互联网产品的灰度发布
??? 灰度发布于互联网公司常用A/B测试似乎比较类似，老外似乎并没有所谓的灰度发布的概念。按照wikipedia中对A/B测试的定义，A/B测试又叫：A/B/N Testing、Multivariate Testing，因此本质上灰度测试可以算作A/B测试的一种特例。只不过为了术语上不至于等同搞混淆，谈谈自己理解的两者的差异。
??? 灰度发布是对某一产品的发布逐步扩大使用群体范围，也叫灰度放量
??? A/B测试重点是在几种方案中选择最优方案
?? 关于A/B测试可以参考这篇文章：A/B测试终极指南
5、灰度发布引擎?? 对于一般的小系统并不需要单独的灰度发布引擎，可以参考A/B测试中做法，在页面javascript或服务器端实现分流的规则即可。但对于大型的互联网应用而言，单独的用于管理用户分流的发布引擎就很有必要了。“钱掌柜”分流发布模式 提到了原来阿里软件所使用的灰度发布引擎，设计思路具有普遍性，可以供参考
? “钱掌柜”分流发布模式
?? 百度百科：灰度发布
?? A/B testing
?? A/B测试终极指南
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1、风控系统实现的几种方案?? 1)、数据库方案：将风险规则、交易数据等都采用关系数据库存放。正如 支付系统风控系统建设思考 所提到的方案，交易库和风险库一般分别部署在不同的服务器上，在事件触发上可以采用数据库触发器、消息队列事件等方案。此种方案技术实现相对简单，但在进行海量交易数据查询以及大量风险规则处理时候，数据库系统查询性能及扩展性成为一个较大的瓶颈。很难满足风险事件实时分析的要求。
?? 2)、内存数据库方案：由于对海量交易数据的查询、分析极其消耗数据库资源，可以采用内存数据库方案来替代关系数据库，保证风险事件实时处理的性能。 但目前开源的内存数据中VoltDB、H2、MonetDB、FastDB、Berkeley DB、SQLite等在大规模的业务场合应用的成熟度尚待考察，而Oracle TimesTen、MCObject eXtremeDB、Altibase价格太高。
?? 3)、分布式缓存方案：采用Memcached等NOSQL的分布式缓存来缓存交易数据、风险规则等，但由于NOSQL解决方案并不擅长数据间的关系逻辑处理，需要在程序中大量维护业务处理逻辑，远不如关系数据库或内存数据库方案方便。
? 以上方案，都可以通过规则引擎（例如drools）来完成风险规则的管理和维护，避免了风险规则维护的繁琐及规则间复杂关系处理。
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2、Complex Event Processing (复杂事件处理)??? Complex Event Processing (复杂事件处理)是一种新兴的基于事件流的技术，它将系统数据看作不同类型的事件，通过分析事件间的关系，建立不同的事件关系序列库，利用过滤、关联、聚合等技术，最终由简单事件产生高级事件或商业流程。CEP适合的场景包括实时风险管理、实时交易分析、网络诈欺、网络攻击、市场趋势分析等等。
??? CEP的几大特点：
基于数据流 时间序列 实时 复杂
?????????????????? 数据库方案与CEP方案 对比（摘自Sybase CEP方案）
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3、开源项目Esper – Complex Event Processing
??? http://esper.codehaus.org/
JBoss – Drools Fusion
??? http://www.jboss.org/drools/drools-fusion.html
Open ESB IEP SE
??? http://wiki.open-esb.java.net/Wiki.jsp?page=IEPSE
ActiveInsight
??? http://www.activeinsight.net/
??? 其他产品或开源项目，可以参考：Complex Event Processing Vendors
? 其中Esper和Drools Fusion很值得考虑，后续作为重点研究对象。
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4、参考资料??? 深入浅出复合事件处理（CEP）
??? 轻松理解复合事件处理
??? Esper：CEP Engine
??? Complex Event Processing：An attempt at clarity on an often confusing topic
??? Sybase CEP：新颖的数据流分析平台
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Technorati 标签: CEP,复杂事件处理,Complex Event Processing,Event Stream Processing,ESP,风险控制