基于时间序列分析的银行信息系统风险预警平台

宋瓷婷

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cqvip:当前,数据分析、人工智能等技术与银行信息系统运维工作加速融合,推动运维从传统“实时监控、手动干预”模式转向“事前预警、自动维护”模式,进而形成问题预测—自动干预—效果评估—反馈修正的闭环自主恢复体系。时间序列是运维领域典型的数据类型,银行信息系统的时间序列数据具有较强的周期性特征,蕴含巨大的潜在挖掘价值。本文提出了一种基于时间序列分析的银行信息系统风险预测模型,并基于此模型搭建了用于预测时间序列数据变化趋势的风险预警平台,内嵌有ARIMA、LightGBM、Prophet、Holt-Winters等多种预测算法。另外,本文以主机运维数据为例,实现了一种针对LPAR CPU使用率的风险预警算法,并评估了提前5分钟进行预警的效果。研究结果表明,时间序列分析不仅可以为日常运维提供事前预警能力,也具备演化为自动化预测性维护的可能性。

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来源
《中国金融电脑》 |2021年第2期|70-76|共7页
作者
宋瓷婷;
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作者单位

中国银行信息科技运营中心;

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