一、数据一致性管理面临的问题

我们通过对数据一致性问题案例做深入分析，归纳总结数据一致性的主要问题有四个方面：业务平台复杂化、业务操作不规范、管理制度不健全、同步操作流程长。

二、构建自动化数据一致性管理平台

创新性提出了以智能探针为基础的自动化数据采集、比对、同步技术体系，实现了以客户感知为导向的数据一致性管理平台，包括灵活的任务接入与调度、智能化的业务与接口压力探针、自动化的数据采集与比对、准确高效的分布式并行计算功能。

1）灵活的任务接入与调度

• 提供周期性定时、实时任务接入

• 提供各种层次粒度的任务接入和灵活的调度策略

• 提供多种接口形式与外部系统集成，实现任务接入

2）智能化的压力探针

• 提供业务压力探针技术、避免业务高峰期影响客户使用感知

• 提供接口压力探针技术、避免主机等资源性能影响

3）自动化的数据采集与比对、同步

• 实现多种协议的数据自动采集技术

• 实现基于规则的比对、同步技术

4）准确高效的分布式并行计算

• 实现异构环境的分布式并行计算技术

• 实现高效、准确的数据稽核分析技术

三、灵活的任务接入与调度机制

提供各种粒度、外部系统的灵活的任务接入机制，实现了数据质量提升支撑工作的广泛性，并有效集成各种外部系统，确保了任务接入渠道的全面性，提高了工作便捷与高效率。

提供负荷、粒度、时序三大调度策略，实现了客户感知优先的调度机制，特别是对一些数据一致性问题投诉提供了快速、准确的处理手段。

四、智能化的业务与接口压力探针

采用智能化压力探针技术，实现对各网元、业务系统的接口状态和业务压力的实时监测，并对任务调度提供负荷检测能力，避免数据一致性采集、同步对生产系统的产生不良影响。

五、自动化的数据采集、比对与同步

提供各业务网元、平台、支撑系统的数据采集、比对、同步功能框架，实现实时、增量、全量的自动化数据比对和同步的技术能力。有效支撑数据一致性常态化管理工作，提高了工作效率和数据准确性。

六、准确高效的分布式并行计算

基于Agent技术设计的分布式并行运算框架，集智能Agent、分布式计算、通信技术于一体,提供了一个强大的、统一的和开放的跨平台并行计算框架，具有高效率、轻量级、不间断、分布式特点。