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就攔截了，要在100毫秒內(nèi)就給個(gè)答復(fù)，主動(dòng)放行還是強(qiáng)驗(yàn)證，而不是過去了之后再去追BI平臺(tái)為主，現(xiàn)在變成實(shí)時(shí)分析，原來都說計(jì)算機(jī)進(jìn)入實(shí)時(shí)處理時(shí)代，sparkstreaming、storm、flink等流處理。最開始的時(shí)候用的超高的延遲，有時(shí)候算個(gè)東西算幾天，幾十個(gè)小時(shí)很正常；接著進(jìn)入了以Hadoop為主的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，不是解決延時(shí)問題，是降低了成本；現(xiàn)在有Flink，SparkStreaming等各種100100放過還是強(qiáng)驗(yàn)證，而這個(gè)叫無感知；超過0毫秒就叫有感知，對(duì)客戶體驗(yàn)不好，所以說IT過來買東西，這個(gè)銀行卡號(hào)關(guān)聯(lián)的最近一個(gè)月（30）3的這次購(gòu)買在不在這前3來排序，而且是動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)排序，排完序之后找出前3名再去比對(duì)，大數(shù)據(jù)做這么個(gè)決策如一般來講，AI模型要落地的話，有三種基本模式，一用規(guī)則教，是個(gè)形式化的方法；二用里用到隨機(jī)森林，GBDT，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等來支撐著AI模型。的，等到?jīng)Q策的時(shí)候就像菜單炒菜特別快，這就是原理；還有一部分，是把源數(shù)據(jù)給到T定要是實(shí)時(shí)的，如果做的不好就不能做到實(shí)時(shí)決策，這塊就需要用流立方/PipeACE解決。機(jī)森林較多，一般都會(huì)做至少3個(gè)以上。而是從某種程度上說，找到通用的接口，接著要實(shí)時(shí)的加工，ETL處理有PipeACE，然后1012010來了筆交易，交易額1萬8，在流立方系統(tǒng)里存的1，等到下午再來筆交易，1萬2，也大12，112，131，145去10天的數(shù)據(jù)累加即可；比如現(xiàn)在達(dá)到19次了，來了筆2萬4的交易，就20次了，給1520流立方存的是立方塊，立方塊是針對(duì)某一個(gè)規(guī)則所準(zhǔn)備的材料，放在這個(gè)立方塊里，有3果數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)綜合前置，ETL加上流立方這就是構(gòu)成指標(biāo)平臺(tái)的整

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