CN111679950A - 接口级动态数据采样方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种接口级动态数据采样方法及装置，接口级动态数据采样方法包括：设置多个接口至分布式网络中的各个节点中；根据各节点对应的业务执行规则以及业务时间规则生成所述节点的采样方法；根据所述采样方法对各个节点进行数据采样。本发明提供的接口级动态数据采样方法及装置，可以根据用户自定义的采样率调整规则自动调整接口的采样率，实现对不同接口采样率的精细配置，达到接口级精细监控的目的。
Description
技术领域
本发明涉及全链路监控技术领域，特别是涉及一种接口级动态数据采样方法及装置。
背景技术
随着分布式架构的成熟，大量企业级应用采用分布式和云计算技术，企业生产上运行的节点常常是成千上万的，不同类型的节点间调用关系错综复杂，这些节点往往是跨应用、跨团队、跨园区的，一旦某一环节出错，开发和运维人员定位问题非常困难，往往需要通过海量的离线日志去排查分析，效率较低。分布式追踪技术的出现，让研发和运维人员能够更好的掌控节点间调用情况，更高效、便捷的排查线上问题，为全链路监控提供了可能。基于大部分时间链路都是正常的的考虑，并且出于问题链路不会个别出现的预期，分布式追踪采集的链路往往是基于采样的。目前业界的全链路监控技术，主要通过在每个节点部署sdk或通过Java agent方式，实现链路数据的采集。每个节点都会配置自己的采样率，对一笔交易来说，链路是否被采样以入口节点为准。入口节点采集到的链路，会自动生成一个traceid随整条链路透传，同时也会根据节点配置的采样率，生成一个是否采样的标志，随整条链路透传。后续节点都会将链路信息进行采集和传递，形成一条完整的链路，并根据采样率标志决定是否上报链路信息到服务端。
目前业界的采样率配置，往往是在节点级别进行配置，但在实际生产环境，同一节点往往提供很多接口供外部访问，而每个接口的访问量是不同的，这种情况采用一刀切的采样率配置就不太适合了。在另一些情况下，例如某一接口出现无规律的报错，使用节点的采样率往往会漏掉出错的交易。因此，如何实现接口级的动态采样率配置，成为亟待解决的问题。
发明内容
针对现有技术中的问题，本发明提供的接口级动态数据采样方法及装置，可以根据用户自定义的采样率调整规则自动调整接口的采样率，实现对不同接口采样率的精细配置，达到接口级精细监控的目的。
为解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案：
第一方面，本发明提供一种接口级动态数据采样方法，包括：
设置多个接口至分布式网络中的各个节点中；
根据各节点对应的业务执行规则以及业务时间规则生成所述节点的采样方法；
根据所述采样方法对各个节点进行数据采样。
一实施例中，所述根据各节点对应的业务执行规则以及业务时间规则生成所述节点的采样方法包括：
根据各个节点的业务类型设置一阈值，当所述节点的发送及/或接受数据大小达到所述阈值时，对所述节点进行数据采样。
一实施例中，所述根据各节点对应的业务执行规则以及业务时间规则生成所述节点的采样方法还包括：
根据各个节点的业务类型设置一时间阈值，当到达所述时间阈值时，对所述节点进行数据采样。
一实施例中，接口级动态数据采样方法还包括：获取接口采样率信息，并以关键字-值的形式将所述采样率信息刷新到内存中。
第二方面，本发明提供一种接口级动态数据采样装置，包括：
接口设置单元，用于设置多个接口至分布式网络中的各个节点中；
采样方法生成单元，用于根据各节点对应的业务执行规则以及业务时间规则生成所述节点的采样方法；
数据采样单元，用于根据所述采样方法对各个节点进行数据采样。
一实施例中，所述采样方法生成单元包括：
阈值设置模块，用于根据各个节点的业务类型设置一阈值，当所述节点的发送及/或接受数据大小达到所述阈值时，对所述节点进行数据采样。
一实施例中，所述采样方法生成单元还包括：
时间阈值设置单元，用于根据各个节点的业务类型设置一时间阈值，当到达所述时间阈值时，对所述节点进行数据采样。
一实施例中，接口级动态数据采样装置还包括：采样率信息获取单元，用于获取接口采样率信息，并以关键字-值的形式将所述采样率信息刷新到内存中。
第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现接口级动态数据采样方法的步骤。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现接口级动态数据采样方法的步骤。
从上述描述可知，本发明实施例提供的接口级动态数据采样方法及装置，首先设置多个接口至分布式网络中的各个节点中，接着，根据各节点对应的业务执行规则以及业务时间规则生成所述节点的采样方法；最后根据所述采样方法对各个节点进行数据采样。本发明提根据用户自定义的采样率调整规则自动调整接口的采样率，实现对不同接口采样率的精细配置，达到接口级精细监控的目的。
