CN115082063A - 一种实现交易全流程跟踪及实时监控的方法和系统 - Google Patents

一种实现交易全流程跟踪及实时监控的方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种实现交易全流程跟踪及实时监控的系统和方法，其中，所述系统包括：流水采集模块，所述流水采集模块用于采集交易流程的交易节点上的交易流水数据；数据分析模块，所述数据分析模块用于将由所述流水采集模块采集的所述交易节点上的所述交易流水数据按所述交易流水数据内的信息进行处理；以及信息展示模块，所述信息展示模块用于将经所述数据分析模块分析处理的所述交易流水数据展示给用户；其中，借助于由所述数据分析模块处理所述交易节点上的所述交易流水数据，在所述信息展示模块上实时监控和定位交易全流程中的异常。

Description

一种实现交易全流程跟踪及实时监控的方法和系统
技术领域
本发明涉及在线交易技术，具体涉及一种实现交易全流程跟踪及实时监控的方法和系统。
背景技术
随着微服务架构和面向服务（Service Oriented Architecture）SOA架构的盛行，一笔交易往往需要经过多个微服务或多个业务系统才能完成。在这种情况下，可能存在如下问题：如果交易异常，很难在交易流程中快速定位问题，即，交易流程越长，排查难度越大；由于交易处理分散，不同的微服务或业务系统仅能展现交易的单一维度，无法展现交易的全貌，更无法多维度的展示交易信息；交易质量分析难度增大，例如，不同交易节点的交易耗时信息很难采集；往往要很长时间才会发现生产上的部分交易失败，同时需要较高的投入去实时监控交易。
发明内容
鉴于以上，本发明提出一种实现交易全流程跟踪及实时监控的方法和系统来改善这种问题。
根据本发明的一方面，公开了一种实现交易全流程跟踪及实时监控的系统，其特征在于，所述系统包括：流水采集模块，所述流水采集模块用于采集交易流程的交易节点上的交易流水数据；数据分析模块，所述数据分析模块用于将由所述流水采集模块采集的所述交易节点上的所述交易流水数据按所述交易流水数据内的信息进行处理；以及信息展示模块，所述信息展示模块用于将经所述数据分析模块分析处理的所述交易流水数据展示给用户；其中，借助于由所述数据分析模块处理所述交易节点上的所述交易流水数据，在所述信息展示模块上实时监控和定位交易全流程中的异常。
可选地，所述流水采集模块还对所采集的交易流水数据按照所述交易流程节点的类型进行分类。
可选地，所述流水采集模块将所采集的交易流水数据存储到所述系统的缓存或者连接到所述系统的存储器中待用。
可选地，所述数据分析模块还通过大数据比对的方式确定将采集的交易流水数据中是否存在异常。
可选地，所述数据分析模块将经分析处理的交易流水数据发送到数据库中待用。
可选地，所述信息展示模块通过显示器或与所述系统通信的用户设备来展示所述交易流水信息。
根据本发明的另一方面，还公开了一种实现交易全流程跟踪及实时监控的方法，其特征在于，所述方法包括：流水采集步骤，在所述流水采集步骤中，采集交易流程的交易节点上的交易流水数据；数据分析步骤，在所述数据分析步骤中，将在所述流水采集步骤中采集的所述交易节点上的所述交易流水数据按所述交易流水数据内的信息进行处理；以及信息展示步骤，在所述信息展示步骤中，将在所述数据分析步骤中分析处理的所述交易流水数据展示给用户；其中，借助于在所述数据分析步骤中处理所述交易节点上的所述交易流水数据，在所述信息展示步骤中实时监控和定位交易全流程中的异常。
可选地，在所述流水采集步骤中，还对所采集的交易流水数据按照所述交易流程节点的类型进行分类。
可选地，在所述流水采集步骤中，将所采集的交易流水数据存储到缓存或者存储器中待用。
可选地，在所述数据分析步骤中，还通过大数据比对的方式确定将采集的交易流水数据中是否存在异常。
可选地，在所述数据分析步骤中，将经分析处理的交易流水数据发送到数据库中待用。
