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Kafka+Flink 实现准实时异常检测系统

日期：2018-10-07点击：614收藏

1.背景介绍

 异常检测可以定义为“基于行动者（人或机器）的行为是否正常作出决策”，这项技术可以应用于非常多的 

 行 业中，比如金融场景中做交易检测、贷款检测；工业场景中做生产线预警；安防场景做入侵检测等等。 

 根据业务要求的不同，流计算在其中扮演着不同的角色：既可以做在线的欺诈检测，也可以做决策后近实时 

 的 结果分析、全局预警与规则调整等。 

 本文先介绍一种准实时的异常检测系统。 

 所谓准实时，即要求延迟在100ms以内。 比如一家银行要做一个实时的交易检测，判断每笔交易是否是正 

 常 交易：如果用户的用户名和密码被盗取，系统能够在盗取者发起交易的瞬间检测到风险来决定是否冻结这 

 笔 交 易。 

 这 种场景对实时性的要求非常高，否则会阻碍用户正常交易，所以叫做准实时系统。 

 由于行动者可能会根据系统的结果进行调整，所以规则也会更新，流计算和离 

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