账号：垃圾注册、撞库、盗号等 交易：盗刷、恶意占用资源、篡改交易金额等 活动：薅羊毛 短信：短信轰炸 项目介绍 实时业务风控系统是分析风险事件，根据场景动态调整规则，实现自动精准预警风险的系统。...本项目只提供实时风控系统框架基础和代码模板。...需要解决的问题 哪些是风险事件，注册、登录、交易、活动等事件，需要业务埋点配合提供实时数据接入 什么样的事件是有风险的，风险分析需要用到统计学，对异常用户的历史数据做统计分析，找出异于正常用户的特征 实时性...，能够发现以前的风险，或许能够找到一些特征供参考 项目标签 轻量级，可扩展，高性能的Java实时业务风控系统 基于Spring boot构建，配置文件能少则少 使用drools规则引擎管理风控规则，原则上可以动态配置规则...实时计算 要将任意维度的历史数据（可能半年或更久）实时统计出结果，需要将数据提前安装特殊结果准备好（由于事件的维度数量不固定的，选取统计的维度也是随意的，所以不是在关系数据库中建几个索引就能搞定的），需要利用空间换时间
本篇内容主要分为五个部分：实时风控业务会话会话关联的 Flink 实现HTAP 风控平台建设提升风控结果数据能效发展历程与展望未来图片众所周知，网易互娱的核心业务之一是线上互动娱乐应用服务，比如大家耳熟能详的梦幻西游...这套方案我们希望可以具备以下功能：实时微观业务会话检索与查错。实时宏观业务环境统计与风控。业务会话级数据能效挖掘与提升。...图片从还原业务会话到使用数据做 HTAP 实时风控平台的全过程，我们使用 Flink 消费原始数据，根据平台上提前配置好的分析模板，实时还原出业务会话。...风控结论生成：节约重复人力成本标签和统计：将详情数据归类统计为宏观数据数据打宽：增加分析维度可视化展示：挖掘数据规律图片那么我们为什么把数据存储在 TiDB 这样的一种关系型数据库里呢？...因为 TiDB 作为一个分布式数据库，被我们广泛存储各项业务的事实和维度数据了。如果我们把风控数据簇也放在这里面，通过简单的专业操作我们就可以完成数据的拓宽，丰富我们的数据报表。
摘要：本文作者彭明德，介绍了钱大妈与阿里云 Flink 实时计算团队共建实时风控规则引擎，精确识别羊毛党以防营销预算流失。...钱大妈与阿里云 Flink 实时计算团队共建实时风控规则引擎，精确识别羊毛党以防营销预算流失。...图一：钱大妈实时风控流程示意图 二、业务架构 钱大妈风控业务架构如图二所示总共分为四个部分：事件接入、风险感知、风险应对、风险回溯。...图二：钱大妈实时风控业务架构图 三、规则模型 风控业务专员通过产品界面简单配置即可实时动态发布风控规则，同时对在线 Flink 作业的规则进行新增、更新以及删除，其中风控规则模型主要分为统计型规则和序列型规则...后续钱大妈将和阿里云实时计算产品团队，继续共建完善基于 Flink 的实时风控风控解决方案，其中在 Flink CEP 的未来规划将围绕以下三个主要方向展开： Flink CEP 能力的进一步增强；
这是一款实时和嵌入式软件，用来管理持续增长的复杂数据，来支持高级应用的特性。...性能和可靠性，更短的产品开发周期等需求，驱使开发者在他们的设计中，考虑采用经验证的、成熟的商业数据库系统组件来，来满足应用层的这些需求。 ...McObject公司的eXtremeDB嵌入式数据库系列产品是将高性能、稳定性和简单易用性等特性同时融入了工业基的数据库引擎。 了解eXtremeDB产品系列或eXtremeDB特性。...• 最快的内存数据库， • 几乎牢不可破：了解我们如何避免数据库破坏 • 多种应用接口： 两种 SQL， 两种更快的原始接口 • 非常灵活的数据存储：内存式、磁盘式或混合式 • ...高可用性–组合选项 多种索引支持 • 极小尺寸和极小的内存消耗 eXtremeDB内存实时数据库把优异的性能、可靠性和开发效能与高效的实时数据库引擎完美结合。
