CN111210225A

CN111210225A - 交易系统的状态监控方法、装置、设备和存储介质

Info

Publication number: CN111210225A
Application number: CN202010037113.4A
Authority: CN
Inventors: 曾相宗; 林志英
Original assignee: China Construction Bank Corp; CCB Finetech Co Ltd
Current assignee: China Construction Bank Corp
Priority date: 2020-01-14
Filing date: 2020-01-14
Publication date: 2020-05-29

Abstract

本发明实施例公开了一种交易系统的状态监控方法、装置、设备和存储介质。该交易系统的状态监控方法包括：若检测到目标监控周期的监控触发事件，确定以目标监控周期为最后一个监控周期的当前监控时段；其中，当前监控时段包括至少一个监控周期；根据目标监控周期所在的当前监控时段确定参考监控时段；获取当前监控时段和参考监控时段中的所有监控周期的业务量参数；根据业务量参数，确定当前监控时段和参考监控时段的业务量形态特征，并根据业务量形态特征确定交易系统的状态监控结果。实现了根据当前监控时段的变化动态调整参考监控时段，从而提高对当前监控时段交易量监控的准确性，进而提高对交易系统状态监控的准确率。

Description

交易系统的状态监控方法、装置、设备和存储介质

技术领域

本发明实施例涉及互联网技术领域，尤其涉及一种交易系统的状态监控方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

随着我国经济的高速发展，银行各种业务也随之广泛地展开。与此同时，银行的各种交易系统也得到了长足的发展。银行的交易系统是银行对外提供金融服务的窗口，交易系统的可用性和安全性与客户体验息息相关，并直接关系到银行在广大客户中的公众形象。因此需要监控并保障各交易系统持续平稳运行，及早发现并排除已经发生的故障。

现状对交易系统监控的方法为比较一段时间内交易成功量或失败量或交易总量的相对值或者绝对值是否超过预先设置的固定阈值，若超过则进行告警。

然而采用固定阈值进行比较，会存在一刀切的问题，一刀切会导致对于不同时段的交易均采用同一标准进行判断，例如对于白天夜晚交易量的不同以及淡季旺季交易量的不同难以区分。导致误告警概率的提高，影响银行系统正常运行。

发明内容

本发明实施例提供一种交易系统的状态监控方法、装置、设备和存储介质，通过对当前监控时段和参考监控时段形态特征的判断，实现根据不同时段确定动态的告警标准，进而提高交易系统的状态监控的准确性。

第一方面，本发明实施例提供了一种交易系统的状态监控方法，包括：

若检测到目标监控周期的监控触发事件，确定以所述目标监控周期为最后一个监控周期的当前监控时段；其中，所述当前监控时段包括至少一个监控周期；

根据所述目标监控周期所在的当前监控时段确定参考监控时段；

获取所述当前监控时段和参考监控时段中的所有监控周期的业务量参数；

根据所述业务量参数，确定所述当前监控时段和参考监控时段的业务量形态特征，并根据所述业务量形态特征确定交易系统的状态监控结果。

第二方面，本发明实施例还提供了一种交易系统的状态监控装置，包括：

当前监控时段确定模块，用于若检测到目标监控周期的监控触发事件，确定以所述目标监控周期为最后一个监控周期的当前监控时段；其中，所述当前监控时段包括至少一个监控周期；

参考监控时段确定模块，用于根据所述目标监控周期所在的当前监控时段确定参考监控时段；

业务量参数获取模块，用于获取所述当前监控时段和参考监控时段中的所有监控周期的业务量参数；

状态监控结果确定模块，用于根据所述业务量参数，确定所述当前监控时段和参考监控时段的业务量形态特征，并根据所述业务量形态特征确定交易系统的状态监控结果。

第三方面，本发明实施例还提供了一种设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任一实施例所述的交易系统的状态监控方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机序，该程序被处理器执行时实现如本发明任一实施例所述的交易系统的状态监控方法。

本发明实施例基于对监控触发事件的检测，确定当前监控时段和参考监控时段，通过对当前监控时段和参考监控时段的业务量形态特征的分析，进而确定交易系统的状态监控结果。实现了根据当前监控时段的变化动态调整参考监控时段，从而提高对当前监控时段交易量监控的准确性，进而提高对交易系统状态监控的准确率。

