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基于大数据的一体化智能运维管理系统

[日期:2015-04-21] 来源:银信科技  作者: [字体: ]

  金融行业IT信息化建设领先于国内其它行业,随着IT信息化的高速发展,国内金融行业IT 已经成为重资产,更成为金融行业经营命脉的重要保障。业务持续性无中断要求对IT管理提出了更高的诉求。随着大数据概念的提出,IT的运维管理已经从系统化、集约化、数据化、向智能化发展。基于大数据的一体化智能运维平台提供了从基础设施、数据库中间件、系统应用进程到业务交易系统的一整套运维管理解决方案。

  利用大数据技术运维管理优势

  智能化运维管理依托于大数据分析技术,大数据分析技术与传统数据分析技术有较大的区别,对比如下:

 

  ► 采样的目的在于用最少的数据得到最多的信息。但在样本分析的过程中不可避免会有一部分信息丢失,在可以获得海量数据的情况下,对全部数据进行挖掘分析可以得到更多的信息。

  ► 只有5%的数据是结构化数据,更多是以非结构化数据形式存在。

  ► 建立在相关关系分析基础上的预测是大数据的核心

  一体化运维是必经之路

 

  基于大数据分析技术的智能化IT运维

 

  技术关键点:

  √ 智能化故障原因分析:客观映射了银行复杂的业务架构和应用系统内部及系统间的相互依赖关系,提高了故障自动定位的精确度和效率,成为保障业务质量的重要手段。

 

  √ 性能容量动态阈值分析:对历史数据进行分析,获取信息系统正常运行状态下的历史性能数据取值范围,并预估未来可能的变化趋势;当某一时点实际采集的性能数据偏离正常取值范围则生成性能告警事件;从而提高性能容量管理工作的自动化、智能化和精准化水平。

 

  √ 实时交易路由分析:针对银行业7000多种的业务交易逻辑梳理的基础上,通过关联规则分析方法对历史交易流水数据进行深入分析,将跨生产系统的交易有序串联起来,自动生成交易树,对每笔交易从发起到结束的完整的交易追踪,并且结合数据可视化技术,实现对银行业务交易全景的可视化分析。

 

  √ 业务交易实时跟踪:通过对交易路由的分析,定位哪个业务节点发生了故障,造成的交易失败。某个业务节点的报错并不完全由于这个业务节点自身产生的故障,多半跟它相连的节点是有关系的;通过实时的路由跟踪分析,判断引发交易错误的节点到底在哪里,同时也能判断这个问题节点对其他交易产生的影响。

 

  √ 面向业务服务的全方位监控:利用经过改造的大数据云计算技术,实现对每笔交易的实时分析与展示。

 

  √ 量化的业务影响性分析:判断故障给交易类型、交易渠道、交易机构等带来的影响,以及随着时间推移受影响程度的变化。一目了然的看到故障的影响性的分析,成为应急决策的一个数据依据。

 

  √ 实时业务全景分析:对每类渠道交易包括柜面、分行、支行、营业网点的交易进行分析,甚至可以对柜员的工作情况、签到情况、业务情况进行分析从而判断柜员的业务质量!

 

  为客户带来的价值

  ► 提升运维数据的应用价值,盘活数据资产

  ► 提高运维管理精细化和智能化水平

  ► 科技管理创新,提升IT服务价值

  ► 精准分析,未来IT发展决策支持





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