کلاهبرداری کارت اعتباری یک نگرانی مهم برای مؤسسات مالی است، زیرا می تواند منجر به زیان های پولی قابل توجهی شود و به اعتماد مشتریان آسیب برساند. سیستم های تشخیص تقلب در زمان واقعی برای شناسایی و جلوگیری از تراکنش های تقلبی در زمان وقوع ضروری هستند. Apache Flink یک چارچوب پردازش جریان منبع باز است که در مدیریت تجزیه و تحلیل داده های بلادرنگ برتری دارد.
در این غواصی عمیق، نحوه پیادهسازی یک سیستم تشخیص کلاهبرداری کارت اعتباری در زمان واقعی با استفاده از Apache Flink در AWS را بررسی خواهیم کرد.
Apache Flink یک موتور پردازش جریان توزیع شده است که برای پردازش با سرعت بالا و با تأخیر کم جریان های داده بلادرنگ طراحی شده است. این محاسبات حالت قوی، دقیقاً یک بار معنایی، و یک مکانیسم پنجره انعطاف پذیر را ارائه می دهد، که آن را به یک انتخاب عالی برای برنامه های تحلیل زمان واقعی مانند تشخیص تقلب تبدیل می کند.
فهرست مطالب –
· معماری سیستم
· تنظیم محیط
· مرحله 1: راه اندازی Kinesis Data Streams
· مرحله 2: سطل S3 را تنظیم کنید
· مرحله 3: راه اندازی DynamoDB
· مرحله 4: تنظیم عملکرد Lambda یک تابع Lambda برای کنترل هشدارهای تقلب ایجاد کنید.
· نظارت و مقیاس
· نتیجه
معماری سیستم
سیستم تشخیص تقلب ما از اجزای زیر تشکیل شده است:
- جریان داده های Kinesis: برای دریافت داده های تراکنش در زمان واقعی.
- آپاچی فلینک در آمازون…