息可参考上述实施例中配置信息的相关描述，在此不再赘述。
[0138]
在一些可能的实施例中，在确定每个用户角对应的云服务解决方案集后，还可以存储用户角与云服务解决方案集之间的映射关系，以方便查任一用户角对应的云服务解决方案集。
[0139]
s302、接收企业的用户的资源申请请求。该步骤具体可参考图4实施例中s101的相关叙述，为了说明书的简洁，在此不再赘述。
[0140]
s303、确定用户的当前用户角。
[0141]
一具体实施中，可以从用户使用云服务的历史情况中获取该用户的用户历史特性数据和用户历史操作数据，其中，用户历史特性数据包括该用户在云服务的使用过程中的提出的问题和期望，用户历史操作数据包括该用户在云服务的使用过程中的操作记录数据，再根据用户历史特性数据和用户历史操作数据，确定用户的当前用户角。需要说明的是，关于用户历史特性数据和用户历史操作数据的说明具体可参考上述s102中对历史特性数据和用户历史操作数据的相关叙述，为了说明书的简洁，在此不再赘述。
[0142]
一具体实施中，根据用户历史特性数据和用户历史操作数据，确定用户的当前用户角具体可以是：将用户历史特性数据和用户历史操作数据输入角匹配模型，获得用户的当前用户角。角匹配模型可以是基于深度学习算法建立的，角匹配模型的说明具体可参考上述实施例中s103中对角匹配模型的相关叙述，在此不再赘述。
[0143]
在一些可能实施例中，还可以根据用户在使用云服务的历史用户角，确定用户的当前用户角。一具体实施中，将用户最近一次使用云服务时的历史用户角作为该用户的当前用户角。一具体实施中，将用户在历史n次使用云服务时的多个历史用户角作为该用户的当前用户角。另一具体实施中，将用户在历史n次使用云服务时出现频率最高的历史用户角作为该用户的当前用户角。
[0144]
在一些可能的实施例中，还可以根据用户发送的用户角信息，确定用户的当前用户角。其中，用户角信息携带有该用户的当前用户角。例如，用户1在某企业的研发中心工作，其用户角为系统开发人员，若用户1在企业内部进行了转岗，更换为业务部门工作，且用户1的当前用户角为业务人员，在此情况下，用户1在需要使用云服务使可先向计算设备发送携带自身的当前用户角的用户角信息。如此操作是因为用户1在企业内部进行了转岗，用户1使用云服务的历史情况中没有与业务人员这一用户角相关的信息，故用户1可直接告知自身的当前用户角。
[0145]
s304、根据用户的当前用户角和确定的每种用户角对应的云服务解决方案集，向用户发送云服务解决方案集。
[0146]
需要说明的是，向用户发送的云服务解决方案集为用户的当前用户角对应的云服务解决方案集。本步骤具体可参考上述s104的相关叙述，为了说明书的简洁，在此不再赘述。
[0147]
可以看出，实施本技术实施例，通过确定用户的当前用户角为用户推荐对应的云服务解决方案集，实现了快速高效的为用户推荐至少一种合理的云服务解决方案，节省了用户了解以及配置云服务的时间成本，提高了云服务的使用效率以及用户的体验感。
[0148]
参见图9，图9是本技术实施例提供的一种装置的功能结构示意图，方案提供装置30包括处理单元310和交互单元311。该方案提供装置30可以通过硬件、软件或者软硬件结合的方式来实现。具体地：
[0149]
处理单元310，用于在s301中根据每种用户角使用云服务的历史情况，确定每种用户角对应的云服务解决方案集；交互单元311，用于在s302中接收企业的用户的资源申请请求；处理单元310，还用于在s303中确定用户的当前用户角，处理单元310和交互单元311还用于在s304中根据用户的当前用户角和确定的每个用户角对应的云服务解决方案集向该用户发送当前用户角对应的云服务解决方案集。
[0150]
该方案提供装置30的各功能模块还可用于实现图4和图7实施例所描述的方法，为了说明书的简洁，在此不再赘述。
[0151]
本技术还提供一种方案提供设备。如图10所示，方案提供设备40包括：处理器401、通信接口402、存储器403和总线404。处理器401、存储器403和通信接口402之间通过总线404通信。方案提供设备40可以是服务器或计算设备。应理解，本技术不限定方案提供设备40中的处理器、存储器的个数。
[0152]
总线404可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，eisa)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图10中仅用一条线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。总线404可包括在方案提供设备40各个部件(例如，存储器403、处理器401、通信接口402)之间传送信息的通路。
[0153]
