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就攔截了,要在100毫秒內(nèi)就給個(gè)答復(fù),主動(dòng)放行還是強(qiáng)驗(yàn)證,而不是過去了之后再去追BI平臺(tái)為主,現(xiàn)在變成實(shí)時(shí)分析,原來都說計(jì)算機(jī)進(jìn)入實(shí)時(shí)處理時(shí)代,sparkstreaming、storm、flink等流處理。最開始的時(shí)候用的超高的延遲,有時(shí)候算個(gè)東西算幾天,幾十個(gè)小時(shí)很正常;接著進(jìn)入了以Hadoop為主的大數(shù)據(jù)平臺(tái),不是解決延時(shí)問題,是降低了成本;現(xiàn)在有Flink,SparkStreaming等各種100100放過還是強(qiáng)驗(yàn)證,而這個(gè)叫無感知;超過0毫秒就叫有感知,對(duì)客戶體驗(yàn)不好,所以說IT過來買東西,這個(gè)銀行卡號(hào)關(guān)聯(lián)的最近一個(gè)月(30)3的這次購(gòu)買在不在這前3來排序,而且是動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)排序,排完序之后找出前3名再去比對(duì),大數(shù)據(jù)做這么個(gè)決策如一般來講,AI模型要落地的話,有三種基本模式,一用規(guī)則教,是個(gè)形式化的方法;二用里用到隨機(jī)森林,GBDT,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等來支撐著AI模型。的,等到?jīng)Q策的時(shí)候就像菜單炒菜特別快,這就是原理;還有一部分,是把源數(shù)據(jù)給到T定要是實(shí)時(shí)的,如果做的不好就不能做到實(shí)時(shí)決策,這塊就需要用流立方/PipeACE解決。機(jī)森林較多,一般都會(huì)做至少3個(gè)以上。而是從某種程度上說,找到通用的接口,接著要實(shí)時(shí)的加工,ETL處理有PipeACE,然后1012010來了筆交易,交易額1萬8,在流立方系統(tǒng)里存的1,等到下午再來筆交易,1萬2,也大12,112,131,145去10天的數(shù)據(jù)累加即可;比如現(xiàn)在達(dá)到19次了,來了筆2萬4的交易,就20次了,給1520流立方存的是立方塊,立方塊是針對(duì)某一個(gè)規(guī)則所準(zhǔn)備的材料,放在這個(gè)立方塊里,有3果數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)綜合前置,ETL加上流立方這就是構(gòu)成指標(biāo)平臺(tái)的整
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