CN104933618A - 核心银行系统批量作业运行数据的监控方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种核心银行系统批量作业运行数据的监控方法及装置，涉及核心银行系统技术领域，该方法包括：预先解析一作业调度配置文件，获取各批量作业的逻辑关系信息；解析预先获取的批量运行日志，获取每个作业的运行情况信息；根据所述各批量作业的逻辑关系信息以及所述每个作业的运行情况信息对所述批量作业运行数据进行分析处理，形成待展示数据；接收用户输入的展示指令，将展示指令对应的待展示数据整理为表格数据或图表数据，并将该表格数据或图表数据进行展示。本发明能够解决当前对批量作业运行数据的监控分析由于人工的干涉造成的较为繁琐复杂，且准确度较差的问题。

Description

核心银行系统批量作业运行数据的监控方法及装置

技术领域

本发明涉及核心银行系统技术领域，尤其涉及一种核心银行系统批量作业运行数据的监控方法及装置。

背景技术

目前，随着计算机技术的发展，当前的银行作业数据有很多可以通过核心银行系统来处理。核心银行系统(Core Banking System)是以客户为中心，进行帐务处理、满足综合柜员制、并提供24小时服务的电子系统。

当前，整个核心银行系统每天均需要处理大量的作业数据。而核心银行系统批量作业的运行情况包括各模块的耗时情况、异常情况、批量关键路径、作业增长趋势等内容，这些内容都包括在每日的批量运行日报(TWS JOB PROCESS REPORT)中，而一个核心银行系统的批量作业条数一般有数万个，而当前对批量作业运行数据的监控，例如耗时情况、异常情况、批量关键路径、作业增长趋势等的分析需要依靠人工来完成，致使当前对批量作业运行数据的监控分析较为繁琐复杂，且准确度较差。

发明内容

本发明的实施例提供一种核心银行系统批量作业运行数据的监控方法及装置，以解决当前对批量作业运行数据的监控需要依靠人工来完成，致使当前对批量作业运行数据的监控分析较为繁琐复杂，且准确度较差的问题。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种核心银行系统批量作业运行数据的监控方法，包括：

预先解析一作业调度配置文件，获取各批量作业的逻辑关系信息，并将所述逻辑关系信息存储于数据库中；

解析预先获取的一批量运行日志，获取每个作业的运行情况信息，并将所述运行情况信息存储于数据库中；

根据所述各批量作业的逻辑关系信息以及所述每个作业的运行情况信息对所述批量作业运行数据进行分析处理，形成待展示数据；

接收用户输入的展示指令，将所述展示指令对应的待展示数据整理为表格数据或图表数据，并将所述表格数据或图表数据进行展示。

具体的，预先解析一作业调度配置文件，获取各批量作业的逻辑关系信息，并将所述逻辑关系信息存储于数据库中，包括：

解析一作业调度配置文件，获取得到批量作业先后顺序的逻辑关系，并生成批量作业的拓扑结构；

将所述批量作业的拓扑结构进行结构化存储。

具体的，将所述批量作业的拓扑结构进行结构化存储，包括：

获取批量作业的各模块信息，并将模块信息存储于一模块表中；所述模块信息包括模块编号、模块名称、起止作业信息；

获取各模块与应用程序说明AD的第一关系信息，并将所述第一关系信息存储于一AD表中；所述第一关系信息包括各AD所对应的模块编号；

获取各AD与AD中各作业之间的第二关系信息，并将所述第二关系信息存储于一Job_ad表中；所述第二关系信息包括AD名称以及AD中各作业在AD中的编号；

获取AD中各作业之间的先后顺序关系信息，并将所述先后顺序关系信息存储于一Job_edge表中；所述先后顺序关系信息包括各作业的唯一标识，所述唯一标识由AD名称以及所述作业在AD中的编号组成。

