CN108920686A - 一种分布式交易所实时监测管理*** - Google Patents

一种分布式交易所实时监测管理*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了分布式交易技术领域,具体涉及一种分布式交易所实时监测管理***,包括数据分发节点、子节点、分布式数据库和节点监测单元;本发明通过设置数据分发节点、子节点、分布式数据库和节点监测单元;将交易***中的实时交易数据分为多条交易数据流,数据分发节点将多条交易数据流分到各个子节点和节点监测单元,各个子节点解析接收到的各交易数据流已获得各交易数据流的账户信息,进而获得交易账户的历史特征数据,同时节点检测单元获取由子节点发送的特征数据信息,实现实时地对交易数据进行监控。

Description

一种分布式交易所实时监测管理***
技术领域
本发明涉及分布式交易技术领域,具体涉及一种分布式交易所实时监测管理***。
背景技术
分布式交易所的实时风险监控***对时间有较高要求,通常需要在毫秒级别的时间内做出风险控制相关的业务处理。传统的数据处理方式中,涉及大量的关系型数据库查询及磁盘读写等非常耗时的环节。这导致在以往的银行卡交易实时风险监控***中,通常只能采用简单的风险规则来进行实时风险监控。
采用简单的风险规则进行实时风险监控,耗时少,可在毫秒级的时间内返回,对银行卡交易的正常业务处理影响小,但监控效果(例如,交易欺诈侦测的准确率)往往存在一定缺陷。
如果通过较多、复杂的风险判断或者机器学习形成的欺诈侦测模型对交易进行实时风险判断,可显著提升交易欺诈侦测的准确率,但代价是耗费过多的欺诈侦测时间。在大并发量的情况下,这种情况会严重影响交易的正常业务处理。
如果在交易完成后通过复杂的规则或者欺诈侦测模型对交易进行风险欺诈侦测,又与实时性失之交臂,实际情况是侦测到时欺诈交易可能已经发生。基于此,本发明设计了一种分布式交易所实时监测管理***,以解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种分布式交易所实时监测管理***,以解决上述背景技术中提出的风险监控***监控效果差,不具备实时性的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种分布式交易所实时监测管理***,包括数据分发节点、子节点、分布式数据库和节点监测单元;所述数据分发节点用于接收由交易***发送的实时交易数据,以所接收的数据为基础形成多条交易数据流,并分发多条所述交易数据流至若干所述子节点;所述分布式数据库用于储存来自各个子节点的历史特征数据;所述节点监测单元接收由所述数据分发节点发送的多条交易数据流,并接收由各个所述子节点发送的指示交易数据流信息,实现对各个节点交易进行实时监测;
其中,各节点均包括接收单元、解析单元、缓存单元、风险估算单元、处理及发送单元;所述接收单元用于接收发送给该节点的交易数据流;所述解析单元用于解析所述交易数据流以获得与该交易数据流对应的交易有关的账户的账户信息;所述缓存单元用于存储账户的历史特征数据;所述风险估算单元用于以解析的账户信息为依据,从所述缓存单元中获取相应的历史特征数据,从而估算与该交易数据流相对应的交易的风险度;所述处理及发送单元用于将估算的风险度结合到对应的交易数据流中,并将由此所获得的交易数据流发送给交易***,由其进行后续处理;
优选地,所述数据分发节点设置成将所接收的实时交易数据中与同一笔交易有关的数据构建为一个交易数据流;
优选地,所述账户信息为银行***、银行账号、银行***持有人身份证号码中的一个或多个;
优选地,多条所述交易数据流中具有相同账户信息的交易数据流分发给同一子节点;
优选地,所述缓存单元在所述风险估算单元估算了风险度之后,更新其中存储的历史特征数据;
优选地,所述分布式数据库在所述风险估算单元估算了风险度之后,更新其中存储的历史特征数据。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:本发明通过设置数据分发节点、子节点、分布式数据库和节点监测单元;将交易***中的实时交易数据分为多条交易数据流,数据分发节点将多条交易数据流分到各个子节点和节点监测单元,各个子节点解析接收到的各交易数据流已获得各交易数据流的账户信息,进而获得交易账户的历史特征数据,同时节点检测单元获取由子节点发送的特征数据信息;通过节点检测单元可实时地对交易数据的风险进行监控。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述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为本发明***结构示意图。
图2为本发明各节点结构示意图。
图3为本发明***工作流程示意图。
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1至图3,本发明提供一种技术方案:一种分布式交易所实时监测管理***,包括数据分发节点、子节点、分布式数据库和节点监测单元;数据分发节点用于接收由交易***发送的实时交易数据,以所接收的数据为基础形成多条交易数据流,并分发多条交易数据流至若干子节点;分布式数据库用于储存来自各个子节点的历史特征数据;节点监测单元接收由数据分发节点发送的多条交易数据流,并接收由各个子节点发送的指示交易数据流信息,实现对各个节点交易进行实时监测;
其中,各节点均包括接收单元、解析单元、缓存单元、风险估算单元、处理及发送单元;接收单元用于接收发送给该节点的交易数据流;解析单元用于解析交易数据流以获得与该交易数据流对应的交易有关的账户的账户信息;缓存单元用于存储账户的历史特征数据;风险估算单元用于以解析的账户信息为依据,从缓存单元中获取相应的历史特征数据,从而估算与该交易数据流相对应的交易的风险度;处理及发送单元用于将估算的风险度结合到对应的交易数据流中,并将由此所获得的交易数据流发送给交易***,由其进行后续处理;
其中,数据分发节点设置成将所接收的实时交易数据中与同一笔交易有关的数据构建为一个交易数据流;账户信息为银行***、银行账号、银行***持有人身份证号码中的一个或多个;多条交易数据流中具有相同账户信息的交易数据流分发给同一子节点;缓存单元在风险估算单元估算了风险度之后,更新其中存储的历史特征数据;分布式数据库在风险估算单元估算了风险度之后,更新其中存储的历史特征数据。
本实施例的一个具体应用为:将交易***中的实时交易数据分为多条交易数据流,数据分发节点将多条交易数据流分到各个子节点和节点监测单元,各个子节点解析接收到的各交易数据流已获得各交易数据流的账户信息,进而获得交易账户的历史特征数据,同时节点检测单元获取由子节点发送的特征数据信息,实现实时地对交易数据进行监控。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (6)

