一种业务数据合成的方法、装置及系统的制作方法

专利名称：一种业务数据合成的方法、装置及系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种业务数据合成的方法、装置及系统。
背景技术：
面对激烈的市场竞争，电信运营商越来越关注如何提高用户体验质量(Quality of Experience, Q0E)来满足用户需求，以降低用户流失率。提高QOE的通常做法是将用户体验涉及的用户层面和网络层面的因素指标化， 并在服务水平协议(Service Level Agreement, SLA)中进行监控和管理。通过SLA中指标 的最优化达到提高QOE的目的，并将其维持在较高的水平上。SLA中指标的体系结构将业务网络分为3个层次，从低到高分别为服务资源 (Service Resources)，Service Elements (月艮务兀素)以及 ProductComponents (产品 组件)。分别对应于上述3个层次的指标为KPIs(关键性能指标)，服务关键质量指标 (Service KQIs)以及业务关键质量指标(ProductKQIs)。基于SLA中指标的体系结构，提高QOE的现有方案为在基于标准协议的各网络接 口进行实时采集和分析，实时提供业务网络各接口上发生的TDR数据。对应SLA中指标的 体系结构，该方案提供了整个业务网络的ServiceElements以及Service Resources层面 的数据分析。Service Resources层面的数据由探针从设备接口上直接监控得到，Service Elements层面的数据(即所有TDR数据)由探针采集的消息进行解析和适配后得到。对这 些数据进行计算、统计，进而可以得到全面的KPIs以及Service KQIs0发明人在研究过程中，发现上述基于SLA中指标的体系结构来提高QOE的现有方 案至少存在以下缺点在提供业务端到端指标时，需要人工对TDR数据进行后期分析和统 计，效率低，实时性差。

发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种业务数据合成的方法、装置及系统，将TDR数 据进行端到端的业务合成。一种业务数据合成的方法，所述方法包括加载事务详细记录TDR数据；根据TDR数据的匹配规则，对进行了加载的TDR数据进行匹配；将匹配好的TDR数据整合成业务详细记录SDR。一种业务数据合成的装置，所述装置包括加载模块，用于加载事务详细记录TDR数据；匹配模块，用于根据TDR数据的匹配规则，对所述加载模块进行了加载的TDR数据 进行匹配；整合模块，用于将匹配模块匹配好的TDR数据整合成业务详细记录SDR。一种业务数据合成的系统，所述系统包括
分析服务器，用于加载事务详细记录TDR数据；根据TDR数据的匹配规则，对进行 了加载的TDR数据进行匹配；将匹配好的TDR数据整合成业务详细记录SDR，并将所述SDR 输出至客户端。可以看出，通过加载TDR数据，对加载了的TDR数据进行匹配，将匹配好的TDR数 据整合成SDR，可以实现端到端的业务合成。从而不需要人工对事务数据进行后期分析和统 计，提高了工作效率，满足了实时性要求。


图1为本发明实施例系统架构示意图2为本发明实施例方法流程图3为本发明实施例加载TDR数据的方法流程图4为本发明实施例对起始事务TDR数据进行匹配的方法流程图5为本发明实施例对非起始事务TDR数据进行匹配的方法流程图6为本发明实施例对系统中断时内存中的映射关系进行恢复的方法流程图
图7为本发明实施例对历史数据分析模式进行生命周期管理的方法流程图8为本发明实施例对实时数据分析模式进行生命周期管理的方法流程图9为本发明实施例提供故障分析的方法流程图10为本发明实施例结构框图11为本发明实施例另一种结构框图。
具体实施例方式为了使本发明实施例的上述特征、优点更加明显易懂，下面结合具体实施方式
