인터넷 시대를 배경으로 금융소비자들이 수집한 고도로 조각화된 데이터의 규모가 커지고 있다. 금융 기관과 기업은 이러한 데이터를 사용하여 계산, 처리 및 판단을 수행하고 금융 업계의 지능형 풍력 통제를 추진할 수 있습니다. 따라서 오늘날의 지능형 바람 제어는 큰 데이터, 알고리즘 및 컴퓨팅 능력에 초점을 맞추고 데이터 간의 상관 관계를 강조합니다.
방패가 풍부한 대형 데이터 보안 팀은 대형 데이터 컴퓨팅 및 스토리지 기술 분야에 계속 집중하고 있습니다. 빅 데이터 보안 기술에 대한 반복적인 연구와 비교를 통해 대용량 데이터 처리를 기반으로 하는 고성능 컴퓨팅 엔진이 매우 중요하다는 것을 알게 되었습니다. 이 점에서 스트리밍 컴퓨팅 엔진은 비교할 수 없는 장점을 가지고 있으며, 대부분의 컴퓨팅 엔진은 배치 시스템을 기반으로 합니다. 엄청난 양의 데이터 처리 능력을 갖추고 있지만, 현재 금융 빅 데이터의 실시간 컴퓨팅 요구 사항을 충족시킬 수 없을 정도로 시효성이 현저히 뒤처져 있습니다.
예를 들어,' 트래픽 컴퓨팅 엔진' 을 구축한' 트래픽 컴퓨팅 엔진' 의 교통 방패 위험 모니터링 경보 플랫폼은 대량의 위험 데이터를 기반으로 복잡한 바람 제어 모델과 전략을 실시간으로 계산하여 바람 제어 결과를 효율적으로 출력할 수 있습니다. 지능형 바람 제어 시스템의 성능은 기존의 지능형 바람 제어 플랫폼보다 훨씬 우수합니다.
흐름 계산 엔진 성능 우위의 수수께끼를 풀려면 흐름 계산 자체의 기술 원리부터 시작해야 한다.
스트리밍 컴퓨팅의 기본 사상은 사용자가 스트림을 클릭하는 것과 같이 시간이 지남에 따라 데이터의 가치가 감소한다는 것입니다. 따라서 이벤트가 발생하면 캐싱이 아닌 즉시 처리해야 합니다. 스트리밍 데이터를 적시에 처리하려면 짧은 대기 시간, 확장성, 신뢰성이 뛰어난 처리 엔진이 필요합니다. 플로우 컴퓨팅 시스템의 경우 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
1) 고성능
2) 덩어리
3) 실시간
4) 분산
5) 사용 편의성
6) 신뢰성
기술자는 기존의 정적 데이터에 비해 데이터 마이닝 및 OLAP 분석 도구를 사용하여 정적 데이터에서 중요한 정보를 찾는 반면, 스트리밍 데이터 처리는 실시간 계산이라는 서로 다른 계산 패턴에 해당합니다.
실시간 계산은 일반적으로 대량의 데이터를 대상으로 하며, 일반적인 요구 사항은 초급이다. 하지만 풍부한 데이터 보안 팀이 현재 채택하고 있는 스트리밍 컴퓨팅 엔진의 실시간 컴퓨팅 능력은 밀리초에 달하며, 핵심 기술은 엔진의 스트리밍 컴퓨팅 능력에 있습니다.
(1) 배치 계산 누적 데이터와 달리 스트리밍 계산은 각 시점에 대량의 데이터를 균일하게 분산시키고, 소량 배치 연속 전송, 지속적인 데이터 흐름, 계산 후 폐기합니다.
(2) 대량 계산은 테이블을 유지 관리하고 테이블에서 다양한 계산 논리를 구현하는 것입니다. 대신 플로우 계산은 먼저 계산 논리를 정의하여 손실 계산 시스템에 제출해야 합니다. 계산 논리는 전체 실행 중에 변경할 수 없습니다.
(3) 계산 결과의 경우 대량 계산은 모든 데이터를 계산한 후 결과를 전송하며, 각 소량 계산 직후 결과를 온라인 시스템으로 전송하여 실시간으로 표시할 수 있습니다.
공식 발표에 따르면, 기존의 관계형 데이터베이스가 금융 빅 데이터를 수집하여 위험 경보를 하는 방식에 비해 흐름 컴퓨팅 기술을 활용한 교통 지원 지능형 바람 제어 경보 플랫폼은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
1) 비즈니스 장면 위험 유형을 지능적으로 식별하고, 푸시 급기 제어 전략에 신속하게 대응하며, 바람 제어 효율성을 높입니다.
2) 실시간, 준 실시간, 오프라인 등의 바람 제어 모드를 지원하여 10,000 급 처리량 밀리 초 응답을 실현하여 실시간 거래를 보호합니다.
3) 실시간 경보 위험 시장, 적시에 위험 태세를 감지하고, 풍제어 전략을 유연하게 조정하고, 풍제어 시효성을 높인다.
또한' 스트리밍 컴퓨팅 엔진' 을 기반으로 한 지불 방패 위험 모니터링 경보 플랫폼은 대용량 데이터, 인공지능 등 첨단 기술을 활용하여 장치 지문, 터미널 위협 인식, 데이터 거버넌스, 태세 인식 등 사기 방지 기술을 효과적으로 통합합니다. , 다양한 시나리오에 대한 지능형 바람 제어 전략을 구축하여 금융 비즈니스 위험 예방 및 통제에 대한 규제 기관의 요구 사항과 금융 기업의 효과적인 혁신 업무 수행 요구를 충족합니다.
현재, 빅 데이터의 발전 방향에서 기계 학습은 점차 배치 처리, 오프라인 학습에서 실시간 처리로 발전하고 있으며, 실시간 처리가 트렌드가 되고 있다. 인식, 분석, 판단, 의사 결정 등의 기능을 구현하는 대용량 데이터 인텔리전스 시스템은 스트리밍 대용량 데이터 실시간 처리 플랫폼의 지원이 필요합니다. 또한 스트리밍 대용량 데이터의 실시간 처리는 대용량 데이터 중심의 심도 있는 학습을 위한 컴퓨팅 프레임워크를 지원합니다.
스트리밍 컴퓨팅은 금융 및 과학 컴퓨팅에서 더 빠른 계산 및 분석 데이터가 필요하기 때문에 차세대 컴퓨팅 엔진이 됩니다. 방패가 풍부한 대형 데이터 보안 팀은 스트리밍 컴퓨팅의 R&D 성과를 활용하여 진정한 지능형 위험 모니터링 경보 플랫폼을 구축하고 더 많은 기업 고객에게 서비스를 제공하고자 합니다.