第三章

金融數(shù)據(jù)監(jiān)管Outline金融監(jiān)管數(shù)據(jù)概述金融監(jiān)管數(shù)據(jù)的分類金融監(jiān)管數(shù)據(jù)的采集與存儲(chǔ)金融監(jiān)管數(shù)據(jù)管理的挑戰(zhàn)與治理2金融監(jiān)管數(shù)據(jù)概述011.1金融監(jiān)管數(shù)據(jù)的功能4一、定義泛指一切可用于金融監(jiān)管的數(shù)據(jù)（交易、網(wǎng)絡(luò)、財(cái)報(bào)、調(diào)查等）金融市場(chǎng)中依法定期采集經(jīng)監(jiān)管信息系統(tǒng)記錄、生成和存儲(chǔ)經(jīng)監(jiān)管各業(yè)務(wù)部門認(rèn)定的數(shù)字、指標(biāo)、報(bào)表、文字等各類信息……

二、特征分布廣泛、來(lái)源多樣、結(jié)構(gòu)多維三、核心作用實(shí)現(xiàn)高效金融監(jiān)管的金融保證，驅(qū)動(dòng)監(jiān)管科技（RegTech）發(fā)展51.1金融監(jiān)管數(shù)據(jù)的功能（一）發(fā)現(xiàn)監(jiān)管線索與風(fēng)險(xiǎn)隱患主要作用：通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘分析輔助金融監(jiān)管者防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)筑金融安全防線和風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)急處置機(jī)制。金融監(jiān)管數(shù)據(jù)總量龐大、數(shù)據(jù)類型多樣和處理速度快，合理的應(yīng)用能夠降低金融監(jiān)管的成本，提高金融服務(wù)的效率，同時(shí)還能有效控制風(fēng)險(xiǎn)。（二）提升金融業(yè)務(wù)的合規(guī)性金融監(jiān)管數(shù)據(jù)的可視化和公開(kāi)化能夠提高金融監(jiān)管的透明度，對(duì)違規(guī)違法行為的認(rèn)定也會(huì)更準(zhǔn)確。同時(shí)能輔助提升原有合規(guī)管理框架的有效性，也能解決合規(guī)管理面對(duì)的行動(dòng)滯后、管理被動(dòng)等問(wèn)題。金融監(jiān)管數(shù)據(jù)通過(guò)監(jiān)管科技能夠提升金融系統(tǒng)的合規(guī)程度。1.2金融監(jiān)管數(shù)據(jù)的來(lái)源6金融監(jiān)管數(shù)據(jù)的來(lái)源有金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)、金融行業(yè)協(xié)會(huì)等等。數(shù)據(jù)信息主要存在客戶管理系統(tǒng)、核心銀行系統(tǒng)、融資管理系統(tǒng)、信貸管理系統(tǒng)等。金融市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)大多存在銀行的渠道系統(tǒng)里面，如網(wǎng)上銀行、信用卡系統(tǒng)、貿(mào)易系統(tǒng)、核心銀行系統(tǒng)、保險(xiǎn)銷售平臺(tái)、外匯交易系統(tǒng)等。資產(chǎn)數(shù)據(jù)則主要存在銀行核心系統(tǒng)和賬戶系統(tǒng)。廣泛存在于互聯(lián)網(wǎng)、政府等，如政府機(jī)構(gòu)、非營(yíng)利組織和企業(yè)免費(fèi)提供的數(shù)據(jù)。另外，一些關(guān)聯(lián)服務(wù)組織也可以獲得數(shù)據(jù)，這種組織主要包括協(xié)助金融市場(chǎng)正常運(yùn)行的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺(tái)、第三方支付、保險(xiǎn)公司、政府管理部門、經(jīng)營(yíng)和生活服務(wù)部門等等。金融業(yè)務(wù)信息金融市場(chǎng)信息公開(kāi)開(kāi)放信息金融監(jiān)管數(shù)據(jù)的分類0280203結(jié)構(gòu)化金融監(jiān)管數(shù)據(jù)半結(jié)構(gòu)化金融監(jiān)管數(shù)據(jù)01結(jié)構(gòu)化金融監(jiān)管數(shù)據(jù)是可以由二維表結(jié)構(gòu)來(lái)邏輯表達(dá)和實(shí)現(xiàn)的金融監(jiān)管數(shù)據(jù)，主要通過(guò)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理。結(jié)構(gòu)化金融監(jiān)管數(shù)據(jù)包括：公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)：資產(chǎn)負(fù)債表、利潤(rùn)表（用于識(shí)別財(cái)務(wù)舞弊）金融客戶信貸數(shù)據(jù)：存貸款記錄（用于信用評(píng)分、優(yōu)化審批）金融信用評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)：償債能力評(píng)估（AAA至D級(jí)）金融市場(chǎng)股票數(shù)據(jù)：交易數(shù)據(jù)（價(jià)格、成交量）與基本面數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化金融監(jiān)管數(shù)據(jù)2.1結(jié)構(gòu)化金融監(jiān)管數(shù)據(jù)92.2半結(jié)構(gòu)化金融監(jiān)管數(shù)據(jù)0203結(jié)構(gòu)化金融監(jiān)管數(shù)據(jù)半結(jié)構(gòu)化金融監(jiān)管數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化金融監(jiān)管數(shù)據(jù)01在金融監(jiān)管中使用的非傳統(tǒng)方式捕獲或格式化的數(shù)據(jù)，包括調(diào)查問(wèn)卷、電子郵件、XML標(biāo)記語(yǔ)言和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)等。半結(jié)構(gòu)化金融監(jiān)管數(shù)據(jù)不遵循表格數(shù)據(jù)模型或關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的格式，因?yàn)樗鼪](méi)有固定的架構(gòu)。但是，數(shù)據(jù)不是完全原始的或非結(jié)構(gòu)化的，而是包含了一些結(jié)構(gòu)化元素，例如標(biāo)記和組織元數(shù)據(jù)，使其更易于分析。調(diào)查問(wèn)卷：了解營(yíng)商環(huán)境、消費(fèi)者權(quán)益（如深圳金融服務(wù)滿意度調(diào)查）電子郵件：（內(nèi)部通信與外部反饋（如安然公司郵件檢測(cè)欺詐）XML標(biāo)記語(yǔ)言非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)：用于系統(tǒng)間信息傳遞及時(shí)間日志（NoSQL)102.3非結(jié)構(gòu)化金融監(jiān)管數(shù)據(jù)0203結(jié)構(gòu)化金融監(jiān)管數(shù)據(jù)半結(jié)構(gòu)化金融監(jiān)管數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化金融監(jiān)管數(shù)據(jù)01非結(jié)構(gòu)化金融監(jiān)管數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不規(guī)則或不完整，沒(méi)有預(yù)定義的數(shù)據(jù)類型。不易于數(shù)據(jù)庫(kù)二維邏輯表來(lái)表現(xiàn)，包括公司文本信息披露、社交媒體評(píng)論、新聞報(bào)道、電話會(huì)議和遙感數(shù)據(jù)等。文本數(shù)據(jù)：上市公司披露（招股書(shū)、年報(bào)）、新聞報(bào)道電話會(huì)議：用于風(fēng)控畫(huà)像（如電話邦金融風(fēng)控）遙感數(shù)據(jù)：衛(wèi)星/無(wú)人機(jī)影像（如獐子島扇貝事件）視頻和音頻等數(shù)據(jù)：智能雙錄、監(jiān)控交易大廳（如瑞幸咖啡造假）生成金融監(jiān)管數(shù)據(jù)：利用GANs生成合成數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練金融監(jiān)管數(shù)據(jù)的采集與存儲(chǔ)03123.1多平臺(tái)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集與存儲(chǔ)技術(shù)數(shù)據(jù)采集平臺(tái)信息抓取采用多線程搜索技術(shù)，可以同時(shí)搜索多個(gè)站點(diǎn)。根據(jù)資源抓取策略自動(dòng)抓取數(shù)據(jù)。它實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)平臺(tái)的非涉密、經(jīng)授權(quán)的信息進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，并把符合條件的最新的數(shù)據(jù)及時(shí)采集到本地，并進(jìn)行內(nèi)容分析和過(guò)濾等操作。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖與湖倉(cāng)一體。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于存儲(chǔ)和分析來(lái)自不同來(lái)源的大量信息的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)。數(shù)據(jù)湖是用于存儲(chǔ)大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，其中未定義數(shù)據(jù)的用途。Lakehouse是一種新的存儲(chǔ)架構(gòu)，它結(jié)合了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)管理功能和數(shù)據(jù)湖的靈活性和較低的成本，將受益于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖的功能。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的過(guò)程中，需要運(yùn)用到數(shù)據(jù)集成技術(shù)。數(shù)據(jù)集成是把不同來(lái)源、格式、特點(diǎn)性質(zhì)的數(shù)據(jù)在邏輯上或物理上有機(jī)地集中。通常采用聯(lián)邦式、基于中間件模型和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等方法來(lái)構(gòu)造集成的系統(tǒng)，目前最常用的數(shù)據(jù)集成技術(shù)是ETL和ELT，用于將數(shù)據(jù)傳輸?shù)浇y(tǒng)一的目標(biāo)，如數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。133.2多主體數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換互認(rèn)與匯聚技術(shù)數(shù)據(jù)傳輸指數(shù)據(jù)在不同數(shù)據(jù)源或存儲(chǔ)設(shè)備之間的傳遞，三大主流方案：API接口：最主流方式，無(wú)人工干預(yù)，客服郵件/網(wǎng)頁(yè)傳輸限制；云計(jì)算傳輸：支持TB級(jí)大數(shù)據(jù)的高效、可擴(kuò)展傳輸；分布式賬本技術(shù)（DLT）：利用區(qū)塊鏈技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多地復(fù)制、同步與自動(dòng)驗(yàn)證。01由于現(xiàn)實(shí)監(jiān)管中的需要，監(jiān)管數(shù)據(jù)必須包含不同金融公司，不同業(yè)務(wù)板塊，不同規(guī)模，不同行業(yè)的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)來(lái)自于不同的企業(yè)主體，監(jiān)管主體，往往呈現(xiàn)出多源性和異構(gòu)性特征，表現(xiàn)為數(shù)據(jù)來(lái)源、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、存儲(chǔ)模式、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、平臺(tái)以及應(yīng)用等的多樣性。數(shù)據(jù)驗(yàn)證指按照?qǐng)?bào)告規(guī)則對(duì)格式和計(jì)算的完整性、正確性和一致性進(jìn)行質(zhì)量控制檢查：基礎(chǔ)檢查：自動(dòng)化的接收檢查、完整性/正確性檢查，節(jié)省人工決策時(shí)間；智能化驗(yàn)證：利用機(jī)器學(xué)習(xí)（特別是深度學(xué)習(xí)），不僅能完成任務(wù)，還能自動(dòng)識(shí)別異常數(shù)據(jù)，將其標(biāo)記為錢在錯(cuò)誤（如奧地利國(guó)民銀行案例）。02143.2多主體數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換互認(rèn)與匯聚技術(shù)數(shù)據(jù)可視化指的是位于大數(shù)據(jù)架構(gòu)之上的接口，以最小的延遲提供無(wú)縫交互的用戶體驗(yàn)，核心功能：動(dòng)態(tài)交互：替代傳統(tǒng)靜態(tài)電子表格，提供最小延遲的用戶體驗(yàn)；鉆取分析：支持向上鉆取（總結(jié)數(shù)據(jù)）和向下鉆?。ㄉ钊爰?xì)節(jié)/切片），多維挖掘價(jià)值；實(shí)際案例：如新加坡金管局的“監(jiān)督儀表盤”，提供“一目了然”的健康狀況可見(jiàn)性。03數(shù)據(jù)融合是監(jiān)管科技應(yīng)用的重要組成部分，結(jié)合多數(shù)據(jù)源支持分析，關(guān)鍵技術(shù)：跨源整合：連接結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；架構(gòu)選擇：超越單純的Hadoop底層服務(wù)，構(gòu)建與具體業(yè)務(wù)結(jié)合度更高的融合平臺(tái)；實(shí)施路徑：先建立確權(quán)與共享協(xié)議，再進(jìn)行數(shù)據(jù)匯聚與交換，最終實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)融合。04153.3多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的特征挖掘與分析技術(shù)04030201Step

