📊 5大SLA指标：企业服务质量的晴雨表 | IBM权威指南
在商业及其他领域，沟通为王 。成功的服务等级协议（SLA）正是基于这一原则，为服务提供商与客户之间的成功关系奠定基础。
服务等级协议（SLA）是技术供应商合同的关键组成部分，它描述了服务提供商与客户之间的服务条款。SLA阐明了预期的性能水平、性能的测量方式以及未达到标准时的后果。SLA确保所有利益相关方都理解服务协议，并帮助建立更顺畅的工作关系。
SLA的类型
SLA主要有三种类型：
客户级SLA客户级SLA定义了服务提供商与客户之间的服务条款。客户可以是外部的（例如企业从供应商处购买云存储），也可以是内部的（例如业务团队与IT团队之间关于产品开发的SLA）。服务级SLA向多个客户提供相同服务的服务提供商通常使用服务级SLA。服务级SLA不会因客户而异，而是概述向所有客户提供的一般服务水平。多级SLA当服务提供商为同一产品提供多层定价计划时，他们通常会提供多级SLA，以明确传达每个层级所提供的服务。多级SLA也用于在两个以上参与方之间创建协议。SLA的组成部分 ⚙️
SLA包括参与方概述、提供的服务、利益相关方角色分解、性能监控和报告要求。其他SLA组成部分包括安全协议、补救协议、审查程序、终止条款等。关键在于它们定义了如何衡量性能。
SLA应精确定义用于衡量服务性能的关键指标（服务等级协议指标）。这些指标通常与组织的服务等级目标（SLO）相关。SLA定义了组织与客户之间的协议，而SLO设定了内部性能目标。履行SLA需要监控与业务运营和服务提供商性能相关的重要指标。关键在于监控正确的指标。
SLA中的KPI是什么？
指标（Metrics）是服务性能某方面的具体衡量标准，例如可用性或延迟。关键绩效指标（KPI）与业务目标相关联，用于评估团队在实现这些目标方面的进展。没有业务目标，KPI就不存在；它们是实现既定目标进展的“指标”。
以年销售额增长为例，假设组织的目标是同比增长30%。诸如“截至目前订阅续订率”或“生成的潜在客户数量”等KPI可以实时反映业务在实现年销售额增长目标方面的进展。
诸如应用程序可用性和延迟等指标有助于提供背景信息。例如，如果组织正在流失客户且无法实现年度目标，那么检查与客户满意度相关的指标（即应用程序可用性和延迟）可能会提供一些关于客户流失原因的答案。
需要监控的SLA指标
SLA根据供应商、提供的服务类型、客户要求、合规标准等的不同而包含不同的条款，且指标因行业和用例而异。然而，某些SLA性能指标（例如可用性、平均恢复时间、响应时间、错误率以及安全和合规性测量）在服务和行业中普遍使用。这些指标为运营和提供的服务质量设定了基准。
明确定义将使用哪些指标和关键绩效指标（KPI）来衡量性能以及如何传达这些信息，有助于IT服务管理（ITSM）团队确定需要收集和监控的数据。有了正确的数据，团队可以更好地维护SLA，并确保客户确切知道他们可以期待什么。
理想情况下，ITSM团队除了监控与SLA履行相关的指标外，还应在起草SLA时提供意见。在流程早期让ITSM团队参与有助于确保业务团队不会与客户达成IT团队无法实现的协议。
IT和ITSM领导者需要监控的重要SLA指标包括：
可用性⏱️
服务中断或停机成本高昂，可能损害企业信誉并导致合规性问题。组织与客户之间的SLA规定了预期的服务可用性或正常运行时间水平，是系统功能的指标。 可用性通常以“接近100%的九”来衡量：90%、99%、99.9%等。许多云和SaaS提供商的目标是行业标准的“五个九”或99.999%的正常运行时间。对于某些企业来说，即使一小时的停机也可能意味着重大损失。如果电子商务网站在高流量时段（例如黑色星期五）或大型促销期间出现中断，可能会损害公司的声誉和年收入。服务中断还会对客户体验产生负面影响。服务不持续可用通常会导致用户寻找替代方案。业务需求各不相同，但为用户提供快速高效的产品和服务的需求是普遍的。通常，最大正常运行时间是首选。然而，某些行业的提供商可能会发现，如果仍能满足客户需求，提供略低的可用率更具成本效益。平均恢复时间（MTTR）⚡
