金融机具监控智能预警方法、系统

技术领域

本发明涉及金融设备技术领域，尤其涉及一种金融机具监控智能预警方法、系统。

背景技术

随着社会经济的快速发展，金融行业中对于科技的应用趋势发展加快，银行人工柜台显然不能满足客户日益增长的需求，智能厅堂设备很好的弥补了银行资源的不足，于是在各银行网点各种渠道业务的智能厅堂设备也越来越多，尤其在边远乡镇的网点，但技术与业务人员严重不足，也无法对设备运行状态进行提前预警，不能保障智能厅堂设备良好运行，用户体验不佳。所以一种能监控金融机具良好运行、提前预警相关业务，使得设备、柜员、客户三者良好的交互体验的方案显得很有必要。

发明内容

本发明提供了一种金融机具监控智能预警方法、系统，以解决现有技术中无法监控金融机具的运行状态和无法提前预警，导致的用户体验不佳的问题。

第一方面，提供了一种金融机具监控智能预警方法，包括：

采集金融机具的运行状态数据，发送到消息队列；

读取消息队列中的运行状态数据并分析对应的业务指标，并将指标数据存储在时序数据库中；

配置基于指标数据的预警规则；

读取时序数据库中的指标数据并结合配置的预警规则进行数据分析，当达到设定的预警阈值时，生成一条预警信息；

将生成的预警信息发送给配置的渠道。

进一步地，所述运行状态数据包括金融机具的运行硬件参数信息、业务逻辑数据信息和异常故障信息中的一种或多种。

进一步地，所述预警规则包括基于指标数据的指标分析任务规则，以及基于指标分析任务结果是否进行预警的预警监控规则。

进一步地，还包括：

按设定的频率读取时序数据库中的指标数据，并将指标数据展示在可视化的表盘上。

进一步地，在生成一条预警信息之后，还包括：

根据预警策略聚合后生成新的预警信息；

其中预警策略包括：

预警升级，在预设时间范围后未处理提高预警通知级别；

预警静默，特定时间段静音提醒；

预警聚合，根据预先建立的预警之间的关联规则在每个时间窗内进行分析和聚合；

预警收敛，包括预警同属性维度收敛，预警时间维度收敛和预警次数收敛；

预警抑制，停止重复发送由此预警引发的其他预警。

进一步地，所述将生成的预警信息发送给配置的渠道包括：

接收到预警信息后，根据配置的消息渠道、消息模板构建对应的消息内容并发送给配置的渠道；以及使用WebHook的方式把消息内容引流给第三方消息消费平台。

第二方面，提供了一种金融机具监控智能预警系统，包括：

设备数据采集模块，用于采集金融机具的运行状态数据，并将采集的数据实时发送给设备网关，由设备网关将采集的数据发送到消息队列；

数据分析模块，用于读取消息队列中的运行状态数据并分析对应的业务指标，并将指标数据存储在时序数据库中；

业务规则配置模块，用于配置基于指标数据的预警规则；

监控模块，用于读取时序数据库中的指标数据并结合配置的预警规则进行数据分析，当达到设定的预警阈值时，生成一条预警信息；

消息模块，用于将生成的预警信息发送给配置的渠道。

进一步地，还包括预警策略聚合模块，用于根据预警策略聚合后生成新的预警信息；

其中预警策略包括：

预警升级，在预设时间范围后未处理提高预警通知级别；

预警静默，特定时间段静音提醒；

预警聚合，根据预先建立的预警之间的关联规则在每个时间窗内进行分析和聚合；

预警收敛，包括预警同属性维度收敛，预警时间维度收敛和预警次数收敛；

预警抑制，停止重复发送由此预警引发的其他预警。

进一步地，所述监控模块还用于按设定的频率读取时序数据库中的指标数据，并将指标数据展示在可视化的表盘上。

进一步地，所述设备数据采集模块还用于在采集金融机具的运行状态数据后，直接调用数据分析模块、业务规则配置模块、监控模块、消息模块，完成实时在线预警。

本发明提出了一种金融机具监控智能预警方法、系统，实现数据采集服务、分析服务、规则服务、监控服务、预警服务和消息服务之间解耦合，几个服务之间独立运行，相互间互不干扰，因而不会因数据急速膨胀而造成消息的阻塞；同时可以采用多个不同的消息发送服务器通过不同传播渠道进行消息推送，进一步提高了预警后消息发送服务阶段的稳定性。完成数据采集后的过程可以离线进行和可以在线实时进行，实现离线和实时在线两种维度的预警时效性。适用于监控网点金融机具的软、硬件运行环境，并能根据设定的策略规则进行提前预警，避免设备故障异常引发金融客户的业务办理中断等情况，提升设备、柜员、客户三者良好的交互体验。

