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| 本文作者： 李尊 | 2016-10-20 23:44 | 專題：2016中國計算機大會(CNCC 2016) |
編者注：陳純，計算機應用專家，浙江大學計算機科學與技術學院教授，中國工程院院士。是國家教委“跨世紀優秀人才培養計劃”首批入選專家，第三屆中國青年科技獎獲得者。目前是國家列車智能化工程技術研究中心主任，國務院學位委員會學科評議組成員。陳純教授長期從事計算機應用領域的前沿研究工作，在著名國際學術期刊和會議發表論文160多篇，曾獲國家技術發明獎二等獎1項，國家科技進步獎二等獎2項，國家科技進步三等獎1項，省部級科學技術一等獎6項。
今天CNCC 2016在山西太原盛大開幕，開幕演講中，CCF會士、中國工程院院士、浙江大學陳純教授做了題為“流式大數據實時處理技術、平臺及應用”的報告，以下為報告內容精編。
各位領導、各位嘉賓、各位同仁上午好，我今天所講的題目是流式大數據實時處理技術、平臺及應用。
流式大數據從這個角度看，可以把大數據分成兩個：一個是批式大數據，另一個是流式大數據。
舉個例子來說
我們把數據當成水庫的話，水庫里面存在的水就是批式大數據，進來的水是流式大數據。
10年前，從傳統的三架馬車開始到現在組成了60、70個相關龐大的生態圈。重點我們可以看到，從2012年開始，才關注了流式大數據，就是數據流的模式。在之前，所有的大數據算法和系統就是批式大數據，從12年開始才專門針對流式大數據的組建。
由于數據流的處理，應用場景主要是兩類：
一類是互聯網
另一類是移動互聯網
移動互聯網和互聯網的個性服務，不斷提升用戶體驗對實時要求也是非常高的。一般要樣本性的相應，而互聯網的傳感數據，通過智能分析來經營決策的。這以前大數據的分享，我們可以把它分成事后的風險和追溯，而更重要的應用事中的分析、處理。
現有的解決方案主要是兩種：
一種集群式、分布式的解決方案，但是其實時響應比較慢。
另一種是組建流式大數據，即內存計算，但它的實時相應數據規模受限。
但是大數據的處理技術，主要有四個難題。它們分別是：
可能很多臺計算機，每臺計算機多CPU，你一個任務下去，在計算機上同時進行內存的計算，它都是可以做到分布存儲。
當你流進水庫的實時，不僅僅是處理流的數據，而且還要把你存在數據庫的數據一起建立起來。因為這個時間窗口，要重復計算問題，并且有海量數據的復雜增量要計算。
所謂大數據，流式是必須要算的，解決辦法就可以從增量基礎上入手。
張老師說像統計的模型，基于規則的模型，這些模型能夠很好的結合。所以要把實施處理的分析模型分開，這樣就能針對不同的問題進行可以計算。
這四個就是最重要的四大問題，我們現在的研究成果——流立方的實時計算，把數據時間窗口、計算指標加上最核心的增量計算，也就是解決分布的存儲的性能，與基于內存的計算更好的結合在一起。
現在我們來介紹下流式大數據實時處理平臺，我們知道這個平臺不僅僅是流立方計算引擎。結合大數據，相當于流立方的計算引擎要從60多個組件里面，抽取部分構成這么一個平臺，同時還要加上分布存儲、數據庫，包括大數據的云處理平臺，還有其他地方來構成這個平臺，實際上這個平臺是非常強大的系統。
下面介紹有應用，這個是流立方應用的框架。
紅線里面都是以流式大數據存在的計算指標、統計指標，左邊是有一個分析處理模型，這個模型是可以基于數學模型指導。所以，當你把一個要解決的問題，比如說：
下圍棋要學習，就可以把下棋的棋譜傳進來。可以在這個平臺上進行計算，這是外部應用系統。
它可以應用很多，流立方實時平臺上在原有基礎系統上，做一個并行系統實時檢測，通過專業知識、模型來實時分析。
下面具體來看幾個案例：
金融風控反欺詐
我們每個人刷卡、消費、支付的時候，實際上到了銀聯的風控系統，來判斷你是不是騙子。
