作者介绍 崔凯 腾讯高级产品架构师 拥有多年分布式系统研发经验，多年分布式、高并发电子商务系统的研发、系统架构设计经验，擅长主流微服务架构技术平台的落地和实施 目前专注于微服务架构相关中间件的研究推广和最佳实践的沉淀...单元化架构正是众多优秀架构师将“大问题”分解为“小问题”后实践和思考的结晶。...一般情况下，单元化应用场景多是较大规模的分布式系统，尤其是遇到单机房物理限制的情况，快速发展的行业尤其明显，如下简单介绍一些问题场景。...总控型：一般在流量入口处统一切换流量，单元内应用会在同一时间点准备好新版本并统一发布，适用于如金融、保险等链路上下游强关联、发布版本相对稳定和固定的业务场景。...深度解析高可用架构的挑战和实践》 《Kratos技术系列｜从Kratos设计看Go微服务工程实践》 《Pulsar技术系列 - 深度解读Pulsar Schema》 《Apache Pulsar事务机制原理解析
01 | 背景介绍 国内某大型金融机构通过自建的行业云为各机构、服务商和开发者提供自主可控、安全可信的金融级云平台产品和服务。...A金融机构本身有着丰富的监控手段和强大的技术能力，在越来越多的金融机构、服务商将业务迁往行业云后，云上业务交互的网络访问关系复杂度越来越高，动态性越来越强，针对传统网络监控的工具和手段无法移植到云环境中...从覆盖范围上看，这种流量采集器部署实现了对整个A金融行业云两地多区域的的全面覆盖。这种规模是在传统网络流量监控角度上难以想象的。...我们在A金融机构行业云中，就建设了这样的SaaS化服务能力。...自助式网络流量数据服务满足了行业云上租户的各类流量需求，补充了行业云平台的运营服务能力，是针对行业云租户流量管理的一次最佳实践。
7月25日，中国信息通信研究院在2023可信云大会正式发布了2023年度可信云最佳实践结果，腾讯云数据库TDSQL凭借业内领先的技术和在金融行业数字化转型丰富的实战经验，获评“2023年度可信云金融行业服务最佳实践...”，这代表TDSQL推动金融行业数字化转型的一站式解决方案和服务案例受到了行业权威机构的高度认可。...详情阅读 ：微服务+分布式再上一“城”，腾讯云数据库助力海峡银行新一代核心系统上线 详情阅读 ：客户心声｜福建海峡银行TDSQL国产分布式数据库应用实践 首应用“微服务+国产分布式数据库”架构：...、政务、能源、高校、医疗、工业、制造业等关键行业，满足客户数字化转型与创新多种场景的需求，沉淀的最佳实践为更多的企业客户赋能。...双方以金融数字化转型为契机，实现产品上云、业务上云，提升银行业分布式处理、敏捷部署和动态伸缩等能力，增强多地多中心、高可用场景能力，为银行业核心系统提供一体化解决方案。
三、大数据金融-行业化运作 大数据金融行业化营销模式才是王道，单独的通过打项目的方式做项目会很累，是一种短视营销；立足行业、创立品牌、塑造形象、展示能力，客户才会找到你，项目才会水到渠成。...四、大数据金融实施切入 结构化数据的应用体系已经成型，无论是去IOE还是BI替换，都会面临固有体系的挑战。非结构化数据作为互联网应用的产物，将会是大数据金融应用实施的比较好的切入点。...六、大数据应用带来的行业革命 受限于传统技术的制约，各个行业整合一直是概念上的，伴随大数据的技术，行业整合的步伐加快了好多。...已经有不止一家企业和我谈到行业整合，而且已经拥有了实际的原型产品，感觉大数据带来的行业革命马上就要到来了。 七、大数据之去IOE 某些大数据公司言必称去IOE，纯属扯淡。...八、大数据实施之业务才是王道 业务才是王道，业务驱动的需求，才能够带来项目，作为传统金融业的IT部门是运维部门，本身产生项目需求的能动性不强，稳定为主。
目前专题内三个议题已全部上线，第一个是阿里云高级技术专家黄玉奇【基于 OpenYurt 的边缘云原生架构落地实践】的分享，通过这个议题，你将对边缘计算的背景、趋势、挑战以及云原生边缘计算基础设施、云边一体的内涵和外延有一定理解...，同时也能了解到阿里云的云边一体云原生商业、以及开源实践。...第二个是华为云主任工程师齐飞带来的【云原生边缘计算系统架构演进与实践】，不仅可以拓展对边缘计算平台架构的难点、解决方案和技术选型的认识，还能具体了解华为在海量节点管理、应用急速分发、分布式协同计算、5G...MEC 云网融合等方向的具体实践。
