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
报警发送
kafka发送消息
Kafka Topic设计:
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。
报警消息格式:
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。
生产者:
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。
消费者:
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。
报警类型
阈值报警:
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。
异常检测报警:
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。
连续报警:
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。
定时报警:
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。
报警处理
通知服务:
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。
日志记录:
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。
自动恢复:
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。
数据库建模
meta定义
报警的消息格式定义
报警联系人定义
监控的指标接口地址配置
返回数据bean定义
接口地址定义
监控类型定义
数据到达及时性
1、交易所开盘是否有数据
2、各种交易状态切换监控
数据指标准确性
行情数据有无监控
监控指标定义
股价相关指标:
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。
成交量相关指标:
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。
波动性指标:
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。
技术指标:
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。
风险管理指标:
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。
流动性指标:
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。
经济指标:
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。
交易信号:
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。
监控服务
基本监控类型
系统健康监控:
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。
应用性能监控:
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。
日志监控:
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。
网络服务监控:
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。
基本报警类型服务类
阈值报警:
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。
异常检测报警:
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。
连续报警:
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。
多通道通知:
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。
自动恢复通知:
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。
定时模块
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
监控管理模块
管理模型
监控结果展示
数据采集模块
自身行情的数据采集
数据源接入:
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。
数据解析和清洗:
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。
数据存储:
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。
实时计算和指标生成:
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。
外部系统的数据采集
接口与协议:
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。
数据格式处理:
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。
数据同步和更新:
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。
错误处理和重试机制:
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。
数据存储和整合:
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。
安全性考虑:
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。
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