行情监控架构详情
2023-12-25 10:15:44 8 举报AI智能生成
这只是一个概念性的架构，具体的行情监控系统架构可能根据实际需求和技术选型有所不同。在设计时，考虑到数据的实时性、系统的可扩展性、安全性以及用户体验是非常关键的。
作者其他创作
大纲/内容
行情监控架构详情
不同报警类型对应不同Topic： 每种报警类型使用一个独立的Kafka Topic，例如threshold-alerts、anomaly-alerts等。
Kafka Topic设计：
JSON格式： 使用JSON格式来表示报警消息，包括报警类型、详细信息等。
报警消息格式：
报警生产者： 监控系统中设计一个报警生产者，负责将各种报警消息发送至相应的Kafka Topic。
生产者：
报警消费者： 针对每个报警类型设计不同的消费者，监听相应的Kafka Topic，负责处理报警消息，执行相应的操作，比如发送通知、记录日志等。
消费者：
kafka发送消息
报警消息格式： 超过/低于阈值的指标名称、当前值、阈值。
处理流程： 监控系统检测到超过/低于设定阈值的情况，将报警消息发送至Kafka。
阈值报警：
报警消息格式： 异常检测指标名称、异常情况描述、相关数据。
处理流程： 通过机器学习或规则引擎检测到异常，将报警消息发送至Kafka。
异常检测报警：
报警消息格式： 连续发生的事件描述、次数。
处理流程： 监控系统记录连续发生的事件，当达到设定次数时，将报警消息发送至Kafka。
连续报警：
报警消息格式： 定时巡检报警消息。
处理流程： 在特定时间段内，监控系统对系统状态进行巡检，将巡检结果作为报警消息发送至Kafka。
定时报警：
报警类型
邮件通知、短信通知服务： 报警消费者可调用邮件通知、短信通知服务，将报警信息发送给相关人员。
通知服务：
报警日志： 在报警消费者中记录报警日志，用于追踪报警事件的发生和处理历史。
日志记录：
自动恢复服务： 在报警处理完毕后，报警消费者可调用自动恢复服务，进行相应的系统自动修复操作。
自动恢复：
报警处理
报警发送
报警的消息格式定义
报警联系人定义
返回数据bean定义
接口地址定义
监控的指标接口地址配置
1、交易所开盘是否有数据
2、各种交易状态切换监控
数据到达及时性
数据指标准确性
行情数据有无监控
监控类型定义
meta定义
最新价格（Last Price）： 当前市场上的最新交易价格。
涨跌幅（Price Change）： 最新价格相对于前一个交易日收盘价的变动百分比。
市值（Market Cap）： 公司的总市值，等于股价乘以流通股本。
股价相关指标：
成交量（Volume）： 在特定时间内完成的交易量。
平均成交量（Average Volume）： 在一段时间内的平均成交量，用于判断交易活跃度。
成交量相关指标：
波动率（Volatility）： 表示价格波动的程度，可以用历史波动率或实时波动率来衡量。
标准差（Standard Deviation）： 衡量价格相对于均值的离散程度，是波动性的一种度量。
波动性指标：
移动平均线（Moving Averages）： 用于平滑价格数据，可以是简单移动平均（SMA）或指数移动平均（EMA）。
相对强弱指数（Relative Strength Index，RSI）： 衡量市场超买或超卖程度。
MACD（Moving Average Convergence Divergence）： 通过短期和长期的移动平均线之间的差异来识别趋势变化。
技术指标：
价值风险（Value at Risk，VaR）： 衡量投资组合在一定置信水平下的最大可能损失。
波动率止损： 根据市场波动率调整止损水平，以控制风险。
风险管理指标：
买卖价差（Bid-Ask Spread）： 买入价格和卖出价格之间的差异，衡量市场流动性。
累积/分布指标（Accumulation/Distribution）： 衡量资金流入和流出，判断市场趋势。