TiDB 作为一款高效稳定的开源分布式数据库，在国内外的银行、证券、保险、在线支付和金融科技行业得到了普遍应用，并在约 20 多种不同的金融业务场景中支撑着用户的关键计算。...本篇文章将为大家介绍分布式关系型数据库 TiDB 在金融行业关键应用领域的实践。...金融关键业务场景 银行的业务系统非常复杂，包括从核心上的账户、账务、结算等业务到外围的各种存、贷、票、汇以及面向互联网场景的各类金融业务。
TiDB 作为一款高效稳定的开源分布式数据库，在国内外的银行、证券、保险、在线支付和金融科技行业得到了普遍应用，并在约 20 多种不同的金融业务场景中支撑着用户的关键计算。...在TiDB 在金融行业关键业务场景的实践（上篇）中，我们介绍了 TiDB 在银行核心交易场景的应用，本篇文章将主要分享 TiDB 在核心外围的关键业务场景的实践。...TiDB 在实时风控业务中的实践 我们还有一大类关键的金融应用场景是实时风控业务。跟传统的风控不一样，随着互联网化的业务场景增多，银行和泛金融机构对于实时风控的要求是非常高的。...TiDB 保险行业典型场景 除了银行业务之外，TiDB 也广泛应用在保险行业。在保险行业，主要在前台、中台、后台三大领域有投产业务。...如何从原有架构迁移到 TiDB 从金融行业，传统的业务迁移到 TiDB，有几点想跟大家分享一下。
一、提交消息规范 提交消息规范是在使用Git进行版本控制时的一项最佳实践，它有助于组织和标准化提交消息，使团队更容易理解和管理项目的变更历史。...以下是关于Git提交消息规范的最佳实践： 使用清晰、有意义的消息： 提交消息应当简洁而明了地描述本次提交的目的和内容。使用明确的语言，让其他开发者能够快速理解提交的重要性。...通过遵循这些Git提交消息规范的最佳实践，你可以提高团队协作的效率，更容易维护项目的历史记录，并降低理解和管理代码变更所需的认知负担。...三、GIT工作流程的最佳实践 在Git中，使用适当的工作流程是关键的最佳实践，它有助于组织团队的协作，确保代码库的整洁性，并提高项目的可维护性。...以下是关于Git工作流程的最佳实践： 选择适合项目的工作流程： 根据项目的性质和规模，选择适合的工作流程。
金融服务正在从以产品为中心，转向以消费者为中心。所有金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求的转变，金融企业迫切需要为产品寻找目标客户和为客户定制产品。...举个例子，金融行业和汽车行业对于用户画像需求的信息完全不一样，信息纬度也不同，对画像结果要求也不同。每个行业都有一套适合自己行业的用户画像方法，但是其核心都是为客户服务，为业务场景服务。...大数据管理平台DMP过去主要应用在广告行业，在金融行业应用不多，未来会成为数据商业应用的主要平台。...六、金融行业用户画像实践 1）银行用户画像实践介绍 银行具有丰富的交易数据、个人属性数据、消费数据、信用数据和客户数据，用户画像的需求较大。但是缺少社交信息和兴趣爱好信息。...2）保险行业用户画像实践 保险行业的产品是一个长周期产品，保险客户再次购买保险产品的转化率很高，经营好老客户是保险公司一项重要任务。
本文结合腾讯云大数据WeData（一站式大数据开发治理平台）探索数据分类分级在某金融客户的应用实践和落地过程。 名词解释 数据资产，可以被定义为组织或个人拥有的具有价值的数据资源。.../T 0158—2018）（下称“《证券期货数据分级指引》”）、《个人金融信息保护技术规范》（JR/T 0171 —2020）等行业标准，为企业的数据分类分级工作提供了重要参考。...本文我们结合腾讯内部经验和腾讯云服务的客户经验，通过在金融行业客户使用WeData的案例，来详细解析WeData数据安全分级分类实践应用。...各个国家和不同行业都有不同的分类分级标准，WeData中内置了国内金融行业分类分级模板的模板配置，如：GB/T 35273-2020《信息安全技术个人信息安全规范》、参考 JR∕T 0171-2020《...参考国家法律法规、金融行业标准和客户自身数据资产现状来建立数据安全标签体系。
