本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對(duì)其準(zhǔn)確性、真實(shí)性等作任何形式的保證，如果有任何問(wèn)題或意見(jiàn)，請(qǐng)聯(lián)系contentedit@huawei.com或點(diǎn)擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們?cè)瓌t上將于收到您的反饋后的5個(gè)工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
實(shí)時(shí)風(fēng)控
為了提高消滅或減少風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的各種可能性，需要使用風(fēng)控系統(tǒng)對(duì)典型的場(chǎng)景包括：注冊(cè)風(fēng)控、登錄風(fēng)控、交易分控等進(jìn)行風(fēng)控
痛點(diǎn)
風(fēng)控系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性要求很高
優(yōu)勢(shì)
高吞吐低時(shí)延
采用Apache Flink的Dataflow模型，完全的實(shí)時(shí)計(jì)算框架。采用高性能計(jì)算資源，單CPU每秒吞吐1千~2萬(wàn)條消息
豐富的云生態(tài)
使用SQL就可以將處理后的數(shù)據(jù)流式寫(xiě)入CloudTable、 SMN 等多個(gè)云服務(wù)
建議搭配使用： 數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS、 消息通知 服務(wù) SMN