也从原来基于“简单规则+DB”，发展到目前能够支撑10X交易增长的智能化风控系统，基于规则引擎、实时模型计算、流式处理、M/R、大数据、数据挖掘、机器学习等的风控系统，拥有实时、准实时的风险决策、数据分析能力...数据服务：主要有实时流量统计、风险画像、行为设备数据、外部数据访问代理，RiskGraph。数据访问层所提供的数据都是由数据计算层提供。...数据运算：主要包括风险画像运算、RiskSession、设备指纹、以及实时流量、非实时运算。...这样携程风控引擎实现了规则上线的高效携程风控实时引擎，通过使用规则引擎Drools，使其具有非常高的灵活性、可配置性，并且由于是java语法的，规则人员自己就可以制定规则并迅速上线。...由于实时数据流量服务、风险画像数据服务的数据是直接存储在Redis中，其性能能够满足规则引擎的要求，我们这里重点介绍一下数据访问代理服务。
近日，知名数据库社区墨天轮发布《2022中国数据库行业年度分析报告》，亚信科技全新发布的“超融合+流式实时数仓”数据库AntDB入选报告并被业界广泛关注。...因此，将“流式数据处理”能力融入数据库，通过SQL+触发器对实时数据的处理逻辑与拓扑进行定义，能够大幅降低数据库实时应用的开发难度与运维复杂性。...基于这一理念，亚信科技AntDB已成为国内为数不多的，率先具备“超融合+流式实时数仓”能力的数据库。...亚信科技AntDB团队于2022年底推出AntDB-S流处理数据库引擎，将流式计算与传统交易、分析型数据存储进行全面、彻底地融合，让用户可以在数据库引擎内，通过标准SQL自由定义数据结构和实时处理逻辑。...亚信科技AntDB-S流式数据库 助力企业业务全链路实时化AntDB-S流式数据库适用于实时数仓、实时报表、实时告警、异步交易等业务场景，用户可使用简单SQL创建复杂的流式数据处理业务逻辑，轻松替代
这要求风控系统一定要有实时性。本文就介绍一种实时风控解决方案。 1.总体架构 风控是业务场景的产物，风控系统直接服务于业务系统，与之相关的还有惩罚系统和分析系统，各系统关系与角色如下： ?...该系统有三条数据流向： 实时风控数据流，由红线标识，同步调用，为风控调用的核心链路； 准实时指标数据流，由蓝线标识，异步写入，为实时风控部分准备指标数据； 准实时/离线分析数据流，由绿线标识，异步写入，...2.1 实时风控 实时风控是整个系统的核心，被业务系统同步调用，完成对应的风控判断。 前面提到规则往往由人编写并且需要动态调整，所以我们会把风控判断部分与规则管理部分拆开。...2.2 准实时数据流 这部分属于后台逻辑，为风控系统服务，准备事实数据。 把数据准备与逻辑判断拆分，是出于系统的性能/可扩展性的角度考虑的。...Flink 把汇总的指标结果写入 Redis 或 Hbase，供实时风控系统查询。两者问题都不大，根据场景选择即可。
携程反欺诈体系经过超过10年的发展和积累，在大数据实时并行计算和实时多维关联分析方面已经非常成熟，是整个体系稳定高效运行的基础。...性能和复杂度可以兼得 携程的风控系统，和大部分第三方支付平台一样，也是以实时风控系统为主： 支付环节一般留给风控校验的时间不会超过1s，业务风控点上更是希望风控能在100ms内就能通过；对性能的追求，也是对极致用户体验的追求...有些接入点是做实时校验用的、有些是收集数据用的，在携程整个大系统内一共有超过400个风控接入点，审核或监控携程交易的每一个环节，保障着每一笔交易的安全和用户的利益。...每天风控收集上来的数据超过50亿条，其中超过1亿左右的请求需要风控实时校验风险并返回给业务系统当前操作是否可以继续。...用户从登录开始风控就已经开始在介入，在用户浏览、下单的过程中，对这个用户的风险评估和计算一直在持续，等到用户发起支付请求时，风控的热数据里已经有了完整的关于这个用户画像数据，风控引擎可以在这些数据的基础上实时计算和衍生出规则和模型需要的变量