附图说明

图1是本发明实施例一中的交易系统的状态监控方法的流程图；

图2是本发明实施例二中的交易系统的状态监控方法的流程图；

图3是本发明实施例三中的交易系统的状态监控装置的结构示意图；

图4是本发明实施例四中的设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1是本发明实施例一中的交易系统的状态监控方法的流程图，本实施例可适用于动态适应交易系统的交易量变化，以实现对交易系统的状态进行动态监控的情况。该方法可以由交易系统的状态监控装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并可配置在设备中，例如设备可以是后台服务器等具有通信和计算能力的设备。如图1所示，该方法具体包括：

步骤101、若检测到目标监控周期的监控触发事件，确定以所述目标监控周期为最后一个监控周期的当前监控时段；其中，所述当前监控时段包括至少一个监控周期。

其中，监控周期是指预先设定的进行一次系统交易状态检测的时间间隔，示例性的，监控周期可设置为1小时或者5分钟等。目标监控周期是指刚刚结束的一个监控周期，即目标监控周期内所有的交易均完成，后续产生的交易均是下一个监控周期，目标监控周期用于对当前监控时段的时间进行确定。监控触发事件用于对目标监控周期进行定位，以保证确定的目标监控周期为刚刚结束的监控周期。当前监控时段用于表示交易系统的当前变化周期，常见的银行系统，交易量变化周期为24小时，即在交易系统健康的状态下各24小时内系统交易量的变化是相似的。

在本实施中，可选的，所述目标监控周期的监控触发事件，包括：

获取交易系统产生的最新交易，若所述最新交易为当前监控周期的首次交易，则确定为所述目标监控周期的监控触发事件，且以当前监控周期的前一监控周期作为目标监控周期；

或者，

若检测到系统时间超过当前监控周期的时间起点，则确定为所述目标监控周期的监控触发事件，且以当前监控周期的前一监控周期作为目标监控周期。

具体的，目标监控周期的监控触发事件包括：确定当前时间所处的当前监控周期，并判断获取到的交易系统产生的最新交易是否是当前监控周期的首次交易，即判断在当前监控周期内是否已有交易记录。若最新交易为最新监控周期的首次交易，则表明最新监控周期的前一监控周期刚刚结束，将其作为目标监控周期，可以保证对交易系统的状态监控的及时性，提高监控效率。示例性的，实时对交易系统产生的最新交易所属监控周期进行判断，若检测到某一交易属于一个监控周期的首次交易，则为目标监控周期的监控触发事件，且该交易对应的监控周期的前一个监控周期为目标监控周期。

或者，目标监控周期的监控触发事件包括：确定各监控周期的时间跨度，例如时间起点或者时间终点等。通过比较当前系统时间与各监控周期的时间起点大小，确定当前所处监控周期。例如，确定当前监控周期的时间起点，若系统时间超过该时间起点值，则表示目标监控周期的监控触发事件发生。也可以设置为系统时间等于当前监控周期的时间起点，为目标监控周期的监控触发事件。通过对系统时间和监控周期时间起点的判断，可以准确定位刚刚结束的监控周期，提高对目标监控周期确定的准确性和实时性。例如，对于监控周期的时间间隔为1小时来说，每个系统时间的整点为一个监控周期的时间起点，当到达一个整点时，表示前一个小时的监控周期刚刚结束，可以确定目标监控周期。

可选的，在未检测到目标监控周期的监控触发事件时，将系统获取到的交易数据进行保存，以更新最新监控周期的交易数据，为下一次监控触发事件的判断提供依据。

具体的，若根据交易系统的最新交易或者根据系统时间，检测到目标监控周期的监控触发事件发生，则确定刚刚结束的监控周期为目标监控周期。并确定以目标监控周期为最后一个监控周期的当前监控时段，当前监控时段的长度可以根据实际需求进行设置，一般的，根据系统交易量的变化周期进行设置，即当前监控时段的长度为一个变化周期的长度，可以反映交易系统的最新交易量特征。

