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就拦截了，要在100毫秒内就给个答复，主动放行还是强验证，而不是过去了之后再去追BI平台为主，现在变成实时分析，原来都说计算机进入实时处理时代，sparkstreaming、storm、flink等流处理。最开始的时候用的超高的延迟，有时候算个东西算几天，几十个小时很正常；接着进入了以Hadoop为主的大数据平台，不是解决延时问题，是降低了成本；现在有Flink，SparkStreaming等各种100100放过还是强验证，而这个叫无感知；超过0毫秒就叫有感知，对客户体验不好，所以说IT过来买东西，这个银行卡号关联的最近一个月（30）3的这次购买在不在这前3来排序，而且是动态实时排序，排完序之后找出前3名再去比对，大数据做这么个决策如一般来讲，AI模型要落地的话，有三种基本模式，一用规则教，是个形式化的方法；二用里用到随机森林，GBDT，神经网络等等来支撑着AI模型。的，等到决策的时候就像菜单炒菜特别快，这就是原理；还有一部分，是把源数据给到T定要是实时的，如果做的不好就不能做到实时决策，这块就需要用流立方/PipeACE解决。机森林较多，一般都会做至少3个以上。而是从某种程度上说，找到通用的接口，接着要实时的加工，ETL处理有PipeACE，然后1012010来了笔交易，交易额1万8，在流立方系统里存的1，等到下午再来笔交易，1万2，也大12，112，131，145去10天的数据累加即可；比如现在达到19次了，来了笔2万4的交易，就20次了，给1520流立方存的是立方块，立方块是针对某一个规则所准备的材料，放在这个立方块里，有3果数据；数据综合前置，ETL加上流立方这就是构成指标平台的整
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