数据治理在银行业的应用

随着IT在银行应用的不断深入,银行建设了大量IT系统并积累了海量敏感数据、如何通过外展高效的数据治理工作、将数据这项重要资产管好、用好对于公司具有重要意义。因此,本文首先介绍数据治理的背景、内容、治理框架,其后简要分析了目前农行上海分行的数据治理现状,初步探讨了开展数据治理工作的重要意义和工作开展的简要思路。

紧扣全行整体框架,充分借助总行平台打造自身科技特色

多年来,农业银行上海市分行(以下简称“上海农行”)始终贯彻农业银行信息科技“一盘棋”思想,紧跟总行步伐,在农业银行整体技术框架和治理体系下,积极依托总行技术与平台优势,主动用好支持政策,“站在巨人肩膀上”谋求自身发展。上海农行连续多年生产系统可用率保持在99.99%以上,年平均实施软件开发、数据挖掘类项目近50个,业务需求完成率稳定在95%左右,创新成果多次在上海市金融服务办公室、上海市银行同业公会、农业银行总行创新评选中获奖,信息安全、应急处置、IT资源等科技管理能力、治理水平稳步提升。成绩的取得离不开总行的指导和支持,紧扣全行整体框架、充分借助总行优势资源、形成自己的发展特色,是上海农行结合实践总结出的三点经验。

基于SNMP v3的数据中心设备监控系统设计与实现

随着数据中心的不断发展,设备的种类与数据都在增加,从小型机,PC服务器,到交换机,UPS,存储设备,虚拟机和vCenter,系统管理人员需要一种通用灵活的易用的设备监控与管理方式,以提高数据中心设备的管理效率。本文首先介绍了简单网络管理协议(SNMP)的工作原理,分析了SNMP v3协议的加密实现。并以农行上海分行的基于SNMP的设备监测系统为例,实现了对数据中心各类设备资源的实时管理,通过主动探知与被动告警两种模式,监测设备失效信息并主动告警,提高了数据中心设备的管理效率。

一种基于网络旁路的应用系统通用监控与预警系统的设计和实现

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。