图1：风控模型系统架构 机器学习风控模型的系统架构 图1展示了机器学习建模的系统架构和信息流程。图左半部分是实时模型决策部分。它主要包含了特征服务，模型服务，和决策引擎三个部分。...3、实时支付欺诈检测系统 亚信数据硅谷人工智能研发中心团队为实时金融欺诈提供了一整套完整的系统解决方案。之前着重介绍的基于机器学习风控模型只是其中的一个子系统。...整个系统的实时部分设计完全基于大数据流处理平台和高性能的实时数据库，保证了高并发低延迟的实时响应能力。...根据风控模型实时计算的交易风险评分，系统自动采取对应的策略。主要策略包括：交易放行、警告、短信提醒、加强验证、人工坐席核实，直至自动交易阻断。...总结一下，实时金融欺诈检测系统主要提供了4个方面的能力：首先，引入数据驱动的风控模型，以机器学习为基础，科学设定反欺诈规则，实现从数据到业务语言以及机器代码的转化。
摘要：本文整理自阿里云开发工程师耿飙&阿里云开发工程师胡俊涛，在 FFA 实时风控专场的分享。...我们这里展示三个典型场景： 第一个场景，实时风控。...第二个场景，实时营销。...同样，在实时营销的反作弊场景中，我们也可以使用 Flink CEP。 第三个场景，物联网。...然后准备好数据库相关内容，在 RDS 控制台创建 database。 注意在配置好之后，我们要在数据库连接中设置白名单，来保证我们的 Flink 全托管实例能访问 RDS 数据库。
这次发布会也是亚信科技AntDB的首次发布会，并成功引起了外界对亚信数据库的好奇：亚信还有数据库？竟然在十几年前就开始做了？已经到第7个版本了？这到底是一个什么产品？...严格来说，亚信数据库是亚信的被动选择，因为亚信数据库是被客户场景逼出来的产品，是为了解决当时的国际主流数据库没有遇到过、无法满足的场景需求，被迫进行技术创新才有的产品。...客户应该只需要一个数据库产品就能够同时获得内存计算、交易、分析、流处理、时序等诸多能力，完成对数据库引擎的“超融合“。 随着技术的发展，用户对数据处理实时性要求越来越高。...比如说，用户以前只需要看每天的统计报表，现在用户更希望能够实时看到统计报表，获得实时的风险推送告警。...目前实时计算是通过流计算引擎进行的，它们游离在数据库之外，通常通过Kafka 传送数据，通过Spark streaming或者Flink等流处理引擎处理。
本文主要介绍AntDB数据库内核中的一个很重要的机制——MVCC机制。MVCC简介MVCC（多版本并发控制）是AntDB数据库中实现事务隔离级别的一种机制。...在MVCC中，每个数据库事务在读取数据时会看到一个特定的版本，这使得事务之间可以同时进行读写操作，而不会相互冲突。每个事务可以操作自己的数据版本，从而实现了更高的并发性和更好的性能。...MVCC实现原理1、隐藏字段了解MVCC之前，需要先介绍一下数据库内核中几个隐藏的字段，MVCC机制通过这些隐藏的标记字段来协同实现。...MVCC的缺点索引维护消耗当对表执行 UPDATE 查询时，数据库还必须更新该表的所有索引以将条目添加到新版本。...小结在本文中，我们详细介绍了MVCC（多版本并发控制）机制的工作原理、优点和缺点，以及它对数据库事务和并发访问的影响。
我理解的实时数据库，是不是结合了这2种功能的？...阅读了socket.io，google的firebase在线实时数据库，它功能 Firebase功能 实时数据库 - Firebase支持JSON数据，每次更改后，连接到它的所有用户都会收到实时更新。...//更多请阅读：Firebase简介 -FireBase教程 实时数据库就是监听数据更新，然后广播到所有连接的用户。...但感觉supabase的接口更加接近sql，supabase使用postgres数据库，它不是一个最新的技术，它在已有的技术基础上，进行组合，实现了实时数据库的功能。...有了实时数据库，据说可以比较简单地实现一些功能了。最典型的是聊天室了。 暂时就了解这么多了。
亚信安慧AntDB数据库凭借自身技术实力与信创市场发展荣列其中，一同入选的还有天翼云、腾讯云、华为等企业。...图1：2024金融信创50强部分榜单（一）加强合规管理，实现软件供应链安全近年来，金融信息安全与合规管控成为重中之重。...亚信安慧AntDB数据库与产业链上超200+伙伴携手共筑信创生态，完成了近1000+软硬件产品的适配。...图2：亚信安慧AntDB数据库部分合作伙伴在某大型金融机构的项目应用中，亚信科技AntDB数据库凭借安全、高效、自主可控的分布式数据库解决方案，与优质的产品和服务，赢得了客户极大的认可，并荣获金融电子化...图4：AntDB超融合架构通用型数据库在整合和协调处理流式实时业务与存储的批量数据时，AntDB流式实时数仓可以通过统一的数据处理引擎、直接使用SQL来实现业务逻辑的编织，以帮助用户在处理流式和批量数据时
