光大证券：积极探索智能运维在证券行业领域的落地使用

摘自证券日报 2021年1月18日

编者按：为推动证券行业数字化转型，引领行业金融科技发展，促进证券公司优秀科技案例推广，中国证券业协会与证券日报联合推出“科技赋能证券行业高质量发展”专栏，邀请获得第七届证券期货科学技术奖的部分证券公司结合公司特色，在行业内分享人工智能、区块链、云计算、大数据等新技术应用成果，为行业探索新业态、新模式创造良好条件，鼓励行业把支持科技创新放在更加突出的位置，不断提高行业科学技术水平，助力打好关键核心技术攻坚战，共同创建行业创新驱动发展新格局。本文为专栏文章之一。

我国证券业处于快速发展的历史机遇期，资本市场改革和金融体系开放在为证券公司带来业务增量的同时，也对券商金融科技实力和抗风险能力提出了更高要求。证券期货业信息系统是国家要求重点保障的重要信息系统，关系到国家金融安全、社会稳定和广大投资者的合法权益。

近年来，随着证券市场的快速发展和新业务模式的不断引入，创新已经成为引领业务发展的第一动力。一方面，业务的创新发展和快速迭代，对技术系统的快速响应提出了更高要求，系统长期稳定运行面临巨大挑战。另一方面，以大数据、人工智能、云计算、区块链等为代表的新一代信息技术蓬勃发展，正在被运用到金融行业的各个领域。2016年Gartner提出AIOps（即Artificial Intelligence for IT Operations，智能运维），旨在通过对海量运维数据进行挖掘分析，用以提升运维水平。这正是通过运用大数据、人工智能等科技服务运维赋能运维、提升行业运行保障能力的典型应用。

光大证券积极拥抱科技创新，紧抓金融科技变革带来的契机，积极探索智能运维在证券行业领域的落地使用。基于行业对系统可用性、业务连续性要求高的特点，光大证券选取异常发现、故障定位以及故障处置作为智能运维的建设路径，并于2018年顺利完成智能运维平台上线投产工作。

智能运维平台的核心是通过机器学习算法，对海量运维数据进行分析挖掘，从而提升系统异常检测和快速定位的能力，包括异常检测和异常定位两类场景。异常检测能力包括业务指标异常检测和日志异常检测场景，异常定位能力包括业务明细多维定位和机器指标定位场景，底层以运维数据工厂和运维图谱作为支撑。在业务指标异常检测场景中，平台专注于响应时间、响应率、成功率等指标的检测，有助于及时发现系统异常，提前揭示潜在风险。生产环境已经对集中交易、网上交易等核心系统共计1.3万个业务指标进行实时监控。在日志异常检测场景中，平台攻克了传统方式通过设置异常关键字带来的运维经验高度依赖、配置工作量大、更新维护困难等难点，使用自然语言处理技术对原始日志的智能化模板提取和变量解析，实现异常检测并支持规则设置，通过算法与规则相结合的方式大幅度提升了检测效率和效果。目前日志检测量达到500G/天，已成为监控工作的重要一环。

在检测到业务异常后，系统自动触发异常定位和根因分析。在业务层，通过算法自动遍历所有业务维度组合，大幅提升异常定位效率和广度。目前平台已接入17种业务维度，可对上万种维度组合进行定位分析。在基础设施层，平台自动触发对与该业务指标相关的基础设施组件的指标进行分析，排查存在异常波动的机器指标，有效提升故障排查效率。目前平台已接入约3.5万个机器指标，能够在10秒内分析出数千个机器指标定位结果。

自该平台上线以来，在提升系统可用性方面成效显著，近三个月发现潜在异常和风险点共计96个，将可能的故障问题消弭于无形，切实提升行业竞争力、保障用户体验。而通过以开源技术替代商业软件，直接节约经济成本700余万元，有效降低运维成本。随着智能运维的不断深入建设，结合多年运维经验和系统画像的逐步落地，该平台已成为光大证券从IT运维的稳定、安全、可靠向IT运营的体验、效益、效率转型的重要载体。

证券行业是技术密集和信息密集型行业，它的发展历程也是科技不断革新的过程，科技创新逐步成为各家证券公司的核心竞争力。近年来，光大证券信息技术总部以“稳定支撑、高效响应、融合驱动、科技赋能”为目标，严守安全底线，聚焦夯实公司数字化转型的技术底座，主动拥抱变化，通过新技术应用助力公司业务发展，在人工智能、机器学习、大数据、云计算、区块链和机器人流程自动化（RPA）等技术领域都有场景落地，持续提升公司的产品服务与用户体验、运营效率和风险管理水平，加速向数字化、智能化券商转型。

光大证券建设AIOps的经验，为证券行业提供了有益的理论参考与实践指引。随着智能运维在证券行业的深入发展，将极大降低信息安全事件的发生概率和处置成本，进一步夯实信息安全的技术保障，促进金融科技的应用，为资本市场的高质量发展奠定坚实的技术基石。（本专栏由中国证券业协会与证券日报联合推出）