首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

流计算实时风控

流计算实时风控是一种基于大数据处理和实时分析的风险控制方法,它可以在数据产生的同时进行数据处理和分析,从而实时发现和防范潜在的风险。

在流计算实时风控中,数据源通常是实时产生的数据流,例如交易数据、日志数据、传感器数据等。通过使用流处理引擎和大数据处理框架,可以对这些数据流进行实时处理和分析,从而发现异常行为和潜在的风险。

流计算实时风控的应用场景非常广泛,例如金融风控、信用卡欺诈检测、网络安全防护、智能交通管理、智能制造等。通过使用流计算实时风控,可以在实时处理数据的同时,防止潜在的风险,提高企业的安全性和稳定性。

在腾讯云中,可以使用腾讯云流计算实时风控来实现这一功能。腾讯云流计算实时风控提供了一整套的解决方案,包括流处理引擎、大数据处理框架、数据存储和分析工具等,可以帮助企业实时处理和分析数据,发现潜在的风险,并及时采取措施进行防范。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

钱大妈基于 Flink 的实时风实践

摘要:本文作者彭明德,介绍了钱大妈与阿里云 Flink 实时计算团队共建实时风规则引擎,精确识别羊毛党以防营销预算流失。...钱大妈与阿里云 Flink 实时计算团队共建实时风规则引擎,精确识别羊毛党以防营销预算流失。...计算表达式。风规则的字段口径通常是需要组合计算的,我们在表达式计算和编译中集成了更轻便和更高性能的 Aviator 表达式引擎。...阿里云实时计算产品输出的支持多规则和动态规则变更、支持 Pattern 定义事件之间的超时以及支持基于 IterativeCondition 的累加器功能拓宽 Flink 在实时风的能力,并且上述功能已经在钱大妈生产环境落地实践...后续钱大妈将和阿里云实时计算产品团队,继续共建完善基于 Flink 的实时风解决方案,其中在 Flink CEP 的未来规划将围绕以下三个主要方向展开: Flink CEP 能力的进一步增强;

2.1K20

携程是如何把大数据用于实时风的?

也从原来基于“简单规则+DB”,发展到目前能够支撑10X交易增长的智能化风系统,基于规则引擎、实时模型计算、流式处理、M/R、大数据、数据挖掘、机器学习等的风系统,拥有实时、准实时的风险决策、数据分析能力...主要分三大模块:风引擎、数据服务、数据运算、辅助系统。 风引擎:主要处理风请求,有预处理、规则引擎和模型执行服务,风引擎所需要的数据是由数据服务模块提供的。...数据访问层所提供的数据都是由数据计算层提供。 数据运算:主要包括风险画像运算、RiskSession、设备指纹、以及实时流量、非实时运算。...由于携程的业务种类非常多,而且每种业务都有其特性,在进入风系统(Aegis)后,为了便于整个风系统对数据进行处理,风前端有一个适配器模块,把各个业务的数据都按照风内部标准化配置进行转换,以适合风系统使用...五、Chloro系统 Chloro系统是数据分析服务也是整个风系统的核心,数据服务层所使用到的数据,都是由Chloro系统计算后提供的。

2.4K80
  • RabbitMQ——

    一个发送端,可以同时向多个接收端发送消息,信用是按不同的接收端分开计算的。同样,一个接收端可以接收来自不同发送端发来的消息,并按不同的发送端分别计算其信用制。...来看一个实际的例子,下面两幅图分别为出现时网络接收进程与通道进程对应进程字典的信息。...---- 【消费者的】 对于生产者的消息发送流程,我们看到了进程间的消息。...而对于消费者的消费流程,实际上也有一个进程间的消息,在这些进程之间也使用到了信用机制,避免因网络发送慢,消息都堆积在网络发送进程中从而出现内存溢出等异常问题。...---- 【总结】 本文讲述了基于信用的机制的相关原理,以及rabbitmq内部逻辑在生产、消费过程中的处理机制。