具体的，所述运行情况信息包括作业运行起止时间、作业运行耗时以及返回码。

具体的，所述根据所述各批量作业的逻辑关系信息以及所述每个作业的运行情况信息对所述批量作业运行数据进行分析处理，形成待展示数据，包括：

在内存中构建批量作业的拓扑结构的模型。

具体的，所述待展示数据包括批量作业的关键路径、模块健康度。

进一步的，所述根据所述各批量作业的逻辑关系信息以及所述每个作业的运行情况信息对所述批量作业运行数据进行分析处理，形成待展示数据，还包括：

根据所述批量作业的拓扑结构的模型以及所述每个作业的运行情况信息识别所述批量作业的关键路径。

进一步的，所述根据所述各批量作业的逻辑关系信息以及所述每个作业的运行情况信息对所述批量作业运行数据进行分析处理，形成待展示数据，还包括：

根据所述批量作业的拓扑结构的模型以及所述每个作业的运行情况信息，确定各模块的耗时参数、模块停止时间参数、模块耗时增长速度参数以及模块稳定性参数；

根据所述各模块的耗时参数、模块停止时间参数、模块耗时增长速度参数以及模块稳定性参数，确定所述模块健康度。

一种核心银行系统批量作业运行数据的监控装置，包括：

作业调度配置文件解析单元，用于预先解析一作业调度配置文件，获取各批量作业的逻辑关系信息，并将所述逻辑关系信息存储于数据库中；

批量运行日志解析单元，用于解析预先获取的一批量运行日志，获取每个作业的运行情况信息，并将所述运行情况信息存储于数据库中；

待展示数据生成单元，用于根据所述各批量作业的逻辑关系信息以及所述每个作业的运行情况信息对所述批量作业运行数据进行分析处理，形成待展示数据；

展示单元，用于接收用户输入的展示指令，将所述展示指令对应的待展示数据整理为表格数据或图表数据，并将所述表格数据或图表数据进行展示。

具体的，所述作业调度配置文件解析单元，包括：

批量作业的拓扑结构生成子单元，用于解析一作业调度配置文件，获取得到批量作业先后顺序的逻辑关系，并生成批量作业的拓扑结构；

结构化存储子单元，用于将所述批量作业的拓扑结构进行结构化存储。

具体的，所述结构化存储子单元用于：

获取批量作业的各模块信息，并将模块信息存储于一模块表中；所述模块信息包括模块编号、模块名称、起止作业信息；

获取各模块与应用程序说明AD的第一关系信息，并将所述第一关系信息存储于一AD表中；所述第一关系信息包括各AD所对应的模块编号；

获取各AD与AD中各作业之间的第二关系信息，并将所述第二关系信息存储于一Job_ad表中；所述第二关系信息包括AD名称以及AD中各作业在AD中的编号；

获取AD中各作业之间的先后顺序关系信息，并将所述先后顺序关系信息存储于一Job_edge表中；所述先后顺序关系信息包括各作业的唯一标识，所述唯一标识由AD名称以及所述作业在AD中的编号组成。