步骤102、根据所述目标监控周期所在的当前监控时段确定参考监控时段。

其中，参考监控时段用于给当前监控时段的交易特征提供参考。

具体的，确定当前监控时段的长度后，在当前监控时段前确定与当前监控时段长度相同的时段为参考监控时段。可选的，参考监控时段与当前监控时段为相邻时段。例如，根据系统交易量的变化周期设置当前监控时段的长度为24小时，且确定的目标监控周期为1月6日9点至1月6日10点(包括9点整，不包括10点整，下述描述方式与此相同)，则当前监控时段为1月5日10点至1月6日10点，参考监控时段为1月4日10点至1月5日10点。

步骤103、获取所述当前监控时段和参考监控时段中的所有监控周期的业务量参数。

其中，监控周期的业务量参数用于衡量该监控周期内的交易水平。在本实施例中，可选的，所述业务量参数包括所述监控周期内的交易总额，或者单位时间平均交易量。示例性的，在上述示例的基础上，目标监控周期为1月6日9点至1月6日10点时，对应的业务量参数为这一个小时内交易系统产生的交易总额，或者这一个小时内的每秒平均交易量。用交易总额或者平均交易量可以表示该监控周期内交易量的总体水平。

具体的，确定当前监控时段和参考监控时段的长度后，确定各监控时段中包括的监控周期，并确定各监控周期的业务量参数。示例性的，在上述示例的基础上，对于当前监控时段为1月5日10点至1月6日10点，其中包含有24个监控周期，确定所有监控周期的交易总额；对于参考监控时段为1月4日10点至1月5日10点，其中也包含24个监控周期，同样确定所有监控周期的交易总额，作为其业务量参数。

步骤104、根据所述业务量参数，确定所述当前监控时段和参考监控时段的业务量形态特征，并根据所述业务量形态特征确定交易系统的状态监控结果。

其中，业务量形态特征是指根据各监控时段内所有业务量参数确定的该时段的交易总体水平。

具体的，根据当前监控时段内所有的业务量参数确定当前监控时段的业务量形态特征，同理确定参考监控时段的业务量形态特征，示例性的，可以以图表的形式表示出业务量形态特征，横坐标为监控时段内监控周期的分布，纵坐标为各监控周期对应的业务量参数，通过图表中行成曲线反映了监控时段中交易量的变化趋势。比较业务量形态特征的变化趋势是否相同，根据比较结果确定交易系统的状态监控结果。示例性的，根据图表中波形图的相似度，若波形图的重合度大于预设阈值，则表示当前监控时段内的交易量与参考监控时段内的交易量变化是相似的，对应交易系统的状态监控结果为健康；相反，若重合度小于预设阈值，则表示当前监控时段内的交易量与参考监控时段相比，发生了变化，说明交易系统的状态发生了故障。

本发明实施例基于对监控触发事件的检测，确定当前监控时段和参考监控时段，通过对当前监控时段和参考监控时段的业务量形态特征的分析，进而确定交易系统的状态监控结果。实现了根据当前监控时段的变化动态确定相应的参考监控时段，从而提高对当前监控时段交易量监控的准确性，进而提高对交易系统状态监控的准确率。

实施例二

图2是本发明实施例二中的交易系统的状态监控方法的流程图，本实施例二在实施例一的基础上进行进一步地优化。如图2所示，所述方法包括：

步骤201、若检测到目标监控周期的监控触发事件，以所述目标监控周期为最后一个监控周期，向前确定N个监控周期，则确定所述目标监控周期和所述N个监控周期为当前监控时段。

其中，N根据预先设置的变化周期与监控周期的比值进行确定，N为大于1的正整数。变化周期是指对于交易系统产生的交易量的周期性变化时长，即在交易系统的每个变化周期内，系统产生的交易量应该是相似的。因此根据变化周期的长度设置监控时段的长度可以保证在一个监控时段内的交易量变化趋势是有规律的，便于确定交易量的变化，提高对交易系统状态的监控准确率。示例性的，常见的银行交易系统，交易量变化周期为24小时，即在交易系统健康的状态下每个24小时内系统交易量的变化是相似的。

