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大数据风控业务的大数开展依赖智能风控平台,智能风控平台的据风技术基础是大数据技术,智能风控系统技术架构也是控平以大数据系统技术架构为基础演进而来的。
智能风控系统技术架构主要分为访问层、需求展现层、浅谈系统层、大数大数据平台四部分,据风其中大数据平台又分为接入层、控平清洗层、需求计算层、数据层四部分。本文主要介绍大数据风控平台。
智能风控系统技术架构图
大数据平台是智能风控系统技术架构的持久层,但又超越了传统的持久层功能,是以持久层为基础进行了技术应用的丰富。持久层又叫数据访问层,是指把数据永久地保存在存储设备中,它直接与数据库交互。
大数据平台的创建不仅服务于智能风控体系,还服务于业务的其他场景,例如业务的营销场景、运营场景等。考虑到智能风控系统技术架构的数据还会服务其他业务场景,因此在初期搭建规划的时候应该考虑数据层的通用性、易用性、非耦合性等;并且伴随互联网业务的快速增长以及大数据技术的广泛运用,传统持久层的设计也不再局限于数据库以及数据的交互,而是以持久层为基础升级革新为大数据平台,统筹管理、规划数据的应用。
智能风控系统技术架构的大数据平台划分为接入层、清洗层、计算层、数据层四部分,这里只着重介绍接入层、清洗层、数据层的技术应用。
接入层负责智能风控平台的内部接入,包括大数据平台以及系统层的系统产品的数据接入,通常接入的数据有结构化数据和非结构化数据两类,常用的技术应用有MQ、HTTP、HTTPS、FTP等,具体的技术介绍如下。
清洗层是数据清洗处理层,负责智能风控平台接入数据的清洗处理。清洗处理后的数据再被推送到计算层、系统层和数据层。通常大数据平台清洗层使用的技术应用有Kafka、ETL,具体的技术介绍如下。
数据层是数据的载体层,大数据技术的基础是数据,因此大数据平台的基础是数据层。大数据平台的数据层为智能风控平台提供系统产品使用的数据,而智能风控平台系统产品产生的数据会回传到大数据平台的数据层,两个平台的数据相互循环迭代,数据量不断增加。数据层实际就是数据库,数据库根据数据存储方式分为关系型数据库、非关系型数据库,同时随着知识图谱技术的发展和应用,图数据库也被用到智能风控平台中。
大数据平台常用的数据库有MySQL、MongoDB、HBase、Giraph、SSD等,具体的技术介绍如下。
智能风控系统技术架构中用户通过访问层触发访问请求命令,由展现层承载访问请求命令并且传输请求命令到系统层,再由系统层根据请求命令获取大数据平台的数据,然后将数据传输到计算层进行分析计算,计算结果返回到系统层进行功能逻辑处理,最后输出系统层的服务结果到展现层或者以接口的形式提供给外部系统。整个智能风控平台通过智能风控系统技术高效、稳定运转,数据在智能风控平台中循环流转、迭代。
智能风控的核心技术是大数据风控技术,智能风控系统技术架构的设计应该以大数据平台为基础,充分融入大数据系统技术架构。
本书摘编自《智能风控平台:架构、设计与实现》,经出版方授权发布。
责任编辑:武晓燕 来源: 数仓宝贝库 大数据功能风控
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