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为本发明的实施例中接口级动态数据采样方法流程示意图一；
图2为本发明的实施例中步骤200的流程示意图一；
图3为本发明的实施例中步骤200的流程示意图二；
图4为本发明的实施例中接口级动态数据采样方法流程示意图二；
图5为本发明的具体应用实例中接口级动态数据采样装置结构框图；
图6为本发明的具体应用实例中采样装置结构示意图；
图7为本发明的具体应用实例中采样率读取装置结构示意图；
图8为本发明的具体应用实例中配置下发装置结构示意图；
图9为本发明的具体应用实例中采样率调整装置结构示意图；
图10为本发明的具体应用实例中采样率规则定义装置结构示意图；
图11为本发明的具体应用实例中接口级动态数据采样方法的流程示意图；
图12为本发明的实施例中的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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、完整的描述，显然，所描述的实施例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作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。
鉴于现有技术中，采样率配置均是节点级别进行配置，且采样率固定不变，这就给各种业务的应用带来诸多影响。基于此，本发明的实施例提供一种接口级动态数据采样方法的具体实施方式，参见图1，该方法具体包括如下内容：
步骤100：设置多个接口至分布式网络中的各个节点中。
分布式网络是由分布在不同地点且具有多个终端的节点机互连而成的。网中任一点均至少与两条线路相连，当任意一条线路发生故障时，通信可转经其他链路完成，具有较高的可靠性以及扩充性。将接口设置在部分是网络中的各个节点中，可以对各个节点的数据进行采样，以更好的掌握各个节点的数据输入以及输出情况。
步骤200：根据各节点对应的业务执行规则以及业务时间规则生成所述节点的采样方法。
具体地，根据预定义的采样率调整规则，自动触发采样率调整动作，并将调整后的采样率信息通知服务端。可以理解的是，步骤200对于交易量小的接口，采样率可以适当的高一些；而对于交易量大的接口，采样率可以适当的低一些，并通过自定义采样率生效规则，自动实时调整接口的采样率，实现了自动运维。
步骤300：根据所述采样方法对各个节点进行数据采样。
从上述描述可知，本发明实施例提供的接口级动态数据采样方法，首先设置多个接口至分布式网络中的各个节点中，接着，根据各节点对应的业务执行规则以及业务时间规则生成所述节点的采样方法；最后根据所述采样方法对各个节点进行数据采样。本发明提根据用户自定义的采样率调整规则自动调整接口的采样率，实现对不同接口采样率的精细配置，达到接口级精细监控的目的。
一实施例中，参见图2，步骤200具体包括：
步骤201：根据各个节点的业务类型设置一阈值，当所述节点的发送及/或接受数据大小达到所述阈值时，对所述节点进行数据采样。
具体地，根据各个节点的业务类型设置与其对应的阈值，当某一节点的数据接收/发送的数据大小大于该阈值时，对该节点进行数据采样，例如，在某大型节假日中，网上购物较多，当某一商家的数据传送量超过预设的阈值时，对该商家对应的节点进行数据采样。
一实施例中，参见图3，步骤200还包括：
步骤202：根据各个节点的业务类型设置一时间阈值，当到达所述时间阈值时，对所述节点进行数据采样。
具体地，根据各个节点的业务类型设置与其对应的时间阈值，当时间达到该阈值时，对该节点进行数据采样，例如，在一商家进行促销活动时，根据该商家预先公告的活动规则，对该商家对应的节点进行数据采样。
一实施例中，参见图4，接口级动态数据采样方法还包括：
步骤400：获取接口采样率信息，并以关键字-值的形式将所述采样率信息刷新到内存中。
具体地，通过获取的报文获取接口采样率信息，以关键字-值(key-value)的形式将接口的采样率信息刷新到内存中，这里的key就是接口名，value即接口的采样率，是一个浮点数。例如采样率是10％，则value为0.1。
从上述描述可知，本发明实施例提供的接口级动态数据采样方法，首先设置多个接口至分布式网络中的各个节点中，接着，根据各节点对应的业务执行规则以及业务时间规则生成所述节点的采样方法；最后根据所述采样方法对各个节点进行数据采样。本发明提根据用户自定义的采样率调整规则自动调整接口的采样率，实现对不同接口采样率的精细配置，达到接口级精细监控的目的。
