阿里巴巴实时风控系统实践：基于Flink的解决方案

"基于Flink构建的大规模实时风控系统在阿里巴巴的应用实践，涵盖了系统的构建背景、业务需求、技术挑战以及阿里巴巴的风控策略和未来规划。该文档深入探讨了Flink如何适应并优化风控领域的实时计算需求，包括事前、事中、事后风控的各类任务，以及Flink在规则表达能力上的增强，如无状态规则、统计型规则、序列形规则和混合型规则等。" 在阿里巴巴，基于Flink构建的实时风控系统承担着重要的职责，处理着海量的数据和复杂的业务场景。系统设计考虑到了大规模和高并发的特性，能够处理峰值达到40亿记录每秒的流量，使用超过150万CPU核心的计算资源。这个系统不仅服务于阿里巴巴自身的多个业务部门，还涵盖了数据中台、流批一体数仓、AI中台、在线机器学习等多个关键领域。 Flink作为实时风控系统的核心，其优势在于提供了一套统一的API，支持流处理和批处理，减少了资源的复用成本。通过StreamRecord逻辑抽象和ProcessFunction，Flink能够处理事件驱动的业务，实现毫秒级的延迟。此外，Flink的规则表达能力得到了显著提升，能够支持各种复杂的风控规则，如基于阈值的过滤、统计分析的规则和事件序列分析等。例如，系统能够检测到A用户在浏览特定商品后的x秒内是否发生了购买行为，这种精细化的规则处理对于实时风控至关重要。 在阿里巴巴的风控实战中，随着业务的发展，风控需求逐渐从集中式转变为分布式，对实时决策的要求更加迫切。Flink的流批一体能力在此发挥了关键作用，它能够快速响应变化，适应稀疏化攻击，通过集成Kubeflow、KFserving、Tensorflow on Flink等工具，实现了与AI技术的深度融合，以支持更高级别的风险预测和预防。 未来，阿里巴巴的风控计划可能将继续围绕Flink进行优化和扩展，利用FlinkBatch和Tensorflow on Flink等技术，提升风控模型的训练和应用效率，进一步强化实时风控系统的效能，以应对更加复杂多变的网络环境和风险挑战。