具体的，确定变化周期长度和监控周期长度，确定在一个变化周期内包含的监控周期的个数。示例性的，在上述示例的基础上，一个变化周期中包含24个监控周期，则N的值为23。在检测到目标监控周期的监控触发事件后，确定刚刚结束的目标监控周期为当前监控时段中的最后一个监控周期，在目标监控周期前再确定23个监控周期构成24个监控周期，作为当前监控时段。

步骤202、以当前监控时段的前一监控周期为参考监控时段的最后一个监控周期，向前确定N个监控周期，则确定所述当前监控时段的前一监控周期和所述N个监控周期为参考监控时段。

具体的，确定当前监控时段后，为了保证参考监控时段的交易变化趋势与当前监控时段相似，具有参考价值，将当前监控时段之前的最近N+1个监控周期作为参考监控时段。示例性的，在上述示例的基础上，确定当前监控时段为1月5日10点至1月6日10点，为了保证当前监控时段和参考监控时段的相邻，将1月5日9点至1月5日10点作为参考监控时段中最后一个监控周期，在此监控周期前再确定23个监控周期构成24个监控周期，作为参考监控时段。

保证当前监控时段和参考监控时段的长度相同，即保证了两个监控时段的交易变化趋势具有相互参考价值，进而提高对状态监控的准确性。

步骤203、获取所述当前监控时段和参考监控时段中的所有监控周期的业务量参数。

步骤204、根据所述当前监控时段的所述业务量参数确定第一特征向量，作为所述当前监控时段的业务量形态特征；根据所述参考监控时段的所述业务量参数确定第二特征向量，作为所述参考监控时段的业务量形态特征。

具体的，确定当前监控时段内各监控周期的业务量参数，按照时间顺序以向量形式表示，构成第一特征向量。示例性的，确定当前监控时段内的业务量参数为a1、a2……a24，则第一特征向量为A[a1、a2……a24]，用该向量表示当前监控时段的业务量形态特征。

参照第一特征向量的确定方法，确定参考监控时段内各监控周期的业务量参数，并且按照时间先后顺序用向量形式进行表示。示例性的，确定当前监控时段内的业务量参数为b1、b2……b24，则第一特征向量为B[b1、b2……b24]，用该向量表示当前监控时段的业务量形态特征。

第一特征向量和第二特性向量本质上是对系统历史交易量进行采样汇总，表示了交易量随时间变化的形态特征。

步骤205、确定第一特征向量和第二特征向量的相似度。

具体的，由于第一特征向量和第二特征向量分别反映了当前监控时段和参考监控时段内的业务量形态特征，因此为了确定当前交易系统的状态，需要对两个特征向量的相似度进行确定。相似度反映了两个监控时段的交易量变化趋势的相似程度。示例性的，用

的计算结果表示第一特征向量A和第二特征向量B之间的相似度。

步骤206、若所述相似度小于预设阈值，则确定交易系统的状态监控结果为故障。

具体的，预设阈值根据交易系统的变化趋势进行确定。示例性的，预设阈值可以根据经验值进行确定，也可以根据交易系统故障时的实时数据进行确定。

若确定的当前监控时段和参考监控时段的相似度小于预设阈值，说明当前监控时段的最后一个监控周期的交易数据出现异常，则判定交易系统的状态监控结果为故障。

由于当前监控时段会随着目标监控周期的变化而动态变化，相应的与当前监控时段对应的参考监控时段也会随着动态变化，实现了根据时间的变化设置动态交易量告警标准，即相似度的确定是随着监控周期的不断变化自适应变化的，以此提高对状态监控的准确性。

可选的，本发明实施例可以根据最系统状态监控的需求设置不同长度的监控周期。示例性的，若需要达到对交易系统的状态进行实时检测的效果，则可以将监控周期的长度缩短，例如设置为5秒甚至1秒，则对应的每隔一秒动态确定一个当前监控时段和参考监控时段，实现了对系统状态的实时检测。

本发明实施例基于对监控触发事件的检测，确定当前监控时段以及与之对应的参考监控时段，保证当前监控时段与参考监控时段之间的动态适应性。再通过对第一特征向量和第二特征向量的确定，准确反映了当前监控时段和参考监控时段中交易量随着时间变化的趋势，提高对系统交易数据的监控可视性。最后依据第一特征向量和第二特征向量的相似度对系统状态进行监控，数据获取方便，确定步骤简单，提高对系统的监控效率。实现了根据当前监控时段的变化动态调整参考监控时段，从而提高对当前监控时段交易量监控的准确性，进而提高对交易系统状态监控的准确率。

