本指南将演示如何使用从大型机数据库复制的付款数据来构建实时欺诈检测系统。复制的数据用于三个并行工作流程。首先,训练 Amazon Fraud Detector 机器学习(ML)模型,以持续提高检测准确性。其次,将付款历史记录详细信息添加到授权请求消息中,为商家提供更多背景信息。再者,分析数据,为业务用户生成洞察信息和控制面板,并具有自然语言查询功能。这些功能可提高欺诈检测能力,使商家和发卡金融机构都能做出更明智的决策。

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Well-Architected 支柱

当您在云中构建系统时,AWS Well-Architected Framework 可以帮助您了解所做决策的利弊。框架的六大支柱使您能够学习设计和操作可靠、安全、高效、经济高效且可持续的系统的架构最佳实践。使用 AWS 管理控制台中免费提供的 AWS Well-Architected Tool,您可以通过回答每个支柱的一组问题,根据这些最佳实践来检查您的工作负载。

上面的架构图是按照 Well-Architected 最佳实践创建的解决方案示例。要做到完全的良好架构,您应该遵循尽可能多的 Well-Architected 最佳实践。

  • Amazon CloudWatch 会监控和跟踪所复制的消息的流动。它可通过协调复制管道中不同点的消息,检测数据流中的中断。它可在检测到中断后提醒您,以便您对性能问题进行故障排除。借助 Amazon MSKAmazon Data FirehoseEventBridge,您能够重播复制的消息,并从指定的时间点重新开始。

    阅读《卓越运营》白皮书 
  • AWS Identity and Access Management(IAM)允许您控制各种 AWS 服务之间的身份验证和授权。为了限制未经授权访问资源,本指南将所有 IAM 策略的范围缩小到服务正常运行所需的最低权限。此外,AWS Secrets Manager 可以安全地存储 Amazon RDSAmazon MSK 使用的凭证,而 AWS Key Management Service(AWS KMS)会对这些凭证进行加密。

    阅读《安全性》白皮书 
  • Precisely 应用引擎在 Amazon EC2 上运行,并在活动实例失败时使用备用实例来启动复制过程。此外,Amazon MSK 会存储数据的多个副本,以便在出现故障时可以快速恢复数据。然后,您可以重播数据,从指定的时间点重新开始。

    阅读《可靠性》白皮书 
  • Amazon MSK 可以将复制的记录分发到多个分区,从而允许多个使用者并行处理这些记录。这些进程还可以在不干扰其他进程的情况下,使用分配给该进程的特定 Apache Kafka 使用者组的消息。此外,Amazon Data FirehoseEventBridge 通过异步处理消息来帮助消除瓶颈。

    阅读《性能效率》白皮书 
  • Amazon EC2 会自动纵向扩展和缩减为来自大型机的欺诈评分请求提供服务的计算实例的数量。由此可以帮助您最大限度地降低成本,因为仅预置了在任何给定时间进行运行所需的最小计算实例。此外,SageMaker 可通过优化推理来帮助您降低成本。为方便您部署机器学习模型,它提供了 70 多种实例类型和大小,例如由机器学习优化的 AWS InferentiaAWS Graviton 芯片组支持的实例。另外,您可以使用 Amazon S3 Intelligent-Tiering 自动将旧数据移动到更经济的存储层,从而降低总体存储成本。

    阅读《成本优化》白皮书 
  • 本指南在 AWS 基础设施上运行,AWS 基础设施的能效是受访的美国企业数据中心能效中位数的 3.6 倍,也比欧洲企业数据中心的平均能效高出 5 倍。以 AWS 可持续基础设施为例,Amazon EC2 可自动扩展以满足需求,因此解决方案无需预置空闲计算资源。通过将大型机数据从您的数据中心迁移到 AWS,最终可以大幅减少计算处理工作负载对环境的影响。

    阅读《可持续性》白皮书 
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本指南中提及第三方服务或组织并不意味着 Amazon 或 AWS 与第三方之间存在认可、赞助或从属关系。AWS 的指南是一个技术起点,您可以在部署架构时自定义与第三方服务的集成。

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