CN108369677A - 基于对任务完成的自动化监督的服务载入 - Google Patents

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Abstract

本文描述了用于将服务从客户管理的计算基础设施载入到网络计算基础设施的技术和系统。作为载入的一部分，访问存储载入信息的数据库，以及识别任务集合。基于载入信息来生成状态图。所述技术和系统被配置为计算状态图内的与成功将客户组织从与客户管理的计算基础设施相关联的当前环境移动到与网络计算基础设施相关联的目标环境的最高概率相关联的任务执行路径。任务执行路径可以用于识别并提供任务子集作为自动引导的载入过程的一部分。可以基于确定个体任务没有在完成该个体任务的预期时间量内被完成来重新计算任务执行路径。

Description

基于对任务完成的自动化监督的服务载入
背景技术
当前越来越多的组织正在从使用它们自己的计算基础设施切换到使用由服务提供商(例如，第三方服务提供商)操作并管理的网络计算基础设施。例如，公司通常雇佣代理(例如，信息技术(IT)管理员)设立并管理该公司自己的托管该公司员工的电子邮件服务或其他服务的内部部署的(on-premise)服务器。然而，现在，由服务提供商使用网络计算基础设施托管该服务可以有更高的成本效率。
载入指的是帮助客户组织(例如，还可以称为客户或承租人)在由服务提供商操作并管理的网络计算基础设施上设立服务的过程和/或机制。在许多实例中，在网络计算基础设施上设立服务包括将服务的至少一部分从客户组织的计算基础设施移动到网络计算基础设施。载入的目标是有效地且高效地在网络计算基础设施上配置服务，使得在服务已经被载入之后，客户组织充分参与，并且客户组织内的个体设备能够与服务交互(例如，员工设备可以访问由云服务器而不是内部部署的服务器或者作为内部部署的服务器的替代的云服务器托管的电子邮箱)。
载入通常要求例如必须由客户组织的代理人(例如，IT管理员)实现大量任务。例如，客户组织通常在载入过程开始时被提供不同任务的长且详尽的列表(例如，超过两百个任务)，其个体任务可能根据客户组织的预期甚至是不必要的和/或与向网络计算基础设施载入特定服务是无关的。该不同任务的列表往往是预先制定的，并且针对所有客户组织是相同的，与客户组织的大小无关且与载入服务相关联的客户预期无关。
因此，许多客户组织在导航通过载入过程时有困难，不仅要识别要完成的相关任务，还要确定用于完成相关任务的最优和高效顺序。确切地说，通常在载入过程的开始处向客户组织提供的不同任务的列表提供有限的引导或者没有引导，并且要完成任务的顺序也没有在载入过程期间被有效地更新。这导致客户从载入过程脱离。
发明内容
本文中描述的是用于将服务的至少一部分从客户管理的计算基础设施载入到网络计算基础设施的技术和系统。作为载入的一部分，访问存储载入信息的数据库，以及识别任务集合。基于载入信息来生成状态图，其中，状态图对任务集合中的个体任务之间的依赖性进行建模。在一些实例中，状态图可以包括被配置为检测当前状态和要移动到下一状态(例如，下一最优状态)的状态转换触发器的有限状态机。所述技术和系统被配置为计算在状态图内的与成功将客户组织从与客户管理的计算基础设施相关联的当前环境移动到与网络计算基础设施相关联的目标环境的最高概率相关联的任务执行路径。任务执行路径可以用于识别并提供客户组织要实现的任务子集。在各个示例中，可以基于客户反馈(例如，其指示尝试了个体任务的实现但是该个体任务的完成没有成功)来重新计算任务执行路径。在各个示例中，可以基于确定个体任务在完成该个体任务的预期时间量内没有被完成来重新计算任务执行路径。
另外，本文中描述的技术和系统监测载入参与会话并且存储与所监测的载入参与会话的任务完成相关联的载入信息。使用载入信息，可以确定对于来自至少一些载入参与会话的任务公共的错误，并且可以识别解决方案，使得响应于当前载入会话中的运行时错误，它们可以被推荐。
提供本发明内容是为了以简化的形式介绍下文在具体实施方式中进一步描述的对构思的选择。本发明内容并不意在标识所主张的主题的关键特征或必要特征，也不意在用于限制所主张的主题的范围。
附图说明
参考附图描述了具体实施方式。在图中，附图标记的最左边数字标识该附图标记首次出现于其中的图。不同图中的相同附图标记指示类似或等同的项目。
图1示出服务提供商和/或客户组织在其中实现载入参与会话以便将服务载入到网络计算基础设施的示例性环境。
图2是示出示例性载入设备的组件的示意图，所述示例性载入设备可以是辅助将服务载入到网络计算基础设施的服务提供商的一部分。
图3示出示例性数据库，在所述示例性数据库中可以存储并访问从多个监测的载入参与会话收集到的载入信息以辅助将服务载入到网络计算基础设施。
图4示出生成状态图的示例性过程的流图，所述状态图对由服务提供商识别出的用于代表客户组织载入服务的任务集合中的个体任务之间的依赖性进行建模。
图5示出计算与成功将服务载入到网络计算基础设施的最高概率相关联的任务执行路径，以及基于客户反馈来更新部署计划的示例性过程的流图。
图6示出客户组织和/或服务提供商可以使用其来查看要完成的任务列表和/或个体任务的状态的示例性图形用户接口。
图7示出载入参与会话中所涉及的客户组织和/或服务提供商的个体用户可以使用其来提供对个体任务的反馈的示例性图形用户接口。
图8示出基于指示个体任务没有被成功完成的客户反馈来重新计算任务执行路径的示例性过程的流图。
图9示出确定对于多个载入参与会话公共的错误以及识别该错误的解决方案的示例性过程的流图。
图10示出响应于确定当前载入参与会话中的运行时错误的发生，提供解决方案的示例性过程的流图。
图11示出计算与成功将服务载入到网络计算基础设施的最高概率相关联的任务执行路径，以及基于对个体任务的状态的自动化且持续的监测来更新部署计划的示例性过程的流图。
图12示出响应于确定当前载入参与会话中的运行时错误的发生，自动识别并实现解决方案的示例性过程的流图。
具体实施方式
本文中描述的技术和系统通过识别在实现时将客户组织从使用客户控制的资源的当前环境移动到使用网络资源的目标环境的载入任务来提供针对客户组织的辅助的载入。可以使用已经从先前的载入过程收集到的载入信息来识别载入任务和载入任务的执行顺序。因此，本文中描述的技术和系统被配置为监测大量载入过程并存储与被监测的载入过程有关的载入信息。因此，指示哪些动作已经成功和/或未成功地完成任务的历史知识可以用于改进未来的载入过程并且确保与载入过程的持续客户参与。例如，本文中描述的技术和系统能够确定：客户组织在完成时有困难的个体任务、客户组织已经轻松完成的个体任务、导致延迟和/或错误的个体任务、已经被实现用于避免延迟和/或解决错误的解决方案、为了确保与载入过程的客户参与(例如，降低脱离的可能性)的个体任务的最优执行顺序等等。在各种实施方式中，所述技术和系统使用历史知识来实现监督的学习，以及基于学习到的选择的下一任务的完成有效地将客户组织移动到完全参与(例如，针对载入过程的完整解决方案)的概率来引导自动载入过程。