实施例三

图3是本发明实施例三中的交易系统的状态监控装置的结构示意图，本实施例可适用于动态适应交易系统的交易量变化，以实现对交易系统的状态进行动态监控的情况。如图3所示，该装置包括：

当前监控时段确定模块310，用于若检测到目标监控周期的监控触发事件，确定以所述目标监控周期为最后一个监控周期的当前监控时段；其中，所述当前监控时段包括至少一个监控周期；

参考监控时段确定模块320，用于根据所述目标监控周期所在的当前监控时段确定参考监控时段；

业务量参数获取模块330，用于获取所述当前监控时段和参考监控时段中的所有监控周期的业务量参数；

状态监控结果确定模块340，用于根据所述业务量参数，确定所述当前监控时段和参考监控时段的业务量形态特征，并根据所述业务量形态特征确定交易系统的状态监控结果。

可选的，当前监控时段确定模块310，包括监控触发事件检测单元，具体用于：

或者，

可选的，当前监控时段确定模块310，包括监控周期确定单元，具体用于：

以所述目标监控周期为最后一个监控周期，向前确定N个监控周期，则确定所述目标监控周期和所述N个监控周期为当前监控时段；

其中，N根据预先设置的状态变化周期与监控周期的比值进行确定，N为大于1的正整数。

可选的，参考监控时段确定模块320，具体用于：

以当前监控时段的前一监控周期为参考监控时段的最后一个监控周期，向前确定N个监控周期，则确定所述当前监控时段的前一监控周期和所述N个监控周期为参考监控时段；

可选的，所述业务量参数包括所述监控周期内的交易总额，或者单位时间平均交易量。

可选的，状态监控结果确定模块340，包括：

第一特征向量确定单元，用于根据所述当前监控时段的所述业务量参数确定第一特征向量，作为所述当前监控时段的业务量形态特征；

第二特征向量确定单元，用于根据所述参考监控时段的所述业务量参数确定第二特征向量，作为所述参考监控时段的业务量形态特征。

可选的，状态监控结果确定模块340，具体用于：

确定第一特征向量和第二特征向量的相似度；

若所述相似度小于预设阈值，则确定交易系统的状态监控结果为故障。

本发明实施例所提供的交易系统的状态监控装置可执行本发明任意实施例所提供的交易系统的状态监控方法，具备执行交易系统的状态监控方法相应的功能模块和有益效果。

实施例四

图4是本发明实施例四提供的一种设备的结构示意图。图4示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性设备12的框图。图4显示的设备12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图4所示，设备12以通用计算设备的形式表现。设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储装置28，连接不同系统组件(包括系统存储装置28和处理单元16)的总线18。

总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储装置总线或者存储装置控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。

设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

系统存储装置28可以包括易失性存储装置形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储装置(RAM)30和/或高速缓存存储装置32。设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图4未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图4中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储装置28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储装置28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。

设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该设备12交互的设备通信，和/或与使得该设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理单元16通过运行存储在系统存储装置28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的交易系统的状态监控方法，包括：

实施例五

本发明实施例五还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例所提供的交易系统的状态监控方法，包括：

本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims

1.一种交易系统的状态监控方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标监控周期的监控触发事件，包括：

或者，

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定以所述目标监控周期为最后一个监控周期的当前监控时段，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标监控周期所在的当前监控时段确定参考监控时段，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述业务量参数包括所述监控周期内的交易总额，或者单位时间平均交易量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述业务量参数，确定所述当前监控时段和参考监控时段的业务量形态特征，包括：

根据所述当前监控时段的所述业务量参数确定第一特征向量，作为所述当前监控时段的业务量形态特征；

根据所述参考监控时段的所述业务量参数确定第二特征向量，作为所述参考监控时段的业务量形态特征。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述业务量形态特征确定交易系统的状态监控结果，包括：

确定第一特征向量和第二特征向量的相似度；

8.一种交易系统的状态监控装置，其特征在于，包括：

9.一种设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的交易系统的状态监控方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的交易系统的状态监控方法。