进 行详细说明。为了不再人工对事务数据进行后期分析和统计，提高用户体验质量，提高工作效 率，满足实时性要求，本发明实施例提供了以下技术方案。请参考图1，为本发明实施例系统架构示意图。分析服务器101从存储服务器102 中获取事务详细记录TDR数据，经过处理，输出业务详细记录SDR，并将所述SDR输出至Web 客户端103。在本发明实施例中，分析服务器所执行的各步骤请参见下文的描述。请参考图2，为本发明实施例方法流程图，可以包括以下步骤步骤201 加载事务详细记录TDR数据；步骤202 根据TDR数据的匹配规则，对进行了加载的TDR数据进行匹配；步骤203 将匹配好的TDR数据整合成业务详细记录SDR。可选地，图1所示步骤还可以进一步包括将SDR存入数据库。可以看出，通过加载TDR数据，对加载了的TDR数据进行匹配，将匹配好的TDR数 据整合成SDR，可以实现端到端的业务合成。从而不需要人工对事务数据进行后期分析和统 计，提高了工作效率，满足了实时性要求。本发明实施例为了能够动态支持多种业务，需要对业务、事务以及规则等进行抽 象，用关系数据库表的形式进行描述。这些关系数据库表称为业务模型，用于进行初始化。本发明实施例用到的关系数据库表可以参考以下实例(1)业务表，用于描述业务属性。描述业务表(业务ID，业务名，…)(2)事务表，用于描述事务属性，主要包括数据来源的TDR表名等。描述事务表(事务ID，事务名，事务TDR表名，…)(3)业务事务关系表，用于描述业务和事务的关系，业务下有哪些事务，该事务在 业务中的顺序关系，是否参与合成或故障分析等。描述业务事务关系表(业务ID，事务ID，事务顺序号，合成启用标志，故障分析启 用标志，…)(4)匹配规则表，用于描述业务中两个事务间的匹配规则，一条记录描述一对字段 的关系，两个事务间可以有一条或多条字段关系。描述匹配规则表(业务ID，事务A的ID，事务A的字段ID，事务B的ID，事务B 的字段ID，匹配类型，…)(5)事务状态描述表，用于描述事务状态码代表的含义，状态，用于故障分析。描述事务状态描述表(事务ID，事务字段ID，状态码，状态描述，成功标识，…)下面对图1所示步骤进行详细说明。首先介绍加载TDR数据。请参考图3，为本发明实施例加载TDR数据的方法流程图，可以包括以下步骤步骤301 根据业务ID加载事务描述信息；所述事务描述信息是一个业务包含的所有事务的事务描述信息，该业务由所述业 务ID确定。步骤302 读取一条事务描述信息；步骤303:根据读取的事务描述信息，判断是否是启动事务，若是，进入步骤304， 否则，进入步骤305;启动事务描述信息的一个属性，标识一个业务发起的事务，通常是业务的第一个事务。步骤304:根据事务ID查询匹配规则表，取得子节点事务的数量、子节点事务的ID 以及被匹配字段信息，进入步骤306 ；步骤305 根据事务ID查询匹配规则表，取得父节点事务的ID，匹配字段信息、子 节点事务的数量和ID以及被匹配字段信息，进入步骤306 ；步骤306 判断是否还有其它事务描述信息，若有，返回步骤302，并读取下一条事 务描述信息，否则，进入步骤307。步骤307 根据事务描述信息和匹配规则，开始加载事务对应的TDR数据，流程结
束ο由于并不是对TDR数据的所有字段进行加载，只有涉及匹配的字段才进行加载， 因此，在步骤307中，还需要得知匹配规则。所谓加载，匹配、中断恢复时都需要通过加载，将TDR数据读入系统，加载的时间 根据提供TDR数据的方式不同而不同。以数据库方式为例，就是在初始化过程中获取需要 加载的表名、字段名组合成SQL脚本，通过数据库提供的接口(如Oracle的0CI)将脚本传 给数据库并获得结果集。系统将结果集中的数据填入内存中为TDR数据分配的数据结构中，即完成加载。图3所示步骤用于将数据库中的TDR数据加载进来，转化成本发明实施例功能实 体自身的数据结构。为适应不同业务加载不同TDR数据的情况，需要在加载前初始化事务 描述信息和匹配信息，从而不用重新编译就能支持不同业务。针对图3所示步骤，还需要指出的是(1)每个不同的业务，由本发明实施例功能实体独立处理，以便因性能等原因分布
式部署ο(2)匹配规则是一个业务的所有事务由事务间的匹配关系组成一个以起始事务为 根节点的树，匹配是从根节点起逐级进行的，匹配字段信息指本事务和其父节点事务匹配 时用到的字段信息，被匹配字段信息指子节点事务和本事务匹配时涉及本事务的字段。起 始事务(即根节点)没有匹配字段信息。被匹配字段信息为空的事务为叶子节点事务。(3)步骤301到步骤306是初始化过程，只需执行一次。步骤307的加载过程会持 续执行。下面对进行了加载的TDR数据进行匹配进行详细说明。对于加载了的起始事务TDR数据，用所述起始事务TDR数据初始化一个新的SDR， 并根据匹配规则更新内存中的映射关系，映射关系是内存中保存的匹配信息和SDR唯一标 识(CallID)的映射关系。对于加载了的非起始事务TDR数据，根据匹配规则和内存中的匹配信息进行匹 配，若匹配成功，更新内存中的映射关系；若匹配失败，当所述非起始事务TDR数据是历史 数据分析模式，则流程结束，当所述非起始事务TDR数据是实时数据分析模式，则在内存中 缓存后再次进行匹配。