具体的，所述批量运行日志解析单元获取的所述运行情况信息包括作业运行起止时间、作业运行耗时以及返回码。

此外，所述待展示数据生成单元，具体用于：

在内存中构建批量作业的拓扑结构的模型。

具体的，所述待展示数据生成单元生成的所述待展示数据包括批量作业的关键路径、模块健康度。

进一步的，所述待展示数据生成单元，还用于：

根据所述批量作业的拓扑结构的模型以及所述每个作业的运行情况信息识别所述批量作业的关键路径。

进一步的，所述待展示数据生成单元，还用于：

根据所述批量作业的拓扑结构的模型以及所述每个作业的运行情况信息，确定各模块的耗时参数、模块停止时间参数、模块耗时增长速度参数以及模块稳定性参数；

根据所述各模块的耗时参数、模块停止时间参数、模块耗时增长速度参数以及模块稳定性参数，确定所述模块健康度。

本发明实施例提供的核心银行系统批量作业运行数据的监控方法及装置，能够预先解析一作业调度配置文件，获取各批量作业的逻辑关系信息，并将所述逻辑关系信息存储于数据库中，并解析预先获取的一批量运行日志，获取每个作业的运行情况信息，并将所述运行情况信息存储于数据库中；之后根据所述各批量作业的逻辑关系信息以及所述每个作业的运行情况信息对所述批量作业运行数据进行分析处理，形成待展示数据；从而在接收用户输入的展示指令时，能够将所述展示指令对应的待展示数据整理为表格数据或图表数据，并将所述表格数据或图表数据进行展示。可见，本发明实施例提供的核心银行系统批量作业运行数据的监控方法及装置能够解决当前对批量作业运行数据的监控需要依靠人工来完成，致使当前对批量作业运行数据的监控分析较为繁琐复杂，且准确度较差的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的核心银行系统批量作业运行数据的监控方法的流程图一；

图2为本发明实施例提供的核心银行系统批量作业运行数据的监控方法的流程图二；

图3为本发明实施例中的拓扑结构示意图；

图4为本发明实施例中的结构化存储示意图；

图5为本发明实施例中的作业运行报表示意图；

图6为本发明实施例中构建批量作业的拓扑结构的模型的过程示意图；

图7为本发明实施例中将待展示数据进行展示的示意图；

图8为本发明实施例提供的核心银行系统批量作业运行数据的监控装置的结构示意图一；

图9为本发明实施例提供的核心银行系统批量作业运行数据的监控装置的结构示意图二。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明实施例提供的核心银行系统批量作业运行数据的监控方法，包括：

步骤101、预先解析一作业调度配置文件，获取各批量作业的逻辑关系信息，并将逻辑关系信息存储于数据库中。

步骤102、解析预先获取的一批量运行日志，获取每个作业的运行情况信息，并将运行情况信息存储于数据库中。

步骤103、根据各批量作业的逻辑关系信息以及每个作业的运行情况信息对批量作业运行数据进行分析处理，形成待展示数据。

其中，该批量运行日志可以是IBM的系统管理软件TWS(Tivoli WorkloadScheduler)生成的。另外，每个作业的运行情况信息包括作业运行起止时间、作业运行耗时以及返回码等。例如TWS中的批量运行日报中及可以包括作业运行起止时间、作业运行耗时以及返回码，并且可以存储作业与作业之间的逻辑关系。

步骤104、接收用户输入的展示指令，将展示指令对应的待展示数据整理为表格数据或图表数据，并将表格数据或图表数据进行展示。

其中，该待展示数据可以包括批量作业的关键路径(例如耗时最长的TOP X路径)、模块健康度(例如可以通过各模块的耗时参数、模块停止时间参数、模块耗时增长速度参数以及模块稳定性参数等来综合确定模块健康度)。此外，待展示数据还可以包括每个模块耗时最长的路径列表、每个模块耗时最长的作业列表、耗时增长速度最快的作业列表等，但不仅局限于此。

本发明实施例提供的核心银行系统批量作业运行数据的监控方法，能够预先解析一作业调度配置文件，获取各批量作业的逻辑关系信息，并将逻辑关系信息存储于数据库中，并解析预先获取的一批量运行日志，获取每个作业的运行情况信息，并将运行情况信息存储于数据库中；之后根据各批量作业的逻辑关系信息以及每个作业的运行情况信息对批量作业运行数据进行分析处理，形成待展示数据；从而在接收用户输入的展示指令时，能够将展示指令对应的待展示数据整理为表格数据或图表数据，并将表格数据或图表数据进行展示。可见，本发明实施例提供的核心银行系统批量作业运行数据的监控方法及装置能够解决当前对批量作业运行数据的监控需要依靠人工来完成，致使当前对批量作业运行数据的监控分析较为繁琐复杂，且准确度较差的问题。

为了使本领域的技术人员更好的理解本发明，下面列举一个更为具体的实施例，如图2所示：

本发明实施例提供的核心银行系统批量作业运行数据的监控方法，包括：

步骤201、解析一作业调度配置文件，获取得到批量作业先后顺序的逻辑关系，并生成批量作业的拓扑结构。

其中，此处的批量作业中的作业为系统调用的最小单元，其中一个作业会承担一个或多个业务功能。而批量作业一般由多个作业组成，批量作业为一个作业模块，由开始作业、结束作业，中间作业组成，具有严格的先后顺序。