因此，本文中描述的技术和系统能够提供针对个体客户组织定制的并且提供根据客户组织的预期将客户组织从当前环境高效地且有效地引导向目标环境的载入辅助的载入方法。例如，可以例如基于确定的状态转换和/或错误状态动态地来更新(例如，能够改变)要完成的任务的执行顺序。为此，所述技术和系统基于载入信息来生成状态图(例如，有限状态机)，其中，所述状态图包括提供各种路径的非线性模型，可以遵循所述各种路径将客户组织从当前环境移动到目标环境(例如，路径包括节点的执行顺序，其中，所述状态图中的个体节点代表任务)。状态图包括与成功将服务载入到网络计算基础设施的最高概率相关联的任务执行路径。因此，状态图用于贯穿载入过程地持续更新由特定客户组织实现任务的顺序。也就是说，本文中描述的技术和系统能够基于是否已经成功或未成功完成任务来重新计算状态图内的与成功的最高概率相关联的任务执行路径。
在至少一个示例中，要由特定客户组织实现任务的顺序基于由该特定客户组织明确提供的客户反馈，所述客户反馈指示当前任务是否已经成功地完成。在至少一个替代示例中，要由特定客户组织实现任务的顺序基于对个体任务的状态的自动化且持续的监测(例如，由服务提供商)。例如，特定客户组织要完成的当前任务尝试可以与基于明确的客户反馈或自动化/检测出的反馈所确定的错误状态相关联。错误状态可以用于改变任务集合的执行顺序。因此，可以确定的是客户组织在完成特定任务时有困难或者客户组织已经无法完成特定任务。
因此，与在载入过程的开始时提供预先排序的任务的长列表并且之后向该客户组织提供很少或没有辅助的传统方法相对比，本文中描述的技术和系统被配置为使用载入信息来贯穿载入过程地识别和/或推荐任务。这增加了客户组织保持参与直到载入过程完成(例如，客户组织能够使用由网络计算基础设施托管的服务)为止的可能性。
图1示出示例性环境100，其中，服务提供商102代替客户组织104载入服务106。如上所述，载入指的是使得客户组织104能够在由服务提供商102操作并管理的网络计算基础设施108上设立服务106的过程和/或机制。在许多实例中，在网络计算基础设施108上设立服务106包括将服务106的至少一部分从客户管理的计算基础设施110移动到网络计算基础设施108。客户管理的计算基础实施110包括客户控制的资源112(例如，处理资源、存储资源、安全资源、网络资源等等)。例如，客户控制的资源112可以包括内部部署的服务器或托管客户组织104的电子邮件服务的其他设备(例如，其中，内部部署的服务器位于公司根据其进行操作的物理结构中)。在替代示例中，至少一些客户控制的资源112可以包括不是内部部署而是外部部署的(off-premise)资源，但还是在客户组织104的控制和管理之下。
网络计算基础设施108包括网络资源114。例如，网络资源114可以包括服务器，或者包括数据中心、服务器集群或者其他云配置的资源的其他设备。在各种实施方式中，网络资源114是可扩展资源，使得它们可以跨多个不同客户组织(例如，包括客户组织104)共享。在各种场景中，客户组织可以支付费用(例如，按月或按年的订阅费用)以签约服务提供商102经由网络资源114托管服务106的至少一部分。
可以在载入参与会话116内实现在网络计算基础设施108上设立服务106的至少一部分。如上所述，在许多实例中，载入参与会话116的目标是将服务106的至少一部分有效地且高效地从客户管理的计算基础设施110移动到网络计算基础设施108，使得客户组织104可以完全参与网络计算基础实施108上的服务106。
作为载入参与会话116的一部分，服务提供商102生成辅助在网络计算基础设施108上设立服务106的任务集合118。在一些示例中，在网络计算基础设施108上设立服务106包括将服务106的至少一部分从使用客户控制的资源112的当前环境120移动到至少部分使用网络资源114的目标环境122。在各种实施方式中，客户组织104(例如，诸如由客户组织104签约或雇佣的IT管理员之类的代表或代理)负责任务或任务的至少一部分的完成。在各种实施方式中，服务提供商102(例如，由服务提供商102签约或雇佣的待命工程师(on-call-engineer，OCE))负责任务或任务的至少一部分的完成。在各种实施方式中，客户组织104和服务提供商102二者共同工作以完成任务(例如，责任是共享的)。
当前环境120代表当前如何使用客户控制的资源112来设立并配置服务106。例如，当前环境120可以定义服务特性(例如，该服务的组织用户的数量、组织用户的标识、由客户组织104的组织用户使用的设备数量、个体邮箱的存储容量等等)、服务能力(例如，对电子邮箱的移动访问的实现)和/或针对该服务实现的功能(例如，安全特征、用户偏好设置和/或权限等等的实现)。因此，当前环境120可以代表客户管理的计算基础设施110上的服务106的硬件和/或软件配置。
服务提供商102被配置为确定目标环境122，使得可以使用网络计算基础设施108的网络资源114来类似地处置该服务在当前环境120中的特性、能力和/或功能。可以基于由客户组织104提供的输入来确定目标环境122，其中，所述输入定义客户组织104的预期。例如，输入和预期可以包括操作要求、用于启用或禁用特定特征的指令、移动该服务的时间线(例如，在第一个月期间载入10％的员工邮箱、在第二个月期间载入20％的员工邮箱、在第三个月期间载入30％的员工邮箱，等等)等等。因此，取决于客户组织104的预期和要完成的相关载入任务118的数量和难度，载入参与会话116可以花费数小时、数天、数周、数月甚至数年来完成。
在各个示例中，服务106可以包括电子邮箱服务(例如，电子邮箱交换服务)、文档共享服务、文档存储服务、视频会议服务、社交网络服务(例如，用于公司)等等。在一些实例中，服务106可以包括以下各项中的多项的组合：电子邮箱服务、文档共享服务、文档存储服务、视频会议服务、社交网络服务等等。因此，经由载入参与会话116，针对与客户组织104相关联的客户设备124(下文中称为客户设备124)配置并设立服务106的至少一部分。
客户设备124可以是任何设备，包括但并不限于个人计算机设备、膝上型计算机设备、桌面型计算机设备、便携式数字助理(PDA)设备、移动电话设备、智能电话设备、平板计算机设备、电子书(eBook)阅读器设备、机顶盒设备、游戏控制台设备、智能电视设备、可穿戴设备(例如，智能手表、电子“智能”眼镜、健身跟踪器等等)或者任何其他电子设备。在一些示例中，客户设备124可以是服务器，或者是客户管理的计算基础设施110的一部分的其他网络可访问设备。
在一个示例中，实施载入以实现使用客户管理的计算基础设施110和网络计算基础设施108二者的“混合”服务(例如，电子邮件混合服务，其中，个体用户具有内部存储的邮箱和在云端存储的链接邮箱)。这使得客户组织104能够将其与现有客户管理的计算基础设施110(例如，内部部署的基础设施)的用户体验和管理控制扩展到网络计算基础设施110。要实施以实现电子邮箱混合服务的示例性任务118可以是向客户管理的计算基础设施110添加可接受的域以允许邮件流。要实施以实现电子邮箱混合服务的另一示例性任务118可以是更新客户管理的计算基础设施110中的活动目录对象，使得其包含可用于配置内部部署的邮箱设置和链接的网络邮箱设置二者的混合部署配置参数(例如，内部部署的邮箱和链接的网络邮箱之间的安全邮件路由、与共享域命名空间的邮件路由、在内部部署的邮箱和链接的网络邮箱之间共享的统一全球地址列表(GAL)、在内部部署的邮箱和链接的网络邮箱之间的日历共享等等)。