通过将历史数据分析模式从实时数据分析模式中独立出来，在需要分析非实时数 据时可以取得更高的效率。请参考图4，为本发明实施例对起始事务TDR数据进行匹配的方法流程图，可以包 括以下步骤步骤401 读取一条加载的起始事务TDR数据；步骤402 为该TDR数据分配SDR的唯一标识(CallID)，并更新被匹配字段信息和 CallID之间的映射关系；这样匹配信息就保存在内存中了。每一个子节点事务对应一个映射关系。步骤403:将该TDR数据的有效信息入库，TDR数据的有效信息从内存中释放，流程结束。需要说明的是，TDR数据的各字段可以分为有效信息(有效信息是需要合入到SDR 中的信息)和匹配信息(匹配信息是用于事务间匹配的字段信息，包括匹配字段信息和被 匹配字段信息)。允许一个字段既是有效信息也是匹配信息。有效信息以及匹配信息包含 的字段都需要加载，在匹配后，对TDR数据的有效信息和匹配信息分离，每条TDR数据有效 信息入库更新SDR，匹配信息留在内存中更新映射关系。因为有效信息不必和匹配信息一样 保留在内存直到完成一次业务的合成或超过生命周期，节省了内存空间。如果进一步简化 加载的有效信息，只保留TDR流水号等所有TDR固有的字段，入库还可以规定统一的格式批 量提交，提高效率。
请参考图5，为本发明实施例对非起始事务TDR数据进行匹配的方法流程图，可以 包括以下步骤步骤501 读取一个加载的非起始事务TDR数据；步骤502:进行匹配；即用步骤501中加载的TDR数据的匹配字段值查询父节点事务保存的匹配信息， 查到相同的记录则匹配成功，否则匹配失败；步骤503 判断匹配是否成功，若成功，进入步骤504，否则，进入步骤505 ；步骤504 为本事务的子节点事务更新被匹配字段信息和CallID之间的映射关 系，将该TDR数据的有效信息入库，TDR数据的有效信息从内存中释放，流程结束；步骤505 判断该非起始事务TDR数据是历史数据分析模式还是实时数据分析模 式，若是历史数据分析模式，流程结束，若是实时数据分析模式，进入步骤506 对于历史数据分析模式，因为所有数据都是静态的，匹配失败的TDR数据可以不 用像处理实时数据时一样进行缓存。将历史数据分析模式独立出来，采用不缓存、依次加载 的方式可以提高分析历史数据应用场景下的效率。步骤506 该非起始TDR数据在内存中缓存一端段时间后，重新进行匹配；在实时数据分析模式下需要缓存的原因是为避免一次业务不同事务的TDR数据 入库乱序(不同事务的TDR数据采集过程处理和传输的时延不同而产生)导致的匹配失 败，对匹配失败的TDR数据进行一定时间的缓存。经过缓存的TDR数据再次匹配后，无论成 功与否，都会被释放。步骤507 判断匹配是否最终成功，若成功，进入步骤504，否则，流程结束。需要指出的是，匹配可以根据以下规则进行1、若两个TDR数据字段的值相等，则匹配成功；例如若TDR1. fieldll = TDR2. field21，则 TDRl 与 TDR2 匹配成功。具体地，每 条TDRl完成加载后，用fieldl更新与CallID的映射关系，每条TDR2用fieldl查找该映 射关系，查到fieldl后，获得TDRl的CalIID，匹配成功。2、加载时对一个TDR数据的字段进行了运算(例如算数运算、字符串运算等)后， 与另一个TDR数据字段的值相等，则匹配成功。例如:TDR1.fieldll = substr (TDR2. field21, -12，12)。3、若两个TDR数据分别有两组字段的值相等，则匹配成功。例如:TDR1.fieldll = TDR2. field21AND TDRl. fieldl2 = TDR2. field22。4、若满足上述1、2、3中任两个匹配规则(可以属于同一个匹配规则，也可以属于 两个不同的匹配规则)的两个TDR数据满足条件，则匹配成功。例如(TDRl.fieldll = TDR2. field2IAND TDRl. fieldl2 = TDR2. field22) OR(TDRl. fieldll = TDR2. field21AND TDRl. fieldl3 = TDR2. field23)。5、两个TDR数据的时间字段相减，若满足预定的范围，则匹配成功。例如TDR1某字段值=TDR2 某字段值 ANDTDR2. timestamp-TDRl. timestamp <时 间范围。以上对加载TDR数据以及匹配TDR数据进行了详细说明。可选地，在执行加载TDR数据之前，还可以包括中断恢复过程。
