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AWS 案例研究:小花金服

小花錢包致力於用金融科技創造更美好的生活方式,為年輕人打造品質生活。以技術與資料驅動支撐業務發展,通過Marketing AI、Risk AI、Devops AI實現自動化精準獲取客戶,自動化審批,自動化運維。IT架構要求高可用、高可靠、易擴充套件、快速響應;資料要求高度一致、安全;公司人員編制精簡,要求系統能夠支援業務的自動化快速迭代。

7x24小時無間斷服務

目前小花錢包擁有1700萬註冊使用者,使用者所在行業涉及不同領域,使用錢包的時間可能發生在一天不同時間段內,因此要求系統能夠全天候穩定執行。Amazon Web Services (AWS)作為全球優秀的雲端計算服務平臺,所有服務均支援7x24小時穩定執行,滿足了小花錢包對系統高可用的要求。

高安全性

小花金服非常注重資料的安全性,公司成立伊始就選擇AWS,主要就是出於AWS技術穩定和安全的考慮。Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC)允許小花錢包系統在雲中預置一個邏輯隔離分割槽,實現私網隔離。同時提供了安全組和網路訪問控制列表等高階安全功能,以便在例項級別和子網級別啟用入站和出站篩選功能,從而最大限度地消除小花錢包系統的安全隱患,保證使用者資料的絕對安全。

技術與資料驅動業務自動化

小花錢包提供的所有服務都通過系統自動化完成,這就要求系統具有極強的資料處理和機器學習能力。小花錢包通過使用AWS的

Amazon EMRAmazon RedshiftAmazon Kinesis服務快速搭建大資料分析及機器學習平臺,促進業務自動化建設。

Amazon EMR 服務可以快速輕鬆、經濟高效地在多個動態可擴充套件的 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 例項之間處理大量流式資料,響應速度非常快,基本能控制在100ms之內。小花錢包使用EMR分析使用者的各種行為資料,運算它的各項指標並得出規則,依據規則對風控技術輔助服務進行把控。

Amazon Redshift 是一種快速且完全託管的資料倉庫,具有快速、價格低廉、可擴充套件,安全等特性。小花錢包使用其提供的商業智慧工具,實現報表展示和實時業務監控,通過報表和監控,快速做出營銷策略或風控策略的調整。

Amazon Kinesis 非常適合處理和分析任意規模的流資料,具有很高的靈活性。小花錢包產生的資料具有多維度、高頻、靈活等特徵,通過使用Kinesis可以對收到的資料進行實時處理和分析並做出響應,無需等到收集完全部資料後才開始分析,很好地滿足了機器學習的要求。

小花錢包通過使用EMR、Redshift、Kinesis服務,利用生物特徵識別技術,結合大資料風控模型,為金融服務提供方提升獲客及風控效率,提供科技服務和支援。

專業的支援服務

在使用 AWS的過程中,無論前期系統搭建還是上線後系統運轉,AWS工作人員專業盡責的態度都讓小花金服印象深刻。AWS擁有比較好的技術支援渠道,使用過程中環境發生異常、技術疑問或者服務問題,都可以獲得詳細的解答和技術支援,並能得到完整的結果報告。

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