De VTB IT-ôfdieling hie ferskate kearen te krijen mei needsituaasjes yn 'e wurking fan systemen, doe't de lading op har in protte kearen tanommen. Dêrom wie d'r ferlet om in model te ûntwikkeljen en te testen dat pyklast op krityske systemen soe foarsizze. Om dit te dwaan, sette de IT-spesjalisten fan 'e bank tafersjoch op, analysearre gegevens en learden om prognoazes te automatisearjen. Wy sille jo yn in koart artikel fertelle hokker ark holpen hawwe om de lading te foarsizzen en oft se holpen it wurk te optimalisearjen.
Problemen mei tsjinsten mei hege lading ûntsteane yn hast alle yndustry, mar foar de finansjele sektor binne se kritysk. Om oere X moatte alle gefjochtseenheden klear wêze, en dêrom wie it nedich om fan tefoaren te witten wat der barre koe en sels te bepalen op hokker dei de lading springe soe en hokker systemen it tsjinkomme. Mislearrings moatte wurde behannele en foarkommen, sadat de needsaak om in foarsizzend analytysk systeem te ymplementearjen waard net iens besprutsen. It wie nedich om systemen te modernisearjen basearre op tafersjochgegevens.
Analytics op jo knibbels
It leanprojekt is ien fan 'e meast gefoelige yn gefal fan mislearring. It is it meast begryplik foar foarsizzing, dus besleaten wy dermei te begjinnen. Troch hege ferbining, kinne oare subsystemen, ynklusyf remote banking tsjinsten (RBS), problemen ûnderfine yn tiden fan pyklasten. Bygelyks, kliïnten dy't bliid wiene mei it sms oer de ûntfangst fan jild begon it aktyf te brûken. De lading koe mei mear as in oarder fan grutte springe.
It earste prognosemodel waard mei de hân makke. Wy hawwe de uploads foar it lêste jier nommen en berekkene op hokker dagen de maksimale peaks wurde ferwachte: bygelyks de 1e, 15e en 25e, en ek op 'e lêste dagen fan 'e moanne. Dit model easke signifikante arbeidskosten en levere gjin krekte prognose. Dochs identifisearre it knelpunten wêr't it nedich wie om hardware ta te foegjen, en makke it mooglik om it proses fan oerdracht fan jild te optimalisearjen troch oerienkomst te meitsjen mei ankerkliïnten: om salarissen net yn ien slok te jaan, waarden transaksjes út ferskate regio's oer tiid ferdield. No ferwurkje wy se yn dielen dy't de IT-ynfrastruktuer fan 'e bank sûnder mis kin "kauwen".
Nei it earste positive resultaat te ûntfangen, binne wy oergien nei it automatisearjen fan prognosen, noch in tsiental krityske gebieten wachtsje op har beurt.
Yntegrale oanpak
VTB hat in tafersjochsysteem fan MicroFocus ymplementearre. Fan dêrút namen wy gegevenssammeling foar foarsizzing, in opslachsysteem en in rapportaazjesysteem. Yn feite wie tafersjoch al yn plak, alles wat oerbleaun wie om metriken ta te foegjen, in foarsizzingsmodule en nije rapporten te meitsjen. Dit beslút wurdt stipe troch de eksterne oannimmer Technoserv, dus it haadwurk oan it útfieren fan it projekt foel op har spesjalisten, mar wy bouden it model sels. It prognosesysteem waard makke basearre op Prophet, in iepen boarne produkt ûntwikkele troch Facebook. It is maklik te brûken en yntegreart maklik mei ús ynstalleare yntegreare monitoring-ark en Vertica. Rûchwei sprutsen analysearret it systeem de loadgrafyk en ekstrapolearret dy op basis fan Fourier-searjes. It is ek mooglik om bepaalde koeffizienten by dei ta te foegjen, nommen út ús model. Metriken wurde nommen sûnder minsklik yngripen, de prognose wurdt automatysk ien kear yn 'e wike berekkene, en nije rapporten wurde stjoerd nei ûntfangers.
Dizze oanpak identifisearret de wichtichste cyclicalities, bygelyks jierliks, moanliks, fearnsjier en wykliks. Betellingen fan salarissen en foarútgong, fakânsjeperioaden, fakânsjes en ferkeap - dit alles hat ynfloed op it oantal oproppen nei de systemen. It die bygelyks bliken dat guon syklusen inoar oerlappe, en de wichtichste lading (75%) op 'e systemen komt út it Sintraal Federaal Distrikt. Juridyske entiteiten en partikulieren gedrage oars. As de lading fan "fysici" relatyf lykwichtich ferdield is oer de dagen fan 'e wike (dit is in protte lytse transaksjes), dan wurdt foar bedriuwen 99,9% bestege oan wurktiden, en transaksjes kinne koart wêze, of kinne wurde ferwurke binnen ferskate minuten of sels oeren.
Op grûn fan de krigen gegevens wurde lange-termyn trends bepaald. It nije systeem hat bliken dien dat minsken massaal ferhúzje nei banktsjinsten op ôfstân. Elkenien wit dit, mar sa'n skaal hawwe wy net ferwachte en leauden der earst net yn: it oantal oproppen nei bankkantoaren nimt ekstreem fluch ôf, en it oantal transaksjes op ôfstân groeit mei krekt itselde bedrach. Dêrtroch groeit de lading op 'e systemen ek en sil de groei trochgean. Wy foarsizze no de lading oant febrewaris 2020. Normale dagen kinne foarsizze wurde mei in flater fan 3%, en pykdagen mei in flater fan 10%. Dit is in goed resultaat.
falkûlen
Lykas gewoanlik wie dit net sûnder swierrichheden. It ekstrapolaasjemeganisme mei help fan Fourier-searjes krúst nul net goed - wy witte dat juridyske entiteiten yn 'e wykeinen in pear transaksjes generearje, mar de foarsizzingsmodule produseart wearden dy't fier fan nul binne. It wie mooglik om se mei geweld te korrigearjen, mar krukken binne net ús metoade. Dêrnjonken moasten wy it probleem oplosse fan it pynlik opheljen fan gegevens fan boarnesystemen. Reguliere kolleksje fan ynformaasje fereasket serieuze komputerboarnen, dus wy bouden rappe caches mei replikaasje en ûntfange saaklike gegevens fan replika's. It ûntbrekken fan ekstra lading op de master systemen yn sokke gefallen is in blokkearjende eask.
Nije útdagings
De rjochtlinige taak fan it foarsizzen fan pieken is oplost: der binne sûnt maaie fan dit jier gjin oerlêst-relatearre mislearrings yn de bank west, en it nije foarsizzingssysteem spile dêr in wichtige rol yn. Ja, it die bliken net genôch, en no wol de bank begripe hoe gefaarlik de toppen der foar binne. Wy hawwe foarsizzings nedich mei help fan metriken fan loadtesten, en foar sawat 30% fan krityske systemen wurket dit al, de rest is yn it proses om foarsizzingen te krijen. Op it folgjende poadium sille wy de lading op systemen foarsizze net yn saaklike transaksjes, mar yn termen fan IT-ynfrastruktuer, d.w.s. wy sille ien laach delkomme. Dêrnjonken moatte wy de kolleksje fan metriken folslein automatisearje en de bou fan prognoazes basearre op har, om net mei downloads om te gean. D'r is neat fancy oan - wy passe gewoan tafersjoch en loadtesten oer yn oerienstimming mei wrâldwide bêste praktiken.
Boarne: www.habr.com