近年来随着个人用户体验要求的提高,为满足客户需求,以互联网企业为首的众多企业对用户的需求进行了深入的研究,伴随而来的是企业加大对信息系统的投入,建设多类型系统。随着应用系统、系统级软硬件数量的日益庞大,金融企业通过监控平台的建设,逐步形成了由硬件监控、操作系统监控、网络监控、开放平台系统监控组成的综合监控格局,但在日常运维过程中经常出现系统资源正常而联机交易缓慢、日终批量交易时间延长等情况。为了解决联机交易和日终交易缓慢的监测问题,本文构建了一套基于海量数据的信息系统交易监测模式。通过对交易日志、交易结果数据、报警信息的采集,整合原始数据信息形成交易级的数据信息;通过分析程序对交易数据信息分析,获取交易级的响应时间、成功率、吞吐量、批量处理时间。基于联机交易、批量交易的数据分析,给出了交易趋势变化情况。结合监控系统的基础信息监控数据,定位出交易因何种资源(CPU、磁盘IO或内存)而造成应用性能问题,以此帮助运维人员定位问题,对不良趋势提前预警,未雨绸缪,避免故障的发生。本文的交易监测模式分析,包含联机交易和日终交易两类。通过使用脚本语言对原始生产系统交易信息进行采集,采集的内容包括存在交易日志中的交易报文、存在数据库中的交易过程数据两类,将以上两类数据整理成用于分析的标准数据格式。再通过分析程序生成最终的交易分析结果,对交易分析结果和监控系统生成的监控结果交叉比对,得到具体哪只程序因何种基础资源而造成系统问题,进而找到优化的具体方法。通过优化,对优化交易再监测,验证交易监测模式的分析效果。