C. Real-time fraud¶

Тип материала — инженерный walkthrough. HYPOTHETICAL — все операции, схемы и учебные числа.

Компоненты и границы¶

flowchart LR
 A["Transaction event"] --> B["Kafka and streaming engine"] --> C["Redis features"] --> D["Decision API"]

Нормальная последовательность¶

Разложить deadline на ingress, read, model и response. Velocity считает уникальные операции по event time. Перед decision проверить feature generation, age и coverage. Сохранить фактически использованные признаки.

sequenceDiagram
 participant A as Transaction event
 participant B as Kafka and streaming engine
 participant C as Redis features
 participant D as Decision API
 A->>B: Supply stable input
 B->>C: Publish versioned features
 C-->>B: Return recorded evidence
 B->>D: Advance downstream work

Отказ и восстановление¶

При Redis rollback checkpoint движка может быть новее serving state. Late event корректирует окно и не переписывает ранее принятое решение. Выбор fail-open, review или fail-closed согласовать с владельцем риска по классу операции.

sequenceDiagram
 participant B as Kafka and streaming engine
 participant C as Redis features
 participant R as Recovery owner
 B->>C: Begin operation
 Note over B,C: Redis restored behind checkpoint
 R->>C: Validate complete new generation
 C-->>R: Record verified outcome

Контроль завершения¶

Пересобрать Redis из durable feature snapshots и replay. Сверить key sets, окна и freshness. До переключения оставить явный degraded status.

Интеграционный прогон сценария имеет статус NOT_RUN. Локальные результаты приведены отдельно. Практические примеры