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小墨安全管家 2021-06-09 10:24 CC防护 89 ℃
DDoS防御

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所有的实时工具基本上平等的吗?不是特别好。在在本系列的前两篇文章中,我们讨论了电子商务和金融科技中被忽视的指标咨询题。由于有这样多的技术业务层,传统的BI分析工具经常会遇到令人不快的惊喜,在财务或声誉受损特别久之后发觉咨询题和机遇。我们关注的是,当一具通用指标(如每日收入)按产品、地理区域、扫瞄器等举行细分时,会产生大量特定指标。这些很精细的指标数量的组合爆炸式增长,突显出维度怎么削弱这些BI工具有效性。而实时监控高维数据时刻是adtech纵向领域的一具挑战,adtech公司经常会遇到另一具挑战:检测由于其指标的季节性而导致的变化,DDoS防御,并必须使用其分析工具对此举行解释,与供应商声称的实时解决方案相差甚远是。季节性的满脚实时竞价:超出传统BI工具的能力范围一些,CC防御,但不是所有的公司指标都会表现出季节性的某些方面。周期性指的是时刻序列中的周期性。周期能够从几个小时到一整年或更长时刻。季节性的要紧来源大概是气候、制度、社会习惯和习俗,或是日历。季节模式是我们期望的变化;它们是给定指标正常行为的一部分,所以必须包含在该指标的模型中。可是,关于某些指标,没有季节性的模式。有时,在一具时刻序列中会浮上多种季节性模式。由于这大概被错误地识别为值得注意的异常值,所以必须识别、过滤掉季节变化,并忽略。在像Adtech如此复杂且对时刻极为敏感的垂直行业,在线广告的竞价、购买和销售基本上以毫秒为单位的,他们还需要思量季节性在每个指标中的作用。咨询题是,传统的实时BI工具无法解释季节性趋势。The由于数据维度和季节性的挑战,在线广告交易产生的大量数据,以及这些交易发生的速度,都加剧了这一咨询题。假如在试图监控这一切的并且,有啥东西从缝隙中钻了出来,大概会伤害广告交易所的声誉,给使用该交易所的广告买卖双方造成严峻破坏。这算是为啥可以快速发觉关键绩效指标中的异常很重要,这些指标包括点击率、投标持续时刻、每次点击的成本以及服务的页面扫瞄量,并在所有相关指标之间相互关联,提供所有其他相关的可见性异常。采取认真观看数字,智能地监控大量数据,能够从实时异常检测中获益。视频广告公司Eyeview监控了大约20万个指标,随着流量的增加,它不得不不断更新静态阈值。季节性使得他们的报道更加复杂,防DDoS,例如,在线广告的扫瞄量在早上开始攀升,在午餐时刻达到高峰,但在高峰时段下落(因为特别多人的目光都集中在道路上,因为他们应该这样),接着在黄金时段(傍晚)再次达到高峰,接着在下落并保持低水平晚安。一切都好从欺诈到广告阻挠软件到服务器的咨询题会破坏整个广告技术环境的可靠性。Adtech公司能够治理他们的数据,真正的实时分析能够使企业以市场的速度作出反应挪移。传送adtechAdtech的"实时"实时分析面临着大量高速数据的挑战,这些数据需要实时处理,必须在用户离开页面之前返回相关结果。传统的BI工具无法及时有效地处理这些咨询题,尤其是在思量不像季节性的经过学习adtech公司数据的正常行为并确定每个指标的季节性,无法解释季节性趋势的其他BI解决方案,经过实时分析,公司能够懂某个特定的数字信号处理器是否停止响应投标,得到警报和相关性,以确定某个咨询题是否需要固定。在下图是一具活动,重点是投标申请数量的数据,阳极突出显示了一具异常(橙色),讲明了硒理性:轻松利用Anodot的业务事件检测功能,以及其自动关联功能,客户经理能够特别容易地看到需要即将与客户解决的咨询题。当Anodot的人工智能分析检测到收入下落时,DDoS防御,它与其他相关指标相关;例如,区块大概上升,超时大概上升,投标响应和定价大概下落。有了这些相互关联的指标,adtech公司能够快速地确定在哪里调查。只人工智能驱动的分析可以实时检测商业事件,从服务器故障到广告联盟变化,这些基本上经常被忽略的指标中的重要信号,能够节约毫秒的收入。


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