[发明专利]交易应用系统监控方法及装置

权利要求书

1.一种交易应用系统监控方法，其特征在于，包括：

收集不同交易应用系统的交易数据；所述交易数据包括不同交易应用系统的交易渠道，交易量和交易时刻；

对不同交易应用系统的交易数据进行统计分析，得到不同交易应用系统的属性标签；所述属性标签用于表征交易应用系统的交易渠道和交易状态；

根据不同交易应用系统的属性标签，对不同交易应用系统进行建模处理，得到不同交易应用系统的多种统计模型；

根据不同交易应用系统的多种统计模型，生成不同交易应用系统的系统画像；所述系统画像用于确定交易应用系统的使用活跃程度、风险程度和交易渠道的关联关系；

以系统画像为依据，对交易应用系统进行监控；

所述属性标签包括交易渠道标签，交易周期标签和使用率标签；所述交易周期标签根据交易数据中的交易时刻确定；所述使用率标签根据交易数据中的交易量确定；

根据不同交易应用系统的属性标签，对不同交易应用系统进行建模处理，得到不同交易应用系统的多种统计模型，包括：

根据不同交易应用系统的交易渠道标签，对不同交易应用系统进行建模处理，得到不同交易应用系统的渠道使用模型；

根据不同交易应用系统的交易周期标签和使用率标签，对不同交易应用系统进行建模处理，得到不同交易应用系统的使用率模型和健康模型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述交易应用系统包括分布式交易应用系统；

收集不同交易应用系统的交易数据，包括：

采用分布式链路追踪技术，收集分布式交易应用系统的交易数据。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在收集不同交易应用系统的交易数据后，对不同交易应用系统的交易数据以预设格式进行处理；

对不同交易应用系统的交易数据进行统计分析，得到不同交易应用系统的属性标签，包括：

对以预设格式进行处理后的不同交易应用系统的交易数据进行统计分析，得到不同交易应用系统的属性标签。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据不同交易应用系统的多种统计模型，生成不同交易应用系统的系统画像，包括：

根据不同交易应用系统的多种统计模型，对不同交易应用系统进行建模，得到不同交易应用系统的预测模型；所述预测模型用于预测交易应用系统的应用属性，活跃度，风险特性和交易渠道的关联关系；

根据对应不同交易应用系统的预测模型，生成不同交易应用系统的系统画像。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据交易应用系统的应用场景，使用方式和接入方式，对多种统计模型进行分类，得到统计模型的分类结果；

以系统画像为依据，对交易应用系统进行监控，包括：

以系统画像和统计模型的分类结果为依据，对交易应用系统进行监控。

6.一种交易应用系统监控装置，其特征在于，包括：

数据收集模块，用于收集不同交易应用系统的交易数据；所述交易数据包括不同交易应用系统的交易渠道，交易量和交易时刻；

统计分析模块，用于对不同交易应用系统的交易数据进行统计分析，得到不同交易应用系统的属性标签；所述属性标签用于表征交易应用系统的交易渠道和交易状态；

建模模块，用于根据不同交易应用系统的属性标签，对不同交易应用系统进行建模处理，得到不同交易应用系统的多种统计模型；

系统画像生成模块，用于根据不同交易应用系统的多种统计模型，生成不同交易应用系统的系统画像；所述系统画像用于确定交易应用系统的使用活跃程度、风险程度和交易渠道的关联关系；

监控模块，用于以系统画像为依据，对交易应用系统进行监控；

所述属性标签包括交易渠道标签，交易周期标签和使用率标签；所述交易周期标签根据交易数据中的交易时刻确定；所述使用率标签根据交易数据中的交易量确定；

建模模块，具体用于：

根据不同交易应用系统的交易渠道标签，对不同交易应用系统进行建模处理，得到不同交易应用系统的渠道使用模型；

根据不同交易应用系统的交易周期标签和使用率标签，对不同交易应用系统进行建模处理，得到不同交易应用系统的使用率模型和健康模型。