1：數(shù)據(jù)清理對(duì)不同來(lái)源、結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分類，剔除噪聲，保證數(shù)據(jù)純凈度。Step

2：描述統(tǒng)計(jì)對(duì)清理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行基本描述，查看數(shù)據(jù)本身的分布與基礎(chǔ)特征。Step

3：深度分析運(yùn)用算法進(jìn)行挖掘，并運(yùn)用聚類分析、分類分析、關(guān)聯(lián)分析等方法進(jìn)行分析。Step

4：總結(jié)歸納根據(jù)分析結(jié)果輸出結(jié)論，鎖定金融監(jiān)管中的重要數(shù)據(jù)與風(fēng)險(xiǎn)線索。在多源數(shù)據(jù)背景下，監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)合。同時(shí)，多源數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)加工、處理和融合可轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一規(guī)格數(shù)據(jù)，其在數(shù)據(jù)口徑、精準(zhǔn)度等方面更好地滿足監(jiān)測(cè)預(yù)警服務(wù)的要求。標(biāo)準(zhǔn)化分析流程金融監(jiān)管數(shù)據(jù)管理的挑戰(zhàn)與治理04174.1面臨的主要挑戰(zhàn)01.風(fēng)險(xiǎn)錯(cuò)配突出02.共享程度低03.數(shù)據(jù)質(zhì)量不高04.處理能力不足部分?jǐn)?shù)據(jù)公司過(guò)度收集數(shù)據(jù)、濫用數(shù)據(jù)，這使得數(shù)據(jù)主體很大程度上會(huì)面臨數(shù)據(jù)泄露等諸多風(fēng)險(xiǎn)。“信息煙囪”林立，跨機(jī)構(gòu)共享難。長(zhǎng)久以來(lái)，金融行業(yè)始終面臨著數(shù)據(jù)質(zhì)量不高的發(fā)展困境，極大制約著數(shù)據(jù)的深度挖掘和高效應(yīng)用。大多數(shù)中小型金融機(jī)構(gòu)囿于財(cái)務(wù)與IT能力不足、金融數(shù)據(jù)庫(kù)容量有限等因素，依然面臨金融數(shù)據(jù)治理能力相對(duì)欠缺的發(fā)展瓶頸184.2金融監(jiān)管數(shù)據(jù)治理體系與框架流程01、金融監(jiān)管數(shù)據(jù)治理體系歷史演變：從BCBS239原則到中國(guó)《銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)治理指引》頂層設(shè)計(jì)：安全底線：分類分級(jí)，細(xì)化金融領(lǐng)域識(shí)別關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的參數(shù)指數(shù)，識(shí)別不同金融子領(lǐng)域中的關(guān)鍵業(yè)務(wù)，厘定關(guān)鍵業(yè)務(wù)的支撐性信息系統(tǒng)的邊界。包容審慎：設(shè)置容錯(cuò)試錯(cuò)機(jī)制，融合軟法治理、柔性規(guī)制的理念，增強(qiáng)手段的科學(xué)性，解決規(guī)制滯后性問(wèn)題。02、治理框架與流程治理框架：包含數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、組織形式和制度流程。實(shí)施流程：安全管理：確保金融數(shù)據(jù)安全，建立完善合規(guī)管理體系指南、個(gè)人信息安全標(biāo)準(zhǔn)、信息安全等級(jí)保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)和金融服務(wù)安全標(biāo)準(zhǔn)。質(zhì)量管理：強(qiáng)化數(shù)據(jù)全生命周期質(zhì)量管控，致力于建立并優(yōu)化金融數(shù)據(jù)治理閉環(huán)流程。分級(jí)管理：根據(jù)數(shù)據(jù)的敏感性和重要性將數(shù)據(jù)劃分為不同的安全等級(jí)，然后根據(jù)各等級(jí)的安全要求采取相應(yīng)的精細(xì)化管理措施。本章小結(jié)1、什么是金融監(jiān)管數(shù)據(jù)？廣義的金融監(jiān)管數(shù)據(jù)包含哪些方面？2、金融監(jiān)管數(shù)據(jù)有哪些類型？請(qǐng)舉例說(shuō)明其主要來(lái)源。3、金融監(jiān)管數(shù)據(jù)的采集主要使用哪些技術(shù)？4、金融監(jiān)管數(shù)據(jù)治理主要面臨哪些挑戰(zhàn)？5、請(qǐng)結(jié)合你的理解，查詢資料，舉例說(shuō)明金融監(jiān)管數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用。THANKS第四章

大數(shù)據(jù)技術(shù)Outline大數(shù)據(jù)技術(shù)概述大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)技術(shù)與金融監(jiān)管22大數(shù)據(jù)技術(shù)概述01大數(shù)據(jù)的核心特性（“4V“）1.1大數(shù)據(jù)技術(shù)的概念大數(shù)據(jù)是指難以通過(guò)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具和數(shù)據(jù)處理應(yīng)用進(jìn)行處理的大型復(fù)雜數(shù)據(jù)集。Volume（體量大）大數(shù)據(jù)的首要特性，數(shù)據(jù)規(guī)模極其龐大，是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集無(wú)法比擬的，數(shù)據(jù)規(guī)模能夠達(dá)到TB、PB，甚至ZB和EB等計(jì)量級(jí)別。Value（價(jià)值密度低）大數(shù)據(jù)具有極大的隱藏價(jià)值，表面上一些企業(yè)擁有大量數(shù)據(jù)，事實(shí)上其發(fā)揮價(jià)值的只是其中一小部分?jǐn)?shù)據(jù)，價(jià)值密度較低。Variety（類型多）大數(shù)據(jù)的自然屬性，數(shù)據(jù)的來(lái)源與形態(tài)包羅萬(wàn)象，數(shù)據(jù)種類繁多，包含結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。Velocity（速度快）大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特性，數(shù)據(jù)的生成和處理速度非?？?，實(shí)時(shí)性要求高。24大數(shù)據(jù)發(fā)展的主要階段1.2大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展歷史階段時(shí)間跨度核心主題關(guān)鍵技術(shù)/概念影響/成果I60s-70s數(shù)據(jù)庫(kù)的誕生DBMS(IMS),關(guān)系模型

(SQL基礎(chǔ))實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化管理與高效檢索。II80s-90s數(shù)據(jù)分析起步數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

(DSS),商業(yè)智能

(BI,OLAP)存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)，開(kāi)始支持商業(yè)決策。III2000-2010“大數(shù)據(jù)”形成3V(體量、速度、多樣性),Hadoop/MapReduce應(yīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)爆炸式增長(zhǎng)的海量數(shù)據(jù)。IV2010-2020技術(shù)多樣化/成熟NoSQL

(處理非結(jié)構(gòu)化),實(shí)時(shí)處理

(Kafka,Spark),數(shù)據(jù)湖解決數(shù)據(jù)類型和處理速度的挑戰(zhàn)。V2020-至今AI與云融合AI/機(jī)器學(xué)習(xí)

(數(shù)據(jù)源),云計(jì)算

(AWS/Azure)推動(dòng)智能應(yīng)用，降低基礎(chǔ)設(shè)施成本，關(guān)注隱私倫理。25大數(shù)據(jù)在金融監(jiān)管領(lǐng)域的應(yīng)用演進(jìn)1.3大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融監(jiān)管領(lǐng)域的應(yīng)用全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析/智能風(fēng)控（ML/DL）快速反應(yīng)、決策自動(dòng)化智能化監(jiān)管升級(jí)：監(jiān)管科技(RegTech)/智能投顧效率提升、深入創(chuàng)新核心業(yè)務(wù)賦能：風(fēng)險(xiǎn)管理/反欺詐/客戶營(yíng)銷精細(xì)化運(yùn)營(yíng)、業(yè)務(wù)安全基礎(chǔ)能力建設(shè)：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)/Hadoop框架突破存儲(chǔ)瓶頸最高層(IV)2020年-至今高層(III)2015-2020年中層(II)2010-2015年底層(I)21世紀(jì)初26大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)02（一）數(shù)據(jù)采集方法2.1數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理1、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集2、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集3、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是可用二維表表示的固定結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。采集方法：①數(shù)據(jù)庫(kù)接口——SQL查詢（MySQL、PostgreSQL）或ETL工具（Nifi、Talend）；②API接口——RESTfulAPI（HTTP請(qǐng)求）和SOAPAPI（XML格式）。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)不固定、無(wú)法用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)（文檔、圖片、視頻等）。采集方法：①網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)——模擬瀏覽網(wǎng)頁(yè)提取數(shù)據(jù)，常用工具有BeautifulSoup、Scrapy、Selenium；②物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備——傳感器采集物理量并轉(zhuǎn)換為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)（溫度傳感器、加速度傳感器、音視頻采集器等）。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)介于結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化之間，具有一定但變化較大的結(jié)構(gòu)。采集方法：①日志文件采集——從服務(wù)器、應(yīng)用程序日志中解析提取數(shù)據(jù)，常用工具有Logstash、Fluentd；②消息隊(duì)列與流處理——Kafka、RabbitMQ傳輸實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，ApacheFlink、SparkStreaming實(shí)時(shí)處理分析。28（二）數(shù)據(jù)預(yù)處理2.1數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理1離散化與歸一化常用方法：二進(jìn)制化、標(biāo)準(zhǔn)化、Min-Max縮放

