文章摘要: 客户面临的挑战随着某国有大型券商业务的快速发展,信息系统日渐庞大和复杂,数据…

交易分析监控解决方案
  客户面临的挑战

随着某国有大型券商业务的快速发展,信息系统日渐庞大和复杂,数据中心运维管理难度和重要性也日渐凸显,对业务连续性要求和运维服务质量的要求也不断提高,迫切需要建设一套科学、高效的运维管理体系。

目前由于监视数据源复杂多样,数据源来自不同应用程序、主机,及各种基础设施,差异大而管理复杂。一旦出现问题,基础架构、中间件、数据库和应用分头查,但相互孤立,难以及时找出问题环节。也缺乏技术手段,针对单个用户、单笔交易无法关联分析交易过程、操作过程,导致问题定位难。

故障诊断发生时,时间往往被耗费在无序的排查工作中,其中的主要问题在于:一旦发生问题,多部门同时开始根据各自经验诊断;缺乏统一视角的证据支持,没有入手点;若无法达成共识,则需要进一步线索进行反复排查。

传统应用性能管理方法存在很多技术局限,诸如“竖井”式的数据分析方式,缺乏关联性,分析冗杂而效率低下;给应用主机部署Agent模式带来的性能下降、宕机风险;开发周期长、落地困难等等。诸多因素都会导致项目可行性变差,存在无法落地的风险。

如何面对以上交易系统的运维问题,并提出合理的建议和可行的方案,成了当务之急。

 

君思科技结合证券行业的特点为其设计了交易分析监控系统

君思科技依据其对证券行业业务的了解,为某国有券商部署了交易分析监控系统。

通过获得可测量的交易应用性能数据,为后续流程进行分析、追踪、定位提供数据和功能支持。通过即时获得有效的交易应用性能管理数据,了解、把握交易应用系统的运行状态,一旦发现异常波动,可以及时采取措施,在预防阶段捕捉并解决问题,避免因业务性能下降或中断范围扩大而导致业务经营损失;而在问题发生时,能够帮助企业 IT 部门加速分析、追踪和定位故障,减少业务中断时间,达成 SLA 目标。

交易分析监控系统着眼的是系统整体的性能管理,而非仅仅针对某个技术层次的“竖井”式的解决方案,因此从指标到覆盖范围,交易分析监控系统提供了如下功能:

  • 关注交易性能指标:包括交易量、成功率、响应率、响应时间、返回代码五个表征交易性能的重要指标。

  • 端到端监视能力:多层级的应用组件串联在一起构成服务路径,这个服务路径最终交付的业务性能构成用户体验,以最终用户的响应时间为主要的衡量标准,在第一时间将问题定位于某个组件层级,在问题解决之后,也会从应用整体响应时间的角度,测量改进之后的性能。

  • 交易追踪和关联分析能力:针对特定交易记录提供可追踪分析的能力,并且能够关联多层级应用组件,提供快捷和深入的问题分析定位能力。

  • 实时性:实时获取业务性能数据并提供关键指标的统计,及时掌握、分析、追踪业务性能的动态变化,及时发现问题进入解决流程。

  • 多数据中心覆盖能力:目具备全面覆盖多中心环境的能力,并且能够捕捉到数据流向变化以及因此对业务性能产生的影响。

 

客户收益

  • 面向网络服务,构建以网络服务为中心的管理视图,一对一垂直支撑业务,与用户体验相关联

  • 覆盖端到端的应用组件,全面可视化应用性能和可用性,业务动态实时呈现,展现应用性能对用户体验的影响;

  • 体现应用六大关键指标:交易量、成功率、响应时间、返回代码分布、交易类别、交易渠道;

  • 深入网络精细测量网络服务质量,体现网络关键指标:流量、连接数、客户端数量、TCP事件、重传重置等;

  • 组合条件交易追踪,适用于一线、二线运维人员,快速获得目标信息,找出问题位置、原因;

  • 无代理,旁路式监控,不影响被管理应用,零风险;

  • 自动生成基准线、支持基于基线的动态告警以及阈值告警,即时告警即时通知

留言板
Message Board

您好,欢迎您访问我们的网站,如果您有什么建议或者需要帮助,请给我们留言,我们将尽快做出回复。感谢您的支持!