CN102521925A - 一种银行终端设备负载均衡方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明为一种银行终端设备负载均衡方法及***，该***包括：银行网点服务器、交易终端和负载均衡装置；负载均衡装置包括：样本数据采集单元，用于通过银行网点服务器采集交易终端的交易数据，生成样本数据；聚类图生成单元，用于生成包含网点号、网点类型和交易终端价值度的银行网点二维聚类图；信息输出单元，用于输出包含对应网点号的增加交易终端提示信息，和/或输出包含对应网点号的交易终端停机指令信息；信息显示单元，用于显示增加交易终端提示信息；银行网点服务器接收交易终端停机指令信息，并控制交易终端停机。以解决银行网点终端设备分布不均和资源浪费的问题，提高银行***的负载处理能力。

Description

一种银行终端设备负载均衡方法及***

技术领域

本发明关于计算机数据处理及负载均衡技术领域，具体地讲是一种银行终端设备负载均衡方法及***。

背景技术

银行计算机***经过多年发展和应用，日益增长的数据处理请求和计算强度对***的规模和处理能力提出了更高的要求。为了应对这样的趋势，银行***采用了负载均衡处理设备或技术，以使多套设备协同工作处理各种任务请求，从而达到高并发和多***融合的目的。

目前，大多数负载均衡技术方案都依托于硬件设备的改进基础之上，这些方案仅根据***瓶颈资源的利用情况来均衡分配任务请求，缺少对终端设备的利用率、忙闲状况等进行分析，不能根据实际需要灵活配置终端设备，造成***中的终端设备分布不均和资源浪费，使得***不能做出正确的终端设备分配策略，从而降低了***负载处理能力。

发明内容

本发明实施例提供了一种银行终端设备负载均衡方法及***，以解决银行网点终端设备分布不均和资源浪费的问题，提高银行***的负载处理能力。

本发明的目的之一是，提供一种银行终端设备负载均衡方法，该方法包括：采集银行网点的交易终端的交易数据，并对采集的交易数据进行清理和筛选处理，生成样本数据；对样本数据进行数据归一化处理和混合遗传算法的聚类分析处理，生成包含网点号、网点类型和交易终端价值度的银行网点二维聚类图；根据银行网点二维聚类图的网点类型和交易终端价值度，输出包含对应网点号的增加交易终端提示信息，和/或输出包含对应网点号的交易终端停机指令信息；显示增加交易终端提示信息；根据交易终端停机指令信息控制对应银行网点的交易终端停机。

本发明的目的之一是，提供一种银行终端设备负载均衡***，该***包括：银行网点服务器、交易终端和负载均衡装置；银行网点服务器分别与交易终端及负载均衡装置相连接；其中，负载均衡装置包括：样本数据采集单元，用于通过银行网点服务器采集交易终端的交易数据，并对采集的交易数据进行清理和筛选处理，生成样本数据；聚类图生成单元，用于对样本数据进行数据归一化处理和混合遗传算法的聚类分析处理，生成包含网点号、网点类型和交易终端价值度的银行网点二维聚类图；信息输出单元，用于根据银行网点二维聚类图的网点类型和交易终端价值度，输出包含对应网点号的增加交易终端提示信息，和/或输出包含对应网点号的交易终端停机指令信息；信息显示单元，用于显示增加交易终端提示信息；银行网点服务器接收交易终端停机指令信息，并控制交易终端停机。

本发明的有益效果在于：通过对终端设备利用率、忙闲状况等进行分析，再根据实际需要适时对***中终端设备分布不均的情况进行调整；对价值度低的终端设备，自动实现前端关停，对价值度高而终端设备不足的网点，则提供准确的需要增加终端设备的网点号等决策支持信息。最终解决了终端设备分布不均和资源浪费的问题，实现了终端设备的负载均衡，提高了***的负载处理能力，达到了节省设备投入、物尽其用的目的。

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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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为本发明实施例银行终端设备负载均衡方法流程图；

图2为本发明实施例银行终端设备负载均衡***的连接关系示意图；

图3为本发明实施例负载均衡装置的结构框图；

图4为本发明实施例银行终端设备负载均衡***示意图；

图5为本发明实施例负载均衡装置的聚类图生成单元工作流程图；

图6为本发明实施例的二维聚类图；

图7为本发明银行实施例网点分类图；

图8为本发明实施例分类标识及银行网点布局电子地图的显示界面。

具体实施方式

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、完整地描述，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。