特殊方法：離散余弦變換(DCT)用于音視頻壓縮；歸一化將樣本向量長(zhǎng)度縮放為12特征提取多項(xiàng)式展開(kāi)：生成特征的多項(xiàng)式組合，捕捉復(fù)雜交互奇異值分解(SVD)：矩陣分解實(shí)現(xiàn)降維向量組合器：簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)處理流程4特征索引多維索引：R-tree、KD-tree提高查詢效率降維方法：PCA、LDA、自編碼器近似最近鄰：局部敏感哈希(LSH)加速查詢5特征編碼One-Hot：分類變量轉(zhuǎn)二元變量LabelEncoding：分配唯一整數(shù)標(biāo)識(shí)LOOE：處理缺失值的分類特征3特征選擇過(guò)濾式：統(tǒng)計(jì)學(xué)權(quán)重排序包裹式：基于模型性能評(píng)估，成本高但效果好嵌入式：訓(xùn)練時(shí)選擇特征，常用正則化292.2數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理分布式文件系統(tǒng)HDFSNoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase云數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)源分布式文件系統(tǒng)，采用主從架構(gòu)，名稱節(jié)點(diǎn)管理元數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)塊。通過(guò)塊存儲(chǔ)和冗余備份實(shí)現(xiàn)高可靠性，適用于海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的高吞吐量訪問(wèn)場(chǎng)景。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，采用鍵值、列族、文檔等靈活數(shù)據(jù)模型。無(wú)固定表結(jié)構(gòu)，支持水平擴(kuò)展，適用于大數(shù)據(jù)量、高并發(fā)讀寫(xiě)場(chǎng)景，填補(bǔ)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在商業(yè)應(yīng)用中的缺陷。高性能面向列的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。采用列族存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，支持快速隨機(jī)讀寫(xiě)和實(shí)時(shí)查詢，水平擴(kuò)展處理10億+行數(shù)據(jù)，以低成本存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)。部署在云計(jì)算環(huán)境，利用虛擬化技術(shù)增強(qiáng)存儲(chǔ)能力。具有高可擴(kuò)展性、高可用性和多租戶支持。用戶無(wú)需管理底層硬件，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接即用，擁有近乎無(wú)限的存儲(chǔ)和處理能力。302.3數(shù)據(jù)分析與挖掘數(shù)據(jù)分析與挖掘是通過(guò)各種算法和技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)律和趨勢(shì)。常用的方法包括聚類、分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等。聚類分析聚類是按相似性把對(duì)象自動(dòng)分成若干類，用于客戶細(xì)分、產(chǎn)品分組等，如按收益和波動(dòng)率給金融產(chǎn)品分組以分散風(fēng)險(xiǎn)。常用方法有K-means、層次聚類、DBSCAN、譜聚類、高斯混合模型等。分類規(guī)則挖掘離群數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘離群數(shù)據(jù)是明顯偏離整體模式的異常點(diǎn)，通常代表潛在風(fēng)險(xiǎn)或機(jī)會(huì)，如可用于發(fā)現(xiàn)欺詐交易或異常高收益機(jī)會(huì)。常用檢測(cè)方法有基于統(tǒng)計(jì)、距離、密度和聚類的方法，處理方式包括刪除、替換或?qū)⑵湟暈槿笔е档?。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘利用數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的共現(xiàn)關(guān)系，常用支持度衡量規(guī)則出現(xiàn)頻率、置信度衡量規(guī)則可靠性。應(yīng)用中可挖掘商品間搭配關(guān)系，用于制定捆綁銷售等營(yíng)銷策略。

312.4數(shù)據(jù)可視化與展示（一）常見(jiàn)的可視化技術(shù)連續(xù)數(shù)據(jù)可用折線圖、擬合圖展示趨勢(shì)；離散數(shù)據(jù)則用柱形圖、點(diǎn)狀圖進(jìn)行比較。時(shí)間數(shù)據(jù)可視化01用于呈現(xiàn)各部分占整體的比例，常用圖表包括餅圖、環(huán)形圖和堆疊柱形圖。比例數(shù)據(jù)可視化01旨在探索數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)和分布，可用氣泡圖、散點(diǎn)圖；分析統(tǒng)計(jì)指標(biāo)時(shí)則常用直方圖、密度圖。關(guān)系數(shù)據(jù)可視化01關(guān)鍵在于從海量文本中快速提煉并展示核心信息，例如使用詞云圖。文本數(shù)據(jù)可視化01322.4數(shù)據(jù)可視化與展示（二）常見(jiàn)的可視化工具數(shù)據(jù)可視化工具在現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理和分析中發(fā)揮著重要作用。入門級(jí)工具如Excel廣泛用于日常數(shù)據(jù)管理和簡(jiǎn)單可視化、在線工具如Tableau具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)連接和交互式儀表板創(chuàng)建功能、Crossfilter通過(guò)JavaScript庫(kù)在Web上實(shí)現(xiàn)多維度交互數(shù)據(jù)分析。此外，虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）技術(shù)作為前沿可視化手段，通過(guò)構(gòu)建逼真的三維環(huán)境，為天文學(xué)、地球科學(xué)、生物醫(yī)學(xué)、金融領(lǐng)域的研究提供沉浸式數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和分析平臺(tái)。隨著技術(shù)不斷進(jìn)步和應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)展，數(shù)據(jù)可視化工具將變得更加智能和多樣化，為各行業(yè)提供更精準(zhǔn)和深入的數(shù)據(jù)洞察，進(jìn)一步推動(dòng)科學(xué)研究與商業(yè)決策的發(fā)展。33大數(shù)據(jù)技術(shù)與金融監(jiān)管03日志分析工具收集服務(wù)器、應(yīng)用程序和網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)備生成的日志數(shù)據(jù)。對(duì)日志數(shù)據(jù)進(jìn)行解析和結(jié)構(gòu)化處理，以便于分析。應(yīng)用異常檢測(cè)算法，如聚類或機(jī)器學(xué)習(xí)模型，來(lái)識(shí)別異常模式。分析異常日志，識(shí)別潛在的操作風(fēng)險(xiǎn)，如系統(tǒng)故障、未授權(quán)訪問(wèn)等。網(wǎng)絡(luò)分析工具收集金融機(jī)構(gòu)之間的交易數(shù)據(jù)、資金流動(dòng)信息等。根據(jù)收集的數(shù)據(jù)構(gòu)建金融網(wǎng)絡(luò)圖，包括節(jié)點(diǎn)（金融機(jī)構(gòu)）和邊（交易關(guān)系）。

分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。通過(guò)模擬網(wǎng)絡(luò)中風(fēng)險(xiǎn)的傳播，識(shí)別可能的傳導(dǎo)路徑和風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。交易行為分析工具收集交易數(shù)據(jù)，包括買賣訂單、成交量和價(jià)格變動(dòng)等。應(yīng)用模式識(shí)別算法，如序列模式挖掘或機(jī)器學(xué)習(xí)模型，來(lái)識(shí)別異常的交易模式。通過(guò)分析交易行為，識(shí)別可能的操縱策略，如虛假交易、拉抬價(jià)格等。衛(wèi)星圖像分析工具獲取衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)，包括可見(jiàn)光、紅外線和雷達(dá)圖像等。對(duì)衛(wèi)星圖像進(jìn)行增強(qiáng)和分割，提取有用的信息。通過(guò)分析圖像變化，識(shí)別自然災(zāi)害事件，如洪水淹沒(méi)區(qū)域、火山灰云等。將自然災(zāi)害事件與可能受影響的資產(chǎn)或地區(qū)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)。金融風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別3.1實(shí)時(shí)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警35金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的主流方法包括：在險(xiǎn)價(jià)值（VaR，ValueatRisk）VaR是給定置信水平下，一段時(shí)間內(nèi)資產(chǎn)或其組合可能遭受的最大損失。例如，一個(gè)投資組合的1天99%VaR為100萬(wàn)美元，意味著在正常市場(chǎng)條件下，該投資組合在一天內(nèi)損失超過(guò)100萬(wàn)美元的可能性不超過(guò)1%?；诜讲?協(xié)方差法，VaR可表示為：VaR

=-(μ+z?σ)?資產(chǎn)組合價(jià)值其中，??是投資組合的預(yù)期回報(bào)，??是與所選置信水平相對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分位數(shù)，??是投資組合回報(bào)的標(biāo)準(zhǔn)差。3.1實(shí)時(shí)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警36金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度

3.1實(shí)時(shí)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警37金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的主流方法包括：歷史模擬法一種非參數(shù)方法，不直接使用公式，而是通過(guò)重新采樣歷史數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)未來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，無(wú)須對(duì)資產(chǎn)回報(bào)的分布做出假設(shè)，因此能夠較好地捕捉到極端事件的影響。例如，如果選擇95%的置信水平，用歷史模擬法計(jì)算的VaR將是歷史回報(bào)分布中第5百分位的回報(bào)值乘以投資組合的當(dāng)前價(jià)值。蒙特卡羅模擬一種基于模擬的方法，通過(guò)模擬大量的資產(chǎn)價(jià)格路徑來(lái)估計(jì)投資組合的未來(lái)價(jià)值分布，可以處理復(fù)雜的投資組合和期權(quán)等衍生品的風(fēng)險(xiǎn)度量，但計(jì)算成本較高。例如，如果模擬了10000條路徑，那么用蒙特卡洛法計(jì)算的VaR將是第9500條路徑（對(duì)應(yīng)于95%的置信水平）的損失。3.1實(shí)時(shí)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警38市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)定義市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)是金融機(jī)構(gòu)在金融市場(chǎng)的交易頭寸由于市場(chǎng)價(jià)格因素的不利變動(dòng)可能遭受的損失。市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)可以分為利率風(fēng)險(xiǎn)、匯率風(fēng)險(xiǎn)、股票價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)、商品價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)和信貸息差風(fēng)險(xiǎn)。