可选地，在所述信息展示模块中，通过显示器或与所述系统通信的用户设备来展示所述交易流水信息。
根据本公开的另一方面，还公开了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的交易全流程跟踪及实时监控的方法。
根据本公开的另一方面，还公开了一种计算机设备，包括存储模块、处理器以及存储在存储模块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计算机程序时实现如上所述的交易全流程跟踪及实时监控的方法。
所述方法和系统便于定位交易异常，诊断交易问题，实现集中运营，提升交易运营效率，节约交易运营成本。所述系统和方法全方位，多维度监控了交易，这有助于及时发现交易问题，使得使用者对每日交易质量有一个全方位的认知和掌控，并且实现一键获取全公司所有业务系统交易状态和交易质量。同时所述系统和方法的流水可作为大数据分析的数据来源，有助于管理层迅速形成决策。
附图说明
从结合附图的以下详细说明中，将会使本发明的上述和其他目的及优点更加完整清楚，其中，相同或相似的要素采用相同的标号表示。
图1是示出了根据本发明一方面的交易全流程跟踪及实时监控系统的框图。
图2是示出了根据本发明一方面的交易全流程跟踪及实时监控方法的流程图。
具体实施方式
出于简洁和说明性目的，本文主要参考其示范实施例来描述本发明的原理。但是，本领域技术人员将容易地认识到相同的原理可等效地应用于所有类型的交易全流程跟踪及实时监控方法和系统并且可以在其中实施这些相同的原理，以及任何此类变化不背离本专利的真实精神和范围。
在介绍本发明的具体实施例前，有必要对本发明中所提及的术语进行解释，具体包括：交易流水，交易流水指的是在一段时间内交易业务系统的交易记录、清单或明细；交易流程节点，交易流程节点指的是对于一笔经多个业务系统或多个微服务处理的交易，其中每个业务系统或微服务称为交易流程节点，以示例的方式，交易流程节点诸如订单生成、数据验证、交易执行、账户扣款、交易结果通知等；交易流水采集，交易流水采集指的是根据预定的格式提取收集交易流水到某一存储介质的过程；交易流水分析，交易流水分析指的是对采集的交易流水进行格式化分析。
本发明所公开的全流程跟踪及实时监控方法和系统被用于实现交易全流程节点的状态查询。下面将具体描述全流程跟踪及实时监控方法和系统。
图1是示出了根据本发明一方面的交易全流程跟踪及实时监控系统的框图。如图1中所示，全流程跟踪及实时监控系统100包含流水采集模块101，数据分析模块102以及信息展示模块103。
全流程跟踪及实时监控系统100的流水采集模块101采集全流程节点的交易流水，并按交易流程对各个交易节点进行分类，以便后续流程节点的处理和汇总。采集可以由用户按其预先设置的格式和内容来实现，所述格式和内容可以包括经过各个节点的所述交易流水数据的数据类型，诸如流程交易标识符（ID）、交易机构代码、交易类型、交易开始/结束时间、节点请求/响应报文、成功/失败报文等。流水采集模块101读取诸如流程交易标识符ID的数据格式，并且按所述数据格式在各个交易节点上读取数据。读取可以是通过推送的方式实现，具体是将该交易流水在本节点上的数据推送到流水采集模块。推送方式包括超文本传输通讯协议（HTTP）服务推送，通过数据队列（Message Queue）MQ异步推送或者通过直连缓存中间件进行推送等。所推送的数据可以包括按前述格式的交易在该节点上所发生的时间、交易的价格以及交易是否成功的报文。由此流水采集模块101采集经过的每个业务系统或微服务（即，交易流程节点）的交易流水数据。
可选地，流水采集模块101可以按照不同数据类型将所采集的交易流水数据分别分类成不同的数据集合以供下一步处理。通过预先设置如上所述交易流水的采集参数和分类参数，交易流程中的交易流水被采集并被分类。所采集和分类的交易流水信息被存储到全流程跟踪及实时监控系统的临时缓存中或者与全流程跟踪及实时监控系统连接的外部存储器中供随后的数据分析步骤202分析。
