银行卡报数据中心是什么意思

1. 银行数据中心是做什么工作

中国工商银行数据中心业务测试岗的主要工作内容是对工商银行网络业务和终端业务的软件货硬件，进行测试、统计、分析，最终汇集资料提交分析报告交于科研部门，根据数据升级或提高网络业务等技术水平，进一步完善工商银行数据业务的实际应用。 中国工商银行数据中心（北京）成立于2000年10月，是中国工商银行股份有限公司的直属机构。数据中心（北京）是集全行业务验收及适应性测试、科技研发和信息科技风险管理等多项职能为一体的综合化中心。
拓展资料：
农行数据中心：
农行数据中心是中国农业银行生产运营工作体系中的运行、保障和处理的核心，承担全行所有金融电子数据的生产运行、技术和业务保障、生产数据管理、交易监控以及门柜业务的后台处理职能。
中国农业银行数据中心主要职责是制定全行各分数据中心生产运行管理的各项制度办法，并组织实施；负责全行业务系统的生产运行及与生产运行相关的技术支持软硬件维护；研究、制定系统运行突发事件的应急处理方案，实施应急处理，并组织进行应急演练；管理和维护数据中心各类主机系统计算机网络系统，确保全行业务系统正常生产运行；
监测和考核全行生产系统运行状况，根据主管部门授权对全行生产系统运行安排进行调度；在中国农业银行科技部领导下实施数据灾难备份的管理，制订备援方案，领导和管理备援测试中心；
做好系统运行维护、业务操作、计算机系统及网络等安全防范工作；负责数据中心各类应用软件的版本管理和技术档案管理；负责网内客户的查询、咨询、投诉等服务，提供业务和技术支持；按照指令和授权实施业务系统运行参数和异常账务的调整；在有关部门领导下，实施业务系统生产运行数据的管理；
按照主管部门的安排，统一组织、调度和实施新产品投产上线及生产运行；承担上海分行辖内各网点生产运行的服务与支持工作；制定数据中心园区安全防范管理制度，组织实施数据中心园区的安全保卫工作；实施数据中心人力资源财务和行政后勤保障管理；协助中国农业银行科技部制定全行相关IT技术方案、制度、办法、流程等。

2. 什么是数据中心

数据中心就是服务器的集中，数据中心（DataCenter）通常是指在一个物理空间内实现信息的集中处理、存储、传输、交换、管理，而计算机设备、服务器设备、网络设备、存储设备等通常认为是网络核心机房的关键设备。

数据中心的组成

很荣幸能够看到这个问题，本人十八年的网络技术领域，在一线互联网公司和厂商工作过，热衷于分享网络技术包括，有线、无线、路由器、交换机、华为认证、思科认证等周边问题。 高兴给大家分享我对这个问题看法与想法，废话不多说让我们一起走进这个问题，那现在让我们一起探讨一下关于这个问题。

无聊的旅行者在等待航班起飞时可以在线播放影片，学生可以打开喜爱的播放列表让自己专心学习，这一切之所以可以实现，往往要归功于设备本身。但真正的超级英雄是数据中心，是它们在幕后执行各种繁重的任务，给用户带来顺畅无缝的数字服务。

数据中心内有大量服务器（全天候存储和提供数据的高性能计算机）。计算需求每天都在飞速增长 - 每月新增的网民数以百万计。对更多数据的需求意味着对更多数据中心的需求。

通俗理解就是为企业、媒体、网站提供大规模、高质量、安全可靠的互联网服务，主要包括：服务器托管、网站空间租用、带宽批发等业务。这使得很多企业、政府单位、教育机构等单位不用再去建设自己的机房，也无需聘请专门的技术人员去进行维护管理，这样以来便可以节省很大一部分的费用。

