博睿数据-企业应用性能管理服务商,赋能IT运营智能化

证券行业解决方案

行业背景

随着移动互联网的快速发展,越来越多的股民开始通过手机来查询股票行情数据,进行股票交易。在移动端App炒股大潮中,用户体验是各大券商股票交易App的核心,移动端应用的稳定性、效率,伴随着用户、市场变化,从而衍生出更高的要求。

证券行业需求


1.行情与交易的性能 
券商App行情数据源是一样的,都来自两大证券交易所,除此之外还有如恒生、金证、大智慧等第三方公司提供以交易所数据为基础的行情服务。这些行情数据又分为不同等级的数据接口,如上交所分为Level1、Level2和FAST等,各大券商通过专属协议、专线或互联网链路资源取得行情数据。
提供行情刷新速度差异是技术层面的原因,它跟券商所布的行情服务站点有直接关系,每一个App会对应连接上某一个行情站点,在这个站点券商要实现行情数据转码的操作,将交易所传输过来的数据实现转码推送到App。券商本身的行情机与交易所行情源同步是否及时,与行情源之间的链路是否顺畅,内部加工处理行情的效率是否足够高效,这一连串的技术处理与券商本身内部整体系统架构和技术实力有关。除此之外,也有部分券商通过嵌入交易所提供的SDK方式(如上证云提供的SDK),直接将行情数据推送给股民。
因此,如何保证行情刷新及时性,如何掌握交易的可靠性,是各券商面临的问题。

2.网络资源质量 
券商源站服务器与分布在不同地区的股民之间的链路情况也直接影响股民接受信息的及时性。各券商使用的接入服务商效果有很大差异。大部分券商在全国部署了多个不同链路机房,涉及到云、BGP线路、多线路,单线路等多样性接入。实时掌握全国不同地区不同运营商的股民访问各地机房的链路情况,验证行情接入覆盖地域运营商策略的合理性等,都直接影响行情数、交易的速度,也是券商需要关注的一大问题。

3.App性能 
券商在线发布的App版本普遍较多,除了自有的App外,也会使用如同花顺、大智慧等第三方公司定制的版本,用户前端操作时对应的内部调用接口、底层代码也有一定区别,尤其是安卓手机,同一款App在不同的型号、操作系统版本出现崩溃、ANR等异常影响用户的操作,出现用户的流失。
机型适配、真实用户性能、行为数据收集、反馈,也是券商们需长期关注和解决的问题。

解决方案

对证券行业移动端面临的问题,博睿数据从最终用户体验、App性能、网络链路、机房质量、应用响应等一系列重要环节提供完整的解决方案:

1.博睿数据券商性能监控,让券商掌握App行情刷新情况和在行业中排名 
博睿数据通过事先在不同地区部署的若干组条件完全相同(同WIFI热点、独享ADSL)、同手机设备型号且同时间标准(手机通过ntpd服务精确同步时间)的手机集群,并通过在真机上实际运行各券商App进行数据采集并计算、对比,通过相关自研技术实时监控所有目标App的沪指大盘行情数据(指数、成交量、成交额)的刷新时间,抓取相关数据后实时上传后台进行指数计算。通过对各证券App全交易时段的持续高频监控,得出各券商App在不同地区的平均SQE指数值,并进行券商排名。排名越靠前,表明该券商在此地区行情推送的实时性高,用户体验更佳。
同时,在关注自有证券App的刷新情况时,也可清晰了解与友商的差距,明确自身行情刷新情况在行业中的位置。

2.博睿数据wap监测,让券商把握行基础网络链路质量以及用户体验 
采用博睿数据在全国范围各省市搭建的移动网络(实时在线20000+手机监测节点)
1.对重要域名、接口,采用get、post的方式探测可用性、稳定性。
2. 通过私有协议监测中请求内容、响应信息验证(涉及匹配程度、数据接收大小、MD5等多种)等相关信息,获取关键接口的成功率、正确率、错误率等信息,严格把关数据传输的及时性。
3.通过全国不同地区不同运营商的手机访问券商各地机房的链路的时延和丢包,可掌握:
1)各地域运营商下终端用户到券商机房之间的网络质量;
2)为机房精简和重新选型等部署工作提供数据参考依据;
3)主机响应效果,制定和优化调度策略。

3.睿思众测,让券商节省版本更新迭代的时间、人力成本 
通过睿思众测保有的海量测试者为企业服务,企业无需储备大量测试人员,大大降低企业人员成本。
睿思众测任务发布机制、测试者组成结构等模式有别于传统承包制人工测试,通过招募1000+专业测试者,覆盖31个省份及各个行业,测试机型覆盖市场主流机型,测试结果可实时查看跟进,加快产品修复时间,缩短迭代时间成本。
在证券App有功能迭代时,正式发布给股民之前,即可通过睿思众测发布灰度测试,进行BUG探索的盲测,或指定用例的回归测试,及时发现可能存在的问题,避免影响股民的正常使用。

4.真实用户App监测,让券商把控真实用户使用情况。 
利用Bonree SDK产品实时采集App运行过程中的网络错误(长连接异常等)、App崩溃数据:通过崩溃统计、崩溃详情、崩溃轨迹和调用的堆栈等信息进行分析,实现代码级的问题定位;
通过网络错误全面的统计以及详细数据,具体到错误请求地址、错误类型(详细的错误分类可直观判断是客户端还是服务器异常)、错误占比等,快速发现问题、定位问题,减少App异常延时,提升用户体验效果。
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