    96920

    【Sentinel】模式

    :流量控制 降级:降级熔断 热点:热点参数限流,是限流的一种 授权:请求的权限控制   2.快速入门 2.1.示例 点击资源/order/{orderId}后面的按钮...2.2.练习 需求:给 /order/{orderId}这个资源设置规则,QPS不能超过 5,然后测试。...结果: 可以看到,成功的请求每次只有5个   3.模式 在添加限流规则时,点击高级选项,可以选择三种模式: 直接:统计当前资源的请求,触发阈值时对当前资源直接限流,也是默认的模式 关联...我们是对订单查询/order/query限流,因此点击它 后面的按钮: 在表单中填写规则: 4)在Jmeter测试 选择《模式-关联》: 可以看到1000个用户,100秒,因此QPS为10...点击goods资源后面的按钮,在弹出的表单中填写下面信息:  只统计从/order/query进入/goods的资源,QPS阈值为2,超出则被限流。

    80320

    Sentinel 原理

    后续的所有内容均基于该版本进行 @ResoureSetinel 工作原理 配置规则我们最简单的方式就是通过 @ResoureSetinel 的方式来管理,该注解可以直接定义规则、降级规则。...如果触发规则首先处理异常 BlockException 然后在判断是否有服务降级的处理,如果有就调用 fallback 方法。...责任链模式处理 通过上面的梳理,我们知道对于的过程,核心处理方法就是 SphU.entry 。在这个方法中其实主要就是初始化 Solt 和执行 Solt....FlowSolt 通过 NodeSelectorSolt、CusterBuilderSolt、StatisicSlot 等一系列的请求数据处理,在 FlowSolt 会进入流规则,所有的 Solt...Sentinel 通过 Web 拦截器 Sentinel 在默认情况下, 不使用 @ResourceSentinel 注解实现的时候, Sentinel 通过拦截器进行实现的。

    1.3K10

    解析技术演进

    作者简介:盛科网络 王俊杰 01 技术概要 1.1 技术与RDMA 随着数据中心网络技术和带宽不断发展,技术在网络中发挥着越来越重要的作用,但一直未曾有过很大变革。...背靠智能网卡实现对RTT的精确测量,TIMELY获取拥塞信息的能力有了增强,利用RTT直接控制数据发送速率的拥塞机制,发送端的速率计算也是以RTT为基础,计算加权移动平均后时延的变化率,通过量化的梯度方向即可根据论文中的公式计算出数据的速率...图16 HPCC INT机制 如上图所示,HPCC在数据面上找到了突破,通过智能网卡与交换机的配合,端到端实时抓取拥塞信息,从而精确获取实时的链路负载,并且根据精确的链路负载来计算合适的发送速率。...图17 技术方向 技术目前依然专注在数据中心服务器互联,集中力量在实现RDMA高性能的同时,扩大数据中心RDMA网络部署规模,最终完成存储计算网络的融合。...再换个视角往小里看,在服务器内部的计算和存储的互联也可以利用更先进的无损网络,这里不能完全依赖技术,还需要可靠性的传输协议,目前这也是PCIe,IB擅长,而以太网需要加强的。。

    2.7K10

    Flink CEP 新特性进展与在实时风场景的落地

    摘要:本文整理自阿里云开发工程师耿飙&阿里云开发工程师胡俊涛,在 FFA 实时风专场的分享。...我们这里展示三个典型场景: 第一个场景,实时风。...csv_source 作为 MATCH_RECOGNIZE 语句的输入,使用非确定有穷状态机对流表中的时序数据进行匹配,最终对识别出特定模式的数据序列进行计算后重新输出为 Flink 表,从而无缝对接...MEASURES 类似 SELECT 操作,对识别出的序列执行映射、聚合等操作计算输出结果。...在 Java API 中,我们使用 Output Tag 来将超时序列输出到侧处理,而在 SQL 中,匹配超时序列和匹配成功序列会在同一张表中,但对超时序列未匹配到的事件,在 MEASURES 中计算将会得到空值