具体地，本发明实施例基于全链路监控技术，提出一种便捷的接口级采样率自适应方法以及装置。当采样率自适应条件满足时，通过远程配置中心将接口的实时采样率下发到客户端，客户端获取到最新的采样率后，将采样率刷新到内存中，后续交易根据内存中的最新采样率决定是否上报链路数据到服务端。以弥补现有全链路监控方案在采样率自动调整能力方面的不足，本发明具有以下有益效果：
1、提供了接口级别的采样率更新方案，帮助运维人员实现精细监控。
2、通过自定义采样率生效规则，自动实时调整接口的采样率，实现了自动运维。
综上，本发明通过提供一种基于全链路监控技术的接口级动态采样率更新的方法以，提供了精细的采样率调整方式，帮助企业更好的监控IT系统。
为进一步地说明本方案，本发明提供接口级动态数据采样方法及装置的具体应用实例，该具体应用实例具体包括如下内容。
在本具体应用实例中，基于全链路监控技术，提出一种便捷的接口级采样率自适应方法及装置。当采样率自适应条件满足时，通过远程配置中心将接口的实时采样率下发到客户端，客户端获取到最新的采样率后，将采样率刷新到内存中，后续交易根据内存中的最新采样率决定是否上报链路数据到服务端。
如图5所示，是接口级动态数据采样装置的结构图，包括：采样装置1、采样率读取装置2、配置下发装置3、采样率调整装置4、采样率规则定义装置5。装置1与装置2相连；装置2与装置3相连；装置3与装置4相连；装置4与装置5相连。
其中，采样装置1：用于根据采样率读取装置2中读取的采样率，生成对应接口的是否采样标志，随网络协议往下透传，从而决定这笔业务的链路监控数据是否需要上报。采样率读取装置2：用于从配置下发装置3获取采样率相关配置，并刷新到内存。配置下发装置3：用于作用是把最新的配置下发到应用服务器，包括配置下发客户端和服务端。采样率调整装置4：用于根据采样率规则定义装置5定义的采样率调整规则，自动触发采样率调整动作，并将调整后的采样率信息通知配置下发装置3的服务端。采样率规则定义装置5：用于由应用根据自身接口的运行指标，自定义采样率调整触发规则。
图6是本发明中采样装置1内部结构示意图，其包括：采样率获取单元11、采样标志生成单元12，其中：采样率获取单元11：用于从内存中读取接口对应的采样率，如果未获取到则使用节点采样率。采样标志生成单元12：用于根据读取的采样率，生成是否采样标志，随网络协议往下透传，从而决定这笔业务的链路监控数据是否需要上报。
图7是本发明中采样率读取装置2的内部结构示意图，采样率读取装置2包括采样率读取单元21、采样率刷新单元22，其中：
采样率读取单元21：用于根据配置下发装置3下发的报文。
采样率刷新单元22：用于解析采样率读取单元21中获取的报文，获取接口采样率信息，以关键字-值(key-value)的形式将接口的采样率信息刷新到内存中，这里的key就是接口名，value即接口的采样率，是一个浮点数。例如采样率是10％，则value为0.1。
图8是本发明中配置下发装置3的内部结构示意图，配置下发装置3包括客户端单元31、服务端单元32，其中：
客户端单元31：客户端单元31与服务端单元32建立长连接，监听配置变化。
服务端单元32：当某个接口的采样率需要更新时，服务端单元32将更新信息组装成报文，通知到服务端单元32。
图9是本具体应用实例中采样率调整装置4的内部结构示意图，采样率调整装置4包括触发单元41、指标监控单元42、规则读取单元43，其中：
触发单元41：用于根据指标监控单元42和规则读取单元43提供的监控指标类数据和采样率调整规则，判断是否触发采样率调整，当采样率调整时触发服务端单元32。
指标监控单元42：用于监控接口的访问量、响应时间等指标。
规则读取单元43：用于从数据库中读取采样率规则定义装置5定义的采样率调整规则，即指标和采样率之间的关联关系。
图10是本发明中采样率规则定义装置5的内部结构示意图，采样率规则定义装置5包括触发规则定义单元51、规则存储单元52，其中：
规则定义单元51：用于运维人员根据实际情况定义采样率调整规则，例如：当响应时间超过1s时，将采样率调整成100％。再比如：当访问量超过1000tps时，将采样率调整成10％。
规则存储单元52：将规则定义单元51定义的规则存储到数据库。
参见图11，在本具体应用实例中，接口级动态数据采样方法包括：
步骤S101：运维人员将接口的采样率调整规则定义到采样率规则定义装置5。
步骤S102：采样率调整装置4采集应用运行指标，根据采样率规则定义装置5定义的规则，自动触发采样率调整，将采样率保存到数据库。
步骤S103：配置下发装置3接受到采样率调整装置4的通知时，将接口的采样率更新信息下发到部署在应用服务器上的客户端，客户端将配置信息解析并通知采样率读取装置2。
步骤S104：采样率读取装置2从配置下发装置3获取采样率相关配置，并刷新到内存。
步骤S105：根据采样率读取装置2中读取的采样率，生成对应接口的是否采样标志，随网络协议往下透传，从而决定这笔业务的链路监控数据是否需要上报。
