什么是流式大数据，处理技术、平台及应用都

基于“流立方”的实时机器防御系统通过多服务器访问流水关联决策、长周期数据决策、复杂规则爬虫识别、设备维度爬虫识别、人机识别等技术，实现了微秒级(400～800μs)的识别时延，同时具有机器人识别管控一体化、轻量级接入等优点。根据已经接入机器防御服务的几十家客户的反馈，基于“流立方”平台的防御系统对机器人识别覆盖率在95%以上，准确率为99.9%。该机器防御系统能够拦截这些客户业务系统中占原有访问总流量80%～90%的来自网络机器人的访问流量，使得其业务系统服务器的压力降为原来的10%。由于基于“流立方”的机器防御系统的卓越识别及控制机器人的能力，当前，全国最大的票务平台正在对此服务进行全面的测试，希望能够进一步提升其票务服务能力。

此外，基于“流立方”的流式大数据实时处理平台在智慧交通领域也大有作为。通过实时分析从预埋在全国各地的摄像头采集的车牌信息，配合地理位置信息服务以及基于地理信息系统(geographic information system，GIS)的最短交通距离计算，实现实时套牌车信息抓取，为进一步打击违法犯罪服务提供帮助;通过实时分析交叉路口双向的车流量信息，实时控制每个路口的红绿灯、智能变换潮汐车道及可变车道，从而大大提升城市的通行效率。

“热数据”带来无与伦比的价值，数据从产生开始，其应用价值随时间的流逝呈现指数式下降，如何充分应用“热数据”是一个新生事务，是一个长期任务，也是流式大数据处理技术大有可为之处。“流立方”流式大数据实时处理技术和平台在金融、电信、交通、公安、海关、网络安全等需要引入“事中”感知分析决策模式的行业都具有广阔的应用前景。

基于批式大数据，可以不断学习新的知识，累积新的经验。然而，在应用这些知识和经验时，流式大数据更能够极大限度地挖掘“热数据”的潜在价值。这使得流式大数据技术具备更有效的应用推广价值。

流式大数据实时处理是大数据时代信息化的重要抓手。采用“事中”甚至“事前”模式实现感知、分析、判断、决策等功能的智能系统需要流式大数据实时处理平台的支撑。此外，流式大数据实时处理可以为大数据驱动的深度学习提供计算框架支撑。“流立方”流式大数据实时处理平台可为研制融合逻辑推理、概率统计、众包、神经网络等多种形态的下一代人工智能统一计算框架提供支持。

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（编辑：核心网）

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