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阿里云实时计算 Flink 版金融行业解决方案

行业挑战 近年来,随着互联网金融行业的飞速发展,传统金融机构(如交易所、证券公司、银行等)的各类业务与互联网的结合也越来越紧密,如:各大金融机构纷纷推出手机 APP 客户端,支持用户自主办理移动支付、理财、网络借贷、购买金融产品等各类金融业务。新的业务方式对金融行业也提出了新的要求: 长链路且快速变化的业务:从业务需求出发,需要分析用户的行为轨迹和交易记录,以应对业务的快速变化。 越来越多的实时数据需求:目前需要更多的实时数据来支持业务决策。比如需要依据流量监控、销售情况等,对不同的资源位做出相应调整;同时部分活动也需要实时数据来增强与用户的互动,尤其在金融产品营销活动中需要实时针对用户行为调整策略。 越来越高的数据质量要求:数据的结果会直接影响业务决策和线上运营活动的效果,数据质量也决定了计算结果是否可以作为判断的依据。 越来越多的实时风控需求:传统风控系统需要完成从依赖专家规则到智能风控的实时化转变,如信用违约、账户安全、贷款欺诈等典型场景: 欺诈检测:在办理业务过程中,对用户账号、交易行为等进行实时监控与识别。快速识别异常交易,减少造成用户财产损失的可能。 信用评估:在贷款等银行...

如果故障选择了你……

作者 | 叶飞、穹谷 导读:总以为混沌工程离你很远?但发生故障的那一刻不是由你来选择的,而是那一刻来选择你,你能做的就是为之做好准备。混沌工程在阿里内部已经应用多年,而ChaosBlade这个开源项目是阿里多年来通过注入故障来对抗故障的经验结晶。为使大家更深入的了解其实现原理以及如何扩展自己所需要的组件故障注入,我们准备了一个系列对其做详细技术剖析:架构篇、模型篇、协议篇、字节码篇、插件篇以及实战篇。 原文标题《技术剖析 Java 场景混沌工程实现系列(一)| 架构篇》 前言 在分布式系统架构下,服务间的依赖日益复杂,很难评估单个服务故障对整个系统的影响,并且请求链路长,监控告警的不完善导致发现问题、定位问题难度增大,同时业务和技术迭代快,如何持续保障系统的稳定性和高可用性受到很大的挑战。 我们知道发生故障的那一刻不是由你来选择的,而是那一刻来选择你,你能做的就是为之做好准备。所以构建稳定性系统很重要的一环是混沌工程,在可控范围或环境下,通过故障注入,来持续提升系统的稳定性和高可用能力。 ChaosBlade(Github 地址:https://github.com/chaosblad...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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