随着中国资本市场的繁荣发展,交易系统面临着多重压力,包括:交易短时间突发,交易量持续增长、业务种类增加带来更高的运维复杂度等。在竞争激烈的背景下,需要维持高服务水准来提高客户满意度。在过去,分析和查找交易系统问题往往采用查网络、查日志、查数据库等方式,耗时耗力,无法满足如今更高的运维要求,因此,亟需一种高实时性的监控手段,并提供快速故障定位能力。同时,2016年作为“十三五”的起始之年,国内证券业在顺利实现了“十二五”的主要目标后,在监管机构的指引和自身业务需求推动下,建立了新的发展目标,而券商也正面临着多种来自内外部的挑战,包括:
“以往,营业部员工进行各种操作时系统不会关注并提醒运维注意,可能会造成管理上的盲区。由于BPC监控了快速交易的全部交易信息,因此我们首先想到可以将最近20天的交易记录导出,从中分析并最终定位进行某项操作的员工工号。但是相关交易核心在20天内总共有1亿笔左右的交易记录,从中寻找目标信息无异于大海捞针。天旦团队通过针对性的取数脚本,从一亿的海量数据中抽取到了一千多笔匹配条件的交易记录,最终帮助我们完美地解决了这一任务需求,此时距我们发出协助请求不过短短8个小时。”
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