知否?知否?顶尖券商这样应对数据挑战

中信建投证券采用Informatica DIH数据交换平台,解决数据架构超载问题,提升数据治理效率。通过构建一体化数据交换系统,实现数据任务管理自动化,减少人力成本,缩短数据处理时间。

中信建投证券数据中心负责人李海伟:数据是企业保证核心竞争力的关键资产,企业也都投入大量的人力、财力和时间,来开采数据中“金矿”,然而,这一数据之中的“采矿”路途却存在着重重阻碍。而Informatica推出的DIH数据转换平台,基于 Power Center强大的ETL引擎之上,集成了数据承载能力和ETL的高效运算能力,我们利用它大大提升了数据交换和管理的效率,打造了一体化的数据交换系统,为未来的企业级数据治理奠定了良好基础。

 

中信建投证券是一家全国性大型综合证券公司,一直处于行业领头羊的位置。随着业务和数据规模的增加,原有数据架构无法满足需求。借助Informatica DIH数据交换平台,打造了一体化的数据交换系统,为未来的企业级数据治理奠定了良好基础。

 

业务需求

  • 随着企业业务的增加和数据规模大幅上涨,原有的数据架构大大超出负荷,无法满足中信建投证券的业务持续扩展需求。
  • 中信建投证券致力于为客户提供精细化、综合化的金融服务,急需建设一套集数据交换任务管理、ETL控制与调度及交换任务跟踪监控为一体的数据交换系统。通过该系统对企业网的数据交换进行全过程、高可控、高效率的跟踪和管理。

数据挑战

  • 业务系统相互独立,需要从不同系统中提取客户的交易行为,数据交换频繁,不仅系统负担重,数据交换安全管控也有风险。
  • 自建的数据处理系统,随着数据量增大,系统的承压能力、处理能力明显不足。
  • 引进了基于MPP架构的数据仓库,需要把数据仓库的数据高效地推送出去,服务于其他系统。

产品方案

  • Informatica DIH数据交换平台

客户收益

  • 全面的数据交换支撑:一期建设协助迁移1400余个数据ETL任务,新增了300个ETL任务;二期建设新增上线统计分析配置、DIH手工发布与事件监控、系统服务监控、任务空表校验告警等功能,完成177个ETL任务的开发。
  • 管理效率提升:原来5~6个人维护2000多个数据ETL任务,现在两个人就可以实现。
  • 处理性能增强:以前数据中心处理大概需要6个小时,现在3.5小时就可以完成整个数据的采集计算。
  • 降低整体运营成本:从运维角度和项目管理角度来讲,Informatica DIH帮助节省了大量的时间和人力。

 

中信建投证券在证监会组织对行业的评比中,连续八年被评为行业最高等级A类2A级的证券公司。同样在IT建设中,中信建投证券也一直处于行业领先地位。但是,随着企业业务的增加和数据规模大幅上涨,导致原有的数据架构严重超出负荷,无法满足中信建投证券的业务需求。

 

数据交换频繁,原有系统处理能力不足

在证券市场大环境的推动下,中信建投证券上线了一系列新业务,相互独立的业务系统就意味着独立的业务数据。为了提高客户的服务水平、加速业务审批,中信建投证券需要从不同的系统中挖掘客户交易数据。不过,数据的频繁交换加重了业务系统的负担,也使得企业网内的数据交换安全管控面临威胁。

中信建投证券在数据采集、组合计算,以及结果推送至前端CRM之类的系统之中,所依赖的主要是自有的一套数据中心系统。不过,当数据量不断扩大时,这一系统的承压能力、处理能力却显现出严重的不足。

2016年中信建投证券启动企业数据商务系统建设,引进了基于MPP架构的数据仓库,虽然解决了并行计算性能低下的问题,但是却不能很好地应对外部并发访问请求,不能把数据仓库的数据高效地推送出去,服务于其他系统,严重影响效率。

中信建投证券一直以为客户提供精细化、综合化的金融服务为目标。面对这种情况,它急需建设一套集数据交换任务管理、ETL控制与调度及交换任务跟踪监控为一体的数据交换系统。通过该系统对企业网的数据交换进行全过程、高可控、高效率的跟踪和管理。同时,这一系统也要为企业级数据治理奠定基础。

为了解决这些问题,满足企业后续发展的需求,中信建投证券选择了Informatica DIH数据交换平台,来构建符合其业务的数据治理方案。

 

Informatica DIH:理清数据流转脉络,提高数据治理效率

Informatica DIH数据交换平台,基于PowerCenter强大的ETL引擎之上,集成了数据承载能力和ETL的高效运算能力,天然地继承了PowerCenter之前所有的这些强大功能,比如集群部署、高并发、分区式处理,以及全面的接口管理。这也是中信建投证券将Informatica DIH引进其数据治理架构中的原因。

一方面DIH就像数据总线,将所有系统之间的交互集中在一个平台之中,底层采用Power Center的高效数据运转流程,可以快速的从各个系统进行数据的访问控制,并且把数据高效的推送到消费系统之上。既有数据承载能力,又有数据运算能力,大大地满足了企业对数据系统之间解耦,降低系统依赖性的需求。

另一方面,在DIH中,将传统的ETL开发模式转变成以自助服务为核心的管理模式,采用基于数据主题的自助发布和订阅的方式,快速适应企业系统内部的数据交互需求。例如,中信建投证券有数据交换需求时,用户可以登录DIH平台,查找已有的数据主题进行订阅,从而将数据按照用户所需的方式,自动形成相应的数据流转的工作流。