其次，idc数据中心就是指大型机房，利用通信运营商已有的互联网通信线路、带宽资源，建立标准化的数据中心机房环境，为企事业单位、政府机构、个人提供服务器托管、租用业务以及相关增值等方面的全方位服务。主要包括专业化域名注册查询,主机托管(机位、机架、机房出租)、资源出租(如虚拟主机业务、数据存储服务)、系统维护(系统配置、数据备份、故障排除服务)、管理服务(如带宽管理、流量分析、负载均衡、入侵检测、系统漏洞诊断)，以及其他支撑、运行服务等。

idc数据中心有两个明显的特征，分别是在网络中的位置和总的网络带宽容量，二者构成了网络基础资源的一部分，像骨干网、接入网一样，idc提供了一种高端的数据传输接入服务。像最有名的数据中心是谷歌的，为了满足全球急剧增长的云端数据存储需求，Google 在芬兰的哈米纳、比利时的圣吉斯兰、爱尔兰的都柏林以及荷兰的埃姆斯哈文建造了自己的数据中心，它们均是在过去 11 年里建造完成的。这些数据中心每年的运营成本平均为 3 亿欧元，这在偏远地区创造了大量之前没有的职位，从专业的 IT 技术人员和工程师，到餐饮、设施、安保、景观园林等方面的职位，一应俱全。

总之，简单举例来说，最近很火的中国新四大发明高铁（高铁订单系统）、支付宝（支付宝的支付流水）、共享单车（共享单车的定位）以及网购（网购的信息和物流配送）等等，这些都离不开idc数据中心的支持。通过以上介绍，想必大家对idc已经有了进一步的了解。

关于在以上我的精彩的分享是关于这个问题的解答与看法，都是我个人的想法与观点，在这里同时我希望我分享的这个问题的解答于分享能够帮助到大家。

我也希望大家能够喜欢我的解答，大家如果有更好的关于这个问题的解答与看法，望分享评论出来，共同走进这话题。

我在这里，发自内心真诚的祝大家每天开开心心工作快快乐乐，拥有好身体，同时也祝大家在自媒体行业有一个好的发展，谢谢。

顾名思义就是用来集中管理(存储，计算，交换)数据的地方。内部主要用于放置计算机设备、服务器设备、网络设备、存储设备等， 这些关键设备是数据中心的核心、企业的大脑。

其存在是为了 全面、集中、主动 、 有效 地管理和优化IT基础架构， 实现信息系统高水平的可管理性、可用性、可靠性和可扩展性，保障业务的顺畅运行和服务的及时提供。

目前，数据中心行业应用广泛，上下游产业链条完整。 我国重点发展的各大新兴产业，如人工智能、远程医疗、工业互联网等，均需要以数据中心作为产业支撑。

说完基础的，再来聊聊当前 科技 是如何带动数据可视化管理的~

IDC 是国家“新基建”战略的重要信息化基础设施，为有效带动 5G、人工智能、物联网、云计算、大数据全产业链发展。 在政策的推动下，数据中心产业逐渐实现规模化、集中化、绿色化、布局合理化的趋势。

Hightopo 在数据中心三维可视化中，摒弃传统的图表方式，自主研发了基于 HTML5 的 2D、3D 图形渲染引擎 HT for Web，为 Web 可视化提供了丰富的展示形式和效果。通过专业的开发与设计团队，将 2D 与 3D 有机的融合在一起，保证设计效果的完整呈现，达到所见即所得的效果。实现对数据中心的众多子系统集中调配管理的目的，降低机房管理难度，减轻机房运维压力。也可为各种不同业务诉求增长提供了灵活的解决方案。

为了满足数据中心日益增长的需求，图扑开发了一款机房快速实施工具，通过工具可快速便捷地搭建出机房三维场景，近年来我们也为客户在全国各地实施部署上线了众多数据中心可视化项目。

在 3D 视觉化环环境中，可以清楚地看到管线分布的全景视图，操作员可以查看单个设备的所有链路信息来确认，或显示链路中包含的所有设备。呈现数据中心从高压市电引入至列头柜（智能母线、PDU）输出的变配电系统设备和线路。

Hightopo 可视化监控满足对设备远程的正确维护和保养，保障机房设备稳定、可靠、节能运行，确保通信设备的运行环境，延长设备的生命周期，降低设备的故障率。

更多数据中心可视化解决方案尽在图扑~

数据中心（Data Center）是全球协作的特定设备网络，用来在internet网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息。