    2K30

    干货 | 携程基于大数据分析的实时风体系

    性能和复杂度可以兼得 携程的风系统,和大部分第三方支付平台一样,也是以实时风系统为主: 支付环节一般留给风校验的时间不会超过1s,业务风点上更是希望风能在100ms内就能通过;对性能的追求,也是对极致用户体验的追求...在实时风场景里大量部署复杂模型,使模型也能和规则一样能直接拒绝交易;平均来看、执行一个模型以及相关的变量计算所需的资源可能与200条普通规则相当,对系统的架构和性能都是很高的挑战。...给大家看一些数据: 一笔支付请求背后,携程风的规则计算复杂度: ?...用户从登录开始风就已经开始在介入,在用户浏览、下单的过程中,对这个用户的风险评估和计算一直在持续,等到用户发起支付请求时,风的热数据里已经有了完整的关于这个用户画像数据,风引擎可以在这些数据的基础上实时计算和衍生出规则和模型需要的变量...数以千计的规则是分布式并行执行的、以保证规则数量和执行耗时没有明显的正相关性;并且风引擎可以按业务动态分组,既保证了业务之间良好计算资源的隔离性、也提供了足够的灵活性。

    2.5K50

    基于 Apache Flink 和规则引擎的实时风解决方案 ​

    该系统有三条数据流向: 实时风数据,由红线标识,同步调用,为风调用的核心链路; 准实时指标数据,由蓝线标识,异步写入,为实时风部分准备指标数据; 准实时/离线分析数据,由绿线标识,异步写入,...2.1 实时风时风是整个系统的核心,被业务系统同步调用,完成对应的风判断。 前面提到规则往往由人编写并且需要动态调整,所以我们会把风判断部分与规则管理部分拆开。...前边提到,做规则判断需要事实的相关指标,比如最近一小时登陆次数,最近一小时注册账号数等等,这些指标通常有一段时间跨度,是某种状态或聚合,很难在实时风过程中根据原始数据进行计算,因为风的规则引擎往往是无状态的...在这里我们选择 Flink,Flink 是当今计算领域无可争议的 No.1,不管是性能还是功能,都能很好的完成这部分工作。...通过把数据计算和逻辑判断拆分开来并引入 Flink,我们的风系统可以应对极大的用户规模。

    5.6K20

    热点参数(Sentinel)

    热点参数 热点 资源必须使用注解 @SentinelResource 编写接口 以及 热点参数处理器 /** * 热点 必须使用注解 @SentinelResource * @param...public Object getById(@PathVariable("id") Integer id) { return "hi, order " + id; } /** * 热点参数处理器...public Object hotParamHandler(@PathVariable("id") Integer id, BlockException be){ return id + " -> 热点了..."; } 设置热点规则 热点规则 是针对 QPS 进行的 设置入口 设置热点规则 设置第几个参数,从0开始 以及 QPS的阈值 普通值阈值为10 设置参数 编辑热点规则 -> 高级选项;...设置参数 id=2 的 阈值为2 访问效果 其他参数 10 次 之后才进行, id=2 两次之后就

    11110

    tc--

    Linux 高级流量控制 本篇主要讲用 TC 对 Linux 进行高级流量控制 通过大量实践结合 TC HOWTO 文档整理而得 如果你对 Linux 感兴趣,如果你需要搭建高性能的 Linux...Linux 简介 Linux 的意义 : 有效的控制 Linux 网卡进出流量 , 了解网卡工作原理 , 搭建高性能的 Linux 网关 , 对 Linux 高级系统有进一步的认识。...Linux 流量控制方法 : 发不收 , 所以只能对产生瓶颈网卡处的发包速率进行控制 , 而网络瓶颈分析亦为 Linux 网络的第一步 ....以下文章将以二种算法的不同分别介绍: 1. 无类算法 SFQ a....它的精确性不如其它的方法 , 但实现了高度的公平 , 需要的计算量亦很少 . SFQ 算法主要针对一个 TCP 会话或者 UDP .

    3.5K41
    领券