智慧運維實戰：銀行業務流程及單筆交易追蹤

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時間 2022-07-01 21:01:57 雲智慧AIOps社群

目前大部分銀行的IT 部門都具有豐富的監控工具，能夠完成對獨立業務系統基本服務狀態的監控。針對業務處理流程監控需求，現有市場上監控分析產品只能提供主機粒度、由關鍵業務系統組成的業務流程監控，無法滿足從使用者端到業務端、全鏈路的業務處理流程及單筆交易的視覺化追蹤分析的現實需求。

雲智慧基於業務系統日誌和運維監控資料，結合AIOps 智慧運維場景，打造的銀行業務處理流程及使用者交易追蹤的整體解決方案，實時發現業務處理的效能瓶頸和故障異常，保障銀行業務持續、健康和穩定運營及最佳使用者服務體驗。

解決方案

業務流程與單筆交易視覺化追蹤方案面向不同交易所經歷的不同業務系統，通過日誌資料採集器分別對相應業務應用日誌資料進行實時採集、傳輸至Kafka訊息佇列，由專業運維資料庫統一消費Kafka資料，進行資料解析和資料處理，存入高效能列式資料庫進行儲存和管理。

以平臺數據為基礎，通過智慧分析處理和演算法呼叫實現業務處理流程檢視的自動構建、視覺化分析和應用展示。在此基礎上基於不同使用者的交易流水id，實現該使用者單筆業務交易的自動關聯和視覺化追蹤，及時發現業務交易處理過程中的效能瓶頸和故障，通過統一告警平臺通知相關人員進行相應的處理。平臺架構

通過接入包括業務系統日誌及其它資源監控資料，基於實時大資料分析平臺和智慧分析技術實現了業務處理流程的視覺化追蹤分析。

基於業務監控日誌及交易流水的單筆交易鏈追蹤

基於業務監控日誌及交易流水的單筆交易鏈追蹤（日誌詳情）

基於業務監控日誌的業務處理流程視覺化分析

核心業務服務的持續、穩定和高效執行是銀行業務持續增長的可靠保障，也是IT部門的核心職責和重要使命。基於日誌監控資料的業務流程和單筆交易追蹤方案為業務健康執行和高效運營提供了可靠的技術方案和手段。

流式日誌資料的接入和處理
- 高效能、水平擴充套件的資料接入介面，快速接入流式資料；
- 超高的吞吐量和極小的響應時間，資料接入即可查詢；
- 支援根據資料量進行水平伸縮，資料處理能力： 30T/天，eps: 130萬/秒。
智慧演算法平臺
- 基於最新IT架構和人工智慧演算法，具備豐富的智慧化資料分析能力，支援為上層業務提供強大的演算法支撐能力；
- 維護智慧演算法的接入、智慧化排程，具備高可用、高併發的效能。
業務與IT融合分析
- 基於日誌資料和IT資源監測資料，實現業務與IT的關聯分析；
- 基於大資料、AI技術驅動業務運營持續改善和創新。