全流程跟踪及实时监控系统100的数据分析模块102根据用户预先设置的数据统计规则（即，对数据分析的需求），对由流水采集模块101所采集和分类的交易流水数据进行统计和处理，以形成结构化的交易流水数据。数据统计规则包括交易所流经的各个节点上不同交易类型的全流程耗时、不同收单机构请求各交易类型的交易笔数、各交易类型的交易成功率、各交易类型的日交易量、不同节点的平均耗时、单笔交易全流程各节点处理详情等。统计处理包括对业务品种、交易耗时、交易量、各节点上的业务成功/失败数进行汇总、分类、求和以及其他函数处理。在数据分析模块102中，在对数据进行基础统计后，可以进行进一步的高级分析处理。通过诸如将历史的交易流水数据与所采集的交易流水数据进行比较的大数据比对方式处理所述数据。如果比较结果存在大于某一阈值的差异，即可认定该交易流水数据异常。
同时数据分析模块102可以实现交易全流程查询，从而查询到单笔交易在全流程各个节点的处理响应。如果数据分析模块102发现某节点上存在处理响应异常，诸如交易在某节点上耗时过高或者存在过高失败数，则数据分析模块102可以将流水采集中处理节点上的异常信息上报到交易全流程跟踪及实时监控系统，从而实现将异常定位到具体的交易节点上，以便于快速精准定位。处理分析包括与交易流水数据的历史数据进行比较。其他本领域中公知的数据分析方法都可在数据分析模块中使用。通过对流水数据以上处理，数据分析模块102可以分析系统所有节点上的交易流水的交易信息，包含日交易量，日交易成功笔数，日交易异常笔数，交易处理耗时，并判断所述交易信息是否存在异常，并获得异常的相关信息。经分析处理的交易流水信息被发送到全流程跟踪及实时监控系统的数据库中或者与全流程跟踪及实时监控系统连接的外部数据库中，以供随后的信息展示模块103进行展示。
全流程跟踪及实时监控系统100的信息展示模块103将由数据分析模块102分析处理后的交易流水信息多维度全方位地展示给用户。在信息展示模块103中，被发送到数据库的经分析处理的交易流水信息被提取并通过相应设备被展示给用户。展示可以通过信息展示模块103所包含的展示装置（诸如大屏幕）来实现，展示也可以通过信息展示模块103将信息推送到其他装置（诸如手机）来实现。通过信息展示，交易流水信息可以被实时刷新，同时向用户提供交易及流程节点查询，对交易异常进行精准定位，实现全流程跟踪。
图2是示出了根据本发明一方面的交易全流程跟踪及实时监控方法的流程图。如图2所示，交易全流程跟踪及实时监控方法200包括流水采集步骤201、数据分析步骤202和信息展示步骤203。
全流程跟踪及实时监控方法200的流水采集步骤201采集全流程节点的交易流水，并按交易流程对各个交易节点进行分类，以便后续流程节点的处理和汇总。采集可以由用户按其预先设置的格式和内容来实现，所述格式和内容可以包括经过各个节点的所述交易流水数据的数据类型，诸如流程交易标识符（ID）、交易机构代码、交易类型、交易开始/结束时间、节点请求/响应报文、成功/失败报文等。在流水采集步骤201中，诸如流程交易标识符ID的数据格式被读取，并且按所述数据格式在各个交易节点上读取数据。读取可以是通过推送的方式实现，具体是将该交易流水在本节点上的数据推送到流水采集模块。推送方式包括超文本传输通讯协议（HTTP）服务推送，通过数据队列（Message Queue）MQ异步推送或者通过直连缓存中间件进行推送等。所推送的数据可以包括按前述格式的交易在该节点上所发生的时间、交易的价格以及交易是否成功的报文。由此在流水采集步骤201中，经过的每个业务系统或微服务（即，交易流程节点）的交易流水数据被采集。
