风控引擎,需要进行大量用户行为事件的实时风险识别。以阿里巴巴双十一的场景来举例,仅交易下单环节,每秒就需要处理十万以上的实时风险识别。加上支付、登录、红包发放等并发场景,风控引擎需要每秒处理的实时风险识别能力,需要高达几十万。 如何快速进行实时指标计算,如何进行有效调度,如何快速进行业务数据补全。是风控引擎面临的几大难题。 本话题将从指标实时计算(读写的选择),融合计算,跨地域同步等几个方向,与大家聊一下阿里巴巴风控引擎的前世今生。 前提知识:希望大家对在线系统的风险场景有基础了解,对业务风险防控的流程有基础认知。
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