请参考图6，为本发明实施例对系统中断时内存中的映射关系进行恢复的方法流 程图，可以包括以下步骤步骤601 通过初始化获取业务、事务描述信息及匹配信息；步骤602 判断是否需要恢复内存中的映射关系，若不需要，进入步骤603，否则， 进入步骤604 ；步骤603 开始进行加载，流程结束；步骤604 参照已经入库的SDR数据，重新加载对应的TDR数据，重构中断前内存 中的映射关系(也是生命周期内SDR对应的映射关系)，进入603 ；判断是否需要恢复的条件是在系统运行时会记录内存中每个时间粒度SDR数据 结构的状态到外存。如果没有记录或所有记录的状态都是已完成，则不需要恢复。否则，只 要有任意一条记录是正在处理的状态，就需要恢复。可选地，由于业务有生命周期，在对每一个时间段的TDR数据匹配之前，还可以对 TDR数据保存的匹配信息进行生命周期管理。对于历史数据分析模式的TDR数据，定时清除超出生命周期的映射关系，并在完 成指定时段的整合后退出。对于实时数据分析模式的TDR数据，定时清除超出生命周期的 映射关系。下面进行详细说明。请参考图7，为本发明实施例对历史数据分析模式进行生命周期管理的方法流程 图，可以包括以下步骤步骤701 完成一个时间粒度对应的所有TDR数据匹配；因为是海量数据，一般会根据时间对TDR数据进行划分，对应到数据库中可能是 分表或分区。划分的时段的大小就是时间粒度(根据业务生命周期和业务量总和决定)，匹 配TDR数据时选择根据时间粒度进行生命周期控制，相对选择每条TDR数据的时间进行控 制效率更高。步骤702 判断是否完成指定时段的整合，若是，流程结束，否则，进入步骤703 ；步骤703 判断内存中是否已经有N个时间粒度的映射关系，若是，进入步骤704， 否则，进入步骤701 ；N由TDR数据的时间粒度和业务生命周期决定，N =业务生命周期除以时间粒度 +1，如粒度是1天，生命周期是2天，则N= 2/1+1 = 3。(加1的原因是TDR跨时段，如生 命周期为2天的业务的TDR可能出现在3个时间粒度为天的时段中)步骤704 清除内存中最早的1个时间粒度的映射关系(即这批数据的生命周期 结束)，进入步骤701。请参考图8，为本发明实施例对实时数据分析模式进行生命周期管理的方法流程 图，可以包括以下步骤步骤801 加载分析一个时间粒度对应的所有TDR数据；步骤802 判断内存中是否已经有N个时间粒度的映射关系，若是，进入步骤803， 否则，进入步骤801 ；N的定义请参考步骤703中的描述。步骤803 清除内存中最早的1个时间粒度的映射关系(即这批数据的生命周期 结束)，进入步骤801。
图8所示步骤与图7所示步骤的区别在于对历史数据分析模式进行生命周期管 理时，通常只需要处理一个时间段的数据，不需要持续处理，故当完成指定时间段的数据的 处理后，将会不再继续执行。对于整合，是将属于同一次业务的所有TDR数据都标记相同的ID，整合的过程就 是将这些标记了相同ID的TDR数据合并成一条SDR数据。实现方式主要有两种类型，一种 是在内存中组合出完整的SDR数据然后输出到数据库或文件，另一种是将标记了 ID的TDR 数据(不一定是原始TDR，可以是只有流水号)输出到数据库或文件，由数据库或后台程序 完成整合。优选第二种类型。可选地，在整合过程中，本发明实施例还可以提供故障分析，即根据TDR数据的事 务状态信息，更新SDR数据的业务状态信息，使整合后的数据包含业务状态信息。请参考图9，为本发明实施例提供故障分析的方法流程图，可以包括以下步骤步骤901 读取出一条完成匹配的TDR ；步骤902 判断是否为同一次业务中的第一个匹配上的TDR，若是，进入步骤903， 否则，进入步骤904;步骤903 取出TDR记录中的状态字段的值，判断事务的状态是否成功，并将事务 顺序号，成功标志、状态码更新至SDR，流程结束；步骤904:判断事务顺序号是否等于或者大于SDR当前事务顺序号，若是，进入步 骤903，否则，流程结束。在匹配过程中，每个完成匹配的TDR信息，参照数据库中定义的事务状态定义等 信息，得到事务的状态码描述、故障节点，以及是否成功。根据是否成功，以及SDR数据当前 的最大事务顺序号，更新业务的状态。如某条SDR记录，其完成最大顺序号的事务是事务A， 且该事务是失败的，则业务状态就是事务A失败，故障的描述和对应的节点有事务状态码 关联得到。