– Dieser Blog ist Teil einer Reihe von technischen Artikeln über Microsoft 365 Produkte im Allgemeinen und Microsoft Teams im Besonderen.
Wie wir wissen, bietet das Call Quality Dashboard (CQD) für Microsoft Teams Einblicke in die Gesprächsqualität. Dazu verwendet es eine grundlegende Klassifizierung von Medienströmen, um „gute“ und „schlechte“ Audio-, Video- und Bildschirmfreigaben zu identifizieren. Microsoft hat kürzlich neue, so genannte intelligente Medienqualitätsklassifizierer in CQD eingeführt. Diese neuen Klassifikatoren verwenden Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), um die Anruftelemetrie zu analysieren und potenzielle Probleme bei der Anrufqualität zu erkennen. Was bewirken sie also und wie unterscheiden sie sich von den traditionellen Stream-Qualifizierern? Und heißt das, dass Sie jetzt auf andere Werkzeuge verzichten können?
Was sind die neuen CQD-Medienqualitätsklassifikatoren?
In CQD klassifiziert Microsoft traditionell Streams für Audio, Video und videobasierte Bildschirmfreigabe (VBSS) auf der Grundlage von Netzwerk- und Videometriken. Die traditionelle Stream-Klassifizierung bezieht sich auf die Methode, mit der Medien-Streams auf der Grundlage wichtiger Qualitätsmetriken kategorisiert werden. Je nach den Werten dieser Metriken werden Streams als gut, schlecht oder unklassifiziert eingestuft. Ein Audiostream kann beispielsweise als schlecht eingestuft werden, wenn bestimmte Bedingungen wie eine hohe Paketverlustrate oder übermäßiger Jitter erfüllt sind.
Die neuen intelligenten Klassifizierer für die Medienqualität haben jedoch einen breiteren Ansatz. Sie berücksichtigen mehrere Faktoren, um das Nutzererlebnis zu bewerten und die Ursachen für Qualitätseinbußen zu ermitteln. Diese Klassifikatoren bieten eine fortschrittlichere Analyse als die traditionelle Stream-Klassifizierung. Sie sollten IT-Administratoren dabei helfen, bestimmte Problembereiche, wie z.B. Probleme mit dem Netzwerk, dem Computer oder dem Eingabegerät, leichter zu identifizieren.
Die NEUEN Klassifizierungsebenen
Es gibt zwei Klassifizierungsebenen für die neuen, vom maschinellen Lernen gesteuerten Klassifizierer: übergeordnete und untergeordnete Ebenen.
Klassifizierer auf höherer Ebene sagen voraus, ob Audio, Video oder VBSS nicht richtig funktionieren. Klassifizierer auf niedrigerer Ebene erkennen, ob das Problem mit dem Netzwerk, dem Rechengerät oder dem Eingabegerät zusammenhängt. Verallgemeinert ausgedrückt: Die Klassifikatoren der höheren Ebene sagen Ihnen was wahrscheinlich betroffen ist während die Klassifikatoren der unteren Ebene Ihnen sagen was die wahrscheinliche Ursache ist.
Alle für Sie verfügbaren Abmessungen und Maße (alte und neue) finden Sie hier. Die neuen Maße herauszufiltern, ist etwas schwieriger, aber zum Glück hat Microsoft auch die QER Power Bi-Vorlage aktualisiert und einen praktischen Leitfaden mit den neuen Maßen beigefügt:
Wie können Sie diese neuen Klassifikatoren verwenden?
Mit CQD finden Sie die neuen Abmessungen und Maße.
Wenn Sie zum Beispiel mit CQD nach „Problem“ suchen, sehen Sie die meisten der neuen Dimensionen (siehe Screenshot). In diesem Fall möchten wir wissen, wie viele der eingehenden Streams in den Anrufen Probleme mit dem eingehenden Netzwerk hatten und wie viele nicht oder nicht klassifiziert wurden:
Wenn Sie nun diese neuen Messwerte mit einer Dimension wie Monat/Jahr kombinieren und die Dimension Gesamtaufrufe als Liniendiagramm hinzufügen, können Sie Diagramme wie das folgende erstellen:
Warum gibt es so viele nicht klassifizierte (unbekannte) Ströme? Nun, weil die Klassifizierung nur unter bestimmten Bedingungen erfolgen kann (diese Bedingungen finden Sie in der Dokumentation) und viele der Ströme diese Bedingungen offensichtlich nicht erfüllen.
Zusammenfassung
Diese neuen intelligenten Klassifizierer verwenden Algorithmen des maschinellen Lernens, um Anrufdaten zu analysieren und mögliche Probleme bei der Anrufqualität zu erkennen. Sie berücksichtigen verschiedene Faktoren wie die Netzwerkleistung, die Geräteleistung und das Feedback der Benutzer, um vorherzusagen, ob ein Anruf gut oder schlecht war.
Es gibt jedoch einen wichtigen Satz, den Microsoft in seinem Artikel erwähnt, den wir beachten müssen:
Auch wenn es von intelligenten Mechanismen gesteuert wird, mag es immer noch eine Vermutung sein, aber ist nicht auch die Vorhersage eine Form des Ratens? Microsoft verwendet in diesem Zusammenhang den Begriff „Vorhersage“ und das ist richtig so! Das ist es auch, was ihn von den bestehenden Klassifizierern unterscheidet und was bedeutet, dass er sich von ihnen unterscheiden kann.
Wie unterscheiden sich die neuen Klassifikatoren von dem, was OfficeExpert TrueDEM bietet?
Bei CQD fehlt es noch immer an einer konsolidierten und tiefgehenden Perspektive für Forschung und Analyse. Vor allem dann, wenn es darum geht, Daten über einen einzelnen Nutzer oder eine bestimmte Gruppe von Personen zu untersuchen, und noch mehr, wenn zusätzliche Kontextdaten benötigt werden. Wenn Sie daran interessiert sind, wie TrueDEM all dies umsetzt und Ihnen Deep-Dive-Recherchen und -Analysen ermöglicht, dann werfen Sie einen Blick hierauf oder kontaktieren Sie uns.
Wir würden uns freuen, von Ihnen zu hören!