在TWS中，一般是通过应用程序说明(Application Descriptions，简称AD)来对作业进行组织的，一个AD中可以包含最多255个作业，作业和作业之间的先后顺序一般使用指定前置作业(PREDECESSORS)来声明。例如如下代码所示的关键字识别AD、关键字识别作业以及关键字识别前置作业的内容：

OPTIONS DURUNIT(SECONDS)

ADSTART  ACTION(ADD)   ** 关键字识别AD

ADID(CBS2P1RPAA00)ADVALFROM(100828)CALENDAR(ALLDAY  )

DESCR('BANCS P1 REPORT         ')

ADTYPE(A)

OWNER('NOLM008         ')

PRIORITY( 3) ADSTAT(A)

ADRUN ACTION(ADD)

NAME(TEST    )    RULE(4) VALFROM(080724)  VALTO(711231)

TYPE(R)

IATIME(2300) DLDAY(   0)   DLTIME(2400)

ADRULE EVERY DAY(DAY) WEEK

ADOP  ACTION(ADD)  ** 关键字识别作业

OPNO( 115)     JOBN(JOBA)    WSID(CPU1)  ADOPCATM(N)

CONDRJOB(N)

DURATION(000048)

HIGHRC(   4)

AEC(Y)

AJSUB(Y)  AJR(Y)    TIME(N)   CLATE(N)

PSNUM(   1)

ADOPPWTO(N)                   MONITOR(N)

ADOPJOBCRT(N)

ADOPUSRSYS(N) ADOPEXPJCL(N) CSCRIPT(N) USEXTNAME(N)USEXTSE(N)

USESAI(N)

ADDEP  ACTION(ADD)  ** 关键字识别前置作业

PREWSID(CPU1) PREOPNO(   5)

ADDEP  ACTION(ADD)

PREWSID(CPU1)PREOPNO(  10)

ADDEP  ACTION(ADD)

PREWSID(CPU1)PREOPNO(  30)

ADDEP  ACTION(ADD)

PREWSID(CPU1)PREOPNO(  35)

此外，批量作业的拓扑结构是用于表示批量作业先后顺序的逻辑关系的一个拓扑结构，如图3所示，其中从开始顶点到完成顶点具有多条路径。

步骤202、获取批量作业的各模块信息，并将模块信息存储于一模块表中。

其中，模块信息包括模块编号、模块名称、起止作业信息等。例如图4所示的模块表(即图4中的module)记载了模块编号、模块名称、起止作业信息等。

步骤203、获取各模块与应用程序说明AD的第一关系信息，并将第一关系信息存储于一AD表中。

其中，第一关系信息包括各AD所对应的模块编号。

例如图4所示的AD表(即图4中的ad)记载了各AD所对应的模块编号等信息。

步骤204、获取各AD与AD中各作业之间的第二关系信息，并将第二关系信息存储于一Job_ad表中。

其中，第二关系信息包括AD名称以及AD中各作业在AD中的编号。

例如图4所示的Job_ad表中可以记载AD名称以及AD中各作业在AD中的编号。

步骤205、获取AD中各作业之间的先后顺序关系信息，并将先后顺序关系信息存储于一Job_edge表中。

其中，先后顺序关系信息包括各作业的唯一标识，唯一标识由AD名称以及作业在AD中的编号(范围为1至255)组成。

例如图4所示的Job_edge表中可以记载各作业的唯一标识等信息。

步骤206、解析预先获取的一批量运行日志，获取每个作业的运行情况信息，并将运行情况信息存储于数据库中。

其中，该作业的运行情况信息可以包含作业运行起止时间、耗时、返回码等，但因其为一个明细报表，每天有成千上万个作业的情况下，很难直接地获取有用的信息，也很难直观地看到批量运行状况，例如图5所示的JOB PROCESS REPORT，内容较为繁琐复杂，还需要后续的步骤进行处理。