从上述描述可知，本发明实施例提供的接口级动态数据采样方法及装置，首先设置多个接口至分布式网络中的各个节点中，接着，根据各节点对应的业务执行规则以及业务时间规则生成所述节点的采样方法；最后根据所述采样方法对各个节点进行数据采样。本发明提根据用户自定义的采样率调整规则自动调整接口的采样率，实现对不同接口采样率的精细配置，达到接口级精细监控的目的。
具体地，本发明实施例基于全链路监控技术，提出一种便捷的接口级采样率自适应方法以及装置。当采样率自适应条件满足时，通过远程配置中心将接口的实时采样率下发到客户端，客户端获取到最新的采样率后，将采样率刷新到内存中，后续交易根据内存中的最新采样率决定是否上报链路数据到服务端。以弥补现有全链路监控方案在采样率自动调整能力方面的不足，本发明具有以下有益效果：
1、提供了接口级别的采样率更新方案，帮助运维人员实现精细监控。
2、通过自定义采样率生效规则，自动实时调整接口的采样率，实现了自动运维。
综上，本发明通过提供一种基于全链路监控技术的接口级动态采样率更新的方法以及装置，提供了精细的采样率调整方式，帮助企业更好的监控IT系统。
本申请的实施例还提供能够实现上述实施例中的接口级动态数据采样方法中全部步骤的一种电子设备的具体实施方式，参见图12，电子设备具体包括如下内容：
处理器(processor)1201、存储器(memory)1202、通信接口(CommunicationsInterface)1203和总线1204；
其中，处理器1201、存储器1202、通信接口1203通过总线1204完成相互间的通信；通信接口1203用于实现服务器端设备、振动传感器以及客户端设备等相关设备之间的信息传输。
处理器1201用于调用存储器1202中的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例中的接口级动态数据采样方法中的全部步骤，例如，处理器执行计算机程序时实现下述步骤：
步骤100：设置多个接口至分布式网络中的各个节点中。
步骤200：根据各节点对应的业务执行规则以及业务时间规则生成所述节点的采样方法。
步骤300：根据所述采样方法对各个节点进行数据采样。
本申请的实施例还提供能够实现上述实施例中的接口级动态数据采样方法中全部步骤的一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的接口级动态数据采样方法的全部步骤，例如，处理器执行计算机程序时实现下述步骤：
步骤100：设置多个接口至分布式网络中的各个节点中。
步骤200：根据各节点对应的业务执行规则以及业务时间规则生成所述节点的采样方法。
步骤300：根据所述采样方法对各个节点进行数据采样。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于硬件+程序类实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
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 (10)
1.一种接口级动态数据采样方法，其特征在于，包括：
设置多个接口至分布式网络中的各个节点中；
根据各节点对应的业务执行规则以及业务时间规则生成所述节点的采样方法；
根据所述采样方法对各个节点进行数据采样。
2.如权利要求1所述的接口级动态数据采样方法，其特征在于，所述根据各节点对应的业务执行规则以及业务时间规则生成所述节点的采样方法包括：
根据各个节点的业务类型设置一阈值，当所述节点的发送及/或接受数据大小达到所述阈值时，对所述节点进行数据采样。
3.如权利要求1所述的接口级动态数据采样方法，其特征在于，所述根据各节点对应的业务执行规则以及业务时间规则生成所述节点的采样方法还包括：
根据各个节点的业务类型设置一时间阈值，当到达所述时间阈值时，对所述节点进行数据采样。
4.如权利要求1所述的接口级动态数据采样方法，其特征在于，还包括：获取接口采样率信息，并以关键字-值的形式将所述采样率信息刷新到内存中。
5.一种接口级动态数据采样装置，其特征在于，包括：
接口设置单元，用于设置多个接口至分布式网络中的各个节点中；
采样方法生成单元，用于根据各节点对应的业务执行规则以及业务时间规则生成所述节点的采样方法；
数据采样单元，用于根据所述采样方法对各个节点进行数据采样。
6.如权利要求5所述的接口级动态数据采样装置，其特征在于，所述采样方法生成单元包括：
阈值设置模块，用于根据各个节点的业务类型设置一阈值，当所述节点的发送及/或接受数据大小达到所述阈值时，对所述节点进行数据采样。
7.如权利要求5所述的接口级动态数据采样装置，其特征在于，所述采样方法生成单元还包括：
时间阈值设置单元，用于根据各个节点的业务类型设置一时间阈值，当到达所述时间阈值时，对所述节点进行数据采样。
