无规则采集器列表算法(*敏*感*词*解决方案警务实时布控系统服务于*敏*感*词**敏*感*词*侦破(组图))

　　无规则采集器列表算法(*敏*感*词*解决方案警务实时布控系统服务于*敏*感*词**敏*感*词*侦破(组图))

　　什么是实时数据处理？

　　• 数据生成->实时采集->实时缓存存储->实时计算->实时登陆->实时展示->实时分析。这个过程下去，处理数据的速度是秒级甚至毫秒级的。

　　• 电子商务网站双十一大屏，优采云站实时车辆信息显示，股票交易大厅信息显示。

　　实时数据处理意义

　　• 数据的价值是通过大数据处理获得的，但数据的价值是恒定的吗？明显不是。一些数据在业务发生后很快就具有很高的价值，随着时间的推移，这个价值会迅速下降，因此数据的处理速度变得尤为重要。实时处理的关键意义在于能够更快速地提供数据洞察。

　　实时处理解与其他解的关系

　　实时部署场景

　　商业场景

　　广州省*敏*感*词*厅警务实时布控系统服务于*敏*感*词**敏*感*词*侦查。

　　• 实时数据采集：通过警务数据共享交换平台和边界平台实时获取出行/住宿/通讯/视频数据。

　　• 实时数据分析：基于规则模型对调度人员信息进行实时监控和分析。

　　• 智能实时预警：部署控制规则触发后实时预警，通知办案人员*敏*感*词*。

　　典型特征

　　• 多种数据格式：数据库/数据文件/视频图片。

　　• 海量数据：22.5TB/天/35MB/秒。

　　• 数据冲击的流入：数据流量在短时间内突然增长。

　　• 复杂作业调度：实时采集/小批量采集。

　　• 时间要求高：5 秒内完成计算。

　　• 资源占用高：容易发生资源抢占。

　　*敏*感*词*反欺诈场景

　　商业场景

　　Z银行*敏*感*词*反欺诈系统基于​​“渠道-反欺诈引擎-主机”的实现框架：

　　• 交易通道：客户刷卡后，从银联、VISA、万事达等卡组织向银行发送实时交易。

　　• 欺诈识别：

　　• 清理和完善卡组织的交易数据，提取风险特征。

　　• 将风险特征加载到神经网络和业务规则中，对交易做出欺诈判断。

　　• 拦截可疑交易并发送验证码进行验证。

　　• 主持人：

　　• 对正常交易进行账务处理，登记异常交易拦截原因，冻结假卡。

　　典型特征

　　• 大：处理的数据量大，并发度高。

　　• 快速：以毫秒为单位进行欺诈识别。

　　• 稳定：7*24 *敏*感*词*。

　　o 多租户支持：服务于不同的业务线。

　　• 丰富的模型支持。

　　• 规则

　　• 异常值模型（无监督学习：聚类）

　　• 关联模型（监督学习：LR、分类等）

　　• 神经网络模型

　　实时数据处理系统的需求

　　• 处理速度快：端到端的处理需要达到秒级。比如风控项目需要单次数据处理时间达到秒级，单节点TPS大于2000。

　　• 高吞吐量：需要在短时间内接收和处理大量数据记录，吞吐量需要达到几十兆/秒/节点。

　　• 高可靠性：当网络和软件出现故障时，要保证每条数据不丢失，不遗漏或重复处理数据。

　　• 横向扩展：当系统处理能力出现瓶颈时，可以通过节点的横向扩展来提升处理性能。

　　• 多数据源支持：支持网络流、文件、数据库表、IOT等格式的数据源。对于文件数据源，可以处理增量数据的加载。

　　• 数据权限和资源隔离：消息处理和流处理需要数据权限控制。不同的工作和用户可以访问和处理不同的消息和数据。多个流处理应用之间需要进行资源控制和隔离，以防止资源争用。

　　• 第三方工具对接：支持与第三方规则引擎、决策系统、实时推荐系统等对接。

　　华为实时流处理技术架构

　　• 数据源：主要包括业务数据库、Socket数据流和实时文件等。

　　• 实时数据采集：用于实时采集数据源产生的写入分布式消息系统的数据。采集的数据格式包括文件、数据库、网络数据流等。

　　• Flume：Hadoop自带的采集工具，支持多种格式的数据源，包括日志文件、网络数据流等。

　　• 第三方采集工具：第三方专用实时数据采集工具，包括GoldenGate（数据库实时采集）、自研采集程序（自定义采集工具）等。

　　• 消息中间件：消息中间件可以缓存实时数据，支持高吞吐量的消息订阅和发布。

　　• Kafka：分布式消息系统，支持消息的生产和发布，以及多种形式的消息缓存，满足高效可靠的消息生产和消费。

　　• 分布式流计算引擎：用于实时数据的快速分析。

　　• Structured Streaming：基于Spark 的流处理引擎，支持秒级流处理分析。

　　• Flink：新一代流处理引擎，支持毫秒级流处理分析。

　　• 流计算引擎，优先推荐Flink

　　• 数据缓存（可选）：缓存流处理分析的结果，满足流处理应用的访问需求。

　　• Redis：提供高速键/值存储和查询能力，用于流处理结果数据的高速缓存。