摘要：针对银行日益增长的异构交易系统产生的海量交易日志结构复杂、提取困难、分析效率低以及不能及时发现交易异常等问题,设计与实现一个面向银行业务的交易实时监控系统,并提供交易数据的可视化分析。首先,系统对交易日志中关键共性指标进行采集并结构化存储;然后,通过机器学习方法对交易量进行实时预测,提供交易量异常告警;最后,通过可视化方式对异构交易系统实时监控,并对交易数据提供多角度的可视化分析。研究结果表明:该系统界面美观、交互良好、性能优异,能很好地满足银行工作人员的业务分析需求。

摘要：针对海量交易日志信息提取困难、分析效率低等各项问题开展了相关研究工作,设计得到了商务业绩交易监控系统控制流程及关键结构。选择B/S控制流程进行设计,从不同的异构交易系统中收集并提取关键指标,完成交易系统的监控和数据可视化分析的过程,构建系统控制流程,具体包括ELK协议、Kafka系统、数据存储器、MySQL数据流处理器以及Web应用服务器。完成系统关键结果的设计,构建得到了一种以报警机制为基础的交易量预测方法;以Kibana为基础的交易数据可视化处理流程图;按照设定的查询条件来完成过滤筛选,同时完成可视化结果反馈控制流程图。系统12 h内的交易量预测值和实际值结果效果良好,这表面设计的该商务业绩交易监控系统控制系统满足要求。