镜舟科技的核心产品镜舟数据库是基于StarRocks发展起来的企业级分布式数据库，在实时数仓、OLAP 报表、数据湖分析等场景上，可满足客户多维复杂、实时、高并发的数据分析需求，帮助客户构建数据驱动的全新业务和管理模式...加速实时分析性能：镜舟数据库通过实现全面向量化执行引擎充分发挥了CPU的处理能力。通过全面向量化引擎，镜舟数据库将查询性能整体提升了3—10倍。...镜舟数据库提供多种通用解决方案，可以帮助企业进行数据湖分析、实时数据计算、联邦查询、统一数据架构等。以数据湖查询为例，镜舟数据库可以作为数据湖的实时查询引擎。...数据打通可以很好地解决控价和库存问题。进销存模型以商品流转的链路为主线，记录 SKU 的流转信息。镜舟数据库对企业数字化的赋能，主要针对两大块业务：前端控好价格，后端管好库存。...美亚柏科运用大数据分析和人工智能等技术，改造某流域水电站安全管理设备，构建安全防护机制，完善周界视频与警报系统，为管理者实现远程访问和实时监控提供条件。
也从原来基于“简单规则+DB”，发展到目前能够支撑10X交易增长的智能化风控系统，基于规则引擎、实时模型计算、流式处理、M/R、大数据、数据挖掘、机器学习等的风控系统，拥有实时、准实时的风险决策、数据分析能力...数据服务：主要有实时流量统计、风险画像、行为设备数据、外部数据访问代理，RiskGraph。...数据访问层所提供的数据都是由数据计算层提供 数据运算：主要包括风险画像运算、RiskSession、设备指纹、以及实时流量、非实时运算。...这样携程风控引擎 ，实现了 规则上线的高效携程风控实时引擎 通过使用 规则引擎Drools，使其具有非常高的灵活性、可配置性，并且由于是java语法的，规则人员自己就可以制定规则并迅速上线。...数据服务层的核心思想就是充分利用内存（本地、Redis） 1、本地内存（大量固定数据，如ip所在地、城市信息等） 2、充分利用Redis高性能缓存 由于实时数据流量服务、风险画像数据服务的数据是直接存储在
docker: https://github.com/apache/iotdb/blob/master/docker/src/main
前一篇文章中有网友留言（Kepware 如何实现与PLC的通讯（点击阅读）），想了解如何将kepware采集到数据写入数据库，今天以SQL Server为例，给大家分享一下如何实现，当然你可以换为其他数据库如...在系统DSN中设置名称：kepware，选择服务器的名称：SCADA，可以是本地数据库或者远程数据库。 3.3 设置SQL Server 的验证方式，两种方式根据需求进行设置。...3.4 设置需要连接的数据库，需要提前在SQL Server 数据库中建立数据库，如下连接到：JZGK_DATABASE 数据库。...至此实现了将现场设备的数据采集后实时写入数据库中，同时也为MES，ERP等系统提供了数据源。...当然KEPWARE也可以作为OPC Server 为MES等系统直接提供实时数据。
这次天池 PolarDB 数据库性能大赛竞争相当激烈，眼睛一闭一睁成绩就会被血洗，最后榜单成绩是第三名，答辩翻车了，最终取得了大赛季军。...云计算领域接触的是最前沿的技术，阿里云的 PolarDB 作为云原生数据库里程碑式的革新产品，也为这次比赛提供了最先进的硬件环境。...设置当前数据段预读完成，并向 Range 线程发送通知 void ReleaseUsedRef(); // 释放缓存片引用计数 uint32_t mDBShardingIndex; // 数据库分片下标
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