Event Streaming And Fraud Dêtction At Trútpilot - Manos Riglis, Trútpilot

Buy reviews verified-reviewers.com #EventStreaming #FraudDetection #TrustPilot #ManoSriglis #DataEngineering ## Phát hiện sự kiện và phát hiện gian lận tại TrustPilot

Truyền phát sự kiện là một kỹ thuật mạnh mẽ để xử lý dữ liệu thời gian thực.Nó có thể được sử dụng để phát hiện gian lận, xác định sự bất thường và cải thiện trải nghiệm của khách hàng.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về cách TrustPilot sử dụng phát trực tuyến sự kiện để phát hiện gian lận.

TrustPilot là một nền tảng đánh giá toàn cầu giúp mọi người đưa ra quyết định sáng suốt về các doanh nghiệp.Chúng tôi có hơn 50 triệu đánh giá từ khách hàng thực và chúng tôi xử lý hơn 100 tỷ sự kiện mỗi ngày.Dữ liệu này là điều cần thiết cho doanh nghiệp của chúng tôi, nhưng nó cũng có thể là một thách thức để quản lý.

Theo truyền thống, chúng tôi đã lưu trữ tất cả dữ liệu của chúng tôi trong một cơ sở dữ liệu quan hệ.Điều này sẽ gây khó khăn cho việc xử lý dữ liệu thời gian thực và xác định gian lận.Tuy nhiên, bằng cách sử dụng phát trực tuyến sự kiện, chúng ta có thể xử lý dữ liệu khi nó đến và chúng ta có thể xác định các mẫu gian lận trong thời gian thực.

Kiến trúc phát trực tuyến sự kiện của chúng tôi bao gồm ba thành phần chính:

* Cụm kafka: Kafka là một nền tảng phát trực tuyến phân tán cho phép chúng tôi lưu trữ và xử lý dữ liệu trong thời gian thực.
* Một cụm Spark: Spark là một khung xử lý phân tán cho phép chúng tôi thực hiện các phân tích phức tạp trên dữ liệu của chúng tôi.
* Mô hình học máy: Chúng tôi sử dụng mô hình học máy để xác định các mẫu gian lận trong dữ liệu của chúng tôi.

Khi một sự kiện mới đến, lần đầu tiên nó được ăn vào Kafka.Kafka sau đó phân phối sự kiện cho cụm Spark.Spark xử lý sự kiện và tạo ra điểm gian lận.Điểm gian lận sau đó được gửi đến mô hình học máy, xác định liệu sự kiện này có gian lận hay không.

Kiến trúc này cho phép chúng ta phát hiện gian lận trong thời gian thực và hành động để ngăn chặn nó.Ví dụ: chúng tôi có thể chặn người dùng gian lận tạo tài khoản hoặc đăng đánh giá.Chúng tôi cũng có thể cảnh báo nhóm hỗ trợ khách hàng của chúng tôi về gian lận tiềm năng để họ có thể hành động để bảo vệ khách hàng của chúng tôi.

Truyền phát sự kiện là một kỹ thuật mạnh mẽ để xử lý dữ liệu thời gian thực.Nó có thể được sử dụng để phát hiện gian lận, xác định sự bất thường và cải thiện trải nghiệm của khách hàng.Bằng cách sử dụng truyền phát sự kiện, TrustPilot có thể bảo vệ khách hàng của chúng tôi khỏi gian lận và cung cấp cho họ trải nghiệm tốt hơn.

## hashtags

* #EventStreaming
* #phát hiện gian lận
* #TrustPilot
* #Manosriglis
* #DataEngineering
=======================================
#eventstreaming #frauddetection #trustpilot #manosriglis #dataengineering ## Event Streaming and Fraud Detection at Trustpilot

Event streaming is a powerful technique for processing real-time data. It can be used to detect fraud, identify anomalies, and improve customer experience. In this article, we will discuss how Trustpilot uses event streaming to detect fraud.

Trustpilot is a global review platform that helps people make informed decisions about businesses. We have over 50 million reviews from real customers, and we process over 100 billion events per day. This data is essential for our business, but it can also be a challenge to manage.

Traditionally, we would have stored all of our data in a relational database. This would have made it difficult to process real-time data and to identify fraud. However, by using event streaming, we can process data as it arrives and we can identify fraud patterns in real time.

Our event streaming architecture consists of three main components:

* A Kafka cluster: Kafka is a distributed streaming platform that allows us to store and process data in real time.
* A Spark cluster: Spark is a distributed processing framework that allows us to perform complex analytics on our data.
* A machine learning model: We use a machine learning model to identify fraud patterns in our data.

When a new event arrives, it is first ingested into Kafka. Kafka then distributes the event to the Spark cluster. Spark processes the event and generates a fraud score. The fraud score is then sent to the machine learning model, which determines whether the event is fraudulent.

This architecture allows us to detect fraud in real time and to take action to prevent it. For example, we can block fraudulent users from creating accounts or posting reviews. We can also alert our customer support team to potential fraud so that they can take action to protect our customers.

Event streaming is a powerful technique for processing real-time data. It can be used to detect fraud, identify anomalies, and improve customer experience. By using event streaming, Trustpilot is able to protect our customers from fraud and to provide them with a better experience.

## Hashtags

* #eventstreaming
* #frauddetection
* #trustpilot
* #manosriglis
* #dataengineering
View detailsView URL: https://verified-reviewers.com/foru...n-at-trustpilot-manos-riglis-trustpilot.4054/