计算平台 推荐 百信银行金融技术革新第一 aiStream助力业务加速

作为人工智能时代下互联网银行的代表，百信银行信息技术部创新推出了基于开源JStorm技术的百信银行流式计算平台aiStream，并在消费信贷风险监控项目快速落地。流式计算平台后续将在不同的领域进行深度应用，助力全行业务加速。

百信银行的开业是 “2017年中国银行业十件大事”之一，作为人工智能时代下互联网银行的代表，百信银行坚持智能普惠的定位，利用人工智能等技术，开启了“金融+互联网+人工智能”的新金融发展模式。在新时代下，“直面客户+快速响应”的互联网特征，“分布式+去IOE”的全新系统架构对银行IT建设提出了极大的挑战：如何准确感知客户当前需求？如何解决风控授信等业务场景实时性不足的困难？如何快速解决分布式账务异常、定位问题？如何解决传统银行批量方式数据实时性差……这一系列问题对数据提出很高的数量、速度要求，还要兼顾金融交易的复杂性和实时性要求，而解决这些问题的答案正是流式大数据处理技术。

百信银行积极探索人工智能和大数据技术在金融场景的应用，百信银行信息技术部顺势而为，自主研发，创新推出了基于开源JStorm技术的百信银行流式计算平台aiStream，并在消费信贷风险监控项目快速落地，为全行第一款产品保驾护航。由此，流式计算平台项目成功入选了百信银行业务创新管理委员会“蒲公英计划”，后续将在不同的领域进行深度应用，助力全行业务加速。

数据往往随着时间推进连续产生，比如客户用手机APP购买理财，从开户绑卡-理财产品选购-付款确认等一系列点击操作，会产生一连串的后台数据，这背后生成的数据都是连续产生的。连续产生的业务数据，又被实时采集起来，就形成了数据流。计算平台 推荐流式数据一经采集，就可以立即参与计算，同时将计算结果投入到业务分析应用中，这就是实时计算。

分布式实时流式计算面临很多挑战：数据从“采集-计算-输出”需要保证低延迟，除计算节点本身可采用“增量计算”模型，上游数据传输模块也应具有高吞吐能力和数据缓存能力，以便在大流量场景下起缓冲作用，下游输出模块也需要做数据压缩、批量输出等优化，确保输出结果的实时性；此外分布式系统单点故障时有发生，实时流计算系统必须有强故障恢复能力，当故障发生时，系统快速恢复，避免出现系统输出更新停滞，无法保障实时性。

百信银行流式计算平台aiStream完全自主开发，设计中充分考虑了分布式实时流式计算的难点，采用了主流的计算框架，基于分布式内存并行计算，解决离线大数据和近线大数据实时融合处理等技术难题。支持海量数据高性能分析，同时引入了一系列创新技术，在可靠性、一致性、可用性、可扩展性等多层面提升了开源流处理平台的处理能力。

百信银行流式计算平台aiStream以解决行业痛点为出发点，从银行当前迫切需要解决的实时风控、去批量等问题出发，通过灵活的架构设计与规划，构建安全、稳定、可靠的基础平台，满足SaaS层差异化和多样性的定制化需求。流式计算平台提供如下两项核心服务：

实时处理增量数据，提供不同数据源到目标存储介质的数据管道，支持源与目标之间单对单，单对多，多对单，多对多的关联，支持数据管道的扩展与合并。整个系统具有功能扩展性和银行级要求的容错性。

百信银行流式计算平台aiStream目前已将18种数据源，23种目标输出列入支持计划，包括常见的关系/非关系、消息中间件、多种文件存储及各类系统间接口等，未来还会不断增加支持的内容。计算平台 推荐

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