事务顺序号反映业务中事务的时序(数值越小的越早)，时序和匹配进行的次序 并不一定相同，因此存在事务顺序号小的TDR数据后匹配上的情况，这时是不需更新业务 状态的，业务状态只需保存顺序号最大的TDR反映的状态即可。实现业务合成功能的同时，可以选择同时进行故障分析，基于事务数据提供了事 务本身的基本故障信息、状态等，这样在对业务数据进行分析时会更加容易。可以看出，通过加载TDR数据，对加载了的TDR数据进行匹配，将匹配好的TDR数 据整合成SDR，可以实现端到端的业务合成。从而不需要人工对事务数据进行后期分析和统 计，提高了工作效率，满足了实时性要求。此外，通过本发明实施例，使得可以通过简单的配置就可以支持多种业务。请参考图10，为本发明实施例结构框图，包括加载模块1001，用于加载事务详细记录TDR数据；匹配模块1002，用于根据TDR数据的匹配规则，对所述加载模块1001进行了加载 的TDR数据进行匹配；整合模块1003，用于将匹配模块1002匹配好的TDR数据整合成业务详细记录 SDR。可以看出，通过加载TDR数据，对加载了的TDR数据进行匹配，将匹配好的TDR数据整合成SDR，可以实现端到端的业务合成。从而不需要人工对事务数据进行后期分析和统 计，提高了工作效率，满足了实时性要求。请参考图11，为本发明实施例另一种结构框图，可以包括加载模块1101，用于加载事务详细记录TDR数据；匹配单元1102，用于根据TDR数据的匹配规则，对所述加载模块1101进行了加载 的TDR数据进行匹配；整合模块1103，用于将匹配模块1102匹配好的TDR数据整合成业务详细记录 SDR ；中断恢复模块1104，用于在所述加载模块1101进行加载之前，对内存中的映射关 系进行恢复；生命周期管理模块1105，用于在所述匹配模块1102对进行了加载的TDR数据进行 匹配之前，对TDR数据执行生命周期管理操作；故障分析模块1106，用于在所述整合模块1103整合过程中，对SDR数据进行故障 分析。入库模块1107，用于将整合模块1103整合好的SDR存入数据库。初始化模块1108，用于根据关系数据库进行初始化。此外，本发明实施中，所述数据包括配置文件数据，用于提供系统运行的参数；业 务模型数据，用于对业务、事务、匹配规则进行描述；TDR数据以及SDR数据是系统的主要 输入和输出，可以是数据库表的形式，也可以是文件。本发明实施例还提供了一种业务数据合成的系统，用于提高用户体验质量，所述 系统可以包括分析服务器，用于加载事务详细记录TDR数据；根据TDR数据的匹配规则，对 进行了加载的TDR数据进行匹配；将匹配好的TDR数据整合成业务详细记录SDR，并将所述 SDR输出至客户端。所述分析服务器与特定服务器进行集成，或者，所述分析服务器独立于特定服务
ο最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将 一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作 之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体 意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括 那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或 者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并 不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借 助软件加必需的硬件平台的方式来实现，当然也可以全部通过硬件来实施，但很多情况下 前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案对背景技术做出贡献的全部 或者部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如 ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务 器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。以上对本发明进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对 于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式