载入参与会话116可以在网络126上实现。此外，客户组织104和/或客户设备124被配置为使用网络126上的服务106(例如，访问电子邮箱、在协作环境中共享文档、参与视频会议等等)。为此，网络126可以包括广域网(WAN)、局域网(LAN)、个域网(PAN)、特定于数据中心的网络(例如，内联网、存储域网(SAN))等等。网络还可以包括将各个设备(例如，图1中示出的服务器和/或存储设备)连接到路由器的开关和/或可以充当数据网络之间的桥接的其他设备。设备之间的通信可以使用本领域中已知的用于发送和接收信息和/或消息的任何类型的通信协议，例如传输控制协议/互联网协议(TCP/IP)和/或用户数据报协议(UDP)。
如上所述，可以使用已经基于先前收集到的载入信息生成的状态图(例如，有限状态机)来识别任务118。服务提供商102可以向客户组织104提供或推荐任务118作为部署计划的一部分。因此，状态图可以用于贯穿载入参与会话116地更新要实现的任务118的顺序。作为示例，域名验证任务可以是提供员工可以用于将移动设备(例如，客户设备124)连接到载入的服务(例如，服务106)的组织标识符(ORGID)的任务的先导。
在各种实施方式中，用于生成状态图的载入信息可以是特定于客户组织的特定区段的，其中，不同区段可以基于客户组织的不同大小(例如，用户数量、设备数量等等)。例如，向只有三个员工的小公司提供的高效且有效的载入辅助相比于向有几百或几千员工及其自己的信息技术(IT)部门的大公司提供的高效且有效的载入辅助有可能是不同的。
图2是示出示例性载入设备200的组件的示意图，其可以是将服务106载入到网络计算基础设施108的服务提供商102的一部分。
载入设备200可以包括一个或多个处理器202和存储器204，以及使得载入设备200可以与客户组织104(例如，客户设备124)通信的网络接口206。处理器202可以是单个处理单元或多个单元，其每一者可以包括多个不同的处理单元。处理器202可以包括微处理器、微计算机、微控制器、数字信号处理器、中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)等等。替代地或另外地，本文中描述的一些或所有技术可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑组件执行。例如但并非限制性的，可以使用的说明性类型的硬件逻辑组件包括现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、状态机、复杂可编程逻辑设备(CPLD)、其他逻辑电路、片上系统(SoC)和/或基于指令执行操作的任何其他设备。除了其他能力之外，处理器202还可以被配置为取回并执行存储器204中存储的计算机可读指令。
存储器204可以包括计算机可读介质之一或其组合。如本文中所使用的，“计算机可读介质”包括计算机存储介质和通信介质。
计算机存储介质包括以用于信息(例如，计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的存储的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括但并不限于相变存储器(PCM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)、闪存或其他存储技术、压缩盘ROM(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)或其他光存储装置、盒式磁带、磁带、磁盘存储装置或其他磁存储设备，或者可以用于存储供计算设备访问的信息的任何其他介质。
相比之下，通信介质包括计算机可读指令、数据结构、程序模块或经调制的数据信号(例如，载波)中的其他数据。如本文中所定义的，计算机存储介质不包括通信介质。
存储器204还可以包括被配置为代表其他组件和其他设备管理其内的硬件和服务并且耦合到载入设备200的操作系统。通过举例的方式，存储器204可以包括观察模块208、客户交互模块210、部署计划模块212、错误模块214和解决方案模块216，其每一者在本文中进一步描述。为了便于讨论，部署计划模块212还可以包括任务识别模块218和任务状态模块220，其每一者可以被配置为使用状态图222来执行功能。如本文中所使用的，术语“模块”意在代表出于讨论的目的的可执行指令的示例性划分，而并不意在代表任何类型的要求或要求的方法、方式或组织。因此，在描述各个“模块”的同时，它们的功能和/或类似的功能可以不同地排列(例如，组合到更少数量的模块中、拆分到更大数量的模块中等等)。此外，虽然某些功能和模块在本文中被描述为由处理器上可执行的软件和/或固件实现，但是在其他实施例中，任何或所有模块可以整体或部分由硬件(例如，专用处理单元等)实现以执行所描述的功能。在各种实施方式中，本文中与载入设备200相关联地描述的模块可以跨多个设备执行。
在各种实施方式中，存储器204还可以包括载入信息224。图3示出示例性数据库300，可以在所述示例性数据库300存储从多个被监测的载入参与会话收集的载入信息224。
在各个示例中，观察模块208被配置为在载入参与会话116的开端处观察和/或接收托管服务106的客户管理的计算基础设施110的当前环境120。如上所述，当前环境120代表当前如何使用客户控制的资源112来设立和配置服务106。例如，当前环境120可以定义服务106的特性(例如，该服务的组织用户的数量、组织用户的标识、由客户组织104的用户使用的设备数量、个体邮箱的存储容量等等)、服务106的能力(例如，对电子邮箱的移动访问的实现)和/或针对服务106实现的功能(例如，与电子邮箱相关联的策略或用户权限、安全特征的实现、个体用户邮箱偏好设置等等)。当前环境120还可以定义用于托管服务106的硬件的类型(例如，安全硬件、视频会议设备等等)。观察模块208还被配置为监测和/或接收与载入参与会话内的任务的完成相关联的信息。在一些实例中，所监测到的与任务的完成相关联的信息可以作为载入信息224存储，使得其可以被访问并用于未来的载入参与会话，如本文中关于图3进一步描述的。例如，所存储的载入信息224可以用于实现监督的学习，以及基于学到的选择的下一任务的完成将客户组织有效地移动到完全参与(例如，针对载入过程的完整解决方案)的概率来引导自动载入过程。
在各个示例中，客户交互模块210被配置为接收定义预期的客户输入，可以根据所述预期来确定服务106的目标环境122。例如，客户输入可以在载入参与会话116的开始处或在载入参与会话116期间被接收，并且可以包括服务106的操作要求、用于启用或禁用服务106的特定特征的指令、将服务106从客户管理的计算基础设施110移动到网络计算基础设施108的时间线等等。客户交互模块210还可以接收与任务的完成的状态相关联的客户输入(例如，要完成的时间、完成难度的指示等等)。
在各种示例中，部署计划模块212被配置为生成部署计划以便将服务106载入到网络计算基础设施108。如上所述，部署计划包括任务集合118，并且部署计划模块212被配置为生成状态图222，然后使用状态图222创建部署计划。部署计划模块212还被配置为贯穿载入参与会话116地持续更新部署计划(例如，基于明确的客户反馈、基于对反馈的自动化且持续的监测、基于监督的学习等等)。