可选地，在流水采集步骤201中，可以按照不同数据类型将所采集的交易流水数据分别分类成不同的数据集合以供下一步处理。通过预先设置如上所述交易流水的采集参数和分类参数，交易流程中的交易流水被采集并被分类。所采集和分类的交易流水信息被存储到全流程跟踪及实时监控系统的临时缓存中或者与全流程跟踪及实时监控系统连接的外部存储器中，以在随后的数据分析步骤202中进行分析。
全流程跟踪及实时监控方法200的数据分析步骤202根据用户预先设置的数据统计规则（即，对数据分析的需求），对由在流水采集步骤201中所采集和分类的交易流水数据进行统计和处理，以形成结构化的交易流水数据。数据统计规则包括交易所流经的各个节点上不同交易类型的全流程耗时、不同收单机构请求各交易类型的交易笔数、各交易类型的交易成功率、各交易类型的日交易量、不同节点的平均耗时、单笔交易全流程各节点处理详情等。统计处理包括对业务品种、交易耗时、交易量、各节点上的业务成功/失败数进行汇总、分类、求和以及其他函数处理。。在数据分析步骤202中，在对数据进行基础统计后，可以进行进一步的高级分析处理。通过诸如将历史的交易流水数据与所采集的交易流水数据进行比较的大数据比对方式处理所述数据。如果比较结果存在大于某一阈值的差异，即可认定该交易流水数据异常。
同时在数据分析步骤202中，可以实现交易全流程查询，从而查询到单笔交易在全流程各个节点的处理响应。如果在数据分析步骤202中发现某节点上存在处理响应异常，诸如交易在某节点上耗时过高或者存在过高失败数，则可以将流水采集中处理节点上的异常信息上报到交易全流程跟踪及实时监控系统，从而实现将异常定位到具体的交易节点上，以便于快速精准定位。处理分析包括与交易流水数据的历史数据进行比较。其他本领域中公知的数据分析方法都可在数据分析模块中使用。在流水采集步骤201中，通过对流水数据以上处理，可以分析系统所有节点上的交易流水的交易信息，包含日交易量，日交易成功笔数，日交易异常笔数，交易处理耗时，并判断所述交易信息是否存在异常，并获得异常的相关信息。经分析处理的交易流水信息被发送到全流程跟踪及实时监控系统的数据库中或者与全流程跟踪及实时监控系统连接的外部数据库中供随后的信息展示步骤203进行展示。
全流程跟踪及实时监控方法200的信息展示步骤203将在数据分析步骤202中分析处理后的交易流水信息多维度全方位地展示给用户。在信息展示步骤203中，被发送到数据库的经分析处理的交易流水信息被提取并通过相应设备被展示给用户。展示可以通过全流程跟踪及实时监控系统所包含的展示装置（诸如大屏幕）来实现，展示也可以通过全流程跟踪及实时监控系统将信息推送到其他装置（诸如手机）来实现。通过信息展示，交易流水信息可以被实时刷新，同时向用户提供交易及流程节点查询，对交易异常进行精准定位，实现全流程跟踪。
本发明还提供一种计算机可读介质，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所述的交易全流程跟踪及实时监控方法。
本发明还提供一种计算机设备，包括存储模块、处理器以及存储在存储模块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计算机程序时实现所述的交易全流程跟踪及实时监控方法。
如上所述的交易全流程跟踪及实时监控系统和方法可以实现用户只需在该系统通过查询菜单就可查询全交易节点上各个系统的交易流水和交易状态，从而可以监控和查询交易全流程节点上的报文信息；用户可以通过实时监控大屏幕或其他通信设备实时查看公司所有系统全局的交易信息，所述信息包含日交易量，日交易成功笔数，日交易异常笔数，交易处理耗时等；所述系统还可根据用户需求，灵活生成交易信息的报表；用户无需耗费大量的时间查询后台繁琐的日志去分析异常交易原因，通过交易流水信息的分类以及分析，可以在做到节约人力成本，保障运营质量，提升运营效率的前提下快速定位交易流程上的各种问题；最后所述系统和方法有助于交易运维监控，及时发现系统异常。