处理器401可以包括中央处理器(central processing unit，cpu)、微处理器(micro processor，mp)或者数字信号处理器(digital signal processor，dsp)等处理器中的任意一种或多种。
[0154]
存储器403可以包括易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(random access memory，ram)。处理器404还可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如只读存储器(read-only memory，rom)，快闪存储器，机械硬盘(hard disk drive，hdd)或固态硬盘(solid state drive，ssd)。存储器403中存储有可执行的程序代码，处理器401执行该可执行的程序代码以实现前述图4、图7或图8所示的云服务解决方案提供方法。具体的，存储器403上存有方案提供装置30用于执行图4、图7或图8所示的云服务解决方案提供方法的指令。
[0155]
通信接口402使用例如但不限于网络接口卡、收发器一类的收发模块，来实现方案提供设备40与其他设备或通信网络之间的通信。
[0156]
此外，图10仅仅是一个方案提供设备40的例子，方案提供设备40可能包含相比于图10展示的更多或者更少的组件，或者有不同的组件配置方式。同时，图10中展示的各种组件可以用硬件、软件或者硬件与软件的结合方式实施。
[0157]
本技术实施例还提供了一种计算设备集400。如图11所示，所述计算设备集400包括至少一个方案提供设备40。计算设备集400中的一个或多个方案提供设备40中的
存储器403中可以存有相同的方案提供装置30用于执行图4、图7或图8所示的云服务解决方案提供方法的指令。
[0158]
在一些可能的实现方式中，该计算设备集400中的一个或多个方案提供设备40也可以用于执行图4、图7或图8所示的云服务解决方案提供方法的部分指令。换言之，一个或多个方案提供设备40的组合可以共同执行图4、图7或图8所示的云服务解决方案提供方法的指令。
[0159]
需要说明的是，计算设备集400中的不同的方案提供设备40中的存储器403可以存储不同的指令，用于执行方案提供装置30的部分功能。
[0160]
图12示出了一种可能的实现方式。如图12所示，两个方案提供设备40a和40b通过通信接口402实现连接。方案提供设备40a中的存储器上存有用于执行处理单元310的功能的指令。方案提供设备40b中的存储器上存有用于执行交互单元311的功能的指令。换言之，方案提供设备40a和40b的存储器403共同存储了方案提供装置30用于执行图4、图7或图8所示的云服务解决方案提供方法的指令。在一些可能的实施例中，图12所示的计算设备集400中的一个或多个计算设备也可以通过网络连接。其中，所述网络可以是广域网或局域网等等，本技术实施例不做具体限定。
[0161]
在本文上述的实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
[0162]
需要说明的是，本领域普通技术人员可以看到上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器(read-only memory，rom)、随机存储器(random access memory，ram)、可编程只读存储器(programmable read-only memory，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable programmable read only memory，eprom)、一次可编程只读存储器(one-time programmable read-only memory，otprom)、电子抹除式可复写只读存储(electrically-erasable programmable read-only memory，eeprom)、只读光盘(compact disc read-only memory，cd-rom)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
[0163]
本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机程序产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备、机器人、单片机、芯片、机器人等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

技术特征：