文|鲍忠铁，TalkingData首席金融行业布道师，上海大数据产业联盟金融行业专家，金融行业大数据实践推动者。 进入移动互联网时代之后，金融业务地域限制被打破。...举个例子，金融行业和汽车行业对于用户画像需求的信息完全不一样，信息纬度也不同，对画像结果要求也不同。每个行业都有一套适合自己行业的用户画像方法，但是其核心都是为客户服务，为业务场景服务。...大数据管理平台DMP过去主要应用在广告行业，在金融行业应用不多，未来会成为数据商业应用的主要平台。...五、金融行业用户画像实践 1）银行用户画像实践介绍 银行具有丰富的交易数据、个人属性数据、消费数据、信用数据和客户数据，用户画像的需求较大。但是缺少社交信息和兴趣爱好信息。...2）保险行业用户画像实践 保险行业的产品是一个长周期产品，保险客户再次购买保险产品的转化率很高，经营好老客户是保险公司一项重要任务。
所有金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求的转变，金融企业迫切需要为产品寻找目标客户和为客户定制产品。...举个例子，金融行业和汽车行业对于用户画像需求的信息完全不一样，信息纬度也不同，对画像结果要求也不同。每个行业都有一套适合自己行业的用户画像方法，但是其核心都是为客户服务，为业务场景服务。...大数据管理平台DMP过去主要应用在广告行业，在金融行业应用不多，未来会成为数据商业应用的主要平台。...五、金融行业用户画像实践 1）银行用户画像实践介绍 银行具有丰富的交易数据、个人属性数据、消费数据、信用数据和客户数据，用户画像的需求较大。但是缺少社交信息和兴趣爱好信息。...2）保险行业用户画像实践 保险行业的产品是一个长周期产品，保险客户再次购买保险产品的转化率很高，经营好老客户是保险公司一项重要任务。
波士顿咨询公司发布报告指出，目前中国的个人征信数据存在三大痛点：一是各类征信数据分布在个不同的主体机构中;二是这些数据未能统一征集和标准化处理;三是机制的缺失使得各家征信机构在数据源头圈地，形成“数据孤岛”，影响行业整体水平提升...打破“数据孤岛”，实现各家征信数据的互联互通，只是第一步，而进一步的挑战是，如何能够把数据真正转化为信贷审批、客户管理等实践。...当前消费信贷中的欺诈风险大约占到行业风险的30%，在线信贷的欺诈风险会更高，在50%左右，因此身份核实与欺诈风险防范一直是发展互联网金融的重要一关。...从长远来看，人脸识别这一技术在金融行业的应用将推动普惠金融的发展，使中国更多老百姓，特别是小微企业主，有望更加简单便捷的获取贷款。...- 关于企业 - 融360成立于2011年10月，是中国领先的移动金融智选平台，是中国最大的独立第三方金融科技平台，是科技金融行业第一批独角兽企业之一。
腾讯赖智明阐述腾讯开展“AI+金融”业务具备的三大优势 同时，赖智明也结合腾讯自身在“AI+金融”领域的相关实践进行了分享。...、智能客服和投资决策四大领域中推进“AI+金融”的具体实践，让AI成为数字经济赋能传统行业的得力抓手。...纵观腾讯在AI领域的加码投入，除了在金融科技业务应用广泛之外，已经形成了从理论研究到实践落地的多方位战略格局。...随着布局的逐渐深入，腾讯在人工智能领域的赋能也备受行业和用户的关注和认可。如腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化腾在第四届世界互联网大会上所言，腾讯进行的是去中心化的赋能。...腾讯通过构建 AI 生态，未来将持续赋能出行、医疗等多个民生领域，赋能各行各业实现数字化转型升级，让传统行业最终能够在云端用人工智能处理大数据。
