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云计算架构在商业银行批处理流程优化中的应用

2018-02-25孔祥宗李明扬巩凡

电子技术与软件工程 2018年12期
关键词:云计算商业银行

孔祥宗 李明扬 巩凡

摘要 银行业在实现数据与业务集中处理的架构后,伴随业务的不断扩展,规模的日渐扩大,怎样灵活配置资源以及提升计算资源的使用效率,乃是当今银行信息中心所需迫切解决的重点问题。本文提出了一种能分解优化业务流程,以及开展独立并行处理任务的方法。

【关键词】云计算 商业银行 批处理流程

现阶段,以服务虚拟化与计算资源为运作核心的云计算技术,呈现出广阔的发展前景,尤其是在银行业中中,得到了越来越宽泛的应用,现阶段,其已经成为银行业信息化发展的重要趋向。本文基于云计算架构,探讨了一种优化批量业务流程处理的方法。

1 批处理业务流程的相关优化

从根本层面来考量,批处理过程中所囊括或涉及到的业务流程,实为一组相互关联的活动方式,能够把输入以一种合理方式,持续不断的向输出转化;此外,在各各活动间内,除了在先后顺序方面有着比较严格的规定外,在活动的基本内容、采取的具体方式以及所应承担的责任上,均需要进行明确、系统化界定,以此来最大程度达成或实现各种活动在各角色间的交换,并能够根据实际需要,以此达到对相关对业务实施批量处理的目的。为了最大化提升资源使用效率,提高处理能力,在设计流程活动时,需始终秉持如下原则:

(1)与其它活动与流程保持独立状态,可重复操作;

(2)使用比較少的计算资源、储存、CPU等;

(3)可以开展并行处理。

针对银行信息中心而言,其能依据资源配置实况,对规划中的资源配置进行安排批处理,实现并行处理,以此来最大程度满足处理时限方面的要求,各批处理能够对存储、CPU、服务器等虚拟化资源进行分配,还能分配固定的资源,从根本上来讲,如果当前的资源情况与批处理方面的要求存在不相符,或者是无法满足的情况,那么便需要根据实际情况及当前需要,合理的增加资源。针对此种模式来讲,其在实际应用与操作中,并不能真正意义上为资源的高效利用提供保障,而且还需要在实际操作中,额外增加CPU计算,一些方面还需要更新资源,采用更高I/O性能的资源,如此一来,便会造成比较严重的资源浪费。因此,在实际操作中,可以对批处理相关业务流程进行适当优化,还需要对其操作给予优化,来实施改进,以此来从根本上实现资源使用效率的提升。

2 以MapReduce为基础的批处理优化

2.1 Hadoop/MapReduce并行计算实验环境分析

针对Hadoop云计算平台来讲,其主要由MapReduce并行计算架构与HDFS分布存储、映射机制构成,可扩展性好,另外,在具体的稳定性上,或者是在开放性方面,其均有比较明显的应用优势。而对于MapReduce而言,其在实际运作中,主要借助两个函数,其一为Reduce,其二是Map,其在实际应用中,能够为整个系统运行,提供可以进行并行计算的框架,并且还能对任务进行分解与计算任务,能并行或独立计算操作集合( Tasks),并向Map函数提交与处理,而对于Reduce函数而言,其主要负责Map函数各项计算结果的排序、整理、收集等。其功能时依据相关映射规则,把输入的(kl,vl)键值对,以一种合理方式向另一个或一批list (k2,v2)对输出转换,而对于Reduce来讲,其把一个或多个Map输出的list (k2,v2),向新的键值对list (k3,v3)转换,且将其当作任务计算的输出。针对Hadoop MapReduce而言,与其所提供的并行计算框架,通常情况下,是以JAVA为基础的;而且其还能根据实际需要,提供更加实现今后发展需要的pipe机制,因而能够为其它编程语言,提供更加实用、更为全面的服务。本文结合当前社会发展需要,探讨了以FNU C++为基础,对流程节点进行处理的Map函数与Reduce函数。

从根本上来讲,如果根据实际需要,把流程任务以一种高效方式,输入至Map函数,或者是输出输出,那么针对此时的键值而言,与之相对应的任务编号为;针对Map函数来讲,其C++能够高效化完成执行流程任务,并且还能根据实际情况,满足其在I/O与数据读写操作方面的需要。对于流程优化模拟操作来讲,从基础层面来分期,其实际是以4个业务流程类型作为其运行基础的,在各个业务流程当中,均或多或少的加入有任务节点,任务类型4个(网络、存储、计算与检查),各任务类型均对应一个有限计算节点DataNode。

2.2 流程事务与流程优化的比较

针对此平台而言,其在实际运作中,通常将业务流程当作整个系统运转的主要处理单元,其能够根据实际需要,对2种计算架构展开模拟操作,运用相同的数据与模拟流程,此外,还对一个DateNote服务器宕机时的性能与任务容积机制进行了检测。针对流程最短处理时间而言,实际就是流程任务在实际执行中,依据事先制定好的关键逻辑路径,将某个任务高效化完成,然后才能根据实际情况,激活后续节点任务。从基础层面来分析,在4个DaraNode中实现流程的平均分配,各DataNode处理的流程数据,基本上是处于对等状态,另外,还有着相同的资源使用率。针对任务优化分解方法来讲,可以根据实际需要,将其划分为7个任务队列,针对DataNode资源来讲,其在具体的分配上,主要是依据优先资源原则来开展。

在实际运作中,根据实验平台经计算所获得的运行数据,在批处理流程相同的情况下,或者是在相同的硬件架构下,借助于业务流程,进行有针对性、系统化分解,且对并行计算进行深层优化,可以对更多的事物进行处理,而且还能显著提高资源的使用效率,即便将流程分解,在最终的运行结果方面,仍能证明此方法的主要优势,因而能够为后续研究奠定坚实基础。

3 结语

综上,现如今,对云计算技术进行深入研究,已成为IT产业的新趋势、新走向,采用云计算架构,不管是在具体的服务效率上,还是在在运行成本上,再或者是在资源利用上,均有着比较明显的内在优势。本文所提出的以银行批处理业务为研究对象的优化流程分解方法,可行且有效。

参考文献

[1]赵曦,李广明,基于IT资源虚拟化的银行批处理流程优化框架研究[J].软件导刊,2014 (04):16-19.

[2]李臣星,孙成强,商业银行开发中心云计算平台基础架构设计[J].电子技术与软件工程,2018 (04):190-190.

[3]邱慧丽.虚拟化技术在商业银行分行同城网中的应用研究[J].贵阳学院学报(自然科学版),2017,2(02):13-16.

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