1.一种云服务解决方案的提供方法，其特征在于，应用于企业在云上使用云服务的场景，所述企业包括多种用户角，所述多种用户角对应所述企业中的不同部门，所述方法包括：根据每种用户角使用所述云服务的历史情况，确定每个用户角对应的云服务解决方案集；接收所述企业的用户的资源申请请求；确定所述用户的当前用户角；根据所述用户的当前用户角和确定的每种用户角对应的云服务解决方案集，向所述用户发送所述云服务解决方案集。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述云服务解决方案集包括至少一种云服务类型和每种云服务的配置信息。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据每种用户角使用所述云服务的历史情况，确定每个用户角对应的云服务解决方案集包括：根据每种用户角历史使用的云服务类型和每种云服务的配置信息确定每个用户角对应的云服务解决方案集。4.根据权利要求1至3中任一所述的方法，其特征在于，所述确定所述用户的当前用户角包括：从所述用户使用所述云服务的历史情况中获取所述用户的用户历史特性数据和用户历史操作数据，所述用户历史特性数据包括所述用户在所述云服务的使用过程中的提出的问题和期望，所述用户历史操作数据包括所述用户在所述云服务的使用过程中的操作记录数据；根据所述用户历史特性数据和所述用户历史操作数据，确定所述用户的当前用户角。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户历史特性数据和所述用户历史操作数据，确定所述用户的当前用户角包括：将所述用户历史特性数据和所述用户历史操作数据输入角匹配模型，获得所述用户的当前用户角。6.根据权利要求1至3中任一所述的方法，其特征在于，所述确定所述用户的当前用户角包括：根据所述用户在使用所述云服务的历史用户角，确定所述用户的当前用户角。7.根据权利要求1至3中任一所述的方法，其特征在于，所述确定所述用户的当前用户角包括：根据所述用户发送的用户角信息，确定所述用户的当前用户角。8.一种方案提供装置，其特征在于，所述装置包括：处理模块，用于根据每种用户角使用所述云服务的历史情况，确定每种用户角对应的云服务解决方案集；交互模块，用于接收所述企业的用户的资源申请请求；所述处理模块，还用于确定所述用户的当前用户角；根据所述用户的当前用户角和确定的每个用户角对应的云服务解决方案集确定所述云服务解决方案集；
所述交互模块，还用于向所述用户发送所述云服务解决方案集。9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述云服务解决方案集包括至少一种云服务类型和每种云服务的配置信息。10.根据权利要求8或9所述的装置，其特征在于，所述处理模块，用于根据每种用户角历史使用的云服务类型和每种云服务的配置信息确定每个用户角对应的云服务解决方案集。11.根据权利要求10中所述的装置，其特征在于，所述处理模块，用于从所述用户使用所述云服务的历史情况中获取所述用户的用户历史特性数据和用户历史操作数据，所述用户历史特性数据包括所述用户在所述云服务的使用过程中的提出的问题和期望，所述用户历史操作数据包括所述用户在所述云服务的使用过程中的操作记录数据；根据所述用户历史特性数据和所述用户历史操作数据，确定所述用户的当前用户角。12.根据权利要求8至10中任一所述的装置，其特征在于，所述处理模块，用于将所述用户历史特性数据和所述用户历史操作数据输入角匹配模型，获得所述用户的当前用户角。13.根据权利要求8至10中任一所述的装置，其特征在于，所述处理模块，用于根据所述用户在使用所述云服务的历史用户角，确定所述用户的当前用户角。14.根据权利要求8至10中任一所述的装置，其特征在于，所述处理模块，用于根据所述用户发送的用户角信息，确定所述用户的当前用户角。15.一种计算设备集，其特征在于，包括至少一个计算设备，每个计算设备包括处理器和存储器；所述至少一个计算设备的处理器用于执行所述至少一个计算设备的存储器中存储的指令，以使得所述计算设备集执行如权利要求1至7中任一所述的方法。16.一种包含指令的计算机程序产品，其特征在于，当所述指令被计算机设备集运行时，使得所述计算机设备集执行如权利要求的1至7中任一所述的方法。17.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括计算机程序指令，当所述计算机程序指令由计算设备集执行时，所述计算设备集执行如权利要求1至7中任一所述的方法。

技术总结

本申请公开了一种云服务解决方案提供方法及装置，应用于企业在云上使用云服务的场景，该方法包括：用于根据每种用户角使云服务的历史情况，确定每种用户角对应的云服务解决方案集；接收企业的用户的资源申请请求；确定用户的当前用户角；并根据用户的当前用户角和确定的每种用户角对应的云服务解决方案集，向所述用户发送云服务解决方案集。实施本申请，能够节省用户配置云服务的时间成本，提升用户体验感。提升用户体验感。提升用户体验感。