文|鲍忠铁（微信号：daxiakanke），TalkingData首席金融行业布道师，上海大数据产业联盟金融行业专家，金融行业大数据实践推动者。鲍忠铁同时也是36大数据的专栏作者。...举个例子，金融行业和汽车行业对于用户画像需求的信息完全不一样，信息纬度也不同，对画像结果要求也不同。每个行业都有一套适合自己行业的用户画像方法，但是其核心都是为客户服务，为业务场景服务。...大数据管理平台DMP过去主要应用在广告行业，在金融行业应用不多，未来会成为数据商业应用的主要平台。...五、金融行业用户画像实践 1）银行用户画像实践介绍 银行具有丰富的交易数据、个人属性数据、消费数据、信用数据和客户数据，用户画像的需求较大。但是缺少社交信息和兴趣爱好信息。...2）保险行业用户画像实践 保险行业的产品是一个长周期产品，保险客户再次购买保险产品的转化率很高，经营好老客户是保险公司一项重要任务。
腾讯金融科技（Tencent Financial Technology）是腾讯公司提供移动支付与金融服务的综合业务平台。...在场景支撑方面，TDMQ Pulsar 承载了腾讯计费、中国银行等金融场景下的核心交易链路。从各方面来说，都非常匹配 FiT 的需求。...FiT 基于 Pulsar 的消息中间件实践 标准模型-发布订阅 第一类使用场景，是标准的 pub - sub 模式，生产者生产一条消息，任意一个消费者成功消费即可。...客户评价 FIT 架构师： 得益于 TDMQ Pulsar 高吞吐、低延迟的能力，FiT 金融产品业务迁移到 TDMQ Pulsar 后，消息从生产者到消费者的耗时缩短了大约80%，消息积压情况大大缓解...总结展望 下一步，FiT 金融产品业务将继续切量至 TDMQ Pulsar，预计 2024年基本完成迁移。
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在谈及AI在金融领域的应用趋势与场景以及如何助力金融科技产业新发展时，赖智明表示：“AI在银行、证券、保险、基金/投资等金融领域具备广阔的应用前景。”...腾讯赖智明阐述腾讯开展“AI+金融”业务具备的三大优势 同时，赖智明也结合腾讯自身在“AI+金融”领域的相关实践进行了分享。...、智能客服和投资决策四大领域中推进“AI+金融”的具体实践，让AI成为数字经济赋能传统行业的得力抓手。...随着布局的逐渐深入，腾讯在人工智能领域的赋能也备受行业和用户的关注和认可。如腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化腾在第四届世界互联网大会上所言，腾讯进行的是去中心化的赋能。...腾讯通过构建 AI 生态，未来将持续赋能出行、医疗等多个民生领域，赋能各行各业实现数字化转型升级，让传统行业最终能够在云端用人工智能处理大数据。
本文主要从以下几个方面来阐述: 电商场景下的常用监控方式 金融监控的难点 金融场景下监控的几种可靠手段 电商场景下的常用监控方式 电商场景下的监控主要有两种，一种是流量监控（接口请求），一种是关键节点（...金融监控的难点 上节介绍的电商场景下的两种方案在金融场景上都不适用，原因主要是因为金融是一个低频操作，且电商场景下的日活通常能达到几十上百万，但金融场景下的日活要少个几十倍，这就意味着每个关键节点的打点每小时可能只有几十不到...为了更好地向大家介绍金融业务监控的痛点，还是先简单介绍一下金融业务。...通过以上简介，相信大家不难理解电商场景下的监控不能照搬到金融场景中，我们必须要结合金融场景低频的特点来设计一套相应的监控体系。...金融场景下监控的几种可靠手段 1、针对每个资金方每个流程（贷前贷中贷后）成功数或成功率进行监控 针对以上所述金融低频的特点，我们设计了一套相对有效的监控系统，思路如下：虽然贷前，贷中，贷后每个流程的关键节点都很多
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