交易风控数据的海量存储于实时访问

在2018云栖大会·上海峰会上，阿里云存储服务产品专家李海龙的分享《交易风控数据的海量存储与实时访问》深入探讨了以下核心内容：

数据的海量存储需求与挑战： - 针对交易风控场景，数据量巨大且增长迅速，对存储系统的扩展性、性能及成本控制提出了高要求。 - 实时访问能力是关键，需要确保在处理大量交易数据的同时，系统能够提供低延迟的查询响应，以支持即时的风控决策。

表格存储（Table Store）介绍： - 技术特点： - 高可用性：99.9%的服务可用性保障业务连续性。 - 弹性扩展：自动根据业务需求扩展资源，无需人工干预。 - 高性能：支持每秒百万级读写操作，满足高并发场景。 - 低成本：按需付费模式降低存储和计算成本。 - 多模型支持：适应宽表、时序、搜索等多样化的数据模型需求。

课程实例应用： - 表格存储在交易风控中的应用展示了如何有效应对大数据量的存储与实时分析挑战。 - 行为日志存储与分析：支持高并发写入实时交易数据，并能对接流式计算进行实时风控规则匹配。 - 历史数据分析：冷数据可同步至OSS数据湖，便于长期保存与分层分析。 - 实时决策支持：通过数据实时聚合与分析，为交易风险评估提供快速决策依据。

综上所述，李海龙的分享聚焦于利用表格存储解决交易风控领域中数据的高效存储与实时访问难题，强调了其在处理大规模数据、保证业务连续性和实现快速响应方面的优势。