部署计划模块212使用载入信息224来生成状态图222。载入信息224包括从先前的载入参与会话监测的信息、和/或从先前的载入参与会话监测到的信息导出或计算出的信息。例如，图3示出存储载入信息224的示例性数据库300，其中，可以根据要载入的服务302的类型和/或特定区段304来组织载入信息224。区段304基于客户组织104的大小(例如，所载入的服务要支持的用户数量、所载入的服务要支持的设备的数量等等)。存在用于区分一个区段与下一区段的多种不同方式，但是一个示例是基于范围定义区段(例如，一到十个员工或设备包括第一区段，十一到五十个员工或设备包括第二区段，五十到五百个员工或设备包括第三区段等等)。因此，针对服务302和区段304的每个组合，载入信息224包括先前监测的载入参与会话的会话标识符(ID)306(1)…306(N)，并且每个会话ID306(1)…306(N)与被监测的会话信息308(1)…308(N)相关联。在各个示例中，被监测的会话信息308(1)…308(N)针对被监测的载入参与会话中完成的每个任务包括完成该任务的时间量和与完成难度相关联的指示(例如，诸如“困难”、“标准”、“容易”之类的观点)。例如，被监测的会话信息308(1)可以指示：与域名系统(DNS)更新相关联的任务花费了三天来完成，并且针对特定客户组织104，DNS更新的完成是“困难”而不是“容易”的。因此，被监测的会话信息308(1)…308(N)可以揭示在载入参与会话内造成延长的延迟和/或造成客户组织放弃或脱离载入参与会话的任务。
使用跨多个会话ID 306(1)…306(N)收集的被监测的会话信息308(1)…308(N)，部署计划模块212可以计算或推导特定区段的聚合信息310。聚合信息可以包括例如完成任务的预期时间量312(例如，基于每个会话ID 306(1)…306(N)内监测到的完成的实际时间计算出的完成任务的平均时间)和完成任务的整体难度314(例如，诸如“容易”、“中等”、“困难”等的观点)。完成任务的整体难度314还可以是从针对个体会话ID306(1)…306(N)存储的监测的会话信息308(1)…308(N)推导的平均值。因此，在各个示例中，客户组织有能力提供关于哪些任务是困难的输入。此外，服务提供商还能够持续监测载入参与会话，以及确定哪些任务是困难的(例如，基于确定任务的完成比完成的预期时间量312花费更长时间)。
因此，部署计划模块212用于生成状态图222的载入信息224可以是特定于客户组织的特定区段的。为此，部署计划模块212可以使用载入信息224来识别要由状态图222建模的与客户组织和客户组织的预期有关的整体任务集合(例如，任务118)。换一种说法，通过使用载入信息224，部署计划模块212可以减少通常长且详尽的任务列表(例如，几百个任务)并且避免包括与特定区段无关的任务。
任务当中的依赖性是在状态图222内基于载入信息224定义的，使得状态图222包括载入参与会话116可以遵循的多个路径(例如，状态图222是非线性图)。返回参考图2，任务识别模块218被配置为使用状态图222来识别载入参与会话116内要完成的第一任务子集。
与提供预先排序的任务的长且详尽的列表的用于载入的传统方法相对比，由任务识别模块218执行的对第一任务子集的识别不包括载入服务106所要求的所有任务118。而是，第一任务子集包括初始的小任务集合(例如，一个任务、两个任务、三个任务、四个任务、五个任务等等)，其是沿着状态图222中提供成功将客户组织104从当前环境120移动到目标环境122的最高概率的任务执行路径包括的。因此，针对代表状态图222中的任务的每个节点，部署计划模块212执行向载入信息224的统计推断(例如，使用诸如贝叶斯定律之类的理论)，以便基于条件和/或依赖性(例如，其他任务或其他“事件”的成功完成)来计算该任务(例如，“事件”)的成功完成的概率。然后，任务识别模块218评估相应的概率(例如，个体的以及作为构建在彼此之上的概率的组合)以确定状态图222中提供最高的成功概率的任务执行路径。然后，任务识别模块218可以识别(例如，选择)沿着所计算出的任务执行路径的第一任务子集(例如，但是不是所有任务)。任务识别模块212最终向客户组织104提供第一排序的任务子集作为部署计划的一部分。在各个示例中，任务执行路径可以包括部分欧拉路径。
在提供第一排序的任务子集之后，接收与个体任务的完成状态相关联的输入。该输入可以指示该个体任务已经被成功完成或者未成功完成(例如，客户组织104失败并且无法完成该任务、该任务的完成由于困难而被延迟、该任务没有在预期时间量内被完成等等)。在各个示例中，该输入可以是明确指示该状态的客户提供的反馈，该客户提供的反馈经由客户交互模块210接收。在替代示例中，该输入可以是基于观察模块208执行的自动化且持续的监测的隐含输入。例如，观察模块208可以接收信息并且确定客户组织104没有在完成任务的预期时间量312内成功地完成该任务。
基于该输入，任务状态模块220可以更新状态图222中的节点，使得任务(例如，尝试要实现的第一任务子集)被标记为“成功完成”或“未成功完成”。然后，在第一任务子集的完成或未完成之后，任务识别模块218识别(例如，选择)沿着任务执行路径的第二任务子集。任务识别模块212向客户组织提供第二任务子集作为经更新的部署计划的一部分。
在各个示例中，如果第一任务子集中的所有任务都已经成功完成，则任务执行路径不变化。因此，在与从其选择第一任务子集的任务执行路径相同的任务执行路径中选择第二任务子集。然而，在任务状态模块220更新状态图222以反映第一任务子集中的任务没有成功完成的替代示例中，部署计划模块212可以重新计算状态图222内的概率和任务执行路径。因此，基于该输入来重新计算的任务执行路径可以变化(例如，在第一任务子集的选择之前确定的初始路径可以不同于在输入指示第一任务子集中的任务没有被成功完成之后确定的后续路径)。
因此，部署计划模块212被配置为使用存储的来自类似处置的客户组织的载入信息224来生成当前载入参与会话116的状态图222。然后，部署计划模块212可以基于指示任务的成功或未成功完成和/或任务之间的转换的输入来持续推荐要完成的少量任务(例如，一个任务、两个任务、三个任务、四个任务、五个任务等等)。这种基于对具有最高成功概率的任务执行路径的持续重新计算的更精确且颗粒化的载入辅助带来与载入过程相关联的更高的客户满意度。换一种说法，部署计划模块212使用先前学习到的针对特定区段的历史知识来理解：(i)客户组织104位于载入参与会话116中的何处(例如，哪些任务已经被成功完成，并且哪些任务已经被尝试但是没有被成功完成)以及(ii)哪个下一任务是客户组织104应当尝试在载入参与会话内实现以降低客户脱离的可能性的最佳任务。在各种实施方式中，部署计划模块212使用保存的载入信息224来实现监督的学习，以及基于学习到的选择的下一任务的完成有效地将客户组织移动到完全参与的概率来引导自动载入过程。
如上所述，观察模块208被配置为监测、接收和存储与多个载入参与会话相关联的信息。在各个示例中，错误模块214被配置为评估所存储的信息(例如，载入信息224)，以及确定对于多个载入参与会话中的至少一些载入参与会话中的任务公共的错误。该错误可能阻止或延迟任务的完成。
解决方案模块216可以被配置为也评估所存储的信息，以及识别解决该错误要实现的一个或多个解决方案(例如，为了解决该错误先前采取的动作)。在各个示例中，错误和解决方案中的每一者可以被添加到监督的数据集合用于增量学习(例如，机器学习)。错误模块214和解决方案模块216可以存储与公共错误相关联的信息以及对载入信息224的数据库中的公共错误的解决方案(例如，根据特定区段)。因此，在当前载入参与会话116中检测到运行时错误时，错误模块214可以确定该运行时错误是否是公共错误，并且/或者解决方案模块216是否可以向客户组织提供对该运行时错误的解决方案。作为示例，响应于确定当前任务没有在完成该任务的预期时间量内成功完成，错误模块214可以检测运行时错误。