1.一种分布式交易所实时监测管理***,其特征在于:包括数据分发节点、子节点、分布式数据库和节点监测单元;所述数据分发节点用于接收由交易***发送的实时交易数据,以所接收的数据为基础形成多条交易数据流,并分发多条所述交易数据流至若干所述子节点;所述分布式数据库用于储存来自各个子节点的历史特征数据;所述节点监测单元接收由所述数据分发节点发送的多条交易数据流,并接收由各个所述子节点发送的指示交易数据流信息,实现对各个节点交易进行实时监测;
其中,各节点均包括接收单元、解析单元、缓存单元、风险估算单元、处理及发送单元;所述接收单元用于接收发送给该节点的交易数据流;所述解析单元用于解析所述交易数据流以获得与该交易数据流对应的交易有关的账户的账户信息;所述缓存单元用于存储账户的历史特征数据;所述风险估算单元用于以解析的账户信息为依据,从所述缓存单元中获取相应的历史特征数据,从而估算与该交易数据流相对应的交易的风险度;所述处理及发送单元用于将估算的风险度结合到对应的交易数据流中,并将由此所获得的交易数据流发送给交易***,由其进行后续处理。
2.根据权利要求1所述的一种分布式交易所实时监测管理***,其特征在于:所述数据分发节点设置成将所接收的实时交易数据中与同一笔交易有关的数据构建为一个交易数据流。
3.根据权利要求1所述的一种分布式交易所实时监测管理***,其特征在于:所述账户信息为银行***、银行账号、银行***持有人身份证号码中的一个或多个。
4.根据权利要求1所述的一种分布式交易所实时监测管理***,其特征在于:多条所述交易数据流中具有相同账户信息的交易数据流分发给同一子节点。
5.根据权利要求1所述的一种分布式交易所实时监测管理***,其特征在于:所述缓存单元在所述风险估算单元估算了风险度之后,更新其中存储的历史特征数据。
6.根据权利要求1所述的一种分布式交易所实时监测管理***,其特征在于:所述分布式数据库在所述风险估算单元估算了风险度之后,更新其中存储的历史特征数据。
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