日志易:支付行业日志大数据分析案例解读

日志易:支付行业日志大数据分析案例解读
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绝望透心凉

2026-10-25 18:57:05

本文主要讲述针对支付行业,日志易产品如何通过日志大数据实现业务深度分析及风险控制。

随着新的支付方式不断涌现,移动支付近年来蓬勃发展。面对海量交易数据,如何分析、利用这些数据成为支付企业面临的重大挑战。日志作为数据的载体,蕴含着丰富的信息。然而,传统的日志分析方式效率低下且固化,难以应对数据量大、格式不统一、增长速度快等问题。在交易出现异常或失败时,更难以满足实时处理、快速响应的需求。

本文将讲述某支付公司采用日志易后的实践经验,通过日志大数据实现业务深度分析及风险控制。

本次分享结合企业自身对支付行业的理解,将支付行业的需求总结为以下三点:

一、监管合规

1、人民银行对支付机构的日志审计和安全合规规定;

2、开发访问日志的权限管理。

二、安全性

安全是支付公司非常重视的,安全风险有时会引起一些舆论导向。支付交易的安全性、数据访问的安全性以及防止敏感信息泄露等,都是支付行业的安全性需求。

三、可靠性

1、定位及解决问题的时效性;

2、系统流程的可靠性。

众多支付公司,当前做的产品主要针对新兴支付行业,特别是当前较热门的移动支付。移动支付的优势在于便捷,而便捷的基础是时效性强、可靠性高。为了更好地发挥移动支付的便捷性,支付公司对时效性和可靠性的要求很高,这也是使用日志易大数据分析平台的深层次原因。

支付公司日常业务方面的需求,涉及到以下场景:

1、多种不同的访问失败类型进行分类;

2、每天需要做应答码的统计排名、占比以及走势图;

3、每个分类统计结果在一张图分别展示每个应答码趋势;

4、统计当日支付失败数量并分析;

5、需要导出访问失败类型的汇总统计表;

6、成功交易占比分析。

该公司原有的解决方案存在一定的局限性,如手动工作耗时量大、实时性差、人为造成失误、分析维度不能灵活变动及决策滞后等。

支付公司有时会根据业务需要,对数据进行收集、清理,包括日志数据的清理等。当人为参与数据操作过多时,会引起部分意想不到的失误,从而引发问题。另外一点就是,原有方案实时性差,会导致公司的很多业务流程优化非常滞后。

面对支付企业众多需求和行业的原有解决方案的短板,客户选择部署日志易产品后,实现了如下功能:

1、各交易系统中每笔交易的状态等信息,按时间戳归类进行分析统计、实时报表展示;

2、根据日志易实时统计的多个维度的报表、图表,更准确的做出故障点判断;

3、决策层更直观的看到每天、每周、每种交易类型的故障高峰期及故障问题分布。

图2 日志易解决方案

图2为该支付公司使用日志易产品实现的解决方案及一些需求:

1、产品角度来说,第一就是优化,充分满足客户需求,提升用户体验,第二是产品分析,第三是数字营销方面的要求;

2、从业务流程的角度或者说从合规角度来说,第一就是我们的业务流程分析,第二是后续的设备性能管理方面的要求。第三是合规方面的要求,最后是运维系统的预防性维护工作;

3、从日志易的数据收集角度来说,产品可以从支付公司的业务数据,也就是从交易数据抽取,然后可以从运维方面的IT数据、安全数据抽取,甚至可以从物联网去抽取一些数据。

图3 数据分析可视化

图3是基于一些测试数据的呈现,因为支付有敏感性的要求,图标显示的ACP是随便举的一个渠道的简称。其中,对于一些访问,包括一些支付的实地情况可以做一个可视化的分析。上图呈现的一些可视化分析,包括对实时支付进行快速分析,统计其状态码,可以对其进行排名统计,做相关告警监控。

图4 交易失败及类型统计可视化界面

图5 告警及风险控制页面

伴随产品的深入应用,日志易产品也会被接入到支付全流程分析和监控。

图6 图表示例

电子支付如今已渗透入网购、转账、生活缴费、基金债券等居民的日常生活中,关系着国家经济及居民的生活质量,可谓任重而道远。日志易作为国内首家海量日志分析企业,一直致力于开发一款配置方便、功能强大的日志管理工具,以高品质的产品为金融行业用户信息化建设搭建高可靠平台,共同面对数字浪潮中更多的未知与挑战,实现支付企业对日志分析管理产品高效、实时、安全的需求。

关于日志易

日志易专注日志分析领域,产品做得像Google搜索引擎一样强大、灵活、易用。目前,日志易产品已成功应用于金融、能源、运营商及互联网等诸多行业,其中金融客户包括中国银行、新疆农信、鹏华基金及第三方支付公司等;能源行业客户已囊括国家电网、南方电网、中石油、中石化等国内知名企业;移动、电信等国内主流运营商以及小米、乐视、网宿科技等诸多明星互联网企业均已牵手日志易——目前日志易大客户已达百余家。

日志易的核心价值

日志易对运维日志及业务日志进行实时采集、搜索、分析及可视化等,用于运维监控、安全审计、业务数据分析,最终发掘出数据价值。

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