在各个示例中，解决方案模块216可以推荐多个可能的解决方案中的一种解决方案。此外，解决方案模块216可以计算和/或提供与推荐的解决方案相关联的置信度等级。例如，错误模块214可以检测到：客户组织已经遇到错误并且无法完成DNS更新任务。使用载入信息224，解决方案模块216先前确定85％的时间可以通过访问第三方域名寄存器以及录入密码来解决该错误。因此，解决方案模块216可以提供用于访问第三方域名寄存器以及录入密码使得DNS更新任务可以被成功完成的指令作为推荐的解决方案。当然，其他置信度等级可以与替代解决方案相关联(例如，针对第二解决方案的5％的置信度等级、针对第三解决方案的3％的置信度等级等等)。在一些实例中，当只存在一种解决方案时，置信度等级可以是100％或者接近100％。
图4以及图5和图8-12分别示出用于采用本文中描述的技术的示例性过程。为了便于说明，示例性过程被描述为在图1的环境100中执行。此外，示例性过程可以由载入设备200实现。然而，示例性过程也可以在其他环境中由其他设备执行。
示例性过程被示出为逻辑流图，其每个操作代表可以用硬件、软件或其组合实现的一系列操作。在软件的上下文中，操作代表存储在一个或多个计算机可读存储介质上的计算机可执行指令，所述指令当由一个或多个处理器执行时将设备配置为执行所记载的操作。通常，计算机可执行指令包括执行特定功能的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。描述操作的顺序并不意在被解释为是限制性的，并且任何数量的描述的操作可以按照任何顺序和/或并行组合以实现该过程。此外，个体操作中的任何一者都是可以被省略的。
图4示出示例性过程400的流图，所述示例性过程400生成状态图，所述状态图对由服务提供商识别出的用于代表客户组织载入服务的任务集合中的个体任务之间的依赖性进行建模。
在402处，观察客户管理的计算基础设施110的当前环境120，和/或接收与该观察相关联的信息。如上所述，当前环境120代表当前如何使用客户控制的资源1112设立并配置服务106。当前环境120可以定义服务106的特性(例如，该服务的组织用户的数量、组织用户的标识、客户组织104的组织用户所使用的设备的数量、个体邮箱的存储容量等等)、服务106的能力(例如，对电子邮箱的移动访问的实现)和/或针对服务106实现的功能(例如，安全特征的实现、用户偏好设置和/或权限等等)。观察模块208可以观察和/或接收当前环境120。
在404处，接收(例如，从客户组织104)定义对目标环境122的预期的客户输入。例如，客户输入和预期可以包括操作要求、用于启用或禁用特定特征的指令、移动该服务的时间线等等。
在406处，访问载入信息224以识别用于从当前环境120移动到目标环境122的任务集合118。在各个示例中，识别出的任务118是基于它们与以下各项的相关性从很大一组任务中选择的：(i)正在载入的服务106的类型和(ii)客户组织104与之相关联的特定区段(例如，客户组织104可以是有五个员工的小公司或者有五百个员工的大公司)。如与操作406相关联示出的示例性任务可以包括创建用户、检验域、改变域名控制器(DNC)、连接客户设备、迁移数据等等。
在408处，生成对任务集合118中的个体任务之间的依赖性建模的状态图222(例如，有限状态机)。状态图222包括非线性模型，其提供可以遵循的用于将客户组织104从当前环境120移动到目标环境122的各种路径(例如，路径可以包括节点的执行顺序，其中，该状态图中的个体节点代表任务)。
图5示出示例性过程500的流图，所述示例性过程500计算与成功将服务载入到网络计算基础设施108的最高概率相关联的任务执行路径，以及基于客户反馈来更新部署计划。
在502处，计算与成功从当前环境120移动到目标环境122的最高概率相关联的任务执行路径。例如，部署计划模块212可以执行向载入信息224的统计推导以便基于其他任务是否已经被成功完成来计算该任务的成功完成的概率。任务识别模块218评估相应的概率(例如，个体的以及作为构建在彼此上的概率的组合)以确定状态图222中的提供最高的成功概率的任务执行路径。
在504处，识别沿着任务执行路径的第一任务子集。在各个示例中，第一子集中的任务数量与门限数量相关联(例如，一个任务、两个任务、三个任务、四个任务等等)。门限数量可以根据特定服务和特定区段被预先设置为小数量的任务(例如，而不是数百个任务的长且详尽的列表)以减少或消除客户组织104变得不堪重负并且脱离载入参与会话116的可能性。
在506处，将第一任务子集提供给客户组织104作为部署计划的一部分。
在508处，接收客户反馈，所述客户反馈指示个体任务的状态(例如，成功完成、未完成或未成功完成、延迟等等)。图7示出可以用于提供客户反馈的示例性用户接口。
在510处，识别沿着任务执行路径的第二任务子集。类似于第一任务子集，第一子集中的任务数量可以与门限数量相关联。
在512处，将第二任务子集提供给客户组织104作为经更新的部署计划的一部分。
图6示出示例性图形用户接口600，客户组织104和/或服务提供商102可以使用所述示例性图形用户接口600来查看要完成的任务列表和/或个体任务的状态。示例性图形用户接口600的第一部分602列出作为部署计划或经更新的部署计划的一部分的任务(例如，第一子集或第二子集)。示例性图形用户接口600的第二部分604指示第一部分602中列出的任务的状态(例如，“完成”、“停止”、“未开始”等等)。在各种实施方式中，观察模块208可以确定“停止”的任务与该任务的未成功完成相关联(例如，客户遇到错误、客户在完成该任务时有困难、客户花费比预期更长的时间来完成该任务等等)。示例性图形用户接口600的第三部分606指示完成个体任务花费的时间量。如上所述，该信息可以被针对特定区段存储并聚合，并且用于确定完成特定任务312预期时间量。最后，示例性图形用户接口600的第四部分608指示完成该任务的难度(例如，“容易”、“困难”等等)。在各个示例中，该难度指示包括客户观点，并且可以在计算状态图222中的每个节点的概率时用作因素。
图7示出示例性图形用户接口700，载入参与会话中所涉及的客户组织104和/或服务提供商102的个体用户可以使用所述示例性图形用户接口700来提供对个体任务的反馈。例如，在录入窗口702处，个体用户可以录入任务的状态(例如，“成功完成”、“未成功完成”、“进行中”等等)。在录入窗口704处，个体用户可以录入完成个体任务所花费的时间量。在录入窗口706处，个体用户可以录入与任务的完成或未完成相关联的难度指示。该信息可以与正在被载入的服务和特定区段相关联地存储在数据库300中。
图8示出示例性过程800的流图，所述示例性过程800基于指示个体任务没有被成功完成的客户反馈来重新计算任务执行路径。示例性过程800可以与图5中的操作508和510相关联地实现。