《行动计划》强化了新型数据中心利用率、算力规模、能效水平、网络时延等反映数据中心高质量发展的指标，弱化了反映体量的数据中心规模指标。 计划到 2021 年底，全国数据中心平均利用率力争提升到 55%以上，总算力超过 120 EFLOPS，新建大型及以上数据中心 PUE 降低到 1.35 以下。到 2023 年底，全国数据中心平均利用率力争提升到 60%以上，总算力规模超过 200 EFLOPS，高性能算力占比达到 10%，新建大型及以上数据中心 PUE 降低到 1.3 以下，严寒和寒冷地区力争降低到 1.25 以下，国家枢纽节点内数据中心端到端网络单向时延原则上小于 20 毫秒。

今天整理了数据中心行业报告，一共26份，或许对这个问题的回答，有帮助：

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方便随时找到的同时，更让自己愿意改变行动！也让我更加有动力和大家分享干货，一举两得

3. 什么是数据中心

当前，作为经济发展中创新最活跃、增长速度最快、影响最广泛的产业领域，数字经济正引领新一轮经济周期发展。各地区正加速发展数字经济，以期实现以数字技术为基础的新产业、新业态、新模式升级演进，推动经济持续平稳发展。

这一过程中，担负着数据存储、处理等功能的数据中心可谓起着基石作用，是发展数字经济的重要前提和基础。但数据中心存在着高耗能、高碳排放的问题，在“双碳”目标下，如何对数据中心进行合理布局和规划，以在扩大数据中心产业的同时推动数据中心节能低碳成为相关各方必须进行的思考，且需要不断进行完善。所以，2022年数据中心产业发展将呈现三大新趋势：清洁能源使用比例持续提升；高算力支撑将成为数据中心发展重要目；为数字化转型赋能。

资产管理可视化

传统资产管理形式能用性较差、效率低下，不适用于资产量庞大或种类繁多的数据中心。采用Hightopo 3D 数据可视化技术，即使面对再繁杂的资产，也可通过检索功能快速查找资源设备，对其进行定位及信息详情展示。在3D场景中可任意查询资产对象，如设备型号规格或CPU负载状况。支持运维人员在线远程调取支配该资产对象的检修记录、履历信息和当前运行状态等任意信息。如下：

• 监测蓄冷罐：在机房发生故障时是否正常启动的放冷模式、充冷模式和保冷模式；

• 监测膨胀罐：是否正常运作，确保水压平衡，机房正常运作；

• 监测冷却塔：是否正常进行循环水冷却等。

将虚拟资产与现实资产一一对应，让资产管理变得更为简洁直观，能实现多个机房资产集中监控，提升资产设备的实用性和使用率。

管线可视化

在 3D 可视化环境中能清楚看到管线分布的全景视图，运维人员可点击查询单设备的所有链路信息或展示链路中包含的全部设备，呈现数据中心从高压市电引入至列头柜（智能母线、PDU）输出的变配电系统设备和线路。

管线可视化能有效梳理数据中心密集的电气管道和网络线路，让运维人员更直观地掌握数据中心的管线分布及走线情况，从而快速排查及修复管线类故障。主动预警及时告知电力网线布局或输、发、变电环节的不合规情况，打破当前数据分散的局面，提高管线管理水平和故障解决效率。

动环监控可视化

一、预警告警 智能巡检

动环监控系统中的设备监控信息，是通过智能数据接口或传感器采集多方面监控数据（如供配电、UPS、消防系统等），实现设备运行的正常状态监测、异常状态预测、告警阀值设定、功率参数、应急预案的智能监控功能。当设备数据超过预设阀值时，系统将进行预警提示。在 3D 可视化环境内结合 2D 面板展示出来，确保机房内始终保持合适的动力供应。

系统支持对该可视化场景提供智能巡检方案，运维人员自定义规划巡检路径，对各个巡检节点进行安全管理。辅助运维人员做出科学决策，一改往日“关门看报告、拍脑袋定方案”的现象。

二、3D温度云图

数据中心“喜冷怕热”，随着计算规模的逐步增大，热量也会逐渐升高。通过装设温湿度监测模块，进而呈现出该环境内所有的热源分布，及时发现快速定位异常温度区域并提醒管理人员。鼠标点选设备可查看子设备实时温度数据，数据由2D面板呈现。