平均恢复时间衡量在中断或故障期间恢复产品所需的平均时间。没有任何系统或服务可以免受偶尔的问题或故障影响，但能够快速恢复的企业更有可能保持业务盈利能力、满足客户需求并维护SLA。 响应时间和解决时间⏳
SLA通常规定了服务提供商在问题被标记或记录后必须响应的时间。当问题被记录或提出服务请求时，响应时间表示提供商响应并解决问题所需的时间。解决时间是指解决问题所需的时间。最小化这些时间是保持服务性能的关键。 组织应寻求在问题演变为全系统故障并导致安全或合规性问题之前解决问题。提供对业务功能的全面可观测性的软件解决方案可以在维护优化系统和服务性能方面发挥重要作用。许多此类平台使用自动化和机器学习（ML）工具来自动化补救过程或在问题出现之前识别问题。例如，基于AI的入侵检测系统（IDS）持续监控网络流量中的恶意活动、违反安全协议或异常数据。这些系统部署机器学习算法来监控大型数据集，并使用它们识别异常数据。异常和入侵会触发警报，通知IT团队。如果没有AI和机器学习，手动监控这些大型数据集是不可能的。错误率❌
错误率衡量服务故障以及服务性能低于定义标准的次数。根据企业的不同，错误率可能与业务功能相关的任何问题有关。 例如，在制造业中，错误率与特定产品线的缺陷或质量问题数量，或在设定时间间隔内发现的错误总数相关。这些错误率或缺陷率帮助组织识别错误的根本原因，以及它是否与使用的材料或更广泛的问题有关。有一类基于客户的指标用于监控客户服务互动，这些指标也与错误率相关。首次通话解决率：在客户服务领域，与帮助台互动相关的问题可能会影响错误率。客户服务互动的成功与否可能难以衡量。如果问题未解决，并非每个客户都会填写调查或提交投诉——有些人只会寻找其他服务。可以帮助衡量客户服务互动的一个指标是首次通话解决率。该比率反映用户的问题是否在与帮助台、聊天机器人或代表的第一次互动中得到解决。客户服务查询在初次接触后的每次升级都意味着需要额外资源。这也可能影响客户体验。放弃率：该比率反映客户在找到解决方案之前放弃查询的频率。放弃率也可能增加总体错误率，并有助于衡量服务台、聊天机器人员工或人工客服的效率。安全与合规大量数据以及本地服务器、云服务器和越来越多的应用程序的使用增加了数据泄露和安全威胁的风险。如果监控不当，安全漏洞和脆弱性可能会使服务提供商面临法律和财务后果。例如，医疗保健行业对如何存储、传输和处置患者的医疗数据有特定要求。未能满足这些合规标准可能会导致罚款和赔偿客户所遭受的损失。尽管不同服务定义了无数特定行业的指标，但其中许多属于更大的类别。为了取得成功，业务团队和IT服务管理团队必须共同努力改进服务交付并满足客户期望。监控SLA指标的好处 ✨
监控SLA指标是企业衡量IT服务是否满足客户期望并确定改进领域的最有效方式。通过实时监控指标和KPI，IT团队可以识别系统弱点并优化服务交付。
监控SLA指标的主要好处包括：
更强的可观测性对业务运营的清晰端到端理解有助于ITSM团队找到提高性能的方法。更强的可观测性使组织能够深入了解系统和工作流的运行情况，识别错误，更有效地平衡工作负载并提高性能标准。优化性能通过监控正确的指标并利用从中获得的洞察，组织可以提供更好的服务和应用程序，超越客户期望并推动业务增长。提高客户满意度同样，监控SLA指标和KPI是确保服务满足客户需求的最佳方式之一。在竞争激烈的商业领域，客户满意度是推动客户保留和建立积极声誉的关键因素。更高的透明度通过明确概述服务条款，SLA有助于消除混淆并保护所有参与方。精心设计的SLA明确了所有利益相关方的期望，提供了提供服务的时间表以及哪些利益相关方负责特定操作。如果做得好，SLA有助于为顺畅的合作关系奠定基调。服务等级协议（SLA）是企业与客户之间的关键纽带，而监控可用性、MTTR、响应时间、错误率、安全合规五大核心指标，则是保障服务质量的重中之重。通过IBM领先的Instana Observability和Cloud Pak for AIOps解决方案，企业可实现全栈性能洞察、自动化运维和智能预警，从而超越客户期望、降低运营风险、驱动业务增长。立即探索IBM工具，让SLA成为您的竞争优势！
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