在802处，确定个体任务的状态指示其没有被成功完成。在各个示例中，该状态是基于客户反馈确定的，并且没有完成的任务可以是图5的第一排序的任务子集中的任务。如上所述，基于该客户反馈，任务状态模块220可以更新状态图222中的节点，使得客户组织要尝试实现的任务被标记为“成功完成”或“未成功完成”。
在804处，重新计算与最高成功概率相关联的任务执行路径。例如，在状态图222被更新以指示该任务没有被成功完成之后，任务识别模块218可以重新计算状态图222内的概率以及任务执行路径。因此，在选择第一任务子集之前计算出的初始任务执行路径可以不同于在接收指示任务没有被成功完成的输入之后所重新计算的后续任务执行路径。
在806处，识别沿着所重新计算的任务执行路径的一个或多个替代任务。在各个示例中，所述一个或多个替代任务是图5的操作510中识别出的第二任务子集。因此，在任务执行路径变化(例如，经由重新计算)的实例中，可以选择所述一个或多个替代任务而不是沿着如果任务执行路径没有被重新计算而应当被选择的任务执行路径的其他任务。
图5和/或图8中的操作可以是迭代的，使得部署计划模块212可以基于指示先前任务的成功或未成功完成的输入来持续地推荐任务子集(例如，诸如一个任务、两个任务、三个任务、四个任务、五个任务等等的少量任务)。这种基于对具有最高成功概率的任务执行路径的持续重新评估的更精确且颗粒化的载入辅助方法带来更高的客户满意度和参与度。
图9示出示例性过程900的流图，所述示例性过程900对于多个载入参与会话公共的错误，以及识别该错误的解决方案。
在902处，监测多个载入参与会话，并且/或者接收基于该监测的信息。如上所述，观察模块208配置为监测或者接收与多个载入参与会话相关联的信息(例如，任务的完成、完成任务的时间、完成任务的难度等等)。
在904处，存储与在多个载入参与会话内的任务的完成相关联的信息。
在906处，确定对于来自多个载入参与会话的至少一些载入参与会话的任务公共的错误。例如，错误可能阻止或延迟任务的完成(基于对时间的评估)。因此，在各个示例中，错误模块214配置为评估所存储的信息(例如，载入信息224)，以及确定多个客户组织没有成功完成任务或者延迟完成任务。错误模块214可以分析所存储的信息，以确定造成该延迟或阻止客户组织完成该任务的公共错误。
在908处，识别解决该错误的解决方案。例如，解决方案模块216可以分析所存储的信息，以及识别由客户组织实现的用于解决该错误的一个或多个解决方案(例如，先前为了解决该错误而采取的动作)。
在910处，所述一个或多个相关联的解决方案与该公共错误相关联地存储。在各个示例中，错误和解决方案中的每一者可以被添加到监督的数据集合中用于增量学习(例如，机器学习)和对最优下一步骤的概率性确定(例如，针对后续载入参与会话)。
在912处，针对每个解决方案，计算该解决方案解决该错误的概率。例如，可能已经实现了第一解决方案以解决第一数量的载入参与会话(例如，一百个中的五十个或50％)中的公共错误，同时可能已经实现第二解决方案以解决第二数量的载入参与会话(例如，一百个中的三十个或30％)中的公共错误。
在914处，该概率与它们对应的解决方案相关联地存储。
图10示出示例性过程1000的流图，所述示例性过程1000响应于确定当前载入参与会话中的运行时错误的发生，提供解决方案。
在1002处，确定客户在部署计划的实现期间已经遇到运行时错误。作为示例，错误模块214可以响应于确定当前任务没有在完成该任务的预期时间量内被成功完成，检测运行时错误。
在1004处，运行时错误被映射到对于先前的载入参与会话公共的相应错误。
在1006处，响应于确定该客户已经遇到运行时错误，将解决方案及其对应的解决概率提供给客户组织。在各个示例中，解决方案模块216可以提供推荐的解决方案(例如，具有最高解决概率的解决方案)。此外，解决方案模块216可以提供解决概率作为置信度等级。
图11示出示例性过程1100的流图，所述示例性过程1100计算与成功将服务载入到网络计算基础设施的最高概率相关联的任务执行路径，以及基于对个体任务的状态的自动化且持续的监测来更新部署计划。
在1102处，计算与成功从当前环境120移动到目标环境122的最高概率相关联的任务执行路径。例如，部署计划模块212可以执行向载入信息224的统计推导，以基于其他任务是否已经被成功完成来计算该任务的成功完成的概率。任务识别模块218评估对应的概率(例如，个体的以及作为构建在彼此之上的概率的组合)，以确定状态图222中提供最高成功概率的任务执行路径。
在1104处，识别沿着任务执行路径的第一任务子集。
在1106处，将第一任务子集提供给客户组织104作为部署计划的一部分。
在1108处，自动化且持续地监测第一任务子集中的个体任务的状态，并且/或者接收与该监测相关联的信息。
在1110处，确定第一任务子集中的个体任务没有在其完成的预期时间量内被完成。与图5的操作508中由客户提供明确反馈相对比，此处接收的输入基于自动化且持续的监测。
在1112处，重新计算与最高成功概率相关联的任务执行路径。
在1114处，识别沿着所重新计算的任务执行路径的第二任务子集。与第一任务子集类似，第一子集中的任务数量可以与门限数量相关联。
在1116处，将第二任务子集提供给客户组织104作为经更新的部署计划的一部分。因此，存储的载入信息224可以用于实现监督的学习，以及基于学习到的选择的下一任务的完成有效地将客户组织移动到完全参与的概率来引导自动载入过程。
图12示出示例性过程1200的流图，所述示例性过程1200响应于确定当前载入参与会话中的运行时错误的发生，自动识别并实现解决方案。
在1202处，确定客户在部署计划的实现期间已经遇到运行时错误。作为示例，错误模块214可以响应于确定当前任务没有成功地在完成该任务的预期时间量内被完成，检测运行时错误。
在1204处，运行时错误被映射到对于先前的载入参与会话公共的相应错误。
在1206处，服务提供商1206基于解决方案之一来采取动作自动解决运行时错误。
本文中描述的环境和个体元素当然可以包括许多其他逻辑、编程和物理组件，在附图中示出的组件仅仅是与本文中的讨论有关的示例。
在给定示例中，本文中描述的各种技术被假设为在计算机可执行指令或软件的一般上下文中实现，所述计算机可执行指令或软件例如存储在计算机可读存储装置中并且可由诸如图中示出的计算机或其他设备之类的一个或多个计算机或其他设备的处理器执行的程序模块。通常，程序模块包括例程、程序、对象、组件、数据结构等等，并且定义用于执行特定任务或实现特定抽象数据类型的运算逻辑。
其他架构可以用于实现所描述的功能，并且意在位于本公开内容的范围内。此外，尽管上文出于讨论的目的定义了具体责任分布，但是取决于环境，各种功能和责任可以以不同方式分布和划分。
类似地，软件可以用各种方式并使用不同手段存储和分布，并且上文描述的特定软件存储和执行配置可以以许多不同方式变化。因此，上文描述的软件实现和技术可以分布在各种类型的计算机可读介质上，并不限于具体描述的存储器形式。
示例性条款
