京东商城交易平台的高可用架构之路

王晓钟：除了上面提到的主要用来维护系统稳定的技术改造之外,今年交易平台也投入了更多的精力在做提升用户体验、提升 GMV 的改进和创新工作.比如利用大数据技术和机器学习模型,来提供千人千价、千人千促的体验.

我们也在尝试利用大数据和机器学习等在系统维稳上做一些工作,比如：

1)SQL 注入和恶意代码执行方面引入了机器学习模型,通过对已有的攻击行为进行学习,训练特征.引入半监督学习,让模型可以通过学习,自动发现新型的攻击.大大提高了攻击的发现效率和新攻击的识别能力.各项指标已经完全超越传统的规则识别.

2)使用有向图模型对恶意攻击进行溯源检测,更加准确快速的进行溯源分析,并且得到了非常好的效果.

下一步,我们会继续尝试在这个方向上做一些创新,比如：

1)在人机行为检测方面进行优化.使用聚类和 nlp 模型对恶意刷单行为进行识别,提高恶意刷单行为的验证级别,从而极大地降低后台接口压力.

2)评论价值评定模型,识别真实评论和刷出来的评论.让评论产生更大的价值.

3)我们将在故障智能预测上进行探索.目前很多监控和预警都是事后的,我们希望能做到事前.通过分析历史性、周期性故障数据,结合当前实时健康度,快速识别出“濒死”的机器、实例,真正做到监控预警智慧化.

原文来自微信公众号：聊聊架构

（编辑：网站开发网_盐城站长网 ）

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