步骤207、在内存中构建批量作业的拓扑结构的模型。之后执行步骤208或者步骤209。

具体的，在内存中构建批量作业的拓扑结构的模型的过程，可以如图6所示，在拓扑结构的模型的构图开始和构图结束包括步骤301至步骤310：

步骤301、构建一个ModulGraph的对象。

步骤302、根据模块名称读取module表，获取起止作业。

步骤303、根据模块名称读取AD表该模块所有AD列表。

步骤304、根据AD列表读job_edge表得到该模块所有的边。

步骤305、遍历所有的边，并确定是否遍历完成。若遍历完成，执行步骤310。否则，执行步骤306。

步骤306、判断起点在顶点池中是否不存在。之后执行步骤307。

步骤307、根据AD加作业编号读取作业信息、作业当日运行信息，构建JOB对象fromJob，放入顶点池中。

步骤308、构建边的终点toJob。

其中构建边的终点toJob的过程与起点的方式相同。

步骤309、根据fromJob,toJob构造Edge对象，并将该边的对象加入fromJob邻接边列表中。之后返回执行步骤305。

步骤310、将所有顶点、边加入ModuleGraph对象中。

通过上述步骤301-310即可在内存中构建批量作业的拓扑结构的模型。

步骤208、根据批量作业的拓扑结构的模型以及每个作业的运行情况信息识别批量作业的关键路径。

其中，模块有开始、结束作业，由开始作业到结束作业，一连串头尾连接的作业的序列叫做路径。而关键路径是模块最长的一条路径。

在成功构建批量作业的拓扑结构的模型后，接下来需要完成识别关键路径、快速识别TOP X的路径等。首先，将路径抽象为首尾相连的一系列边的列表，路径的整体耗时等于所有边的耗时之和。在深度遍历边的过程中，维持一个深度为X的路径栈，栈内按耗时倒排序，最后的一个元素为栈中耗时最低的元素。在深度遍历过程中，每找到一条路径即与栈中最后一个元素对比，若比该最后一个元素耗时要短，则抛弃当前识别的路径，否则出栈入栈，将栈中最后路径替换为新的路径，再对栈内再次排序调整各路径排名。遍历结束后，即为栈中耗时最长的TOP X路径列表。其过程可以如下代码所示：

步骤209、根据批量作业的拓扑结构的模型以及每个作业的运行情况信息，确定各模块的耗时参数、模块停止时间参数、模块耗时增长速度参数以及模块稳定性参数。之后，继续执行步骤210。

步骤210、根据各模块的耗时参数、模块停止时间参数、模块耗时增长速度参数以及模块稳定性参数，确定模块健康度。

其中，对于上述步骤209-210，模块的耗时参数可以是通过如下方式获得：根据一模块的性能基线，在承载的账户数An、客户数Cn、交易数据Tn，三个因素的情况下推算所需的模块耗时，将实际耗时与模块耗时进行比较，若实际耗时小于模块耗时，则可以设置模块的耗时参数为100，若实际耗时大于模块耗时，则从100中减分，例如为0，如果实际耗时超过运维单位规定的时长限制，则也可以从100中减分，例如为0，形成该模块的耗时参数。

模块停止时间参数可以是通过如下方式获得：当模块停止时间小于运维单位规定的停止时间阈值时，可以设置模块停止时间参数为100，否则则可以从100中减分，例如为0。

模块耗时增长速度参数可以是通过如下方式获得：根据模块的性能基线，模块在评价的时间区间的起止范围内，其账户数An、客户数Cn、交易数据Tn的变化可计算出其耗时情况的增加率，即耗时增长速度，通过实际的增长速度与其比较，如果实际的增长速度小于耗时增长速度，则该模块耗时增长速度参数可以为100，否则从100中扣分，例如为0。

模块稳定性参数可以是通过如下方式获得：可以通过计算模块耗时在评价区间内的标准差确定模块波动情况，并且通过计算模块关键路径的变化情况来确定模块的稳定性，若模块波动情况大于一预先设置的阈值，或者关键路径的变化情况大于一预先设置的阈值，则可以确定模块稳定性参数为0。