其中，利率風(fēng)險(xiǎn)又分為收益率曲線風(fēng)險(xiǎn)、重定價(jià)風(fēng)險(xiǎn)、基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)、期權(quán)性風(fēng)險(xiǎn)。匯率風(fēng)險(xiǎn)又可被分為外匯交易風(fēng)險(xiǎn)、外匯結(jié)構(gòu)性風(fēng)險(xiǎn)。3.1實(shí)時(shí)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警39市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)3.1實(shí)時(shí)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警度量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的主流方法包括：波動(dòng)率波動(dòng)率是市場(chǎng)價(jià)格變動(dòng)的度量，通常通過(guò)計(jì)算資產(chǎn)或市場(chǎng)指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差或方差來(lái)衡量。波動(dòng)率越高，表示市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)越大。預(yù)期缺口（ES,ExpectedShortfall）ES是超過(guò)VaR水平的損失的平均值，也被稱為條件VaR。ES提供了VaR的補(bǔ)充，更全面地衡量了投資組合或資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)。Beta系數(shù)Beta系數(shù)衡量了一個(gè)資產(chǎn)或投資組合與市場(chǎng)整體波動(dòng)的相關(guān)性。Beta系數(shù)越高，表示資產(chǎn)或投資組合對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的敏感程度越高。40市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)3.1實(shí)時(shí)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警Sharpe比率Sharpe比率是投資組合超額收益與其波動(dòng)率的比率。較高的Sharpe比率表示在承擔(dān)相同風(fēng)險(xiǎn)的情況下，投資組合的回報(bào)相對(duì)更高。Treynor比率Treynor比率衡量了投資組合超額收益與Beta系數(shù)之間的關(guān)系。Treynor比率越高，表示投資組合在市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)方面的表現(xiàn)越好。信息比率信息比率衡量了投資組合超額收益與跟蹤誤差的比率，是評(píng)估投資組合管理者超額收益的有效性指標(biāo)。損失概率損失概率是指投資組合或資產(chǎn)在特定時(shí)間期間內(nèi)遭受損失的概率。損失概率越高，表示市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)越大。41市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)3.1實(shí)時(shí)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警大數(shù)據(jù)技術(shù)在市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方面應(yīng)用：數(shù)據(jù)收集階段通過(guò)分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)，金融機(jī)構(gòu)使用分布式文件系統(tǒng)（如HDFS,HadoopDistributedFileSystem）來(lái)存儲(chǔ)和管理大規(guī)模的非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；利用ApacheNifi或ApacheKafka等工具實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步，確保數(shù)據(jù)的時(shí)效性和一致性。數(shù)據(jù)分析階段使用ApacheSpark等大數(shù)據(jù)處理框架進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，可以快速地從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中提取有價(jià)值的信息；使用ApacheLucene或Elasticsearch等工具進(jìn)行文本搜索和分析，ApacheOpenNLP或StanfordNLP等工具進(jìn)行自然語(yǔ)言處理，有助于分析市場(chǎng)情緒和趨勢(shì)。42市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)3.1實(shí)時(shí)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警模型建立階段運(yùn)用隨機(jī)森林、梯度提升機(jī)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型；使用ARIMA（差分自回歸移動(dòng)平均模型）、SARIMA（季節(jié)性差分自回歸滑動(dòng)平均模型）、或LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）等模型對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，以識(shí)別市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。測(cè)度階段通過(guò)復(fù)雜事件處理（CEP）技術(shù)，金融機(jī)構(gòu)可以實(shí)時(shí)監(jiān)控市場(chǎng)事件流，計(jì)算得到實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。為了處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)，金融機(jī)構(gòu)通常會(huì)采用Hadoop和Spark等大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)來(lái)處理和分析大規(guī)模、高速度的數(shù)據(jù)流，幫助金融機(jī)構(gòu)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)敞口和風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）。預(yù)警階段運(yùn)用孤立森林（IsolationForest）、單類支持向量機(jī)（One-ClassSVM）等異常檢測(cè)算法來(lái)識(shí)別市場(chǎng)中的異常行為，從而發(fā)出預(yù)警。通過(guò)集成多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如Bagging、Boosting）來(lái)提高預(yù)警系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和魯棒性。43信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)信用風(fēng)險(xiǎn)定義信用風(fēng)險(xiǎn)是債務(wù)人或交易對(duì)手未能履行合約規(guī)定的義務(wù)或因信用質(zhì)量發(fā)生變化導(dǎo)致金融工具的價(jià)值發(fā)生變化，給債權(quán)人或金融工具持有者帶來(lái)?yè)p失的風(fēng)險(xiǎn)。由于信用風(fēng)險(xiǎn)的損益與期權(quán)中的空頭類似，出現(xiàn)大額損失的概率要高于正態(tài)分布，所以信用風(fēng)險(xiǎn)的分布與大多數(shù)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)不同，呈嚴(yán)重的左偏態(tài)勢(shì)。3.1實(shí)時(shí)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警44信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)3.1實(shí)時(shí)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警度量信用風(fēng)險(xiǎn)的主流方法包括：信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法45信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)3.1實(shí)時(shí)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警大數(shù)據(jù)技術(shù)在信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方面應(yīng)用：識(shí)別階段使用網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)，如社群檢測(cè)算法和中心性度量，識(shí)別交易對(duì)手之間的關(guān)聯(lián)，分析他們?cè)谏缃幻襟w上的活動(dòng)模式。例如，當(dāng)發(fā)現(xiàn)某交易對(duì)手與已知的違約者或高風(fēng)險(xiǎn)個(gè)體存在緊密聯(lián)系時(shí)，即可初步判斷該交易對(duì)手具有較高的信用風(fēng)險(xiǎn)。此外，利用ApacheSolr或Elasticsearch等工具對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行索引和搜索，深入分析客戶的社交媒體活動(dòng)和新聞，進(jìn)一步識(shí)別潛在的信用風(fēng)險(xiǎn)。例如，通過(guò)分析社交媒體上的評(píng)論和帖子，可以捕捉到交易對(duì)手的財(cái)務(wù)困境或信譽(yù)問(wèn)題。評(píng)估階段使用分類算法（如邏輯回歸、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林）從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并預(yù)測(cè)交易對(duì)手的違約可能性，為其新的交易進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分。使用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行特征工程，如采用獨(dú)熱編碼處理分類數(shù)據(jù)，通過(guò)主成分分析（PCA）降維以及執(zhí)行特征選擇等方法，提取和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征，提高信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的性能。46信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)3.1實(shí)時(shí)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警度量階段利用模型評(píng)估方法（如Shapley值、特征重要性評(píng)分、敏感性分析等），評(píng)估單個(gè)交易對(duì)手的信用風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)，識(shí)別出對(duì)整體信用風(fēng)險(xiǎn)影響最大的交易對(duì)手，為風(fēng)險(xiǎn)管理提供明確指導(dǎo)；通過(guò)構(gòu)建和分析信用轉(zhuǎn)移矩陣，預(yù)測(cè)交易對(duì)手信用評(píng)級(jí)的未來(lái)變化，并評(píng)估相應(yīng)的信用風(fēng)險(xiǎn)。監(jiān)測(cè)階段使用交互式儀表板來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，提供可視化的風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告，幫助風(fēng)險(xiǎn)管理人員快速了解當(dāng)前的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況，并采取相應(yīng)的決策。在線學(xué)習(xí)算法的運(yùn)用能夠持續(xù)更新信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，以適應(yīng)新的市場(chǎng)條件，提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。預(yù)警階段基于時(shí)間序列分析的預(yù)測(cè)模型（如Prophet或Holt-Winters方法等）預(yù)測(cè)未來(lái)的信用趨勢(shì)和潛在的違約事件；結(jié)合多個(gè)數(shù)據(jù)源和模型輸出的預(yù)警信號(hào)，利用數(shù)據(jù)集成平臺(tái)（如Talend或Informatica）進(jìn)行集中管理和分析；借助自動(dòng)化工具（如Tableau或PowerBI）生成實(shí)時(shí)信用風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告，并通過(guò)電子郵件、短信或內(nèi)部通訊系統(tǒng)迅速通知相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)管理人員，確保風(fēng)險(xiǎn)得到及時(shí)有效的應(yīng)對(duì)。47操作風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)

3.1實(shí)時(shí)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警48操作風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)

3.1實(shí)時(shí)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警49操作風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)3.1實(shí)時(shí)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警大數(shù)據(jù)技術(shù)在操作風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方面應(yīng)用：識(shí)別階段文本挖掘可用于分析內(nèi)部報(bào)告、審計(jì)記錄和外部通訊，識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)；實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理可實(shí)時(shí)監(jiān)控交易與事件，快速發(fā)現(xiàn)并應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)，尤其適用于市場(chǎng)操縱、即時(shí)欺詐等需即時(shí)處理的操作風(fēng)險(xiǎn)。計(jì)量與評(píng)估階段通過(guò)孤立森林（isolationforests）或單類支持向量機(jī)（one-classSVMs）等異常檢測(cè)算法，能夠識(shí)別出數(shù)據(jù)中的異常模式，偵測(cè)異常交易行為，發(fā)現(xiàn)可能的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GraphNeuralNetworks）算法能夠識(shí)別出數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，因此可用于分析交易網(wǎng)絡(luò)，以識(shí)別潛在的欺詐模式。50操作風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)3.1實(shí)時(shí)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警大數(shù)據(jù)技術(shù)在操作風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方面應(yīng)用：控制階段實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理可持續(xù)監(jiān)測(cè)關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)和交易活動(dòng)，一旦出現(xiàn)異常即刻預(yù)警，便于機(jī)構(gòu)及時(shí)應(yīng)對(duì)、降低損失。機(jī)器人流程自動(dòng)化可替代高重復(fù)、規(guī)則化任務(wù)，減少人為錯(cuò)誤并提升效率，如自動(dòng)化交易對(duì)賬能降低交易差錯(cuò)與欺詐風(fēng)險(xiǎn)。風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告提交階段運(yùn)用數(shù)據(jù)聚合技術(shù)，可以將來(lái)自不同來(lái)源和格式的數(shù)據(jù)整合在一起。使用風(fēng)險(xiǎn)管理信息系統(tǒng)，可以集成數(shù)據(jù)管理、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告和監(jiān)控等功能，提供實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)視圖，并支持風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告的生成。機(jī)器人流程自動(dòng)化技術(shù)如合規(guī)性檢查和審計(jì)準(zhǔn)備自動(dòng)化、法律和監(jiān)管報(bào)告自動(dòng)化有助于減少人為錯(cuò)誤，提高效率，降低操作風(fēng)險(xiǎn)。51適用于高維數(shù)據(jù)集，通過(guò)隨機(jī)切分使異常點(diǎn)更容易被隔離，從而快速識(shí)別異常。無(wú)法歸入任何簇或遠(yuǎn)離簇中心的點(diǎn)，它可能是個(gè)異常點(diǎn)。是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，異常數(shù)據(jù)的重構(gòu)誤差顯著更大，用誤差判定異常。落在整體密度較低區(qū)域的數(shù)據(jù)被認(rèn)為是異常。通過(guò)比較局部密度，密度明顯低的點(diǎn)被標(biāo)記為異常。自編碼器基于密度的異常檢測(cè)算法聚類算法局部異常因子（LOF）算法孤立森林3.2金融欺詐檢測(cè)與防范異常交易行為識(shí)別52反洗錢監(jiān)控1—星環(huán)科技的智能反洗錢解決方案結(jié)合大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與知識(shí)圖譜，全面提升反洗錢監(jiān)控精度與效率。針對(duì)復(fù)雜交易與高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與可疑行為判斷。

自動(dòng)處理海量交易數(shù)據(jù)，降低人工成本與操作風(fēng)險(xiǎn)。利用大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)與知識(shí)圖譜分析，實(shí)時(shí)展示交易全景，快速定位風(fēng)險(xiǎn)源。已在多家金融機(jī)構(gòu)落地，通過(guò)智能風(fēng)控系統(tǒng)支持反洗錢預(yù)警、客戶預(yù)警與輿情監(jiān)測(cè)等功能。3.2金融欺詐檢測(cè)與防范案例：StandardChartered與HSBC的反洗錢（AML）失敗與整改兩家大型跨國(guó)銀行因反洗錢監(jiān)控薄弱、多次發(fā)生嚴(yán)重違規(guī)交易，被多國(guó)監(jiān)管機(jī)構(gòu)處以巨額罰款，并面臨聲譽(yù)受損和合規(guī)整改壓力。533.2金融欺詐檢測(cè)與防范2—淵亭科技的反洗錢智能監(jiān)測(cè)分析平臺(tái)融合圖計(jì)算、AI模型和規(guī)則引擎，為金融機(jī)構(gòu)提供一體化反洗錢監(jiān)控方案。