流动性指标：
利率： 中央银行的基准利率，影响资本成本和投资决策。
通货膨胀率： 衡量货币购买力的下降速度，影响实际收益率。
经济指标：
买入/卖出信号： 基于技术分析或其他交易策略生成的信号。
持仓信号： 标识投资组合中的资产配置变化。
交易信号：
监控指标定义
数据库建模
CPU使用率： 监测处理器的负载情况。
内存使用率： 跟踪系统内存的使用情况。
磁盘空间： 检测磁盘空间的使用量，防止溢出。
网络流量： 监控网络带宽使用情况。
系统健康监控：
响应时间： 跟踪应用程序对请求的响应时间。
事务处理速率： 监测系统每秒处理的事务数量。
错误率： 记录应用程序产生的错误的百分比。
应用性能监控：
错误日志： 实时监测应用程序和系统产生的错误日志。
警告日志： 监控系统和应用程序产生的警告信息。
日志监控：
服务可用性： 跟踪关键网络服务的可用性。
连接数： 监控网络服务的并发连接数。
HTTPS证书到期： 提前通知证书到期的情况。
网络服务监控：
基本监控类型
超过阈值： 当某个性能指标或系统参数超过预定的阈值时触发报警。
低于阈值： 当某个性能指标低于阈值时触发报警。
基于历史模式： 通过分析历史数据，检测出与正常模式不符的异常。
机器学习异常检测： 利用机器学习算法检测系统行为的异常情况。
连续发生： 当某个问题连续发生一定次数时触发报警，防止瞬时波动引发虚假警报。
连续持续： 当某个问题持续一定时间时触发报警，避免瞬时问题的过早解除报警。
定时通知： 在特定时间段内，例如夜间或非工作时间，对系统异常进行定时巡检和报警。
合并相似事件： 将相似的报警事件合并，避免信息过载和冗余的通知。
合并报警：
邮件通知： 发送电子邮件通知。
短信通知： 发送短信通知。
即时消息： 使用即时通讯工具发送通知。
多通道通知：
自动恢复： 在问题解决后自动发送通知，确认系统已经恢复正常。
自动恢复通知：
基本报警类型服务类
监控服务
定时任务调度
灵活的调度配置
错误处理和报警
任务队列管理
并发控制
日志记录
动态调整
容错机制
定时模块
管理模型
监控结果展示
监控管理模块
与交易所或金融信息提供商建立连接，获取实时行情数据流。
行情数据源可能包括股票、期货、外汇等市场。
数据源接入：
对原始行情数据进行解析，提取关键信息，清洗并格式化数据。
处理数据中的异常值，确保数据的质量和准确性。
数据解析和清洗：
将解析后的行情数据存储到合适的数据存储系统，如时序数据库、关系数据库或分布式存储系统。
保留历史数据以便进行回溯测试和分析。
数据存储：
可以在数据采集阶段进行一些简单的实时计算，生成一些基本的监控指标。
例如，计算每个股票的涨跌幅、交易量等。
实时计算和指标生成：
自身行情的数据采集
了解外部系统提供的数据接口和通信协议。
确保能够与外部系统进行安全和可靠的数据交互。
接口与协议：
针对外部系统提供的数据格式进行处理和解析。
数据格式可能是JSON、XML、CSV等，需要适配到系统内部的数据模型。
数据格式处理：
定期从外部系统拉取最新的数据，确保与外部系统的数据保持同步。
根据外部系统的更新频率和规律设置采集策略。
数据同步和更新：
实现错误处理机制，处理因外部系统故障或网络问题导致的数据采集失败。
实现重试机制，确保在数据采集失败后能够进行自动重试。
错误处理和重试机制：
将外部系统采集的数据存储到本地系统，与自身行情数据整合。
考虑数据模型的一致性，确保外部数据能够无缝融入系统的数据结构中。
数据存储和整合：
确保与外部系统之间的数据传输是加密的，保障数据的机密性和完整性。
采用身份验证机制，确保只有授权的系统能够访问外部系统的数据。
安全性考虑：
外部系统的数据采集
数据采集模块
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