[发明专利]业务系统运行监测方法及装置

说明书

本发明公开了一种业务系统运行监测方法及装置，该方法包括：根据各业务节点历史数据计算各业务节点的平均处理效率；根据各业务节点在历史数据中每年的与当前日期同一日期的数据处理量采用数学拟合的方法确定各业务节点当前日期的第一数据处理量预测值；根据各业务节点在历史数据中每年的与当前日期同一日期的数据处理量以及各业务节点在历史数据中每年的全年日均数据处理量计算当前日期各业务节点的日期影响因子；根据日期影响因子以及第一数据处理量预测值确定各业务节点当前日期的第二数据处理量预测值；根据第二数据处理量预测值以及平均处理效率确定各业务节点当前日期的处理时长预测值。本发明提高了业务节点工作状态监测的准确性。

技术领域

本发明涉及一种运行监测方法，具体而言，涉及一种业务系统运行监测方法及装置。

背景技术

银行的业务系统每天需要处理大量的数据，数据处理过程一般在数个小时，且大量的批处理数据通常在夜间进行。在这个过程当中如果出现异常情况，必须及时作出响应，排除异常。在处理结束后，也通常会编辑一份日报以供发布和查阅。

银行的业务系统包括很多业务节点，每个业务节点用于处理不同的业务数据，由于业务系统每天可能要处理的业务数据量会受到节假日、月份、商家促销日以及银行账户数据的增加等因素的影响，各业务节点每天处理的数据量以及运行时间可能也不相同。现有技术通过设置监测系统对业务系统的运行状态进行监测，现有的监测系统在业务系统处理数据时同步运行，对各业务节点的运行时间进行监测。并通过人工方式对每个业务节点简单地设置正常运行时间阈值。一旦业务节点的运行时间超过正常阈值，则判定为运行异常，之后进入警告或报警环节。由于随着时间的变化，业务系统每天需要处理的数据量也大不相同，现有的监测方法没有考虑到数据量的变化对各业务节点的运行时间的影响，导致监测不准确。

例如，在处理一批银行交易时，现有的监测系统可以监测是否处理完。并且当到达具体预设值时进行问题处置(如人工设定超过两个小时未处理完则报警)。而当某日交易量出现高峰时，数据量急剧增加，处理超过2小时，则该系统会错报警，然而此时并不是系统出现故障需要维护，而仅仅是数据量增大。这就出现了监测不准确的问题。

发明内容

本发明为了解决上述问题的至少一个，提出了一种业务系统运行监测方法及装置。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种业务系统运行监测方法，该方法包括：

根据各业务节点在历史数据中每天的数据处理量以及每天的处理时长计算每个业务节点的平均处理效率；

根据各业务节点在历史数据中每年的与当前日期同一日期的数据处理量采用数学拟合的方法确定各业务节点当前日期的第一数据处理量预测值；

根据各业务节点在历史数据中每年的与当前日期同一日期的数据处理量以及各业务节点在历史数据中每年的全年日均数据处理量计算当前日期各业务节点的日期影响因子；

根据所述日期影响因子以及所述第一数据处理量预测值确定各业务节点当前日期的第二数据处理量预测值；

根据所述第二数据处理量预测值以及所述平均处理效率确定各业务节点当前日期的处理时长预测值，以根据各业务节点当前日期的处理时长预测值对当前日期的各业务节点的运行状态进行监测。

可选的，该方法还包括：

根据各业务节点在历史数据中每月的与当前日期在当前月份中同一次序的日的数据处理量以及各业务节点在历史数据中每月的全月日均数据处理量计算当前日期各业务节点的月度影响因子；

所述根据所述日期影响因子以及所述第一数据处理量预测值确定各业务节点当前日期的第二数据处理量预测值，具体包括：

根据所述日期影响因子、所述月度影响因子以及所述第一数据处理量预测值确定各业务节点当前日期的第二数据处理量预测值。