核心功能包括：實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)異常交易行為、自動(dòng)生成預(yù)警并輔助可疑交易上報(bào)。

基于大規(guī)模歷史交易數(shù)據(jù)和知識(shí)圖譜，構(gòu)建“交易關(guān)系全景”，挖掘復(fù)雜資金鏈條和隱藏關(guān)聯(lián)方。支持客戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)、動(dòng)態(tài)畫(huà)像和行為分析，提升高風(fēng)險(xiǎn)客戶識(shí)別準(zhǔn)確度。有效降低誤報(bào)率與漏報(bào)率，減少對(duì)人工排查的依賴，顯著提升反洗錢工作的效率和精度。能幫助機(jī)構(gòu)應(yīng)對(duì)監(jiān)管新要求，持續(xù)優(yōu)化反洗錢策略和合規(guī)管理能力。反洗錢監(jiān)控54內(nèi)幕交易監(jiān)測(cè)技術(shù)包括：交易行為監(jiān)測(cè)平臺(tái)NasdaqSMARTS：通過(guò)先進(jìn)算法識(shí)別異常交易模式和潛在內(nèi)幕交易。TradingHub：整合多源交易數(shù)據(jù)和風(fēng)控模型，幫助機(jī)構(gòu)發(fā)現(xiàn)并阻斷可疑交易。

輿情與情緒分析系統(tǒng)ThomsonReutersMarketPsych：利用情緒分析和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，識(shí)別市場(chǎng)言論中的內(nèi)幕交易線索。

綜合合規(guī)與風(fēng)控平臺(tái)NICEActimizeInsiderTradingDetection：基于大數(shù)據(jù)和模型分析，監(jiān)測(cè)異常及內(nèi)幕交易行為。Compliance.aiInsiderTradingMonitoring：整合多種數(shù)據(jù)源與分析技術(shù)，支持機(jī)構(gòu)開(kāi)展合規(guī)監(jiān)控與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。國(guó)內(nèi)發(fā)展?fàn)顩r中國(guó)證監(jiān)會(huì)借鑒國(guó)際經(jīng)驗(yàn)，引入大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)，不斷提升對(duì)內(nèi)幕交易和市場(chǎng)操縱的監(jiān)測(cè)能力，維護(hù)市場(chǎng)公平與投資者權(quán)益。3.2金融欺詐檢測(cè)與防范內(nèi)幕交易監(jiān)測(cè)55客戶行為模式分析3.3客戶行為分析與風(fēng)險(xiǎn)畫(huà)像案例：花旗銀行和摩根大通使用大數(shù)據(jù)分析客戶行為花旗與摩根大通利用大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)深度分析客戶行為，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)風(fēng)控、實(shí)時(shí)預(yù)警與個(gè)性化服務(wù)的全面提升。客戶行為模式分析是指對(duì)客戶在金融服務(wù)和產(chǎn)品使用中的行為進(jìn)行系統(tǒng)的收集、解釋和評(píng)估，以便更好地理解客戶的金融需求、偏好、決策過(guò)程和交易習(xí)慣，幫助金融機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)、改進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、提升服務(wù)質(zhì)量、制定有效的營(yíng)銷策略和風(fēng)險(xiǎn)管理措施。561.數(shù)據(jù)采集2.建立合適的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系3.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理4.標(biāo)簽化和分群5.行為模式分析6.用戶畫(huà)像創(chuàng)建7.應(yīng)用與優(yōu)化3.3客戶行為分析與風(fēng)險(xiǎn)畫(huà)像客戶行為模式分析客戶行為模式分析步驟57依賴統(tǒng)計(jì)模型加經(jīng)驗(yàn)判斷，數(shù)據(jù)來(lái)源有限。模型簡(jiǎn)單、變量少，難以反映復(fù)雜行為和市場(chǎng)變化。風(fēng)險(xiǎn)分層粗糙，難以準(zhǔn)確區(qū)分真實(shí)的高風(fēng)險(xiǎn)用戶。評(píng)估滯后，無(wú)法實(shí)時(shí)反映用戶行為變化。在數(shù)據(jù)稀缺時(shí)代可用，但準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性有限。傳統(tǒng)客戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法基于大數(shù)據(jù)的客戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估3.3客戶行為分析與風(fēng)險(xiǎn)畫(huà)像客戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與分類數(shù)據(jù)更廣，交易、行為、社交、設(shè)備、信用記錄等多源數(shù)據(jù)融合。方法更強(qiáng)，決策樹(shù)、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)模型自動(dòng)捕捉復(fù)雜模式。分層更精準(zhǔn)，可預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)水平并動(dòng)態(tài)調(diào)整高、中、低風(fēng)險(xiǎn)分類。實(shí)時(shí)性極高，模型隨用戶行為變化持續(xù)更新與校準(zhǔn)。顯著提升金融機(jī)構(gòu)風(fēng)控能力與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警效果。58國(guó)內(nèi)層面中國(guó)的金融監(jiān)管體系確立了以國(guó)家金融監(jiān)督管理總局為核心的“四級(jí)監(jiān)管”架構(gòu)。國(guó)家金融監(jiān)督管理總局確保金融機(jī)構(gòu)的合規(guī)行為，保證金融市場(chǎng)的穩(wěn)定和健康發(fā)展。中國(guó)人民銀行負(fù)責(zé)維護(hù)金融穩(wěn)定，中國(guó)證券監(jiān)督管理委員會(huì)負(fù)責(zé)監(jiān)督證券市場(chǎng)的運(yùn)行，確保市場(chǎng)公平有序。國(guó)際層面國(guó)際金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)在全球范圍內(nèi)發(fā)揮著重要作用。IMF致力于促進(jìn)全球經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定和可持續(xù)發(fā)展，制定并推動(dòng)實(shí)施全球金融監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)。BIS促進(jìn)國(guó)際金融合作，推動(dòng)全球金融穩(wěn)定和監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)的制定。FSB致力于促進(jìn)全球金融穩(wěn)定、發(fā)展有效的金融監(jiān)管制度。3.4金融監(jiān)管合規(guī)性管理金融監(jiān)管合規(guī)性管理是確保金融機(jī)構(gòu)在經(jīng)營(yíng)過(guò)程遵守相關(guān)法律法規(guī)、行業(yè)準(zhǔn)則和內(nèi)部規(guī)定的一系列行為和措施。隨著金融市場(chǎng)不斷發(fā)展、金融行業(yè)的關(guān)聯(lián)滲透加深，金融風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)雜性、隱蔽性不斷提高，洗錢、證券欺詐、網(wǎng)絡(luò)詐騙問(wèn)題頻發(fā)，給傳統(tǒng)金融監(jiān)管帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。59判斷監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)、監(jiān)測(cè)合規(guī)性，提高監(jiān)管效率，推進(jìn)自動(dòng)化合規(guī)性檢查。

建立監(jiān)管市場(chǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)，整合數(shù)據(jù)；報(bào)送數(shù)據(jù)應(yīng)統(tǒng)一數(shù)據(jù)、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一出口。應(yīng)用“二八法則”突出重點(diǎn)指標(biāo)，提高工作效率。規(guī)范歷史指標(biāo)數(shù)據(jù)管理，快速判斷上報(bào)指標(biāo)并整改。實(shí)現(xiàn)監(jiān)管數(shù)據(jù)自動(dòng)化、集中化與聚合分析建立監(jiān)管數(shù)據(jù)庫(kù)并統(tǒng)一數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)和出口以重點(diǎn)指標(biāo)為抓手提升工作效率，規(guī)范指標(biāo)體系3.4金融監(jiān)管合規(guī)性管理自動(dòng)化合規(guī)性檢查60監(jiān)管報(bào)告的重要性披露業(yè)務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)，提升透明度。有助于監(jiān)管機(jī)構(gòu)了解市場(chǎng)最新動(dòng)態(tài)和發(fā)展趨勢(shì)。評(píng)估潛在的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。自動(dòng)生成報(bào)告利用大數(shù)據(jù)技術(shù)自動(dòng)提取信息、自動(dòng)生成報(bào)告。覆蓋市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)、交易活動(dòng)、合規(guī)性情況等內(nèi)容。自動(dòng)提交報(bào)告建立全國(guó)性金融監(jiān)管平臺(tái)，集中收集和分析大量金融數(shù)據(jù)，自動(dòng)生成各種監(jiān)管報(bào)告，并自動(dòng)報(bào)送到監(jiān)管部門。提交報(bào)告效率大數(shù)據(jù)應(yīng)用提升報(bào)送效率、降低成本并滿足監(jiān)管需求。3.4金融監(jiān)管合規(guī)性管理監(jiān)管報(bào)告生成與提交613.4金融監(jiān)管合規(guī)性管理《加快數(shù)字人才培育支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展行動(dòng)方案》強(qiáng)調(diào)：充分發(fā)揮數(shù)字人才在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的基礎(chǔ)性作用。提升數(shù)字人才創(chuàng)新能力，激發(fā)數(shù)字人才創(chuàng)新活力。增加數(shù)字人才有效供給，形成數(shù)字人才集聚效應(yīng)。鼓勵(lì)人才探索新技術(shù)，打造高水平數(shù)字人才隊(duì)伍。人才培養(yǎng)與組織變革62本章小結(jié)1、請(qǐng)概括大數(shù)據(jù)的主要特征。2、請(qǐng)概述大數(shù)據(jù)技術(shù)的關(guān)鍵組成部分。3、對(duì)比傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在哪些方面？4、在大數(shù)據(jù)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于金融監(jiān)管下，人才培養(yǎng)與組織變革中應(yīng)注意哪些問(wèn)題？THANKS第五章

云計(jì)算技術(shù)Outline云計(jì)算技術(shù)概述云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)云計(jì)算技術(shù)與金融監(jiān)管66云計(jì)算技術(shù)概述011.1云計(jì)算技術(shù)的概念云計(jì)算是一種按需提供計(jì)算資源（服務(wù)器、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)、軟件等）的服務(wù)模式，用戶通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)靈活訪問(wèn)，并按實(shí)際使用量付費(fèi)。按需服務(wù)彈性伸縮成本優(yōu)化用戶可根據(jù)需求靈活獲取計(jì)算資源，無(wú)需大量前期投資按量付費(fèi)模式，有效降低IT基礎(chǔ)設(shè)施成本資源可快速部署和調(diào)整，適應(yīng)業(yè)務(wù)變化需求優(yōu)點(diǎn)：為金融監(jiān)管帶來(lái)的價(jià)值靈活性可靠性低成本681.2云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展歷史1961JohnMcCarthy提出云計(jì)算構(gòu)想1998VMware成立虛擬化技術(shù)突破2005亞馬遜推出商業(yè)化云服務(wù)2006Google推廣云計(jì)算概念今天5G時(shí)代數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施云計(jì)算的崛起是數(shù)十年計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不斷積累的必然結(jié)果，如今已成為數(shù)字時(shí)代不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施。2007IBM明確定義云計(jì)算691.3云計(jì)算技術(shù)在中國(guó)金融監(jiān)管領(lǐng)域的應(yīng)用歷史2015國(guó)務(wù)院發(fā)布《關(guān)于促進(jìn)云計(jì)算創(chuàng)新發(fā)展培育信息產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)的意見(jiàn)》