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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种金融机具监控智能预警方法流程图；

图2是本发明实施例提供的一种金融机具监控智能预警系统结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。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的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。

如图1所示，本发明实施例提供了一种金融机具监控智能预警方法，包括：

S1：采集金融机具的运行状态数据，发送到消息队列。

实施时，可以在各种金融机具设备上开发对应的采集器(如Windows系统的渠道设备开发winbeat、Linux系统的渠道设备开发filebeat、Android系统的渠道设备开发appbeat、其它环境数据信息开发sysbeat)，采集器负责采集金融机具的运行硬件参数信息(如自助发卡设备可用卡片数量、打印凭条纸张数量)、业务逻辑数据信息(如大额交易)和异常故障信息中的一种或多种。

S2：读取消息队列中的运行状态数据并分析对应的业务指标，并将指标数据存储在InfluxDB时序数据库中，其它业务数据存储在Mysql关系型数据库中。如“耗材预警”业务指标，通过分析实时指标数据(如自助发卡设备可用卡片数量、打印凭条纸张数量)，可以解决此场景的预警功能。

S3：配置基于指标数据的预警规则。预警规则包括基于指标数据的指标分析任务规则，以及基于指标分析任务结果是否进行预警的预警监控规则。指标分析任务规则主要用于配置如何根据指标数据计算出评价结果，预警监控规则建立评价结果与预警的映射关系。如“大额交易预警”，通过设定取款额(大于10000)、间隔频率(一天5次)、间隔时间(2天一轮)等指标的逻辑计算规则集，预警时，若根据指标数据计算出符合上述条件，则生成“大额交易预警”，当然，具体实施时，不一定仅采用规则集，也可以采用决策表、评分卡的方式计算评价结果。

S4：读取时序数据库中的指标数据并结合配置的预警规则进行数据分析，当达到设定的预警阈值时，封装生成一条预警信息(预警协议alert数据)。另外，按设定的频率读取时序数据库中的指标数据，并将指标数据展示在可视化的表盘上；表盘支持柱状图、时序图、趋势图等各种展示形式的面板，面板可根据软件信息、硬件信息或其它分类进行组合。

S5：当接收到预警信息后，根据预警策略聚合后生成新的预警信息。具体的，为了避免乱报、多报、误报、实现急报，本实施例提供了多种预警策略。其中预警策略包括：

预警升级，在预设时间范围后未处理提高预警通知级别(如直接通知相关leader)；

预警静默，特定时间段静音提醒；

预警聚合，根据预先建立的预警之间的关联规则在每个时间窗内进行分析和聚合；系统发出的预警都是从规则的维度进行周期聚合后发送给不同的渠道，恢复信息每分钟聚合一次发送，例如：某预警规则所关联的策略设定的延时周期是5分钟，预警持续5分钟后开始发出第一条预警，每5分钟发一次，假设在第0、1、2、3、4分钟的每一分钟都有3台不同的机器触发了该规则，若不聚合则在5—9分钟每分钟都会发出一条预警，每条预警包含3台机器的信息，这样当出现多条规则下的多台机器一起预警时，会出现在短时间内多条规则的预警交替出现，此时运维人员不好区分这一分钟里到底是哪几条规则触发的预警。而聚合后，将在第5分钟将第0分钟触发的预警发出，第10分钟将第0、1、2、3、4分钟的预警聚合发出，即每五分钟聚合一次；如某个预警在第1分钟到第9分钟内触发，并且在这期间又恢复了，则不会收到预警信息和恢复信息。对于同一条规则，由于策略不同，会导致有的渠道可能收到过该条预警，而有的没有，系统会保证该条预警的恢复信息只会发送给已经收到过该预警的渠道；