如图1所示，本实施例的银行终端设备负载均衡方法包括：采集银行网点的交易终端的交易数据，并对采集的交易数据进行清理和筛选处理，生成样本数据(步骤S101)；对样本数据进行数据归一化处理和混合遗传算法的聚类分析处理，生成包含网点号、网点类型和交易终端价值度的银行网点二维聚类图(步骤S102)；根据银行网点二维聚类图的网点类型和交易终端价值度，输出包含对应网点号的增加交易终端提示信息，和/或输出包含对应网点号的交易终端停机指令信息(步骤S103)；显示增加交易终端提示信息(步骤S104)；根据交易终端停机指令信息控制对应银行网点的交易终端停机(步骤S105)。

本实施例的银行终端设备负载均衡方法还包括：显示银行网点二维聚类图的步骤；以及根据银行网点二维聚类图的网点类型生成银行网点的分类标识，并将分类标识显示在银行网点布局电子地图上的步骤；以及判断交易终端价值度是否大于阈值，如果是则输出包含对应网点号的增加交易终端提示信息，如果否则输出包含对应网点号的交易终端停机指令信息的步骤。

如图2所示，本实施例的银行终端设备负载均衡***包括：银行网点服务器200、交易终端(柜面终端300a、自助终端300b)和负载均衡装置100；银行网点服务器200分别与交易终端(柜面终端300a、自助终端300b)及负载均衡装置100相连接。

如图3所示，负载均衡装置100包括：样本数据采集单元101，用于通过银行网点服务器200采集交易终端(柜面终端300a、自助终端300b)的交易数据，并对采集的交易数据进行清理和筛选处理，生成样本数据；聚类图生成单元102，用于对样本数据进行数据归一化处理和混合遗传算法的聚类分析处理，生成包含网点号、网点类型和交易终端价值度的银行网点二维聚类图；信息输出单元103，用于根据银行网点二维聚类图的网点类型和交易终端价值度，输出包含对应网点号的增加交易终端提示信息，和/或输出包含对应网点号的交易终端停机指令信息；信息显示单元104，用于显示增加交易终端提示信息。

银行网点服务器200接收交易终端停机指令信息，并控制交易终端(柜面终端300a、自助终端300b)停机。

信息显示单元104还用于显示所述的银行网点二维聚类图。

信息显示单元104还包括：分类标识生成模块，用于根据所述银行网点二维聚类图的网点类型生成银行网点的分类标识；电子地图存储模块，用于存储银行网点布局电子地图；信息显示单元104用于将分类标识显示在银行网点布局电子地图上。

信息输出单元103包括：阈值比较模块，用于判断交易终端价值度是否大于阈值，如果是则由所述的信息输出单元输出包含对应网点号的增加交易终端提示信息，如果否则由所述的信息输出单元输出包含对应网点号的交易终端停机指令信息。

交易终端包括：柜面终端300a和自助终端300b(如：ATM机)。

如图4所示，本实施例的银行终端设备负载均衡***的一种具体方案包括：网点服务器、柜面终端、自助终端、银行网络中心、银行主机、报表服务器、网点终端负载均衡装置。

柜面终端和自助终端等终端设备为客户提供交易渠道。网点服务器负责管理该网点终端设备的使用和控制。银行网络中心为数据交互提供高速通道。银行主机用于交互、传输及存储客户交易数据。报表服务器主要是接收银行主机日终批量后的返传交易数据。

银行客户通过柜面终端和自助终端等终端设备进行交易，银行终端采集交易数据并上传至网点服务器，网点服务器将交易数据通过银行内部骨干网络传送至银行主机数据库***，进行数据交互。当日银行主机日终批量后，隔日将客户批量交易数据返传本地报表服务器***。

网点终端负载均衡装置对报表服务器数据进行采集、处理、聚类分析，最终对网点终端设备的价值度进行划分和评价，如果网点价值较高，控制处理模块将显示出需要增加终端设备的网点号；还可以结合待分析网点的布局地图，对增加周边网点终端设备提供科学的决策依据。如果网点价值较低，控制处理模块对该网点的部分终端设备或设备交易自动暂停。从而实现负载均衡。