步骤211、接收用户输入的展示指令，将展示指令对应的待展示数据整理为表格数据或图表数据，并将表格数据或图表数据进行展示。

其中，展示指令可以是用户通过一人机界面输入的查询指令，例如查询某一模块作业的起始时间、耗时、模块作业路径耗时TOP10等，但不仅局限于此。而将待展示数据整理出的表格数据或图表数据进行展示，可以如图7所示，其中可以展示模块A的各作业的起始时间，模块B各作业的起始时间、结束时间、耗时、关键路径是否变化情况，以及模块作业路径耗时TOP10等。

本发明实施例提供的核心银行系统批量作业运行数据的监控方法，能够预先解析一作业调度配置文件，获取各批量作业的逻辑关系信息，并将逻辑关系信息存储于数据库中，并解析预先获取的批量运行日志，获取每个作业的运行情况信息，并将运行情况信息存储于数据库中；之后根据各批量作业的逻辑关系信息以及每个作业的运行情况信息对批量作业运行数据进行分析处理，形成待展示数据；从而在接收用户输入的展示指令时，能够将展示指令对应的待展示数据整理为表格数据或图表数据，并将表格数据或图表数据进行展示。可见，本发明实施例提供的核心银行系统批量作业运行数据的监控方法及装置能够解决当前对批量作业运行数据的监控需要依靠人工来完成，致使当前对批量作业运行数据的监控分析较为繁琐复杂，且准确度较差的问题。

对应于上述的核心银行系统批量作业运行数据的监控方法的实施例，如图8所示，本发明实施例提供一种核心银行系统批量作业运行数据的监控装置，包括：

作业调度配置文件解析单元41，可以预先解析一作业调度配置文件，获取各批量作业的逻辑关系信息，并将逻辑关系信息存储于数据库中。

批量运行日志解析单元42，可以解析预先获取的一批量运行日志，获取每个作业的运行情况信息，并将运行情况信息存储于数据库中。

待展示数据生成单元43，可以根据各批量作业的逻辑关系信息以及每个作业的运行情况信息对批量作业运行数据进行分析处理，形成待展示数据。

展示单元44，可以接收用户输入的展示指令，将展示指令对应的待展示数据整理为表格数据或图表数据，并将表格数据或图表数据进行展示。

具体的，如图9所示，该作业调度配置文件解析单元41，可以包括：

批量作业的拓扑结构生成子单元411，可以解析一作业调度配置文件，获取得到批量作业先后顺序的逻辑关系，并生成批量作业的拓扑结构。

结构化存储子单元412，可以将批量作业的拓扑结构进行结构化存储。

具体的，结构化存储子单元412可以获取批量作业的各模块信息，并将模块信息存储于一模块表中；模块信息包括模块编号、模块名称、起止作业信息。

获取各模块与应用程序说明AD的第一关系信息，并将第一关系信息存储于一AD表中；第一关系信息包括各AD所对应的模块编号。

获取各AD与AD中各作业之间的第二关系信息，并将第二关系信息存储于一Job_ad表中；第二关系信息包括AD名称以及AD中各作业在AD中的编号。

获取AD中各作业之间的先后顺序关系信息，并将先后顺序关系信息存储于一Job_edge表中；先后顺序关系信息包括各作业的唯一标识，唯一标识由AD名称以及作业在AD中的编号组成。

具体的，批量运行日志解析单元42获取的运行情况信息包括作业运行起止时间、作业运行耗时以及返回码。

此外，该待展示数据生成单元43，具体可以在内存中构建批量作业的拓扑结构的模型。

具体的，该待展示数据生成单元43生成的待展示数据包括批量作业的关键路径、模块健康度。

进一步的，待展示数据生成单元43，还可以根据批量作业的拓扑结构的模型以及每个作业的运行情况信息识别批量作业的关键路径。

进一步的，待展示数据生成单元43，还可以根据批量作业的拓扑结构的模型以及每个作业的运行情况信息，确定各模块的耗时参数、模块停止时间参数、模块耗时增长速度参数以及模块稳定性参数；根据各模块的耗时参数、模块停止时间参数、模块耗时增长速度参数以及模块稳定性参数，确定模块健康度。