原來支付系統很簡單，通過計算機、通過手機直接進入支付。但是你可能是受到詐騙，這個時候怎么辦？
以前的系統到了晚上12點，銀聯把今天的數據重新統計下來，會發現有多少詐騙。后來在互聯網上，每個人要發一個U盾來驗證。當你支付的時候，要判別這個錢要不要付出去，在數據上做一個判別，就是風控引擎。
這個風控引擎就是抓互聯網詐騙的工具，目前銀聯正在使用的這個系統
計算只有4臺PC，可以每秒并發處理5萬。而規則有幾百萬，是通過機器學習來實現的。
要特別強調，所謂大數據應用，離不開這么一個架構。因為首先，我們要知道數據最重要的是標識數據。用手機、還是電腦進行詐騙，以前的處理就簡單——比對就好，不用的大數據規則。這種則需要去分析，所以要有標識。因為是大數據分析，所以要有技術、設備的指南以及結合規則。
現在電子支付上，除了螞蟻金服和微信支付是自己做的風控以外，基本上所有的系統都是基于流立方來做的。
第二個例子，是用流立方系統做一個反爬蟲系統。
現在所謂的大數據，最開始是爬別人的數據，把別人的數據爬來監聽其商業模式。
15年、16年的時候網站大部分是在爬蟲在爬，遍布各類網站，包括銀行類、政府類、社交類等等。消耗我們資源、影響正常分訪問、增加運營成本。
現在用的流立方這個系統，它可以把增加數據的服務，把數據的指南、人機的識別、爬蟲的行為分析都考慮進去（用安全專家、網絡專家規則的形式把它考慮進去）。這個就是非常好的實時爬蟲修補了。
流立方平臺能把控基礎、風控引擎，針對爬感知到所有信息。當你做風控系統的話，先對風控模型進行觀測，再啟用風控。
第三個案例，我想就是跟大家可能更緊密，就是鐵路的售票網站2306。
我們知道原來12306訂票的話，需要一個什么？圖片驗證碼。為什么要有這個圖片驗證呢？就怕的什么？黃牛來扒票、欺詐。
但是，當我們真的去訂票的時候，復雜的驗證碼可能很麻煩。現在對12306投訴最多的是我驗證碼辨別不出來，第一次驗證不出來，第二次還給你更難的圖片。因為你分辨不出來，它就認為你是黃牛了，把更難的給你了。
這個很復雜，我們覺得好像是把黃牛打完了。但是他做了爬蟲，就眾包給大爺、大媽，所以現在還是沒辦法，黃牛來倒你票的時候，是給退休大媽、大爺做的。這個最后很麻煩，投訴越來越多。
那么，我們有沒有可能做出類似的人工智能，實時根據黃牛的行為分析，根據他的手機號、身份證，能定出幾百條的規則來實時處理？
這個呢，相對難度比較大。我們剛才講了，在0.1秒鐘內通過對每位購票者的分析，也就是我們說的準確畫像。但是精準識別票法，要遠遠高于我們現在的識別票法。
平時的訪問量，我們做了統計，用戶的訪問量，在春節期間，每天是310萬。但是最可怕是爬蟲，跑蟲的訪問量每天是1500億，峰值是每秒鐘170萬。
我們現在的流立方，現在嘗試每秒40萬億，甚至能做到16臺、24臺均衡上升的。
為什么說爬蟲？可能大家不是很了解，我跟大家講一下，很多網站的票都是從12306買來的。用爬蟲數據，把好的票留下來，通過爬蟲購票，在10分鐘以內，你沒有付錢的話沒關系，他也可以把票退回去。在網站上，我們沒有訂票，在9分多鐘的時候，把票退回來。在10分鐘以內有人在網站訂票，真實身份證上傳的時候，把這個票馬上退回去給你交易，所以把12306購票網站把整個系統爆了。
應用前景
應用的前景非常的廣泛：金融、電信、交通、公安、海關、互聯網都可以應用。
流數據的實時處理
流式數據的實時分析，一定是有規則、模型的東西。復雜的分析計算，加上實時這兩個結合起來，如果能做的好，一定能夠加速大數據在各個行業的應用。
大數據
我們現在大數據要么就是賣數據，對比數據事后不同的分析來追溯，這個非常重要。
但是我們現在應用最重要，還是要結合不同的空間數據實施流數據分析。這個要有平臺才能把所有的數據（互聯網、移動互聯網還有互聯網+）共同體驗、提升。
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