明確支持金融行業(yè)在云計(jì)算應(yīng)用模式下健康發(fā)展2017中國(guó)人民銀行發(fā)布《金融業(yè)信息技術(shù)"十三五"發(fā)展規(guī)劃》

提出穩(wěn)步推進(jìn)金融業(yè)云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用研究，制定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)2018云計(jì)算技術(shù)金融應(yīng)用規(guī)范正式發(fā)布

包含"技術(shù)架構(gòu)"、"安全技術(shù)要求"和"容災(zāi)"三項(xiàng)金融行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)政策引導(dǎo)為金融行業(yè)云計(jì)算應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的制度保障金融云計(jì)算政策演進(jìn)701.3云計(jì)算技術(shù)在中國(guó)金融監(jiān)管領(lǐng)域的應(yīng)用歷史2000年初，金融機(jī)構(gòu)開(kāi)始探索虛擬化技術(shù)，旨在提升數(shù)據(jù)中心的運(yùn)作效率和靈活性

單個(gè)物理服務(wù)器運(yùn)行多個(gè)虛擬機(jī)，各虛擬機(jī)獨(dú)立運(yùn)行不同操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序。顯著提升服務(wù)器利用率降低能源消耗簡(jiǎn)化IT基礎(chǔ)設(shè)施管理提升數(shù)據(jù)中心運(yùn)作效率和靈活性虛擬化技術(shù)的成熟為云計(jì)算的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)公有云：

按需付費(fèi)模式，降低初始投資成本，

支持非核心業(yè)務(wù)發(fā)展私有云：

處理敏感數(shù)據(jù)，滿足金融監(jiān)管合規(guī)要求混合云：

結(jié)合兩者優(yōu)勢(shì)，提供全面靈活的解決方案通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心資源根據(jù)業(yè)務(wù)需求快速調(diào)整IT資源規(guī)模實(shí)現(xiàn)成本效益與運(yùn)營(yíng)效率最大化技術(shù)演進(jìn)：從虛擬化到云計(jì)算711.3云計(jì)算技術(shù)在中國(guó)金融監(jiān)管領(lǐng)域的應(yīng)用歷史云原生技術(shù)興起與國(guó)內(nèi)金融行業(yè)探索容器化與微服務(wù)架構(gòu)普及，提升金融服務(wù)敏捷性服務(wù)以更小、更靈活的組件運(yùn)行Kubernetes等容器編排工具推動(dòng)行業(yè)廣泛應(yīng)用加快新服務(wù)部署速度，增強(qiáng)市場(chǎng)響應(yīng)能力四大銀行數(shù)據(jù)大集中工作民生銀行大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)大連銀行"云服務(wù)"五年計(jì)劃國(guó)內(nèi)典型實(shí)踐案例云計(jì)算與大數(shù)據(jù)技術(shù)已成為推動(dòng)金融服務(wù)創(chuàng)新、提升效率、降低成本、增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全的重要力量技術(shù)演進(jìn)：從虛擬化到云計(jì)算72云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)02從MapReduce到Flink的技術(shù)演進(jìn)2.1分布式計(jì)算框架原理將復(fù)雜、需要巨大計(jì)算力的問(wèn)題分解為多個(gè)小子問(wèn)題子問(wèn)題分配給多臺(tái)獨(dú)立計(jì)算機(jī)并行處理匯總各計(jì)算機(jī)結(jié)果，得出最終答案

批處理，Map/Reduce兩階段MapReduceTezSparkFlink支持DAG，流程更靈活內(nèi)存計(jì)算，支持流處理批流一體，低延遲高可靠解決單機(jī)無(wú)法承載的龐大計(jì)算挑戰(zhàn)74第一代·MapReduce2.1分布式計(jì)算框架Map階段：將輸入數(shù)據(jù)分片，并發(fā)處理Reduce階段：對(duì)中間結(jié)果合并、排序，輸出最終結(jié)果優(yōu)點(diǎn)：支持多語(yǔ)言（Java、Python、C++）可用廉價(jià)商用服務(wù)器構(gòu)建用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（特別是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）的并行處理任務(wù)分解為兩個(gè)主要步驟：Map和Reduce局限：中間結(jié)果必須寫(xiě)磁盤，IO開(kāi)銷大不支持實(shí)時(shí)計(jì)算、流處理、有向無(wú)環(huán)圖（DAG）75MapReduce運(yùn)行架構(gòu)2.1分布式計(jì)算框架AM：負(fù)責(zé)所有MR任務(wù)的提交、啟動(dòng)和監(jiān)控。Schedule：將系統(tǒng)資源分配給MR任務(wù)ResourceManager：調(diào)度節(jié)點(diǎn)MRAppMaster：負(fù)責(zé)一個(gè)MR任務(wù)的調(diào)度和協(xié)調(diào)；MapTask：在一個(gè)數(shù)據(jù)分片上執(zhí)行Map任務(wù)；ReduceTask：執(zhí)行Reduce任務(wù)。NodeManager：執(zhí)行節(jié)點(diǎn)76MapReduce的任務(wù)運(yùn)行2.1分布式計(jì)算框架步驟1：將輸入數(shù)據(jù)按key值分割為多個(gè)分片。步驟2：對(duì)每個(gè)分片執(zhí)行map方法，處理數(shù)據(jù)，并輸出結(jié)果。Map階段步驟1：將map輸出結(jié)果按key值分區(qū)。步驟2：對(duì)分區(qū)數(shù)據(jù)按key值排序。步驟3：對(duì)數(shù)據(jù)分組，相同key值的數(shù)據(jù)放入一個(gè)集合中。Shuffle階段步驟1：將Shuffle的結(jié)果執(zhí)行reduce方法。步驟2：reduce的結(jié)果寫(xiě)入外部存儲(chǔ)。Reduce階段77第二代·Tez2.1分布式計(jì)算框架局限：未引入內(nèi)存計(jì)算，性能提升有限缺乏流計(jì)算、圖計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)支持應(yīng)用場(chǎng)景有限，未廣泛普及優(yōu)點(diǎn)：支持DAG，可定義復(fù)雜數(shù)據(jù)處理流程允許多個(gè)Map和Reduce階段支持動(dòng)態(tài)修改執(zhí)行計(jì)劃78第二代·Tez2.1分布式計(jì)算框架Tez完整流程Client解析查詢語(yǔ)句生成執(zhí)行計(jì)劃構(gòu)建DAG并提交ResourceManager接收應(yīng)用請(qǐng)求分配容器資源啟動(dòng)TezAM調(diào)度中心解析DAG依賴調(diào)度Vertex執(zhí)行監(jiān)控任務(wù)狀態(tài)Container讀取輸入數(shù)據(jù)執(zhí)行處理邏輯傳輸中間結(jié)果Output寫(xiě)入HDFS釋放容器資源通知客戶端完成客戶端YARNTezAMTask執(zhí)行輸出結(jié)果Tez支持容器復(fù)用，中間數(shù)據(jù)可內(nèi)存?zhèn)鬟f，與相比MapReduce顯著提升性能79第三代·Spark2.1分布式計(jì)算框架核心優(yōu)勢(shì)：基于彈性分布式數(shù)據(jù)集的內(nèi)存計(jì)算能力比MapReduce快10-100倍，尤其是在需要頻繁進(jìn)行讀寫(xiě)操作的場(chǎng)景中。生態(tài)圈子項(xiàng)目：SparkCore—核心功能SparkSQL—結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理SparkStreaming—流式計(jì)算MLlib—機(jī)器學(xué)習(xí)GraphX—圖計(jì)算專為處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集而設(shè)計(jì)支持語(yǔ)言：Scala、Java、Python、R80Spark的數(shù)據(jù)抽象2.1分布式計(jì)算框架1.外部持續(xù)輸入的數(shù)據(jù)流按時(shí)間間隔切割為片段；

2.數(shù)據(jù)片段封裝映射為內(nèi)存中的RDD；3.以RDD為單位通過(guò)算子處理數(shù)據(jù)；4.批流一體：當(dāng)時(shí)間間隔較大時(shí)可視為批處理，當(dāng)時(shí)間間隔低于1秒時(shí)可視為準(zhǔn)實(shí)時(shí)處理。81SparkVsMapReduce2.1分布式計(jì)算框架SparkMapReduce適用場(chǎng)景迭代計(jì)算、交互式計(jì)算、流計(jì)算數(shù)據(jù)批處理編程方式RDD組成DAG，API較為頂層，適用方便Map+Reduce，API較為底層，使用較復(fù)雜數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法中間結(jié)果存儲(chǔ)在內(nèi)存，計(jì)算延時(shí)小中間結(jié)果存儲(chǔ)在磁盤，計(jì)算延時(shí)大任務(wù)運(yùn)行方式以線程方式運(yùn)行

，啟動(dòng)快以進(jìn)程方式運(yùn)行，啟動(dòng)慢硬件需求要求服務(wù)器配置高內(nèi)存，成本較高對(duì)服務(wù)器配置要求低，成本較低82第四代·Flink2.1分布式計(jì)算框架高吞吐、低延遲、高性能流處理靈活的窗口操作強(qiáng)大的數(shù)據(jù)容錯(cuò)機(jī)制為流式數(shù)據(jù)處理和事件驅(qū)動(dòng)應(yīng)用而設(shè)計(jì)的分布式計(jì)算框架典型應(yīng)用：

金融監(jiān)管物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)批處理視為流計(jì)算的特例，真正實(shí)現(xiàn)"批流一體"83Flink的任務(wù)執(zhí)行流程2.1分布式計(jì)算框架1.根據(jù)程序代碼自動(dòng)生成DAG（有向無(wú)環(huán)圖）。2.ActorSystem將DAG發(fā)送給JobManager。3.JobManager在TaskManager上調(diào)度執(zhí)行Task。4.JobManager與TaskManager保持通信，獲取心跳、狀態(tài)和結(jié)果。5.Task之間也保持通信，傳輸數(shù)據(jù)。84Flink的數(shù)據(jù)流2.1分布式計(jì)算框架1.Flink程序在執(zhí)行時(shí)，被映射為一個(gè)數(shù)據(jù)流（StreamingDataflow）。2.數(shù)據(jù)流的起始節(jié)點(diǎn)是一個(gè)或多個(gè)Source，從Source持續(xù)接收外部數(shù)據(jù)（例如kafka），中間經(jīng)由多個(gè)TransformationOperator處理，結(jié)束于一個(gè)或多個(gè)Sink，Sink將結(jié)果輸出到外部系統(tǒng)（例如es）。3.Flink程序是并行和分布式執(zhí)行的，無(wú)論Source、Operator或Sink都可以在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行執(zhí)行。851.2數(shù)據(jù)與算力、算法的關(guān)系2.2分布式文件系統(tǒng)云計(jì)算環(huán)境下的金融數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)將數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在多個(gè)物理位置提高數(shù)據(jù)冗余性和訪問(wèn)速度三種常見(jiàn)技術(shù)：HDFS、GFS、GlusterFS分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)是確保金融數(shù)據(jù)高可用、高可靠和經(jīng)濟(jì)性的關(guān)鍵分布式文件系統(tǒng)的核心特性高可用性：任一節(jié)點(diǎn)故障不影響整體服務(wù)容錯(cuò)機(jī)制：多副本存儲(chǔ)，自動(dòng)故障恢復(fù)彈性擴(kuò)展：按需增加存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，線性擴(kuò)容負(fù)載均衡：智能分配讀寫(xiě)請(qǐng)求，優(yōu)化性能金融領(lǐng)域應(yīng)用價(jià)值為金融監(jiān)管提供