值得说明的是，本发明实施例提供的核心银行系统批量作业运行数据的监控装置的具体实现方式可以参见图1和图2的方法实施例，此处不再赘述。

本发明实施例提供的核心银行系统批量作业运行数据的监控装置，能够预先解析一作业调度配置文件，获取各批量作业的逻辑关系信息，并将逻辑关系信息存储于数据库中，并解析预先获取的一批量运行日志，获取每个作业的运行情况信息，并将运行情况信息存储于数据库中；之后根据各批量作业的逻辑关系信息以及每个作业的运行情况信息对批量作业运行数据进行分析处理，形成待展示数据；从而在接收用户输入的展示指令时，能够将展示指令对应的待展示数据整理为表格数据或图表数据，并将表格数据或图表数据进行展示。可见，本发明实施例提供的核心银行系统批量作业运行数据的监控方法及装置能够解决当前对批量作业运行数据的监控需要依靠人工来完成，致使当前对批量作业运行数据的监控分析较为繁琐复杂，且准确度较差的问题。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (16)

1.一种核心银行系统批量作业运行数据的监控方法，其特征在于，包括：

预先解析一作业调度配置文件，获取各批量作业的逻辑关系信息，并将所述逻辑关系信息存储于数据库中；

解析预先获取的一批量运行日志，获取每个作业的运行情况信息，并将所述运行情况信息存储于数据库中；

根据所述各批量作业的逻辑关系信息以及所述每个作业的运行情况信息对所述批量作业运行数据进行分析处理，形成待展示数据；

接收用户输入的展示指令，将所述展示指令对应的待展示数据整理为表格数据或图表数据，并将所述表格数据或图表数据进行展示。

2.根据权利要求1所述的核心银行系统批量作业运行数据的监控方法，其特征在于，预先解析一作业调度配置文件，获取各批量作业的逻辑关系信息，并将所述逻辑关系信息存储于数据库中，包括：

解析一作业调度配置文件，获取得到批量作业先后顺序的逻辑关系，并生成批量作业的拓扑结构；

将所述批量作业的拓扑结构进行结构化存储。

3.根据权利要求2所述的核心银行系统批量作业运行数据的监控方法，其特征在于，将所述批量作业的拓扑结构进行结构化存储，包括：

获取批量作业的各模块信息，并将模块信息存储于一模块表中；所述模块信息包括模块编号、模块名称、起止作业信息；

获取各模块与应用程序说明AD的第一关系信息，并将所述第一关系信息存储于一AD表中；所述第一关系信息包括各AD所对应的模块编号；

获取各AD与AD中各作业之间的第二关系信息，并将所述第二关系信息存储于一Job_ad表中；所述第二关系信息包括AD名称以及AD中各作业在AD中的编号；

获取AD中各作业之间的先后顺序关系信息，并将所述先后顺序关系信息存储于一Job_edge表中；所述先后顺序关系信息包括各作业的唯一标识，所述唯一标识由AD名称以及所述作业在AD中的编号组成。

4.根据权利要求3所述的核心银行系统批量作业运行数据的监控方法，其特征在于，所述运行情况信息包括作业运行起止时间、作业运行耗时以及返回码。

5.根据权利要求4所述的核心银行系统批量作业运行数据的监控方法，其特征在于，所述根据所述各批量作业的逻辑关系信息以及所述每个作业的运行情况信息对所述批量作业运行数据进行分析处理，形成待展示数据，包括：

在内存中构建批量作业的拓扑结构的模型。

6.根据权利要求5所述的核心银行系统批量作业运行数据的监控方法，其特征在于，所述待展示数据包括批量作业的关键路径、模块健康度。

7.根据权利要求6所述的核心银行系统批量作业运行数据的监控方法，其特征在于，所述根据所述各批量作业的逻辑关系信息以及所述每个作业的运行情况信息对所述批量作业运行数据进行分析处理，形成待展示数据，还包括：