8.如权利要求5所述的接口级动态数据采样装置，其特征在于，还包括：采样率信息获取单元，用于获取接口采样率信息，并以关键字-值的形式将所述采样率信息刷新到内存中。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至4任一项所述接口级动态数据采样方法的步骤。
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，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4任一项所述接口级动态数据采样方法的步骤。
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|---|---|---|---|---|
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110173317A1 (en) * | 2009-11-19 | 2011-07-14 | Sebastien Bouchex Bellomie | Performance measurement and service quality monitoring server using a command line interface |
| US20140198669A1 (en) * | 2013-01-17 | 2014-07-17 | International Business Machines Corporation | Dynamically determining packet sampling rates |
| US9246828B1 (en) * | 2014-06-18 | 2016-01-26 | Juniper Networks, Inc. | Traffic-aware sampling rate adjustment within a network device |
| CN110474812A (zh) * | 2019-08-22 | 2019-11-19 | 中国工商银行股份有限公司 | 采样率自适应调整方法及装置 |
| CN111124819A (zh) * | 2019-12-10 | 2020-05-08 | 中国建设银行股份有限公司 | 全链路监控的方法和装置 |
-
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110173317A1 (en) * | 2009-11-19 | 2011-07-14 | Sebastien Bouchex Bellomie | Performance measurement and service quality monitoring server using a command line interface |
| US20140198669A1 (en) * | 2013-01-17 | 2014-07-17 | International Business Machines Corporation | Dynamically determining packet sampling rates |
| US9246828B1 (en) * | 2014-06-18 | 2016-01-26 | Juniper Networks, Inc. | Traffic-aware sampling rate adjustment within a network device |
| CN110474812A (zh) * | 2019-08-22 | 2019-11-19 | 中国工商银行股份有限公司 | 采样率自适应调整方法及装置 |
| CN111124819A (zh) * | 2019-12-10 | 2020-05-08 | 中国建设银行股份有限公司 | 全链路监控的方法和装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 王宪刚 等: "分布式核心银行系统的测试研究与实践", 《金融电子化（总第295期）》 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112702437A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-23 | 上海浦东发展银行股份有限公司 | 一种链路数据采样率实时自动调整方法 |
| CN112702437B (zh) * | 2020-12-30 | 2023-02-10 | 上海浦东发展银行股份有限公司 | 一种链路数据采样率实时自动调整方法 |
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