強(qiáng)大數(shù)據(jù)支持靈活高效處理和

存儲(chǔ)海量金融交易數(shù)據(jù)確保數(shù)據(jù)安全性和合規(guī)性86Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）2.2分布式文件系統(tǒng)Hadoop項(xiàng)目核心組件適用于TB級(jí)、PB級(jí)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)特點(diǎn)：多臺(tái)計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)，統(tǒng)一訪問(wèn)接口，像訪問(wèn)普通文件系統(tǒng)一樣使用架構(gòu)類型：主/從（Master/Slave）體系HDFS的體系結(jié)構(gòu)圖NameNode：管理文件系統(tǒng)元數(shù)據(jù)

及數(shù)據(jù)塊信息DataNode：管理用戶文件數(shù)據(jù)塊，支持多副本存儲(chǔ)SecondaryNameNode：監(jiān)控HDFS狀態(tài)，定期獲取元數(shù)據(jù)快照備份87HDFS的特性2.2分布式文件系統(tǒng)主從架構(gòu)：管理節(jié)點(diǎn)（NameNode）和數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)(DataNode)共同完成分布式文件的讀寫(xiě)服務(wù)。NameNode存儲(chǔ)文件的元數(shù)據(jù)（包括命名空間和分塊位置信息），DataNode存儲(chǔ)文件的分塊。分塊存儲(chǔ)：文件內(nèi)容以塊（block）為單位，物理上是分布式存儲(chǔ)，即一個(gè)文件的多個(gè)塊可能分布于多個(gè)物理服務(wù)器的磁盤上，而非連續(xù)分布。命名空間：支持層次性文件組織結(jié)構(gòu)，類似文件目錄，文件的塊可存儲(chǔ)于目錄下。多副本機(jī)制：文件的每個(gè)塊都以多副本方式存儲(chǔ)，并且通常存儲(chǔ)于不同機(jī)架、不同網(wǎng)段、不同機(jī)房的物理服務(wù)器上，以增強(qiáng)冗余性。一次寫(xiě)入，多次讀出：HDFS適用于數(shù)據(jù)一次寫(xiě)入，多次讀出的場(chǎng)景，數(shù)據(jù)批量寫(xiě)入后，不支持修改，這是它與文件隨機(jī)讀寫(xiě)系統(tǒng)的本質(zhì)區(qū)別，目的是最大化批量寫(xiě)入和分布式讀取的I/O效率。88Google文件系統(tǒng)（GFS）2.2分布式文件系統(tǒng)專為大規(guī)模數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)的高效且可擴(kuò)展的分布式文件系統(tǒng)可在低成本商用服務(wù)器上運(yùn)行內(nèi)置強(qiáng)大容錯(cuò)機(jī)制，確保高可用性文件劃分為數(shù)據(jù)塊，分布式存儲(chǔ)，支持并行處理，提升I/O性能GFS架構(gòu)：主服務(wù)器：管理文件系統(tǒng)元數(shù)據(jù)塊服務(wù)器：存儲(chǔ)實(shí)際數(shù)據(jù)塊為眾多客戶端應(yīng)用提供穩(wěn)定文件服務(wù)GFS的體系結(jié)構(gòu)圖89GlusterFS文件系統(tǒng)2.2分布式文件系統(tǒng)先進(jìn)的開(kāi)源分布式文件系統(tǒng)消除傳統(tǒng)元數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，簡(jiǎn)化架構(gòu)BrickServer：存儲(chǔ)服務(wù)器客戶端NFS/Samba存儲(chǔ)網(wǎng)關(guān)優(yōu)勢(shì)：降低構(gòu)建復(fù)雜性，簡(jiǎn)化實(shí)現(xiàn)過(guò)程模塊化設(shè)計(jì)，支持個(gè)性化配置多物理設(shè)備融合為統(tǒng)一存儲(chǔ)池，支持PB級(jí)存儲(chǔ)901.2數(shù)據(jù)與算力、算法的關(guān)系2.3虛擬化技術(shù)優(yōu)點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)資源統(tǒng)一訪問(wèn)，簡(jiǎn)化管理和訪問(wèn)虛擬化對(duì)象與分類技術(shù)定義與原理定義：將計(jì)算機(jī)物理資源抽象化，使資源的使用和分配不再受限于物理形態(tài)。實(shí)現(xiàn)用戶與物理資源之間的解耦應(yīng)用程序以統(tǒng)一方式訪問(wèn)資源，不受底層物理變化影響簡(jiǎn)化資源管理，保持用戶體驗(yàn)一致性硬件資源虛擬化：

內(nèi)存、存儲(chǔ)、CPU軟件資源虛擬化：

操作系統(tǒng)、文件系統(tǒng)、應(yīng)用程序虛擬化技術(shù)起源于20世紀(jì)50年代，隨云計(jì)算興起再度成為熱點(diǎn)，是金融監(jiān)管領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)高效資源管理與性能優(yōu)化的關(guān)鍵技術(shù)支撐。912.3虛擬化技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施虛擬化網(wǎng)絡(luò)虛擬化整合網(wǎng)絡(luò)硬件和軟件資源，創(chuàng)建多個(gè)虛擬網(wǎng)絡(luò)（如

VLAN和VPN）：VLAN：將物理局域網(wǎng)劃分為多個(gè)虛擬網(wǎng)絡(luò)，提高資源使用效率VPN：在公用網(wǎng)絡(luò)建立安全隧道，實(shí)現(xiàn)加密傳輸和遠(yuǎn)程安全訪問(wèn)存儲(chǔ)虛擬化抽象物理存儲(chǔ)設(shè)備差異，提供統(tǒng)一邏輯存儲(chǔ)視圖技術(shù)示例：獨(dú)立磁盤冗余陣列（RAID）提升讀寫(xiě)性能和可靠性。其他技術(shù)：網(wǎng)絡(luò)附加存儲(chǔ)（NAS）和存儲(chǔ)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)（SAN）通過(guò)主機(jī)或網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)管理兩者共同目標(biāo)：降低硬件依賴、提高資源利用率、簡(jiǎn)化運(yùn)維管理、支撐云計(jì)算彈性擴(kuò)展922.3虛擬化技術(shù)分層架構(gòu)虛擬網(wǎng)絡(luò)層vSwitch·vRouter·vFirewall·虛擬網(wǎng)卡↑抽象封裝↑控制平面SDNController·策略管理·流表下發(fā)↑解耦分離↑數(shù)據(jù)平面VXLAN隧道·GRE封裝·Overlay網(wǎng)絡(luò)↑承載運(yùn)行↑物理網(wǎng)絡(luò)層交換機(jī)·路由器·物理網(wǎng)卡·線纜核心技術(shù)SDN軟件定義網(wǎng)絡(luò)控制與轉(zhuǎn)發(fā)分離，集中式控制器統(tǒng)一管理網(wǎng)絡(luò)策略和流量轉(zhuǎn)發(fā)NFV網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化將網(wǎng)絡(luò)設(shè)備功能軟件化，運(yùn)行在通用服務(wù)器上VXLAN虛擬擴(kuò)展LANL2overL3隧道技術(shù)，突破VLAN4096限制，支持千萬(wàn)級(jí)租戶vSwitch虛擬交換機(jī)軟件實(shí)現(xiàn)二層交換，連接虛擬機(jī)與物理網(wǎng)絡(luò)（OVS）核心特性??多租戶隔離?彈性擴(kuò)展??自動(dòng)化運(yùn)維??流量可視化網(wǎng)絡(luò)虛擬化通過(guò)軟件抽象物理網(wǎng)絡(luò)資源，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源的按需分配、靈活調(diào)度和集中管控網(wǎng)絡(luò)虛擬化原理932.3虛擬化技術(shù)分層架構(gòu)應(yīng)用訪問(wèn)層VM·容器·數(shù)據(jù)庫(kù)·文件系統(tǒng)↑統(tǒng)一接口↑虛擬化層存儲(chǔ)池化·LUN映射·卷管理·快照↑抽象聚合↑存儲(chǔ)協(xié)議層iSCSI·FC·NFS·CIFS·S3↑協(xié)議轉(zhuǎn)換↑物理存儲(chǔ)層SSD·HDD·磁盤陣列·磁帶庫(kù)核心技術(shù)SAN存儲(chǔ)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)塊級(jí)存儲(chǔ)訪問(wèn)，高性能低延遲，適用于數(shù)據(jù)庫(kù)和關(guān)鍵業(yè)務(wù)NAS網(wǎng)絡(luò)附加存儲(chǔ)文件級(jí)共享訪問(wèn)，支持NFS/CIFS協(xié)議，易于管理SDS軟件定義存儲(chǔ)控制與數(shù)據(jù)分離，通用硬件，彈性擴(kuò)展（Ceph/GlusterFS）對(duì)象存儲(chǔ)ObjectStorage扁平化命名空間，元數(shù)據(jù)豐富，海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)核心特性???資源池化??快照克隆??數(shù)據(jù)遷移??自動(dòng)分層存儲(chǔ)虛擬化將異構(gòu)物理存儲(chǔ)整合為統(tǒng)一資源池，實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)資源的動(dòng)態(tài)分配、透明遷移和集中管理存儲(chǔ)虛擬化原理942.3虛擬化技術(shù)核心概念：將物理計(jì)算機(jī)轉(zhuǎn)換為多個(gè)獨(dú)立虛擬機(jī)（VMs）虛擬機(jī)監(jiān)控器（VMM）的作用：負(fù)責(zé)虛擬機(jī)的安全訪問(wèn)、資源分配、調(diào)度和管理。好處：確保虛擬機(jī)高效運(yùn)行，保持獨(dú)立性和穩(wěn)定性，支持多任務(wù)環(huán)境。每個(gè)VM擁有完整虛擬硬件，可運(yùn)行不同操作系統(tǒng)，解決應(yīng)用程序兼容性問(wèn)題。增強(qiáng)計(jì)算環(huán)境的適應(yīng)性和可擴(kuò)展性。系統(tǒng)虛擬化95技術(shù)優(yōu)勢(shì)啟動(dòng)速度快資源占用少顯著提升部署效率與系統(tǒng)密度適合敏捷開(kāi)發(fā)和持續(xù)交付場(chǎng)景核心原理通過(guò)操作系統(tǒng)級(jí)隔離，將應(yīng)用及依賴打包為獨(dú)立運(yùn)行單元，共享宿主內(nèi)核，實(shí)現(xiàn)輕量級(jí)虛擬化。典型應(yīng)用廣泛用于微服務(wù)架構(gòu)中，支持金融監(jiān)管系統(tǒng)模塊化構(gòu)建，增強(qiáng)服務(wù)可維護(hù)性與彈性擴(kuò)展能力。容器虛擬化962.3虛擬化技術(shù)軟件虛擬化虛擬層封裝通過(guò)虛擬層封裝應(yīng)用核心組件，實(shí)現(xiàn)運(yùn)行環(huán)境的隔離，減少對(duì)操作系統(tǒng)的直接依賴。應(yīng)用程序無(wú)需安裝即可在不同平臺(tái)上運(yùn)行，提升部署靈活性和使用便捷性。輕量級(jí)執(zhí)行依托服務(wù)器支持，形成即用即走的執(zhí)行模式，降低本地資源占用和管理負(fù)擔(dān)。免安裝部署省去傳統(tǒng)軟件安裝流程，避免注冊(cè)表和系統(tǒng)文件的修改，減少系統(tǒng)沖突風(fēng)險(xiǎn)。高效分發(fā)管理提升軟件分發(fā)效率，便于集中管理和版本控制，適合大規(guī)模快速部署場(chǎng)景。金融合規(guī)應(yīng)用適用于監(jiān)管測(cè)試環(huán)境，可快速啟用合規(guī)工具與報(bào)表系統(tǒng)，增強(qiáng)審計(jì)響應(yīng)能力。跨平臺(tái)運(yùn)行也稱應(yīng)用程序虛擬化，是一種旨在簡(jiǎn)化軟件管理流程，減少應(yīng)用程序與操作系統(tǒng)及物理硬件之間的耦合度的技術(shù)。972.3虛擬化技術(shù)2.3