采用3D温度云图，实时感知机房内部温湿度情况，较大程度上缓解机房温度过高问题，杜绝被动“热处理”。

面对突如其来的疫情，且在春节期间运维人员较少的情况下，为保障各大科研医疗机构正常运转，全力做好数据中心运作平稳，3D可视化集装箱数据中心无疑是最好的选择。利用车辆快速运输，可根据需求及场地状况分散或集中叠放部署，做到快速调度布局。即使运维人员再少，也能做到24小时实时监控，第一时间发现机房安全隐患，保证机房运维和医疗机构业务的连续性。

随着数字化、智能化、电子商务和互联网流量的爆炸式增长，数据中心已成为全球增长最快的电力消费设备之一。据估算，2020 年全国数据中心耗电量约 760 亿千瓦时。如果折算为二氧化碳排放量，2020 年全国数据中心二氧化碳排放量近 4000 万吨。整体看，数据中心耗电及碳排放量规模占全社会比重虽不及电力、化工、交通等高排放行业，但仍不失为一个排放大户。未来数据中心能耗和碳排放还将稳定增长，因此节能减排是数据中心行业长远发展必须锚定的一个关键方向。

4. 银联中心是什么

银联中心通常指银联数据中心，主要是建设和运行银联跨行交易清算系统，实现银行卡在连入网络后协调使用，同商业银行等行业各方协同推广银联卡统一标准规范，打造银行卡中国的自主品牌，促进银行卡发展和应用，维护银行卡受理市场秩序，防范银行卡风险。

中国银联的业务范围

中国银联对银联标识进行管理和操作，例如授权银行发行双币信用卡 （ 一般是人民币和美元 ） 以及中国银联标识和其他信用卡公司标识。大部分流通在中国大陆的银行卡都有银联标识。建立、运行全中国银行卡跨行信息交换网。实际上，中国银联的服务早就超越了中国大陆 ( 截至 2014 年 8 月 ) ，在超过 140 个国家或地区 ，包括香港、澳门、韩国、泰国、新加坡、日本、美国、德国等，还可以在某些地区使用银联服务，包括查询、刷卡消费、提现等。

5. 北京农商行数据中心是干啥的

运行信息系统。
北京农商银行数据中心是能在后台看到所有储户的信息资料。
北京农商银行数据中心是该银行生产运营工作体系中的运行、保障和处理的核心，具有承担全行所有金融电子数据的生产运行、技术和业务保障、生产数据管理、交易监控以及门柜业务的后台处理职能。数据中心的主要工作内容是对本银行网络业务和终端业务的软件货硬件，进行测试、统计、分析，最终汇集资料提交分析报告交于科研部门，根据数据升级或提高网络业务等技术水平，进一步完善银行数据业务的实际应用。数据中心是集全行业务验收及适应性测试、科技研发和信息科技风险管理等多项职能为一体的综合化中心。

6. 数据中心是什么其系统结构和工作原理是怎样的呢

一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。
先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：

• 整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；

• 提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；

• 为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；

• 为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；

• 分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；

• 开发数据产品，直接或间接为公司盈利；

• 建设开放数据平台，开放公司数据；

• 。。。。。。



• 上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；


• 其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；


• 建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。


• 整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：


• 逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。


• 我们从下往上看：


• 数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。



• 数据源的种类比较多：



• 网站日志：



• 作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，


• 一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；



• 业务数据库：



• 业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapRece来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。


• 当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS。



• 来自于Ftp/Http的数据源：



• 有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求；



• 其他数据源：



• 比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成；



• 数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。



• 离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapRece要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；


• 当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapRece接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapRece来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapRece要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》


• 实时计算部分，后面单独说。


• 数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；



• 前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据；和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。


• 另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。



• 数据应用

• 业务产品
  



• 业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；



• 报表



• 同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；



• 即席查询



• 即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；


• 这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。


• 即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。


• 当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。



• OLAP



• 目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；


• 这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；


• 比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。



• 其它数据接口
  



• 这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。



• 实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。


• 我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。


• 做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。


• 任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；



• 这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始；这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。


• 前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。


• 总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。

7. 银行卡数据安全标准

银行卡数据安全标准信息安全管理标准，银联卡账户信息是指记录在银联卡片上的卡号。卡片有效期、磁道信息、卡片验证码，等信息，以及网上业务、电话银行、手机银行等业务的用户注册名、银行卡密码PIN、真实姓名、证件号码、联系方式等身份验证信息。

