День 5. Обнаружение мошенничества в режиме реального времени с помощью AWS Lambda. скачать в хорошем качестве

День 5. Обнаружение мошенничества в режиме реального времени с помощью AWS Lambda.

Обнаружение мошенничества в реальном времени с использованием AWS Lambda, Kinesis и DynamoDB | День 5 В этом видео мы создадим *систему обнаружения мошенничества в реальном времени* с использованием собственных сервисов AWS. Обнаружение мошенничества не может быть основано на пакетной обработке. В приложениях, интенсивно использующих платежи и транзакции, решения должны приниматься во время выполнения транзакции, а не после ее завершения. Этот урок посвящен потоковой обработке, контекстной оценке и безопасному проектированию для производственной среды. Что вы узнаете из этого видео: Почему обнаружение мошенничества требует потоковой обработки в реальном времени Как Kinesis используется для приема событий транзакций Как Lambda безопасно обрабатывает потоковые данные Как DynamoDB хранит историю транзакций пользователей Как сигналы о мошенничестве оцениваются на основе прошлого поведения Как принимаются решения, такие как ALLOW, REVIEW и BLOCK Как обрабатывать поврежденные или недействительные события, не нарушая конвейер Это не теоретическая демонстрация. Это упрощенная архитектура для производственной среды, чтобы вы могли построить и понять ее от начала до конца. Используемая архитектура События транзакций → Kinesis Data Stream → AWS Lambda (система обнаружения мошенничества) → DynamoDB (история действий пользователей) → CloudWatch Logs (журнал аудита) Кому это видео подойдет Это видео идеально подходит для тех, кто уже обладает базовыми знаниями AWS и хочет понять, как строятся системы реального времени с использованием бессерверных сервисов. Если вы раньше работали с Lambda, IAM или CloudWatch, вы легко сможете следовать инструкциям. Важное примечание В этой демонстрации мы имитируем транзакции, отправляя события в Kinesis. В реальных условиях события будут поступать непосредственно из платежных сервисов или приложений — архитектура остается той же. Ресурсы и ссылки 🔗 GitHub [https://github.com/saikiranpi/] 🐳 Docker [https://hub.docker.com/u/kiran2361993] 💼 LinkedIn [  / saikiranpinapathruni  ] ✍️ Medium [  / pinapathrunisaikiran  ] ☕ Поддержите меня, купив мне кофе [https://buymeacoffee.com/saikiranpi] 📞 Запишитесь на индивидуальную консультацию [https://topmate.io/pinapathruni_saikiran] #aws #devops #kubernetes #programming #coding #python