示例A，一个或多个设备，包括：一个或多个处理器；以及其上存储有计算机可执行指令的存储器，所述指令当由所述一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个设备：针对客户组织并且作为载入参与会话的一部分，观察托管服务的客户管理的计算基础设施的当前环境；接收定义所述服务的目标环境的预期的客户输入，其中，对所述服务的所述目标环境的实现要求将所述服务的至少一部分从所述客户管理的计算基础设施载入到网络计算基础设施；访问载入信息的数据库，以识别用于将所述客户组织从所述当前环境移动到所述目标环境的任务集合；至少部分基于所述载入信息来生成对所述任务集合中的个体任务之间的依赖性进行建模的状态图；计算所述状态图内的与成功将所述客户组织从所述当前环境移动到所述目标环境的最高概率相关联的任务执行路径；从所述任务集合中识别沿着所述任务执行路径的第一任务子集；将所述第一任务子集提供给所述客户作为部署计划的一部分；持续监测所述第一任务子集中的个体任务的状态；确定所述个体任务在完成所述个体任务的预期时间量内没有被完成；至少部分基于确定所述个体任务在所述完成所述个体任务的预期时间量内没有被完成来重新计算所述任务执行路径；从所述任务集合中识别沿着所重新计算的任务执行路径的第二任务子集；以及在实现所述个体任务之前，将要实现的所述第二任务子集提供给所述客户作为经更新的部署计划的一部分。
示例B，示例A所述的一个或多个设备，其中，所述完成所述个体任务的预期时间量是基于完成来自多个先前载入参与会话的所述任务的实际时间的计算的平均时间。
示例C，示例A或示例B所述的一个或多个设备，其中，所述指令还使得所述一个或多个设备基于所述客户组织的大小来确定所述客户组织与多个不同区段的特定区段相关联，其中，所访问的载入信息与所述多个不同区段的所述特定区段相关联地存储在所述数据库中。
示例D，示例C所述的一个或多个设备，其中，所述完成所述个体任务的预期时间量是特定于所述特定区段的。
示例E，示例C或示例D所述的一个或多个设备，其中，所述客户组织的所述大小基于以下各项中的至少一项：所述客户管理的计算基础设施所支持的设备数量；或所述客户管理的计算基础设施所支持的用户数量。
示例F，示例A到E中的任何一项所述的一个或多个设备，其中：所述服务包括电子邮件交换服务；在所述当前环境中，所述客户管理的计算基础设施完全托管所述电子邮件交换服务；并且在所述目标环境中，对所述电子邮件交换服务的托管是在所述客户管理的计算基础设施和所述网络计算基础设施之间共享的。
示例G，示例A到F中的任何一项所述的一个或多个设备，其中，所述第一任务子集或所述第二任务子集中的至少一个任务与将所述网络计算基础设施配置为实现所述客户管理的计算基础设施中已经配置的相同的电子邮箱偏好或相同的电子邮箱权限相关联。
示例H，示例A所述的一个或多个设备，其中，所述指令还使得所述一个或多个设备：在所述载入信息的数据库中存储所述个体任务和所识别的第二任务子集的未完成状态；确定所述第二任务子集提供针对所述个体任务的所述未完成状态的学习到的解决方案，使得所述客户组织实现状态转换并且继续所述载入信息会话；以及在后续的载入参与会话中使用所述学习到的解决方法。
示例I，一种方法包括：针对客户组织并且作为载入参与会话的一部分，观察托管服务的客户管理的计算基础设施的当前环境；接收定义所述服务的目标环境的预期的客户输入，其中，对所述服务的所述目标环境的实现要求将所述服务的至少一部分从所述客户管理的计算基础设施载入到网络计算基础设施；访问载入信息的数据库，以识别用于将所述客户组织从所述当前环境移动到所述目标环境的任务集合；至少部分基于所述载入信息来生成对所述任务集合中的个体任务之间的依赖性进行建模的状态图；计算所述状态图内的与成功将所述客户组织从所述当前环境移动到所述目标环境的最高概率相关联的任务执行路径；从所述任务集合中识别沿着所述任务执行路径的第一任务子集；将所述第一任务子集提供给所述客户作为部署计划的一部分；持续监测所述第一任务子集中的个体任务的状态；确定所述个体任务在完成所述个体任务的预期时间量内没有被完成；至少部分基于确定所述个体任务在所述完成所述个体任务的预期时间量内没有被完成来重新计算所述任务执行路径；从所述任务集合中识别沿着所重新计算的任务执行路径的第二任务子集；以及在实现所述个体任务之前，将要实现的所述第二任务子集提供给所述客户作为经更新的部署计划的一部分。
示例J，示例I所述的方法，其中，所述完成所述个体任务的预期时间量是基于完成来自多个先前载入参与会话的所述任务的实际时间的计算的平均时间。
示例K，示例I或示例J所述的方法，还包括基于所述客户组织的大小来确定所述客户组织与多个不同区段的特定区段相关联，其中，所访问的载入信息与所述多个不同区段的所述特定区段相关联地存储在所述数据库中。
示例L，示例K所述的方法，其中，所述完成所述个体任务的预期时间量是特定于所述特定区段的。
示例M，示例K或示例L所述的方法，其中，所述客户组织的所述大小基于以下各项中的至少一项：所述客户管理的计算基础设施所支持的设备数量；或所述客户管理的计算基础设施所支持的用户数量。
示例N，示例I所述的方法，还包括：在所述载入信息的数据库中存储所述个体任务和所识别的第二任务子集的未完成状态；确定所述第二任务子集提供针对所述个体任务的所述未完成状态的学习到的解决方案，使得所述客户组织实现状态转换并且继续所述载入信息会话；以及在后续的载入参与会话中使用所述学习到的解决方法。
示例O，一个或多个存储计算机可执行指令的计算机可读存储介质，所述指令当由处理器执行时使得设备：针对客户组织并且作为载入参与会话的一部分，观察托管服务的客户管理的计算基础设施的当前环境；接收定义所述服务的目标环境的预期的客户输入，其中，对所述服务的所述目标环境的实现要求将所述服务的至少一部分从所述客户管理的计算基础设施载入到网络计算基础设施；访问载入信息的数据库，以识别用于将所述客户组织从所述当前环境移动到所述目标环境的任务集合；至少部分基于所述载入信息来生成对所述任务集合中的个体任务之间的依赖性进行建模的状态图；计算所述状态图内的与成功将所述客户组织从所述当前环境移动到所述目标环境的最高概率相关联的任务执行路径；从所述任务集合中识别沿着所述任务执行路径的第一任务子集；将所述第一任务子集提供给所述客户作为部署计划的一部分；持续监测所述第一任务子集中的个体任务的状态；确定所述个体任务在完成所述个体任务的预期时间量内没有被完成；至少部分基于确定所述个体任务在所述完成所述个体任务的预期时间量内没有被完成来重新计算所述任务执行路径；从所述任务集合中识别沿着所重新计算的任务执行路径的第二任务子集；以及在实现所述个体任务之前，将要实现的所述第二任务子集提供给所述客户作为经更新的部署计划的一部分。
示例P，示例O所述的一个或多个计算机可读存储介质，其中，所述完成所述个体任务的预期时间量是基于完成来自多个先前载入参与会话的所述任务的实际时间的计算的平均时间。
示例Q，示例O或示例P所述的一个或多个计算机可读存储介质，其中，所述指令还使得所述一个或多个设备基于所述客户组织的大小来确定所述客户组织与多个不同区段的特定区段相关联，其中，所访问的载入信息与所述多个不同区段的所述特定区段相关联地存储在所述数据库中。
示例R，示例Q所述的一个或多个计算机可读存储介质，其中，所述完成所述个体任务的预期时间量是特定于所述特定区段的。
示例S，示例Q或示例R所述的一个或多个计算机可读存储介质，其中，所述客户组织的所述大小基于以下各项中的至少一项：所述客户管理的计算基础设施所支持的设备数量；或所述客户管理的计算基础设施所支持的用户数量。
示例T，示例O到S中的任何一项所述的一个或多个计算机可读存储介质，其中：所述服务包括电子邮件交换服务；在所述当前环境中，所述客户管理的计算基础设施完全托管所述电子邮件交换服务；并且在所述目标环境中，对所述电子邮件交换服务的托管是在所述客户管理的计算基础设施和所述网络计算基础设施之间共享的。