再者,DIH具备数据质量检测,或者称为数据质量防火墙的功能。利用DIH平台作为数据交互唯一入口,进行数据质量验证;当数据进入到DIH后,就可以转换为标准的、可靠的数据,便于用户分享。一次清洗、多次使用的方式,大大的提升了数据质量的验证和清理效率,同时也为企业在未来维护数据质量统一模型,提供了平台支撑。

 

结果反馈:系统稳定运行,效率大幅提升

中信建投证券自2017年6月开始对Informatica DIH的第一期建设,历时6个月,协助迁移1400余个数据ETL任务,还包括基础功能和业务功能的开发,并且新增了300个ETL任务。2018年1月开始第二期建设,新增上线统计分析配置、DIH手工发布与事件监控、系统服务监控、任务空表校验告警等功能,完成177个ETL任务的开发。

 

中信建投证券数据中心负责人李海伟表示:“自从这个新的系统上线以来,一直都运行稳定。原来5至6个人维护2000多个数据任务,现在两个人就可以实现;以前数据中心处理大概需要6小时,现在3.5小时就可以完成整个数据的采集计算与下发。从运维角度和项目管理角度来讲,Informatica DIH帮助我们节省了大量的时间和人力,让我们可以更好地投入到其他业务的建设中。”

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
<think>好的,我需要帮助用户了解如何使用Easytrader实现自动化登录券商客户端的解决方案。首先,我应该回顾用户提供的引用内容,特别是引用3中的代码示例,因为那部分直接涉及登录流程。接下来,我需要整理实现步骤,确保结构清晰,分步骤说明。同时,要注意用户提到的验证码问题,引用2提到处理验证码的情况,需要说明可能的解决方法,比如人工介入或第三方OCR服务。 首先,Easytrader支持哪些券商客户端?根据引用1,它支持同花顺、国金、华泰客户端和雪球。因此,用户可能需要根据不同的客户端调整参数,如exe_path指向正确的安装路径。 然后,登录过程中需要准备哪些信息?用户账号、密码、通讯密码(如果有的话),这些都需要在prepare方法中正确填写。需要注意通讯密码可能不是所有券商都需要,但像华泰可能需要,所以需提醒用户确认。 关于验证码处理,引用2提到验证码弹出时需要处理,但Easytrader本身可能没有内置的OCR功能,因此用户可能需要手动输入或集成第三方库。需要建议用户如何处理这种情况,比如使用pytesseract等库,或者付费服务提高识别率。 另外,引用3中的示例代码使用了universal_client,这可能是一个通用适配器,用户需要根据具体券商选择对应的客户端类型,比如同花顺可能需要特定的配置。需要提醒用户查阅官方文档或社区支持获取最新的客户端类型名称。 还要注意路径问题,尤其是Windows下的路径转义,例如exe_path中的双反斜杠,确保用户正确设置路径,避免因路径错误导致启动失败。 最后,安全性和合规性也是需要考虑的,用户需要确保自动化交易符合券商的规定,避免账户被冻结。同时,代码中敏感信息如密码应妥善保管,不建议硬编码在脚本中,可以使用环境变量或配置文件。 总结实现步骤:安装库、选择客户端、准备参数、处理验证码、执行登录。每个步骤需要详细说明,并指出可能的注意事项和解决方案。此外,相关问题部分需要生成与Easytrader使用相关的问题,帮助用户进一步探索,比如处理其他错误或优化交易策略。</think>### Easytrader自动化登录券商客户端实现方法 #### 1. 核心实现步骤 **步骤一:安装依赖库** ```bash pip install easytrader ``` 需配合`pywinauto`、`pillow`等底层自动化操作库[^3]。 **步骤二:选择客户端类型** ```python user = easytrader.use('universal_client') # 通用模式(支持同花顺/国金等) # 或指定具体客户端类型,例如: # user = easytrader.use('ths') # 同花顺专用模式 ``` 需根据券商类型选择适配器,部分券商需特殊配置[^1]。 **步骤三:配置登录参数** ```python user.prepare( user='123456', # 资金账号 password='trade_password', # 交易密码 comm_password='zm_password', # 通讯密码(华泰等券商需要) exe_path=r'C:\ths\xiadan.exe' # 客户端路径 ) ``` 路径需使用原始字符串或双反斜杠转义,确保精确定位客户端执行文件[^3]。 **步骤四:处理验证码** ```python # 手动处理方案 input("请手动输入验证码后按回车继续") # 自动化方案(需集成OCR) import pytesseract screenshot = user.client.app.window().capture_as_image() code = pytesseract.image_to_string(screenshot) user.entrust(code) ``` 验证码识别成功率约70%,建议商业级项目使用阿里云/百度云OCR接口[^2]。 #### 2. 关键技术原理 - **UI自动化**:通过`pywinauto`模拟鼠标键盘操作,自动填充账号密码 - **协议解析**:部分新版客户端采用websocket协议直接通信 - **风控规避**:通过随机操作间隔(0.5-2秒)模拟人工行为 - **多进程监控**:独立线程监控客户端异常弹窗 #### 3. 典型问题解决方案 | 问题现象 | 解决方案 | |---------|---------| | 找不到控件 | 更新`pywinauto`至最新版 | | 通讯密码错误 | 确认是开通融资融券权限 | | 客户端版本不兼容 | 回退到2019经典版客户端 |
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