博客
关于我
从310到蚂蚁森林,蚂蚁金服在线图计算的创新与实践
阅读量:138 次
发布时间:2019-02-27

本文共 1054 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

蚂蚁金服在线图计算技术解析

——从反套现到蚂蚁森林:技术创新支撑金融场景

作为支付领域的领军企业,蚂蚁金服通过持续探索金融新技术,显著提升了中小企业融资效率。其中,蚂蚁在线图计算技术的应用尤为突出,成为支撑花呗反套现、蚂蚁森林等业务的核心力量。本文将深入解析蚂蚁在线图计算的技术实现及其应用场景。

一、在线图计算的应用场景

在线图计算技术将流式计算与图计算相结合,能够实时处理金融场景中的复杂关系数据。在蚂蚁金服的应用中,主要体现在以下两个方面:

1. 花呗反套现场景

套现行为是金融风控中的关键问题。通过将资金流动关系抽象为图网络,蚂蚁实现了实时识别套现行为的精准度。具体流程如下:

  • 套现买家通过花呗完成交易支付。
  • 资金流动形成复杂的资金关系网络。
  • 系统动态分析子图,识别异常资金流动行为。

2. 蚂蚁森林场景

蚂蚁森林将用户关系和树木种植规则抽象为图结构,主要需求包括:

  • 支持百万级并发请求,毫秒级响应。
  • 存储和管理用户关系数据,规模多达万亿级。
  • 保持好友关系等关系的一致性,确保支付能力的准确性。

二、在线图计算的核心架构

蚂蚁金服在线图计算架构包含以下关键技术方向:

1. 流图融合计算

  • 流计算与图计算融合:通过一套系统实现流数据处理与图数据分析的无缝结合。
  • 动态DAG实现:根据业务需求动态调整计算流程,支持弹性扩缩容。
  • 简化开发体验:提供统一的开发平台,支持SQL和Gremlin结合的编程方式,降低开发门槛。

2. 高性能图缓存

  • 高压缩比存储:通过优化压缩算法,将图数据存储在内存中,实现快速抽取子图。
  • 高效子图查询:在1度、2度、3度关系下,延迟显著低于传统系统。

3. 金融级图数据库GeaBase

  • 微片段化存储:支持海量关系数据存储,实现高可靠性和高扩展性。
  • 分布式容灾机制:基于三地五中心策略,确保金融级数据的安全性和可用性。
  • 强一致性支持:采用Raft协议,保障数据一致性需求。

三、技术实现与应用

蚂蚁金服的在线图计算已广泛应用于多个业务场景,包括:

  • 风控系统:实时识别套现行为,保障金融安全。
  • 蚂蚁森林:支持用户关系管理和支付能力合成。
  • 百度风控系统:通过蚂蚁技术实现担保圈风险预判。

蚂蚁金服还将技术成果输出至外部金融机构,如常熟农商银行,提升其信贷审批效率和风险管控能力。

四、未来展望

蚂蚁金服将继续优化在线图计算技术,拓展更多应用场景,推动普惠金融发展。技术创新不仅服务于蚂蚁内部业务,也通过合作伙伴输出,为金融行业赋能。

如需了解更多信息,可关注蚂蚁金服官网或技术博客。

转载地址:http://kvqb.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Python rsa 加密
查看>>
Python RSA操作
查看>>
Python轻松实现统计学中重要的相关性分析
查看>>
Python scrapy 常见问题及解决 【遇到的坑】
查看>>
Python Seborn热图数据的动态更新
查看>>
Python Seborn绘制空白直方图
查看>>
Python Selenium - 获取href值
查看>>
Python Selenium实现自动化测试及Chrome驱动使用!
查看>>
Python Selenium搭建UI自动化测试框架
查看>>
Python Selenium模块详解
查看>>
Python selenium爬取影评生成词云图
查看>>
python selenium自动化测试报告
查看>>
Python selenium自动化测试框架实战 —— 登录测试案例
查看>>
Python Selenium设计模式 —— POM
查看>>
Python Serial:如何使用 read 或 readline 函数一次读取多个字符
查看>>
Python set([]) 如何检查两个对象是否相等?一个对象需要定义哪些方法来自定义它?
查看>>
Python setup.py:数据文件无法复制目录:不存在或不是常规文件
查看>>
Python setuptools sdist:仅安装版本化文件
查看>>
Python Shell下使用matplotlib
查看>>
Python Slice How-to,我知道Python Slice,但我怎么才能使用内置的Slice对象呢?
查看>>