结论
最后，尽管已经用特定于结构化特征和/或方法化动作的语言描述了各种实施方式，但是应当理解的是，所描述的主题不必限于所描述的具体特征或动作。而是，具体特征和动作是作为实现所主张的主题的示例性形式公开的。

Claims (15)

1.一个或多个设备，包括：
一个或多个处理器；以及
其上存储有计算机可执行指令的存储器，所述指令当由所述一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个设备：
针对客户组织并且作为载入参与会话的一部分，观察托管服务的客户管理的计算基础设施的当前环境；
接收定义所述服务的目标环境的预期的客户输入，其中，对所述服务的所述目标环境的实现要求将所述服务的至少一部分从所述客户管理的计算基础设施载入到网络计算基础设施；
访问载入信息的数据库，以识别用于将所述客户组织从所述当前环境移动到所述目标环境的任务集合；
至少部分基于所述载入信息来生成对所述任务集合中的个体任务之间的依赖性进行建模的状态图；
计算所述状态图内的与成功将所述客户组织从所述当前环境移动到所述目标环境的最高概率相关联的任务执行路径；
从所述任务集合中识别沿着所述任务执行路径的第一任务子集；
将所述第一任务子集提供给所述客户作为部署计划的一部分；
持续监测所述第一任务子集中的个体任务的状态；
确定所述个体任务在完成所述个体任务的预期时间量内没有被完成；
至少部分基于确定所述个体任务在所述完成所述个体任务的预期时间量内没有被完成来重新计算所述任务执行路径；
从所述任务集合中识别沿着所重新计算的任务执行路径的第二任务子集；以及
在实现所述个体任务之前，将要实现的所述第二任务子集提供给所述客户作为经更新的部署计划的一部分。
2.如权利要求1所述的一个或多个设备，其中，所述完成所述个体任务的预期时间量是基于完成来自多个先前载入参与会话的所述任务的实际时间的计算的平均时间。
3.如权利要求1或权利要求2所述的一个或多个设备，其中，所述指令还使得所述一个或多个设备基于所述客户组织的大小来确定所述客户组织与多个不同区段的特定区段相关联，其中，所访问的载入信息与所述多个不同区段的所述特定区段相关联地存储在所述数据库中。
4.如权利要求3所述的一个或多个设备，其中，所述完成所述个体任务的预期时间量是特定于所述特定区段的。
5.如权利要求3或权利要求4所述的一个或多个设备，其中，所述客户组织的所述大小基于以下各项中的至少一项：
所述客户管理的计算基础设施所支持的设备数量；或
所述客户管理的计算基础设施所支持的用户数量。
6.如权利要求1到权利要求5的任何一项所述的一个或多个设备，其中：
所述服务包括电子邮件交换服务；
在所述当前环境中，所述客户管理的计算基础设施完全托管所述电子邮件交换服务；并且
在所述目标环境中，对所述电子邮件交换服务的托管是在所述客户管理的计算基础设施和所述网络计算基础设施之间共享的。
7.如权利要求1到权利要求6的任何一项所述的一个或多个设备，其中，所述第一任务子集或所述第二任务子集中的至少一个任务与将所述网络计算基础设施配置为实现所述客户管理的计算基础设施中已经配置的相同的电子邮箱偏好或相同的电子邮箱权限相关联。
8.如权利要求1所述的一个或多个设备，其中，所述指令还使得所述一个或多个设备：
在所述载入信息的数据库中存储所述个体任务和所识别的第二任务子集的未完成状态；
确定所述第二任务子集提供针对所述个体任务的所述未完成状态的学习到的解决方案，使得所述客户组织实现状态转换并且继续所述载入信息会话；以及
在后续的载入参与会话中使用所述学习到的解决方法。
9.一种方法，包括：
针对客户组织并且作为载入参与会话的一部分，观察托管服务的客户管理的计算基础设施的当前环境；
接收定义所述服务的目标环境的预期的客户输入，其中，对所述服务的所述目标环境的实现要求将所述服务的至少一部分从所述客户管理的计算基础设施载入到网络计算基础设施；
访问载入信息的数据库，以识别用于将所述客户组织从所述当前环境移动到所述目标环境的任务集合；
至少部分基于所述载入信息来生成对所述任务集合中的个体任务之间的依赖性进行建模的状态图；
计算所述状态图内的与成功将所述客户组织从所述当前环境移动到所述目标环境的最高概率相关联的任务执行路径；
从所述任务集合中识别沿着所述任务执行路径的第一任务子集；
将所述第一任务子集提供给所述客户作为部署计划的一部分；
持续监测所述第一任务子集中的个体任务的状态；
确定所述个体任务在完成所述个体任务的预期时间量内没有被完成；
至少部分基于确定所述个体任务在所述完成所述个体任务的预期时间量内没有被完成来重新计算所述任务执行路径；
从所述任务集合中识别沿着所重新计算的任务执行路径的第二任务子集；以及
在实现所述个体任务之前，将要实现的所述第二任务子集提供给所述客户作为经更新的部署计划的一部分。
10.如权利要求9所述的方法，其中，所述完成所述个体任务的预期时间量是基于完成来自多个先前载入参与会话的所述任务的实际时间的计算的平均时间。
11.如权利要求9或权利要求10所述的方法，还包括基于所述客户组织的大小来确定所述客户组织与多个不同区段的特定区段相关联，其中，所访问的载入信息与所述多个不同区段的所述特定区段相关联地存储在所述数据库中。
12.如权利要求11所述的方法，其中，所述完成所述个体任务的预期时间量是特定于所述特定区段的。
13.如权利要求11或权利要求12所述的方法，其中，所述客户组织的所述大小基于以下各项中的至少一项：
所述客户管理的计算基础设施所支持的设备数量；或
所述客户管理的计算基础设施所支持的用户数量。
14.如权利要求9所述的方法，还包括：
在所述载入信息的数据库中存储所述个体任务和所识别的第二任务子集的未完成状态；
确定所述第二任务子集提供针对所述个体任务的所述未完成状态的学习到的解决方案，使得所述客户组织实现状态转换并且继续所述载入信息会话；以及
在后续的载入参与会话中使用所述学习到的解决方法。
15.一个或多个存储计算机可执行指令的计算机可读存储介质，所述指令当由处理器执行时使得设备：
针对客户组织并且作为载入参与会话的一部分，观察托管服务的客户管理的计算基础设施的当前环境；
接收定义所述服务的目标环境的预期的客户输入，其中，对所述服务的所述目标环境的实现要求将所述服务的至少一部分从所述客户管理的计算基础设施载入到网络计算基础设施；
访问载入信息的数据库，以识别用于将所述客户组织从所述当前环境移动到所述目标环境的任务集合；
至少部分基于所述载入信息来生成对所述任务集合中的个体任务之间的依赖性进行建模的状态图；
计算所述状态图内的与成功将所述客户组织从所述当前环境移动到所述目标环境的最高概率相关联的任务执行路径；
从所述任务集合中识别沿着所述任务执行路径的第一任务子集；
将所述第一任务子集提供给所述客户作为部署计划的一部分；
持续监测所述第一任务子集中的个体任务的状态；
确定所述个体任务在完成所述个体任务的预期时间量内没有被完成；
至少部分基于确定所述个体任务在所述完成所述个体任务的预期时间量内没有被完成来重新计算所述任务执行路径；
从所述任务集合中识别沿着所重新计算的任务执行路径的第二任务子集；以及
在实现所述个体任务之前，将要实现的所述第二任务子集提供给所述客户作为经更新的部署计划的一部分。
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