虛擬化技術(shù)服務(wù)器虛擬化是一種允許多個(gè)虛擬機(jī)在單個(gè)物理服務(wù)器上同時(shí)運(yùn)行，每個(gè)虛擬機(jī)都有操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序的完整鏡像的技術(shù)。核心機(jī)制通過(guò)Hypervisor層實(shí)現(xiàn)物理資源抽象，將單臺(tái)服務(wù)器虛擬為多個(gè)獨(dú)立運(yùn)行的虛擬機(jī)，支持異構(gòu)操作系統(tǒng)共存。CPU虛擬化利用硬件輔助虛擬化技術(shù)（如IntelVT-x）調(diào)度CPU時(shí)間片，確保各虛擬機(jī)公平、隔離地訪問(wèn)計(jì)算資源。內(nèi)存虛擬化建立虛擬內(nèi)存地址到物理內(nèi)存的映射機(jī)制，動(dòng)態(tài)分配與回收內(nèi)存，提升整體利用率并保障運(yùn)行穩(wěn)定性。I/O虛擬化通過(guò)虛擬交換機(jī)和設(shè)備模擬實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)與存儲(chǔ)I/O資源共享，優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸路徑，降低硬件依賴性。98資源監(jiān)控：對(duì)云環(huán)境中各種資源的使用情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控、測(cè)量和管理的過(guò)程。云資源監(jiān)控系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)資源負(fù)載均衡、資源優(yōu)化、部署和調(diào)整的關(guān)鍵基礎(chǔ)，由數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)管理、預(yù)警、系統(tǒng)管理以及監(jiān)控代理與服務(wù)器組成。資源監(jiān)控2.4資源管理技術(shù)資源調(diào)度資源監(jiān)控：在有限資源環(huán)境中，根據(jù)預(yù)定規(guī)則和策略，在不同用戶之間合理分配和動(dòng)態(tài)調(diào)整資源的過(guò)程。調(diào)度策略：非智能的傳統(tǒng)資源調(diào)度策略：基于預(yù)設(shè)規(guī)則進(jìn)行簡(jiǎn)單分配，易于部署但可能導(dǎo)致負(fù)載不均衡。智能化的啟發(fā)式資源調(diào)度策略：通過(guò)復(fù)雜算法實(shí)現(xiàn)任務(wù)合理分配，更精確地滿足負(fù)載均衡需求。99資源管理與調(diào)度流程范例2.4資源管理技術(shù)數(shù)據(jù)采集監(jiān)控通過(guò)采集CPU、內(nèi)存、I/O等資源數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控。結(jié)合輕量級(jí)代理部署于物理機(jī)與虛擬機(jī)中，支持全?？梢暬?。傳輸管理預(yù)警數(shù)據(jù)經(jīng)高效傳輸進(jìn)入管理系統(tǒng)，觸發(fā)異常預(yù)警機(jī)制。保障系統(tǒng)穩(wěn)定性與響應(yīng)及時(shí)性。細(xì)粒度可視化提供低延遲、高精度的資源使用視圖。幫助運(yùn)維人員全面掌握系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)。支持多維度數(shù)據(jù)分析展示。智能調(diào)度策略突破傳統(tǒng)輪詢與優(yōu)先級(jí)規(guī)則限制。采用啟發(fā)式算法動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)分配。提升調(diào)度靈活性與適應(yīng)性。遺傳算法優(yōu)化利用遺傳算法搜索最優(yōu)資源分配方案。通過(guò)迭代進(jìn)化提高全局尋優(yōu)能力。增強(qiáng)復(fù)雜環(huán)境下的調(diào)度效率。強(qiáng)化學(xué)習(xí)決策引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度。根據(jù)實(shí)時(shí)反饋持續(xù)優(yōu)化策略。支撐高效、自主的調(diào)控決策過(guò)程。100PaaS(平臺(tái)即服務(wù))把服務(wù)器、中間件平臺(tái)或開(kāi)發(fā)環(huán)境作為一種服務(wù)提供給使用者。主要服務(wù)：容器服務(wù)、數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)、軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境。IaaS(基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù))通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)即可獲得完善的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)?；A(chǔ)設(shè)施的管理工作由IaaS服務(wù)商來(lái)處理。亞馬遜、微軟、阿里、騰訊、華為都是主要的IaaS服務(wù)提供商。SaaS(軟件即服務(wù))通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)提供軟件應(yīng)用程序，用戶無(wú)需在本地計(jì)算機(jī)或服務(wù)器上安裝和運(yùn)行軟件，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)即可訪問(wèn)和使用這些應(yīng)用程序。特點(diǎn)：永遠(yuǎn)在線、隨處訪問(wèn)、支持公開(kāi)協(xié)議、安全保障和多租戶機(jī)制。2.5云計(jì)算服務(wù)云計(jì)算服務(wù)的類型1012.5云計(jì)算服務(wù)IaaS的資源虛擬化架構(gòu)基于服務(wù)器虛擬化技術(shù)實(shí)現(xiàn)物理資源到邏輯資源的映射，支撐彈性伸縮與資源隔離。01虛擬資源池化通過(guò)Hypervisor層整合計(jì)算、存儲(chǔ)與網(wǎng)絡(luò)資源。形成統(tǒng)一的虛擬資源池，支持動(dòng)態(tài)調(diào)配與按需分配。實(shí)現(xiàn)資源的彈性伸縮與高效利用。02按需彈性伸縮根據(jù)業(yè)務(wù)負(fù)載自動(dòng)增減虛擬機(jī)實(shí)例。保障服務(wù)穩(wěn)定性的同時(shí)優(yōu)化資源成本。提升系統(tǒng)應(yīng)對(duì)流量波動(dòng)的能力。03強(qiáng)邏輯隔離各虛擬機(jī)間具備嚴(yán)格的邏輯隔離機(jī)制。有效防止越權(quán)訪問(wèn)與資源沖突。滿足金融級(jí)安全與合規(guī)要求。04資源利用率提升通過(guò)抽象與共享物理資源，減少資源閑置。提高服務(wù)器整體利用率。降低基礎(chǔ)設(shè)施投入成本。05安全保障機(jī)制隔離策略與訪問(wèn)控制保障系統(tǒng)安全。防止橫向滲透與數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。符合高標(biāo)準(zhǔn)安全合規(guī)規(guī)范。06統(tǒng)一資源管理將多類資源集中納管于虛擬化平臺(tái)。實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化調(diào)度與統(tǒng)一監(jiān)控。簡(jiǎn)化運(yùn)維流程并提升管理效率。1022.5云計(jì)算服務(wù)IaaS的資源監(jiān)控體系由數(shù)據(jù)采集、傳輸、管理與預(yù)警模塊構(gòu)成，是實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡與動(dòng)態(tài)調(diào)度的基礎(chǔ)支撐。監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集CPU使用率監(jiān)控，實(shí)時(shí)獲取處理器負(fù)載情況。內(nèi)存占用采集，跟蹤運(yùn)行時(shí)內(nèi)存消耗變化。存儲(chǔ)空間監(jiān)測(cè)，記錄磁盤讀寫(xiě)與可用容量。數(shù)據(jù)傳輸安全通信協(xié)議，保障監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)在傳輸中的完整性與機(jī)密性。高效傳輸機(jī)制，降低帶寬占用并提升傳輸可靠性。集中管理海量數(shù)據(jù)匯聚，統(tǒng)一接入來(lái)自多節(jié)點(diǎn)的監(jiān)控信息。數(shù)據(jù)分類存儲(chǔ)，按資源類型與時(shí)序組織存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。元數(shù)據(jù)索引，加速后續(xù)查詢與分析效率。數(shù)據(jù)分析歷史趨勢(shì)分析，識(shí)別資源使用長(zhǎng)期變化規(guī)律。性能評(píng)估建模，量化系統(tǒng)運(yùn)行健康度指標(biāo)。異常檢測(cè)閾值告警機(jī)制，當(dāng)資源超限時(shí)自動(dòng)觸發(fā)通知。智能算法識(shí)別，發(fā)現(xiàn)非顯性但潛在的風(fēng)險(xiǎn)模式?？梢暬尸F(xiàn)儀表盤展示，直觀呈現(xiàn)關(guān)鍵性能指標(biāo)狀態(tài)。動(dòng)態(tài)圖表更新，支持實(shí)時(shí)刷新與交互式瀏覽。1032.5云計(jì)算服務(wù)PaaS容器虛擬化原理及優(yōu)勢(shì)以Docker和Kubernetes為代表的技術(shù)重塑應(yīng)用部署與運(yùn)維模式容器化賦能Docker將應(yīng)用及依賴打包為輕量鏡像，實(shí)現(xiàn)環(huán)境一致性，提升部署效率與可移植性。微服務(wù)解耦應(yīng)用拆分為獨(dú)立服務(wù)單元，通過(guò)API協(xié)作，增強(qiáng)系統(tǒng)靈活性、可維護(hù)性與可擴(kuò)展性。編排自動(dòng)化Kubernetes實(shí)現(xiàn)容器的自動(dòng)部署、伸縮與故障恢復(fù)，保障服務(wù)高可用與資源高效利用。DevOps融合PaaS集成CI/CD流水線，支持快速迭代與自動(dòng)化運(yùn)維，加速金融應(yīng)用交付周期。輕量啟動(dòng)容器共享宿主內(nèi)核，無(wú)需啟動(dòng)