在图3中，负载均衡装置100的样本数据采集单元101在报表服务器中采集数据，对数据进行清理、筛选后入库形成为样本数据，将样本数据进行运算前预处理为[0，1]之间的数值。聚类图生成单元102对样本数据进行混合遗传算法的K-means聚类分析，根据聚类结果可以明确某个终端设备价值度的高低。信息输出单元103输出需要增加终端设备的高价值度的网点号；结合网点的布局地图，对增加周边网点终端设备提供科学的决策依据。对低价值度网点，生成控制指令发送给该网点服务器，对该网点的的部分终端设备或设备交易自动暂停，实现终端的负载均衡。信息显示单元104，用于显示增加交易终端提示信息。

负载均衡装置100的四个单元数据交互过程：样本数据采集单元101将主机返传报表和综合前置报表***的数据进行清理、筛选后入库、并形成样本的原始数据，对原始样本数据进行运算、预处理，最终形成为[0，1]之间的数值。聚类图生成单元102将每个数据投影到一个二维平面上，其中x轴表示人工柜台，y轴表示自助终端，一个点代表一个网点一天的交易笔数，对样本数据中的每个点进行混合遗传算法的K-means聚类分析，将聚类结果显示并以不同颜色标记。根据聚类结果可以明确某个网点终端设备价值度的高低，并显示出来。信息输出单元103根据结果分析的显示数据，生成控制指令发送给网点服务器，实现网点终端的负载均衡。信息显示单元104用于显示增加交易终端提示信息及聚类图、电子地图。

样本数据采集单元101，采集柜面交易数据以及ATM交易数据，并将数据送数据归一化处理单元进行处理。通过对生产数据采集，最终得到待分析的有效数据。生产数据主要来源于3张表：柜面交易表、ATM交易表和ATM运行情况表

柜面交易字段：工作日期、星期、网点号、柜台数、前台交易数、平均柜台交易数、中间业务交易量、网点名称。

ATM交易字段：工作日期、星期、终端号码、支行号、网点号、取款笔数、存款笔数、转账笔数、查询笔数、修改密码、其他、总笔数、取款金额。

ATM运行情况字段：工作日期、设备代码、单台日均计划营业时间(小时)、计划运行时间(小时)、正常运行时间(小时)、开机率、可用率(按权重)、正常运行率、硬件正常运行率、计划开机率、线路中断(小时)、管理状态(小时)、读卡器(小时)、日志打印机故障(小时)、凭条打印机故障(小时)、钞票处理模块(小时)、日志打印机缺纸(小时)、凭条打印机缺纸(小时)、钞箱业务故障(小时)、钞箱技术故障(小时)、缺钞/低钞/无钞(小时)、暂停服务(小时)、业务类故障累计(小时)、技术类故障累计(小时)。

对样本数据进行归一化处理，再送聚类图生成单元102进行分析。将数据全部归一化为0～1之间的数值，从而避免了基数数值对聚类结果偏大或者偏小的影响，具体实现方式是：找出各个数据属性中的最大值和最小值，求出他们的差值，再用属性中的每个值减去属性中的最小值，利用得到的差值再除以最大值和最小值之间的差值，所得到的商就是数据归一化之后的标准值。重复上述过程直到将所有的数据属性值都完成归一化处理。另外，为精确评价网点价值，数据处理为平均柜台交易量ATM平均交易数据。

如图5所示，聚类图生成单元102完成队银行终端设备任务请求数据的聚类分析，其中包括：

步骤1020：数据的筛选。本装置数据源来自银行主机返传报表、本地中间业务报表。采用基于偏好约束锥的数据包络算法(DEA法)对这些指标进行计算，将柜台数、平均柜台交易数、中间业务交易量三个指标综合为前台交易数，而将ATM机取款笔数、存款笔数、转账笔数、查询笔数、修改密码综合为ATM交易数。

步骤1021：将前台交易数和ATM交易数据进行适应度、复制、交叉和变异运算。运算。设置初始值聚类参数K，聚类点数C，交叉概率Pc，变异概率Pm，最大遗传代数N，种群规模M，模拟退火搜索次数Nc。

