定制视角下构建良架构的智能文档处理解决方案 第一部分：运营卓越

关键要点 智能文档处理IDP解决方案需要关注运营卓越，以确保高效、可靠的文档处理。 运营卓越涉及设计高质量的客户体验、组织团队有效性、系统高效运作以及适应客户需求的持续演进。 本文将讨论IDP的运营卓越支柱，包括组织文化、工作负载设计、构建与发布优化及可观察性。

IDP良架构视角专为所有在AWS上运行智能文档处理解决方案的客户而设，旨在提供构建安全、高效、可靠的IDP解决方案的指导。

在云中搭建生产就绪的解决方案需要在资源、时间、客户期望和业务成果之间做出一系列权衡。AWS良架构框架帮助您了解在AWS构建工作负载时做出的决策的好处和风险。通过使用该框架，您将学习到设计和运行可靠、安全、高效、经济和可持续云工作负载的最佳实践。

IDP管道通常结合光学字符识别OCR和自然语言处理NLP来读取和理解文档，并提取特定的术语或单词。IDP良架构定制视角概述了进行AWS良架构评审的步骤，允许您评估和识别IDP工作负载中的技术风险。该定制视角整合了最佳实践和指导，以有效应对常见挑战。

本文关注IDP解决方案的运营卓越支柱。IDP中的运营卓越意味着将稳健的软件开发原则及高质量客户体验应用于文档处理领域，同时始终符合或超越服务等级协议SLA。它包括有效组织团队，设计能够高效处理工作负载的IDP系统，在规模上操作这些系统，并持续演进以满足客户需求。

接下来，我们将介绍运营卓越支柱及其设计原则，然后深入四个焦点领域：组织文化、工作负载设计、构建与发布优化和可观察性。通过阅读本文，您将学习到在IDP案例研究中应用于良架构框架的运营卓越支柱。

设计原则

对于IDP工作负载，运营卓越体现在以下几个方面：

高准确率与低错误率：提取文档数据的精确性至关重要，能够最小化错误，确保决策使用的信息值得信赖。快速处理大量文档且延迟低：有效处理大批量文档的能力，使组织能够跟上业务需求，减少瓶颈。持续监控以快速诊断与解决问题：主动监控和维护可快速识别并解决文档处理管道中的任何干扰，保持顺畅的运营流程。快速迭代以改善模型与工作流：实施反馈环，以便不断完善算法和流程，确保系统随着新挑战和效率标准的出现而进化。成本优化以确保资源符合工作负载需求：战略性的资源管理确保在IDP系统上的财务投资获得最大价值，动态调整资源以满足不断变化的文档处理需求。遵循SLA：达到或超过承诺给客户的标准和响应时间对维持信任和满意度至关重要。

有效的设计策略必须与这些目标保持一致，确保IDP系统不仅在技术上可行，而且也针对现实挑战进行了优化。这将运营卓越提升为一种战略资产，对整个企业的成功至关重要。基于运营卓越支柱的设计原则，我们针对本定制视角提出了以下设计原则。

设计原则描述将IDP SLA与整体文档工作流目标对齐IDP通常作为企业团队管理的更广泛文档工作流的核心组成部分。因此，IDP的SLA必须谨慎制定，以确保其性能期望与更大工作流目标保持一致。将操作流程编程化，以提高效率和可复制性通过编码执行操作并结合自动化部署方法，组织可以实现可扩展、可重复和一致的流程。主动预见并计划系统故障IDP系统处理各种复杂性的文档，潜在问题可以在文档处理管道的任何阶段出现。应进行“预先死亡”演练，以主动识别潜在故障源。频繁迭代并设定反馈机制通过频繁、小规模、可逆的变更来提高流程的流动性，学习所有操作失败的教训。监控运营健康确保从单纯监控转向IDP框架内的高级可观察性，全面了解系统健康状况。追求以指标驱动的质量与持续改进在IDP领域，测量即改善。 明确并追踪与文档准确性、处理时间和模型有效性相关的关键指标。整合人工监督以提高过程有效性尽管自动化和机器学习算法显著提高了IDP的效率，在某些场景下，人工审核者仍可增强结果的准确性，特别是在法规要求的情况下。

焦点领域

运营卓越支柱的设计原则和最佳实践源于我们对客户和IDP专家经验的理解。在做出设计选择时，应使用这些原则，并确保它们与您的IDP解决方案的业务需求相契合。 应用IDP良架构定制视角还将帮助您验证这些决策是否旨在实现运营卓越，并确保它们符合您的特定运营目标。

IDP解决方案云中的运营卓越关键焦点领域包括：

组织文化：组织文化在塑造IDP项目的实施和管理中至关重要。清晰的SLA为处理时间和准确性设定明确期望，确保所有团队成员朝着共同目标前进。工作负载设计：创建一个能够灵活处理变化需求的系统，优化文档处理中的质量和准确性，并有效集成外部系统。构建与发布优化：强调实施标准化的DevSecOps流程，以简化开发生命周期，并利用自动化确保更新或新特性的快速、顺利部署。可观察性：在IDP领域，重点是全面的监控、警报和日志记录能力，管理服务配额，保持系统性能的持续关注。