预警收敛，包括预警同属性维度收敛，预警时间维度收敛和预警次数收敛；收敛是更广义的防止预警消息频发、重发的粗粒度干预手段；

预警抑制，停止重复发送由此预警引发的其他预警。

S6：将生成的预警信息发送给配置的渠道，具体地，接收到预警信息后，根据配置的消息渠道、消息模板构建对应的消息内容并发送给配置的渠道(如邮箱、钉钉、企业微信、蓝信等)；以及使用WebHook的方式把消息内容引流给第三方消息消费平台。

本实施例提供的一种金融机具监控智能预警方法，实现数据采集服务、分析服务、规则服务、监控服务、预警服务和消息服务之间解耦合，几个服务之间独立运行，相互间互不干扰，因而不会因数据急速膨胀而造成消息的阻塞；同时可以采用多个不同的消息发送服务器通过不同传播渠道进行消息推送，进一步提高了预警后消息发送服务阶段的稳定性。还需说明的是，还可以通过组合多个指标数据的逻辑与或非运算来配置预警规则(如配置耗材预警任务：自助发卡设备可用卡片数量or打印凭条纸张数量不足时，生成预警信息通知系统管理员或者网点维护人员)；上述步骤中，步骤S3可预先配置，即在步骤S1之前完成配置。

本发明实施例还提供了一种实现上述预警方法的金融机具监控智能预警系统，如图2所示，包括：

设备数据采集模块1，用于采集金融机具的运行状态数据，并将采集的数据实时发送给设备网关，由设备网关将采集的数据发送到kafka消息队列；设备数据采集模块1还通过金融机具上启动静默守护进程来监测宿主设备的各种服务运行良好，且实时接收处理后台服务的管控指令。

数据分析模块2，用于读取kafka消息队列中的运行状态数据并分析对应的业务指标，并将指标数据存储在时序数据库中，其它业务数据存储在关系型数据库中。

业务规则配置模块3，用于配置基于指标数据的预警规则。

监控模块4，用于读取时序数据库中的指标数据并结合配置的预警规则进行数据分析，当达到设定的预警阈值时，生成一条预警信息；监控模块4还用于按设定的频率读取时序数据库中的指标数据，并将指标数据展示在可视化的表盘上。

预警策略聚合模块5，用于根据预警策略聚合后生成新的预警信息；其中预警策略包括：预警升级，在预设时间范围后未处理提高预警通知级别；预警静默，特定时间段静音提醒；预警聚合，根据预先建立的预警之间的关联规则在每个时间窗内进行分析和聚合；预警收敛，包括预警同属性维度收敛，预警时间维度收敛和预警次数收敛；预警抑制，停止重复发送由此预警引发的其他预警。

消息模块6，用于将生成的预警信息发送给配置的渠道。消息模块提供消息渠道、消息模板、消息管理功能，当接收从预警策略聚合模块发送的预警消息时，根据配置的消息渠道、消息模板构建对应的消息内容并发送给配置的渠道(如邮箱、钉钉、企业微信、蓝信等)，还提供了WebHook的方式把消息内容引流给第三方消息消费平台。

本实施例中，所述设备数据采集模块还用于在采集金融机具的运行状态数据后，直接调用数据分析模块、业务规则配置模块、监控模块、预警策略聚合模块、消息模块，完成实时在线预警。即，既可以通过设备网关发起离线运算，也可以直接调用各模块进行实时在线分析，当达到预警阈值时触发后续预警消息流程，实现离线和实时在线两种维度的预警时效性。

本实施例提供的金融机具监控智能预警系统，实现数据采集服务、分析服务、规则服务、监控服务、预警服务和消息服务之间解耦合，几个服务之间独立运行，相互间互不干扰，因而不会因数据急速膨胀而造成消息的阻塞；同时可以采用多个不同的消息发送服务器通过不同传播渠道进行消息推送，进一步提高了预警后消息发送服务阶段的稳定性。可以离线运算和实时在线运算，实现离线和实时在线两种维度的预警时效性。适用于监控网点金融机具的软、硬件运行环境，并能根据设定的策略规则进行提前预警，避免设备故障异常引发金融客户的业务办理中断等情况，提升设备、柜员、客户三者良好的交互体验。

可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。

应当理解，本发明各个实施例中的功能单元模块可以集中在一个处理单元中，也可以是各个单元模块单独物理存在，也可以是两个或两个以上的单元模块集成在一个单元模块中，可以采用硬件或软件的形式来实现。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。