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使用函数计算,数禾如何实现高效的数据处理?

作者|邱鑫鑫,王彬,牟柏旭 公司背景和业务 数禾科技以大数据和技术为驱动,为金融机构提供高效的智能零售金融解决方案,服务银行、信托、消费金融公司、保险、小贷公司等持牌金融机构,业务涵盖消费信贷、小微企业信贷、场景分期等多个领域,提供营销获客、风险防控、运营管理等服务。数禾科技通过自主开发的消费信贷产品,连接金融机构与普罗大众,赋能金融机构数字化转型,迎接中国消费升级的大潮。 数禾当前有三款主要产品,还呗,还享花,小店邦。每款产品都有大量的受众,每天会产生大量的应用日志,数据通过压缩后归档到阿里云 OSS 存储,以达到最优的存储成本。 低效的数据处理 应用日志通过 SLS 收集,压缩并归档到 OSS,整个链路都非常顺滑。但日常有些业务需要查看详细的应用日志,由于日志收集会将 APP 上不同应用的日志都打到一起。因此,获取某个应用的日志,需要从 OSS 解压大量的文件,并从中过滤出特定的应用,才可以进一步分析排查。这个过程在实效性和数据处理效率上都存在很大的问题,为此,数禾运维团队计划从源头重构整个任务处理链路,以求以最低的开发成本,最高的处理效率,最优的资源费用,最好的扩展性打造高可用,...

一文详解安全随机数

本文分享自华为云社区《【安全攻防】深入浅出实战系列专题-安全随机数》,作者: MDKing 。 随机数的使用场景 使用随机数可分类安全场景跟非安全场景。非安全场景需要生成的越快越好。安全场景使用的随机数必须足够安全,保证不能被预测到。 常见的非安全场景: 数据的索引号、标识; 文件的名称或目录; UUID、用户ID、随机填充字节; 常见安全场景包括但不限于以下场景: 用于密码算法用途,如生成IV、盐值、密钥等; 会话标识(sessionId)的生成; 挑战算法中的随机数生成; 验证码的随机数生成; 密码学意义上的安全随机数 安全场景下使用的随机数必须是密码学意义上的安全随机数。 密码学意义上的安全随机数分为两类: 真随机数产生器产生的随机数; 以真随机数产生器产生的少量随机数作为种子的密码学安全的伪随机数产生器产生的大量随机数。 已知的可供产品使用的密码学安全的非物理真随机数产生器有: Linux操作系统的/dev/random设备接口(存在阻塞问题) Windows操作系统的 CryptGenRandom() 接口 我们可以看到,密码学意义上的安全随机数非指必须都为真随机数生成器生成...

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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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