Realtime Fraud Detection powered by Redis Enterprise Cloud(Redis Enterprise Cloud 기반 실시간 사기 탐지)

Redis Enterprise Cloud 기반 실시간 사기 탐지 AWS에서 완전관리형 DBaaS(Database-as-a-Service)를 최대한 활용 다음 다이어그램은 AWS 기반 Redis Enterprise Cloud를 기본 데이터베이스와 기계 학습(ML) 기반의 온라인 기능 저장소로 사용하는 방법을 보여줍니다. 규칙 기반 및 ML 기반 접근 방식을 모두 사용한 사기 탐지. Redis Enterprise Cloud는 다음을 지원하여 Redis 핵심 데이터 구조를 강화하는 Redis 모듈을 제공합니다. 지원항목 : JSON, 그래프 및 시계열과 같은 최신 데이터 모델은 사기 탐지, 실시간 인벤토리, 예측, 리더보드, 세션 관리, 캐싱, 고객 관계 관리 및 청구 처리.

[아키텍쳐 설명]

1. Amazon Simple Storage 서비스 (Amazon S3) 버킷에는 신용 카드 거래의 과거 데이터 세트가 포함되어 있습니다.
2. Amazon SageMaker 노트북 다른 ML 모델이 있는 인스턴스는 데이터 세트에서 학습합니다.
3. 트랜잭션을 처리하는 AWS Lambda 함수 기록 데이터 세트를 생성하고 수신 데이터 포인트에 이상 점수와 분류 점수를 할당하는 두 개의 Amazon SageMaker 엔드포인트를 호출합니다.
4. 최종 사용자(모바일 및 웹 클라이언트) 서명된 HTTP 요청을 사용하여 예측을 위해 Amazon API Gateway REST API를 호출합니다.
5. Amazon Kinesis Data Streams 사용 실시간 이벤트 데이터를 캡처합니다.
6. AWS Lambda 함수가 스트림을 읽습니다. RediSearch 및 RedisJSON 지원 Redis Enterprise Cloud 데이터베이스에 트랜잭션 데이터 유지
7. AWS Lambda 함수는 또한 Redis Enterprise Cloud를 기능 저장소로 활용합니다(이 기능에는 Redis 모듈이 필요하지 않음).
8. AWS Lambda 함수는 예측 결과를 Redis에 추가로 유지합니다. 엔터프라이즈 클라우드 데이터베이스. 선택적으로 Grafana를 사용한 추가 데이터 시각화를 위해 트랜잭션 세부 정보와 함께 결과를 시계열 데이터베이스에 저장할 수도 있습니다.
9. AWS Lambda 함수는 Amazon QuickSight가 시각화 및 분석을 위해 이 데이터를 사용할 수 있도록 데이터를 Amazon S3 버킷에 유지하는 Amazon Kinesis Data Firehose를 통해 예측 결과를 선택적으로 전달할 수 있습니다.