银行数据安全管理制度

为加强商业银行数据中心风险管理，保障数据中心安全、可靠、稳定运行，提高商业银行业务连续性水平，根据中华人民共和国银行业监督管理法及中华人民共和国商业银行法制定本指引。

在中华人民共和国境内设立的国有商业银行、股份制商业银行、邮政储蓄银行、城市商业银行、省级农村信用联合社、外商独资银行、中外合资银行适用本指引。

8. 农业银行网银出现系统异常没有找到数据中心

1、通知合适的人员。

(1)使程序代码混乱最小化。

(2)捕获并保留诊断信息。

(3)采用合适的方式结束异常活动。

2、针对某一段程序可能抛出多种异常的情况，可以采用如下两种不同的方式对异常进行捕捉和处理：

(1)直接捕捉Exception类型异常因为程序抛出的可捕捉的异常都是Exception类的子类，因此都会被捕捉到。

(2)使用多个catch子句，针对具体的异常进行捕捉和处理。

(8)银行卡报数据中心是什么意思扩展阅读：

不要忽略异常

既然已捕获到异常，那catch块理应做些有用的事情——处理并修复这个错误。catch块整个为空，或者仅仅打印出错信息都是不妥的。

cateh块为空就是假装不知道甚至瞒天过海，这是最可怕的事情。程序处理到了错误，但所有的人都看不到任何异常，那么整个应用可能已经彻底坏了。仅在catch块里打印错误跟踪栈信息稍微好一点，但也仅仅比空白多了几行异常信息。异常处理时，建议对异常采取适当措施，比如：

(1)处理异常。对异常进行合适的修复，然后绕过异常发生的地方继续执行；或者用别的数据进行计算，以代替期望的方法返回值；或者提示用户重新操作等等。总之，对于checked异常，程序应该尽量修复。

(2)重新抛出新异常。把当前运行环境下能做的事情尽量做完，然后进行异常转移，把异常包装成当前层的异常，重新抛出给上层调用者。

(3)在合适的层处理异常。如果当前层不清楚如何处理异常，就不要在当前层使用catch语句来捕获该异常。直接使用throws声明抛出该异常，让上层调用者来负责处理该异常。

9. 农行流水上面显示渠道EPAY、ATMP、IBPS、DCNT、是什么意思

1、EPAY：EPAY支付

一家全球支付服务供应商，成立于2014年3月，注册资金2亿。EPAY支付致力于为全球企业和用户提供在线支付处理服务，解决全球化趋势下的国际在线支付难题。

2、ATMP：ATM终端处理系统

终端交易渠道最底层的终端设备控制系统，运行于终端设备，主要用于向持卡人和ATM设备管理员提供各种交易和管理的交互界面，并与ATMP通过报文交互实现特定的功能。

3、IBPS：网上支付跨行清算系统

网上支付跨行清算系统是中国人民银行建设的人民币跨行支付清算基础设施。网上支付跨行清算系统主要支持网上跨行零售业务的处理，业务指令逐笔发送、实时轧差、定时清算。

4、DCNT：数据中心发起

数据中心是全球协作的特定设备网络，用来在因特网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息。数据中心大部分电子元件都是由低直流电源驱动运行的。

(9)银行卡报数据中心是什么意思扩展阅读

1、银行卡类型：Card Type

2、借记卡：Debit Card

3、贷记卡：Credit Card 

4、电话银行：IVR (Interactive Voice Response:交互语音应答系统) 

5、新密码：New Password 

6、确认密码：Confirm Password

7、密码重置：Ret Password 

8、账户管理：Account management

9、账户查询：Account enquiry

10、账户概览：Account summary

11、账户详情：Account detail   

12、交易明细查询：Transaction detail enquiry

13、转账：Transfer 

14、定期存款：Time deposit

15、定期账户：Time deposit

16、活期账户：Savings Account

10. 上海银行数据中心是事业单位吗

上海银行数据中心不是事业单位。根据查询相关公开信息显示，上海银行数据中心是一家私人企业。主要业务是提供专业的、为客户银行量身定制的银行卡业务处理平台外包服务，帮助客户银行发展银行卡业务。