步骤1022：进行K-means聚类运算，进行P*K次计算，形成聚类结果。

步骤1023：判断各个聚类集合是否为空。

步骤1024：如果存在空聚类，设计免疫算子，重复步骤1022。

步骤1025：迭代次数m＝m+1，优化聚类结果。

步骤1026：如果第m次和m+1次的聚类结果相同，结果收敛。

步骤1027：进行模拟退火运算，找到全局最优解。

步骤1028：将最优结果投影到一个二维平面上。

步骤1029：不断调整聚类参数K，对不同的聚类结果进行比较，确定K值(k＝5为经验参考值)。

结果：将聚类分析结果用表格显示出来，可直观知道每个网点的终端设备的价值度高低，如果此网点设备在第5类，那么ATM和柜面交易量都较大，属于价值度高的网点，反之为低价值网点。根据分析结果，给出银行终端设备的分布建议。

显示出需要增加终端设备的高价值度的网点号；还可以结合待分析网点的布局地图，对增加周边网点终端设备提供科学的决策依据。对低价值度网点，生成控制指令发送给该网点服务器，对该网点的部分终端设备或设备交易自动暂停。从而实现负载均衡。

在图6中，网点号与终端类型的交点数据为终端设备的价值度，比如：网点号为1527、网点类型为1的终端设备的价值度为83。如果设价值度阈值为45，则价值度大于等于45的网点为高值网点，价值度小于45的网点为低值网点。

如图7、8所示，具体分类如下：

若将各类网点用图8的标识标记(如：第一类网点的标识为五星，第二类网点的标识为三角形，第三类网点的标识为正方形，第四类网点的标识为菱形，第五类网点的标识为圆形)，结合本城市电子地图进行显示。

其中，第一类网点属于低值网点，其柜台交易量和ATM交易量均较少，这意味着该网点的客户数量比较少，如258网点就属于第一类，因为在图6中258网点在第一类网点时的价制度为72，在第二类网点时的价制度为26，在第三类网点时的价制度为11，在第四类网点时的价制度为10，在第五类网点时的价制度为5，可见258网点只有在第一类网点时为高值网点(大于等于45)，所以258网点属于第一类网点。这可能是因为该网点自身服务质量不高，也可能是由于该网点所在地区人流量本身就比较少，客户资源较少，可以考虑撤并网点或减少银行终端设备。根据分析结果，银行终端设备负载均衡装置可以生成控制指令发送给该网点服务器，对低价值度网点的部分终端设备或设备交易自动暂停。

对于中间层次的网点(如二、三、四类网点)，则需要根据具体情况进行分析。对于柜台交易量较高，而ATM交易量却较低的网点，则可能是ATM机数量较多，可以撤销一些；或者是该网点对客户分流服务不到位，根据具体情况进行处理，客户经理可以在客户办理业务时，进行引导。对于柜台交易量较低，而ATM集交易量较高的网点，则可以考虑减少银行终端设备的数量。

第五类为处于高值位置的网点，其柜台交易量和ATM交易量均较高，并且该网点服务能力基本饱和时，就需要给该网点增加柜台或ATM，或者在附近增设网点。例如，202网点属于高值网点，因为在图6中202网点在第一类网点时的价制度为6，在第二类网点时的价制度为8，在第三类网点时的价制度为13，在第四类网点时的价制度为21，在第五类网点时的价制度为72，可见202网点只有在第五类网点时为高值网点(大于等于45)，所以202网点属于第五类网点。应加强支持，可以考虑增加网点终端设备和ATM机。

根据分析结果，银行终端设备负载均衡装置会显示出需要增加终端设备的高价值度的网点号；还可以结合待分析网点的布局地图和分类标识，对增加周边网点终端设备进行显示。

以121网点为例，它属于高值网点，柜台和ATM比较繁忙，该网点增加自助设备后，明显缓解服务压力，有效解决客户排队问题。

这样，通过聚类分析就可以对网点进行科学的划分，并且针对划分的类型区分析原因，并作出针对性的改进策略，这有助于提高银行服务质量，通过增加柜台或ATM等措施，有助于解决解决客户排队和银行服务问题。