及应用范围上均会有改变 之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
权利要求
一种业务数据合成的方法，其特征在于，所述方法包括加载事务详细记录TDR数据；根据TDR数据的匹配规则，对进行了加载的TDR数据进行匹配；将匹配好的TDR数据整合成业务详细记录SDR。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对进行了加载的TDR数据进行匹配包括对于加载了的起始事务TDR数据，用所述起始事务TDR数据初始化一个新的SDR，并 根据匹配规则更新内存中的映射关系，所述映射关系是匹配信息和SDR唯一标识的映射关系。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对进行了加载的TDR数据进行匹配包括对于加载了的非起始事务TDR数据，根据匹配规则和匹配信息进行匹配，若匹配成功， 更新内存中的映射关系；若匹配失败，当所述非起始事务TDR数据是历史数据分析模式，结 束该流程，当所述非起始事务TDR数据是实时数据分析模式，则在内存中缓存后再次进行 匹配。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述匹配规则包括 若两个TDR数据字段的值相等，则匹配成功；或者，加载时对一个TDR数据的字段进行了运算后，与另一个TDR数据字段的值相等，则匹配 成功； 或者，若两个TDR数据分别有两组字段的值相等，则匹配成功； 或者，若属于上述同一匹配规则或者属于上述两个不同的匹配规则的两个TDR数据满足匹 配成功的条件，则匹配成功； 或者，两个TDR数据的时间字段相减，若满足预定的范围，则匹配成功。
5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，在所述对进行了加载的TDR数据进行 匹配之前，所述方法还包括对TDR数据保存的匹配信息进行生命周期管理。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对TDR数据保存的匹配信息进行生命周期 管理包括对于历史数据分析模式的TDR数据，定时清除超出生命周期的映射关系，并在完成指 定时段的整合后退出； 或者，对于实时数据分析模式的TDR数据，定时清除超出生命周期的映射关系。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述加载事务详细记录TDR数据之前， 所述方法还包括如果系统上次运行时发生中断，所述系统在启动后先对发生中断时内存中的映射关系2进行恢复。
8.—种业务数据合成的装置，其特征在于，所述装置包括 加载模块，用于加载事务详细记录TDR数据；匹配模块，用于根据TDR数据的匹配规则，对所述加载模块进行了加载的TDR数据进行 匹配；整合模块，用于将匹配模块匹配好的TDR数据整合成业务详细记录SDR。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括生命周期管理模块，用于在所述匹配模块对进行了加载的TDR数据进行匹配之前，对 TDR数据执行生命周期管理操作。
10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括中断恢复模块，用于在所述加载模块进行加载之前，对内存中的映射关系进行恢复。
11.一种业务数据合成的系统，其特征在于，所述系统包括分析服务器，用于加载事务详细记录TDR数据；根据TDR数据的匹配规则，对进行了加 载的TDR数据进行匹配；将匹配好的TDR数据整合成业务详细记录SDR，并将所述SDR输出至客户端。
全文摘要
本发明实施例公开了一种业务数据合成的方法、装置及系统。本发明实施例公开的方法包括加载事务详细记录TDR数据；根据TDR数据的匹配规则，对进行了加载的TDR数据进行匹配；将匹配好的TDR数据整合成业务详细记录SDR。通过本发明实施例，实现了将TDR数据进行端到端的业务合成。
文档编号H04L29/06GK101883004SQ200910137659
公开日2010年11月10日 申请日期2009年5月4日 优先权日2009年5月4日
发明者汪洪恩 申请人:华为技术有限公司