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支持千万人次毫秒级交易,360金融的系统性能如何做到?

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 osc_jrhexi1r
发布于 07/04 09:53
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提到“系统性能”问题,便立即联想到刚刚过去的“618”购物狂欢,电商公司在面对高密集度并发交易行为时,依托强大的系统性能以保持用户在网购与支付过程中平台的系统稳定性的极致案例。系统性能直接关乎用户体验,用户体验的流畅性往往体现了一家公司的技术水准。系统性能之于一家科技企业的重要性不言而喻。

据360金融最近公布的2020年一季度业绩报告披露内容,360金融在系统性能领域自主研发的技术,将反欺诈等风控决策实时应用到每一个环节,实时风险识别前移,日均完成决策数据计算396亿次,客户最快8秒获得授信额度,实时类资金交易平均480毫秒完成,消费信贷体验进一步提升。

360金融公布的这些数字意味着什么呢?

通常,衡量平台系统性能的常见指标包括响应时间、吞吐量、资源使用率等。360金融的决策数据计算次数、客户获得授信额度时间、以及资金交易时间则是以上维度指标的直接体现。

360金融一季度自主研发超细粒度随机服务编排,可以针对用户或客群维度进行超细粒度服务编排。编排是对计算机系统、应用及服务的自动化配置、管理和协调,可以更轻松地管理复杂任务和工作流。当用户的请求进来之后,360金融根据用户特性预编排服务,并对用户请求进行着色,选定服务编排流程。每个服务编排流程有独立的资源隔离,保障服务的可用性及相互影响。“超细粒度”体现了360金融对客群的精细化划分,细致程度可达单个人次的维度。

而360金融自主研发的收敛结果应用的弹性并发技术,可针对不同的AI模型服务进行随机编排与并行执行,在一定时间内收敛所有AI模型服务结果,对服务异常或超时的单项AI结果进行服务降级,最大程度保障单次服务请求的可用性,从而保证用户的体验,达到8秒审批。

每个客群有信贷历史评估模型、交易活跃度、借新还旧识别、子人群模型分、登录活跃度模型、还款积极度模型在内的多个AI模型,使得线上百个模型同时在跑,360金融以自动建模系统为基础,构建AI因子库等方式,外加系统性能作为底层支持,不仅解决高并发的问题,同时也能够去解决迭代、监控人力等问题。

业务的延续性、可用性尤为重要。一方面360金融通过在后台链接、预留多个参数通道,确保用户在接受服务时,不会因为介质渠道问题而有不顺畅的服务体验。另一方面,在版本迭代中,采用优雅停机进行系统的发布和维护,从技术层面保证了7*24小时的服务可用性。360金融已经申请了多个该领域的专利。

技术架构是整个360金融的技术核心,目的是为了加快交付的速度,让开发工作不需要再关注非功能性需求,而只需要做跟业务强相关的部分。同时,还通过技术架构的升级来满足业务增长的需求。此外,技术架构还可以保证上层系统的透明和下游接口的可用性,从而提升资源利用率。

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