尽管只对其中一些本发明的实施方式进行了描述，但是本领域普通技术人员应当了解，本发明可以在不偏离其主旨与范围内以许多其他的形式实施。因此，所展示的例子与实施方式被视为示意性的而非限制性的，在不脱离如所附各权利要求所定义的本发明精神及范围的情况下，本发明可能涵盖各种的修改与替换。

Claims (14)

1.一种实现交易全流程跟踪及实时监控的系统，其特征在于，所述系统包括：
流水采集模块，所述流水采集模块用于采集交易流程的交易节点上的交易流水数据；
数据分析模块，所述数据分析模块用于将由所述流水采集模块采集的所述交易节点上的所述交易流水数据按所述交易流水数据内的信息进行处理；
信息展示模块，所述信息展示模块用于将经所述数据分析模块分析处理的所述交易流水数据展示给用户；
其中，借助于由所述数据分析模块处理所述交易节点上的所述交易流水数据，在所述信息展示模块上实时监控和定位交易全流程中的异常。
2.根据权利要求1所述的交易全流程跟踪及实时监控的系统，其特征在于，所述流水采集模块还对所采集的交易流水数据按照所述交易流程节点的类型进行分类。
3.根据权利要求2所述的交易全流程跟踪及实时监控的系统，其特征在于，所述流水采集模块将所采集的交易流水数据存储到所述系统的缓存或者连接到所述系统的存储器中待用。
4.根据权利要求6所述的交易全流程跟踪及实时监控的系统，其特征在于，所述数据分析模块还通过特定数据分析的方式确定将采集的交易流水数据中是否存在异常。
5.根据权利要求6所述的交易全流程跟踪及实时监控的系统，其特征在于，所述数据分析模块将经分析处理的交易流水数据发送到数据库中待用。
6.根据权利要求5所述的交易全流程跟踪及实时监控的系统，其特征在于，所述信息展示模块通过显示器或与所述系统通信的用户设备来展示所述交易流水信息。
7.一种实现交易全流程跟踪及实时监控的方法，其特征在于，所述方法包括：
流水采集步骤，在所述流水采集步骤中，采集交易流程的交易节点上的交易流水数据；
数据分析步骤，在所述数据分析步骤中，将在所述流水采集步骤中采集的所述交易节点上的所述交易流水数据按所述交易流水数据内的信息进行处理；
信息展示步骤，在所述信息展示步骤中，将在所述数据分析步骤中分析处理的所述交易流水数据展示给用户；
其中，借助于在所述数据分析步骤中处理所述交易节点上的所述交易流水数据，在所述信息展示步骤中实时监控和定位交易全流程中的异常。
8.根据权利要求7所述的交易全流程跟踪及实时监控的方法，其特征在于，在所述流水采集步骤中，还对所采集的交易流水数据按照所述交易流程节点的类型进行分类。
9.根据权利要求10所述的交易全流程跟踪及实时监控的方法，其特征在于，在所述流水采集步骤中，将所采集的交易流水数据存储到缓存或者存储器中待用。
10.根据权利要求9所述的交易全流程跟踪及实时监控的方法，其特征在于，在所述数据分析步骤中，还通过大数据比对的方式确定将采集的交易流水数据中是否存在异常。
11.根据权利要求10所述的交易全流程跟踪及实时监控的方法，其特征在于，在所述数据分析步骤中，将经分析处理的交易流水数据发送到数据库中待用。
12.根据权利要求11所述的交易全流程跟踪及实时监控的方法，其特征在于，在所述信息展示模块中，通过显示器或与所述系统通信的用户设备来展示所述交易流水信息。
13.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，
所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求7~12中任意一项所述的交易全流程跟踪及实时监控的方法。
14.一种计算机设备，包括存储模块、处理器以及存储在存储模块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计算机程序时实现权利要求7~12中任意一项所述的交易全流程跟踪及实时监控的方法。
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