面向银行业务的交易量预测与告警研究

• 作者: 任立男 段桂华 王建新 谭荻
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 交易系统 银行 预测 告警 Spark
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 220-224,1
• 页数: 6页
• 分类号: TN319
• 字数: 5786字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1803-0219

摘要

银行一般都有多种交易系统并存,当这些分散的交易系统出现故障时,运维人员难以从海量的日志中定位故障.针对以上问题,使用SparkStreaming、Spark ML、Hadoop、ELK等技术,基于决策树回归模型,设计并实现了一个面向银行业务的交易量预测与告警平台.该平台能够实时监控各交易系统近期交易量,并对各个交易系统不同时段的交易量进行预测,预测值作为交易系统交易量的动态阈值,平台能够根据阈值对异常的系统进行实时告警.真实环境下的运行结果表明,平台很好地满足了银行交易系统运维的需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建新	中南大学信息科学与工程学院	371	3185	23.0	39.0
2	段桂华	中南大学信息科学与工程学院	34	165	7.0	11.0
3	任立男	中南大学信息科学与工程学院	2	0	0.0	0.0
4	谭荻	中南大学信息科学与工程学院	2	0	0.0	0.0