本发明涉及金融服务，尤其涉及一种基于金融环境稳定性的测试方法及系统。
背景技术：
1、金融环境稳定性是指在各种内外部环境因素影响下，金融系统保持正常运行、抵御风险冲击、并确保金融机构和市场能够顺利进行交易和清算的能力。金融环境的稳定性涉及多个层面，包括金融机构的稳健性、金融市场的流动性、系统性风险的防控能力、以及宏观经济政策的有效性。金融环境稳定性包括金融系统的稳健性、金融市场的流动性、系统性风险防控能力、金融基础设施的可靠性以及风险管理与预警机制等。金融环境稳定性的测试是为了评估和确保金融系统在不同压力条件下能够稳定运行的一项关键过程。该测试可以帮助金融机构、监管部门和其他市场参与者预先识别潜在风险，并采取措施防止系统性金融风险的爆发。以下是金融环境稳定性测试的详解，涵盖测试的目的、关键测试指标、常见方法以及具体测试过程。然而传统测试方法难以全面覆盖并发用户数、交易频率、交易复杂度等多维度参数；通常仅依赖于静态的压力测试结果，缺乏对系统实时变化的响应能力；尤其在大规模交易场景中，以往的系统测试难以迅速定位和识别系统瓶颈。
技术实现思路
1、基于此，本发明有必要提供一种基于金融环境稳定性的测试方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于金融环境稳定性的测试方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：对金融交易系统进行实时状态监测，生成系统状态基础数据；根据系统状态基础数据构建虚拟测试环境，并进行测试场景自适应配置，生成测试环境参数数据；
4、步骤s2：对测试环境参数数据进行多维度压力测试分析，并计算系统稳定性指标，生成稳定性基准数据；根据稳定性基准数据进行动态负载梯度处理，得到系统压力梯度数据；对系统压力梯度数据进行风险等级映射，生成风险评估映射数据；
5、步骤s3：利用分布式监控系统采集金融交易系统的异常行为特征，生成异常行为特征数据；对异常行为特征数据进行故障模式识别，并建立故障预警阈值，生成预警触发条件数据；
6、步骤s4：基于实时获取的系统监控数据进行多维度性能分析，得到性能指标数据，其中多维度性能包括多维度性能、资源利用维度、业务处理维度以及可靠性维度；将系统压力梯度数据与性能指标数据进行关联分析，并进行瓶颈识别，生成性能瓶颈定位数据；
7、步骤s5：通过预警触发条件数据对性能瓶颈定位数据进行风险等级评估，得到风险评估数据；根据风险评估数据构建系统恢复策略，生成故障恢复方案数据；对故障恢复方案数据进行仿真验证，并进行基于仿真结果的恢复策略生成，从而得到恢复策略数据；
8、步骤s6：利用风险评估映射数据以及恢复策略数据对金融交易系统进行稳定性评估，从而得到环境稳定性评估数据。
9、本发明还提供一种基于金融环境稳定性的测试系统，用于执行上述的基于金融环境稳定性的测试方法，所述基于金融环境稳定性的测试系统包括：
10、环境构建模块，用于对金融交易系统进行实时状态监测，生成系统状态基础数据；根据系统状态基础数据构建虚拟测试环境，并进行测试场景自适应配置，生成测试环境参数数据；
11、压力评估模块，用于对测试环境参数数据进行多维度压力测试分析，并计算系统稳定性指标，生成稳定性基准数据；根据稳定性基准数据进行动态负载梯度处理，得到系统压力梯度数据；对系统压力梯度数据进行风险等级映射，生成风险评估映射数据；
12、异常监控模块，用于利用分布式监控系统采集金融交易系统的异常行为特征，生成异常行为特征数据；对异常行为特征数据进行故障模式识别，并建立故障预警阈值，生成预警触发条件数据；
13、性能诊断模块，用于基于实时获取的系统监控数据进行多维度性能分析，得到性能指标数据，其中多维度性能包括多维度性能、资源利用维度、业务处理维度以及可靠性维度；将系统压力梯度数据与性能指标数据进行关联分析，并进行瓶颈识别，生成性能瓶颈定位数据；
14、恢复策略模块，用于通过预警触发条件数据对性能瓶颈定位数据进行风险等级评估，得到风险评估数据；根据风险评估数据构建系统恢复策略，生成故障恢复方案数据；对故障恢复方案数据进行仿真验证，并进行基于仿真结果的恢复策略生成，从而得到恢复策略数据；
15、稳定性评估模块，用于利用风险评估映射数据以及恢复策略数据对金融交易系统进行稳定性评估，从而得到环境稳定性评估数据。
16、本发明通过实时状态监测，可以快速识别系统的运行状态和潜在问题，确保系统的高可用性；系统状态基础数据的生成为后续分析提供了可靠的数据基础，有助于决策者在优化系统配置时做出更科学的选择；构建的虚拟测试环境可以模拟真实交易场景，为后续的压力测试和性能评估提供安全可靠的测试平台，降低实际系统操作的风险；测试场景的自适应配置使得环境参数能够根据实际情况动态调整，提升测试的相关性和有效性，更好地反映系统在真实场景下的性能表现。通过多维度压力测试分析，可以全面评估系统在不同压力条件下的表现，识别出系统的性能瓶颈；生成的稳定性基准数据为后续性能优化提供了重要参考，帮助识别正常运行与异常状态的界限；动态负载梯度处理能够更精确地反映系统的承载能力，确保系统在高负载下仍能保持稳定；通过对压力梯度数据进行风险等级映射，可以及时发现潜在的高风险区，为风险管理和控制提供数据支持。通过采集异常行为特征，可以及时发现系统运行中的异常情况，提高系统的敏感性和反应速度；对异常行为的识别能够帮助系统管理员更快地定位问题根源，减少故障对业务的影响。建立故障预警阈值及触发条件，有助于在问题升级前进行及时干预，降低系统崩溃或严重性能下降的风险。多维度性能分析提供了对系统性能的全面了解，识别出影响业务处理效率的关键因素；通过将压力梯度数据与性能指标相结合的分析方法，可以精确地识别出系统的瓶颈，提高性能优化的针对性；性能瓶颈定位数据能够为系统改进和优化提供明确的方向，增强系统的整体效率。对性能瓶颈的风险等级评估为后续的恢复策略制定提供了数据支持，使得恢复措施更加科学有效；根据评估数据构建的恢复策略确保在出现问题时能够迅速响应，减少业务中断的时间。对恢复方案进行仿真测试可以提前发现方案中的不足，从而减少实际操作中的风险和资源浪费，提高恢复方案的有效性。通过综合分析风险评估和恢复策略，可以全面评估系统的稳定性，确保系统在不同情况下都能稳定运行；环境稳定性评估数据为管理层提供了关键的决策支持，帮助他们在系统调整和优化时考虑潜在的风险。定期的稳定性评估能够提升系统的可靠性，增强业务的连续性，确保在金融交易中始终能提供高可用性和一致性。
1.一种基于金融环境稳定性的测试方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于金融环境稳定性的测试方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于金融环境稳定性的测试方法，其特征在于，步骤s18包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于金融环境稳定性的测试方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于金融环境稳定性的测试方法，其特征在于，步骤s27包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于金融环境稳定性的测试方法，其特征在于，步骤s277包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于金融环境稳定性的测试方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的基于金融环境稳定性的测试方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的基于金融环境稳定性的测试方法，其特征在于，步骤s5包括以下步骤：
10.一种基于金融环境稳定性的测试系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的基于金融环境稳定性的测试方法，所述基于金融环境稳定性的测试系统包括：
