在金融科技浪潮以及证券行业生态竞争加剧的多重因素下，数字化转型已成为券商将来倒退的全新策略洼地。
2020 年 8 月，中国证券业协会公布了《对于推动证券行业数字化转型倒退的钻研报告》，其中提到，我国证券行业在信息技术投入方面经验了以交易无纸化为重点的电子化阶段、以业务线上化为重点的互联网证券阶段，目前正处于向数字化转型阶段。
此外，随着数字技术渐趋成熟，为证券行业摸索“新业态、新模式”发明了条件，尤其是疫情防控催生金融服务线上化需要，为证券行业数字化转型倒退提供了契机。如何推动证券行业数字化转型，以科技赋能业务倒退，从而实现证券公司高质量倒退，成为摆在资本市场重要参加主体背后的重大课题。
证券行业属于高度信息化行业，早已“赢在起跑线上”。但即便如此，数字化技术的利用还是在肯定水平上扭转了证券行业的传统商业模式，以及运维、经营、风控等传统工作形式，给证券行业带来了前所未有的时机与挑战。
同时，券商队伍日益强壮，金融业务一直缩短，摩根大通等外资券商的入局也对行业带来“鲶鱼效应”，市场对券商的服务质量与服务效率提出了更高的要求。
这倒逼券商纷纷发展以 IT 技术为外围的数字化转型，晋升市场竞争力，越来越多的科技型券商纷纷出圈，引领数字化转型潮流。
监控被动成券商用户体验“硬伤”
随同近些年人工智能技术的蓬勃发展与推广应用，IT 运维畛域也逐步展示新的演进趋势，智能运维逐步成为各金融企业应答新业态、倒退金融科技的强有力抓手之一。随着证券业务的迅速倒退，IT 的规模也越来越大；原来竖井式的 IT 系统管理和运维平台工具建设的模式越来越不适应理论需要规模的扩充同样带来资源无奈无效利用，原有工具扩散建设未能统一规划数据共享，给成本核算带来影响；资源精密治理不足数据反对，存在肯定水平的节约，不利于资源的无效利用。反对业务创新能力有余，利用越来越简单，须要记录零碎逻辑架构、评审记录、利用相干配置；利用规模越来越大，更新速度放慢，要求自动化、弹性交付等都无奈满足。
对于运维外部来讲，人员精力陷于人工沟通、手工数据收集等工作，技能晋升慢成就感低，繁多资源申请须要重复提交多个申请单能力实现，紧急需要无奈满足，不足流程进度跟进，用户无奈获知申请解决状况，用户体验较差。
为了应答策略转型下的 IT 零碎运维治理难题，须要构建对立运维治理平台，对立纳管资源，IT 根底资源的调配、回收、日常操作和监控通过平台自动化实现；IT 系统监控指标主动采集，依据事后设定的规定解决性能状态数据，实时告警；运维流程纳入线上治理，联合监控和自动化工具，严格控制变更和操作危险；同时就 IT 整体运行状况定期出具经营报告，依据容量治理指引对容量趋势做剖析，为经营治理提供数据撑持。
须要留神的是，证券零碎关系到用户的资产信息，人造敏感度极高。交易系统的响应时延和稳定性间接影响用户的利益。
监管机构对开市期间的外围交易系统的故障有一个 5 分钟的红线。零碎不可用超过 5 分钟可能面临重大的处罚。
其次，随机稳定的行情给业务零碎的稳固运行带来了极大挑战。毫不夸大的说，当行情来长期，天天都是双十一。然而，就跟拆盲盒一样，你永远也不晓得双十一会在哪天到来。
第三，因为不足无效的性能测试后果作为参考基准，利用零碎的部署次要依附人工教训来推算。当故障来长期，只能被动应答。
第四，简单的架构导致线上故障定位艰难。证券行业外围交易系统长期依赖外购，然而近些年业务翻新对咱们的软件交付速度提出了更高的要求。
因而，对于证券行业而言只有深刻运维一线，能力取得最实在的数据，只有摸清客户最根本的需要，能力拿出有针对性的解决方案，能力兼顾‘用得容易’和‘解决问题’两个方面的问题。
此外，艾媒征询公布《2020 年中国互联网证券行业倒退情况钻研报告》显示，中国证券类 APP 用户规模稳定增长，2019 年达到 1.11 亿人，2020 年预计增至 1.29 亿人。券商 App 用户在迅速增长。这促使用户对于券商挪动端利用的兼容性、功能性、性能效率等泛滥维度产生更高要求。
全景式监控全流程，化被动为被动
基于此，博睿数据的睿视数据可视化剖析平台帮忙客户实现运维从工具化向自动化、智能化方向的演进。从用户的理论状况登程，以数据作为切入点进行面向业务的数据可视化剖析，解决目前运维治理中面临的一些理论问题。达到晋升业务连续性管理水平，晋升运维管理水平，从而最终晋升 IT 服务质量及用户满意度。
通过网络旁路镜像的形式，7*24 小时实时采集数据中心要害 网络节点的网络流量。对现有网络、利用不产生任何影响；并且采纳集中管理的形式，管控拆散的形式进行稳固多级的 治理，并且能够针对不同的角色进行权限管制。
在网络性能监控层面，通过 Reesii 提供的数据进行优化，通过优化后显著晋升数据中心外部的网络品质，目前各网络区域的网络评分大部分靠近满分，个别区域未优化完的也放弃在 95 分以上。
在端到端场景监控层面实现了从客户端到交易主机各个利用节点的拜访关系门路和具体网络指标端到端的可视化。并且可针对各拜访节点网络参数的整体工夫趋势的可视化，可能分钟级疾速定位故障到某一繁多节点并且提供对该节点故障的下钻智能剖析，疾速解决利用端到端故障。
在专线链路场景监控层面，冲破传统运维只能通过单 一维度关注线路的状况以及排障盲点。以地图的模式更活泼直观地对所有专线实现可视化。联合智能告警和多维度指标多视角对线路当前情况有更全面的理解。
在根因剖析及告警方面，冲破传统运维告警通过一刀切的阈值设置形式，减少更加灵便的告警设置策略，升高运维人员对业务告警策略的设置难度，也缩小了对变化莫测的数据业务量配置的工作量；提供更加精确的无效告警信息，从而进行下钻剖析直至定位到具体对象。
并且，针对告警重要水平进行告警层级辨别，对不同机房和告警利用策略类型占比也做了差异化解决，并且能够统计机房外部业务网络分区告警散布状况，可更细粒度定位告警起源区域和类型。
综上，博睿数据不仅能够为客户清晰直观监控每个场景的网络状况，问题呈现时直观展现在监控界面上；而且能够帮忙券商进步客户的排障能力，并对历史问题提供了回溯性能，责任界定更清晰。