根据所述批量作业的拓扑结构的模型以及所述每个作业的运行情况信息识别所述批量作业的关键路径。

8.根据权利要求6所述的核心银行系统批量作业运行数据的监控方法，其特征在于，所述根据所述各批量作业的逻辑关系信息以及所述每个作业的运行情况信息对所述批量作业运行数据进行分析处理，形成待展示数据，还包括：

根据所述批量作业的拓扑结构的模型以及所述每个作业的运行情况信息，确定各模块的耗时参数、模块停止时间参数、模块耗时增长速度参数以及模块稳定性参数；

根据所述各模块的耗时参数、模块停止时间参数、模块耗时增长速度参数以及模块稳定性参数，确定所述模块健康度。

9.一种核心银行系统批量作业运行数据的监控装置，其特征在于，包括：

作业调度配置文件解析单元，用于预先解析一作业调度配置文件，获取各批量作业的逻辑关系信息，并将所述逻辑关系信息存储于数据库中；

批量运行日志解析单元，用于解析预先获取的一批量运行日志，获取每个作业的运行情况信息，并将所述运行情况信息存储于数据库中；

待展示数据生成单元，用于根据所述各批量作业的逻辑关系信息以及所述每个作业的运行情况信息对所述批量作业运行数据进行分析处理，形成待展示数据；

展示单元，用于接收用户输入的展示指令，将所述展示指令对应的待展示数据整理为表格数据或图表数据，并将所述表格数据或图表数据进行展示。

10.根据权利要求9所述的核心银行系统批量作业运行数据的监控装置，其特征在于，所述作业调度配置文件解析单元，包括：

批量作业的拓扑结构生成子单元，用于解析一作业调度配置文件，获取得到批量作业先后顺序的逻辑关系，并生成批量作业的拓扑结构；

结构化存储子单元，用于将所述批量作业的拓扑结构进行结构化存储。

11.根据权利要求10所述的核心银行系统批量作业运行数据的监控装置，其特征在于，所述结构化存储子单元，具体用于：

获取批量作业的各模块信息，并将模块信息存储于一模块表中；所述模块信息包括模块编号、模块名称、起止作业信息；

获取各模块与应用程序说明AD的第一关系信息，并将所述第一关系信息存储于一AD表中；所述第一关系信息包括各AD所对应的模块编号；

获取各AD与AD中各作业之间的第二关系信息，并将所述第二关系信息存储于一Job_ad表中；所述第二关系信息包括AD名称以及AD中各作业在AD中的编号；

获取AD中各作业之间的先后顺序关系信息，并将所述先后顺序关系信息存储于一Job_edge表中；所述先后顺序关系信息包括各作业的唯一标识，所述唯一标识由AD名称以及所述作业在AD中的编号组成。

12.根据权利要求11所述的核心银行系统批量作业运行数据的监控装置，其特征在于，所述批量运行日志解析单元获取的所述运行情况信息包括作业运行起止时间、作业运行耗时以及返回码。

13.根据权利要求12所述的核心银行系统批量作业运行数据的监控装置，其特征在于，所述待展示数据生成单元，具体用于：

在内存中构建批量作业的拓扑结构的模型。

14.根据权利要求13所述的核心银行系统批量作业运行数据的监控装置，其特征在于，所述待展示数据生成单元生成的所述待展示数据包括批量作业的关键路径、模块健康度。

15.根据权利要求14所述的核心银行系统批量作业运行数据的监控装置，其特征在于，所述待展示数据生成单元，还用于：

根据所述批量作业的拓扑结构的模型以及所述每个作业的运行情况信息识别所述批量作业的关键路径。

16.根据权利要求14所述的核心银行系统批量作业运行数据的监控装置，其特征在于，所述待展示数据生成单元，还用于：

根据所述批量作业的拓扑结构的模型以及所述每个作业的运行情况信息，确定各模块的耗时参数、模块停止时间参数、模块耗时增长速度参数以及模块稳定性参数；

根据所述各模块的耗时参数、模块停止时间参数、模块耗时增长速度参数以及模块稳定性参数，确定所述模块健康度。