根据本发明的分析结果为银行终端设备的布局提供技术支持，最终实现终端设备的负载均衡，达到节省设备投入、物尽其用的效果。

从上述技术方案可以看出，本发明具有以下有益效果：

(1)通过对终端设备利用率、忙闲状况等进行分析，再根据实际需要适时对***中终端设备分布不均的情况进行调整；对价值度低的终端设备，自动实现前端关停，对价值度高而终端设备不足的网点，则提供准确的需要增加终端设备的网点号等决策支持信息。最终解决了终端设备分布不均和资源浪费的问题，实现了终端设备的负载均衡，提高了***的负载处理能力，达到了节省设备投入、物尽其用的目的。

(2)本发明基于的遗传算法，具有很高的实际应用价值。除了可以对银行数据进行聚类分析外，还可以设计出关联规则挖掘算法，具有较好的适用性。对于银行数据的聚类分析，还可以考虑采用模糊评价算法对结果进行进一步的挖掘，这样有助于得出更加科学的结论。也可在银行业务的营销中将其直接应用，来判断哪些优质客户，哪些是一般客户；银行可以根据不同的客户，提供不同的营销策略。

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)

1.一种银行终端设备负载均衡方法，其特征是，所述的方法包括：

采集银行网点的交易终端的交易数据，并对采集的交易数据进行清理和筛选处理，生成样本数据；

对所述的样本数据进行数据归一化处理和混合遗传算法的聚类分析处理，生成包含网点号、网点类型和交易终端价值度的银行网点二维聚类图；

根据所述银行网点二维聚类图的网点类型和交易终端价值度，输出包含对应网点号的增加交易终端提示信息，和/或输出包含对应网点号的交易终端停机指令信息；

显示所述的增加交易终端提示信息；

根据所述的交易终端停机指令信息控制对应银行网点的交易终端停机。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，显示所述的银行网点二维聚类图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征是，根据所述银行网点二维聚类图的网点类型生成银行网点的分类标识，并将所述的分类标识显示在银行网点布局电子地图上。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征是，根据所述银行网点二维聚类图的网点类型和交易终端价值度，输出包含对应网点号的增加交易终端提示信息，和/或输出包含对应网点号的交易终端停机指令信息包括：

判断所述交易终端价值度是否大于阈值，如果是则输出包含对应网点号的增加交易终端提示信息，如果否则输出包含对应网点号的交易终端停机指令信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的银行网点的交易终端包括：柜面终端和自助终端。

6.一种银行终端设备负载均衡***，其特征是，所述的***包括：银行网点服务器、交易终端和负载均衡装置；

所述的银行网点服务器分别与所述的交易终端及负载均衡装置相连接；其中，所述的负载均衡装置包括：

样本数据采集单元，用于通过所述的银行网点服务器采集所述交易终端的交易数据，并对采集的交易数据进行清理和筛选处理，生成样本数据；

聚类图生成单元，用于对所述的样本数据进行数据归一化处理和混合遗传算法的聚类分析处理，生成包含网点号、网点类型和交易终端价值度的银行网点二维聚类图；

信息输出单元，用于根据所述银行网点二维聚类图的网点类型和交易终端价值度，输出包含对应网点号的增加交易终端提示信息，和/或输出包含对应网点号的交易终端停机指令信息；

信息显示单元，用于显示所述的增加交易终端提示信息；

所述的银行网点服务器接收所述的交易终端停机指令信息，并控制所述的交易终端停机。

7.根据权利要求6所述的***，其特征是，所述的信息显示单元还用于显示所述的银行网点二维聚类图。

8.根据权利要求7所述的***，其特征是，所述的信息显示单元还包括：

分类标识生成模块，用于根据所述银行网点二维聚类图的网点类型生成银行网点的分类标识；

电子地图存储模块，用于存储银行网点布局电子地图；

所述的信息显示单元用于将所述的分类标识显示在银行网点布局电子地图上。

9.根据权利要求6所述的***，其特征是，所述的信息输出单元包括：

阈值比较模块，用于判断所述交易终端价值度是否大于阈值，如果是则由所述的信息输出单元输出包含对应网点号的增加交易终端提示信息，如果否则由所述的信息输出单元输出包含对应网点号的交易终端停机指令信息。

10.根据权利要求6所述的***，其特征是，所述的交易终端包括：柜面终端和自助终端。

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