【摘 要】
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随着银行IT建设的不断深入与发展,商业银行建立了大量的应用系统来提供各类服务,这些系统对性能有较为苛刻的要求,同时要求较高的报警响应。这些系统的监控与预警是一个通用
【机 构】
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中国农业银行上海市分行科技与产品管理部;
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随着银行IT建设的不断深入与发展,商业银行建立了大量的应用系统来提供各类服务,这些系统对性能有较为苛刻的要求,同时要求较高的报警响应。这些系统的监控与预警是一个通用的需求,需要一个集中与通用的监控应用系统来负责集中处理,同时不能损害原应用系统的性能,农行上海分行采用网络旁路技术作为基础,将现有链路上的网络包数据通过网络旁路设备导出,作为生产者将数据投放入Kafka集群进行分发,下游消费者通过Spark-Streaming流处理进行分析并告警,使用MLlib进行机器学习与预警。
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