组织文化

要在IDP中达到运营卓越，组织必须在其文化和日常运营中嵌入某些最佳实践。以下是一些关键领域，帮助组织优化其IDP工作流：

文化与运营模式：培养一种鼓励IDP工作负载的战略设计、部署与管理的文化，构建快速响应的文档处理能力。业务与SLA对齐：确保IDP工作与业务目标及SLA相一致，从而支持整体业务战略。持续的AWS培训：定期进行AWS服务培训，以提升IDP能力，使团队能够利用AWS不断演进的特性。变更管理：建立稳健的变更管理流程，以应对IDP领域动态的挑战，确保在升级或策略调整期间维持运营的连续性。IDP成功的明确指标：建立和监控明确的指标，以衡量IDP操作的成功与影响。迭代改进：鼓励反馈文化和迭代开发，以精炼IDP流程，确保持续提升策略有效性。来自人工审核的反馈环：将人工审核的反馈融入IDP系统中，以提高自动化流程的准确性和有效性。

工作负载设计

有效的工作负载设计对智能文档处理系统的成功管理至关重要。这种设计必须适应多样的需求，确保高质量和准确性，并实现与其他系统的无缝集成。以下是一些最佳实践，帮助实现这些目标：

利用IDP工作流阶段：在设计IDP架构时，考虑IDP工作流的典型阶段，如数据捕获、文档分类、文本提取等。清晰定义并分隔这些阶段可以构建更有韧性的系统。 灵活处理需求：确保文档处理系统能够轻松适应需求变化，以便在业务需求变化时，系统能够相应扩展或缩减。质量与准确性优化：结合AWS Textract的最佳实践，提高数据提取的准确性，确保处理效率的提升。与外部系统无缝集成：确保IDP系统能够高效集成外部服务和系统，为文档处理管道提供更广泛的功能。透明和灵活的处理：为每一数据项建立清晰、可追溯的数据流动路径，这样可以增强系统的可信度。用Amazon Comprehend Flywheel和Amazon Textract定制查询优化IDP：优化提取过程，以满足特定业务需求，提高准确性。

构建与发布优化

精简构建与发布流程对IDP解决方案的敏捷性和安全性至关重要。以下是构建与发布优化的关键实践，重点在于自动化、持续集成与持续交付CI/CD以及安全性：

自动化部署：采用基础设施即代码IaC原则设计IDP解决方案，以实现一致且可重复的部署。CI/CD管道：利用工具如AWS CodePipeline、AWS CodeBuild和AWS CodeDeploy来自动化构建、测试和发布阶段。用AWS KMS保障安全性：运营卓越不仅仅是效率，安全性也是其重要组成部分，通过AWS Key Management ServiceAWS KMS管理密钥权限以保证系统完整性。与各种外部系统的无缝集成：确保构建和发布管道强调与各种外部系统的无缝集成，以保证流程的一致性和敏捷性。

可观察性

在IDP中实现运营卓越需要一种集成的方法，在其中监控和可观察性发挥关键作用。以下是确保AWS环境中清晰、洞察力和持续改进的重要实践：

全面可观察性：实施全面的监控与可观察性解决方案，使用Amazon CloudWatch Logs等工具提供操作洞察。监控Amazon Comprehend端点并自动扩展：使用Trusted Advisor进行资源使用的监控，以适应需求，提升效率及成本效益。监控Amazon Textract策略：采用全面的监控方法，用CloudWatch监控Amazon Textract操作，制定准确的警报并快速处理通知。使用AWS CloudTrail记录API调用：通过AWS CloudTrail跟踪API调用历史和用户活动，确保快速事件响应。

结论

本文分享了实现IDP解决方案运营卓越的设计原则、重点领域和最佳实践。通过采纳本文覆盖的良架构框架原则，您可以优化IDP工作负载，确保在安全合规的情况下提供企业价值。

更多关于IDP良架构定制视角的信息，请查看本系列的以下文章：

定制视角下构建良架构的智能文档处理解决方案 第一部分：运营卓越定制视角下构建良架构的智能文档处理解决方案 第二部分：安全定制视角下构建良架构的智能文档处理解决方案 第三部分：可靠性定制视角下构建良架构的智能文档处理解决方案 第四部分：性能效率定制视角下构建良架构的智能文档处理解决方案 第五部分：成本优化定制视角下构建良架构的智能文档处理解决方案 第六部分：可持续性

AWS承诺将IDP良架构视角作为一个活工具，随着IDP解决方案和相关AWS AI服务的发展以及新AWS服务的上线，我们将相应更新IDP良架构视角。

如您想进一步了解AWS良架构框架，请访问AWS良架构。

如果您需要额外的专家指导，请联系您的AWS账户团队，联系IDP专家解决方案架构师。

关于作者

Brijesh Pati 是AWS的企业解决方案架构师，专注于帮助企业客户采用云技术。他的背景包括应用开发和企业架构，曾与多个行业的客户进行合作。

Mia Chang 是AWS的机器学习专家解决方案架构师，与EMEA地区的客户合作，分享在云上运行AI/ML工作负载的最佳实践。

Rui Cardoso 是AWS的合作伙伴解决方案架构师，专注于AI/ML和物联网，与AWS合作伙伴合作开发解决方案。

Tim Condello 是AWS的高级人工智能和机器学习专家解决方案架构师，专注于自然语言处理和计算机视觉。

Sherry Ding 是AWS的高级人工智能和机器学习专家解决方案架构师，具有丰富的机器学习经验，专注于公共部门客户。

nord加速器

Suyin Wang 是AWS的AI/ML专家解决方案架构师，具有领域内广泛的教育背景和经验。