Archiviazione dati eventi

Dopo aver raccolto il set di dati, è possibile archiviarlo internamente utilizzando Amazon Fraud Detector o esternamente con Simple Storage Service (Amazon S3). Ti consigliamo di scegliere dove archiviare il set di dati in base al modello utilizzato per generare previsioni di frode. Di seguito è riportata una suddivisione dettagliata di queste due opzioni di archiviazione.

• Archiviazione interna: il set di dati viene archiviato con Amazon Fraud Detector. Tutti i dati associati a un evento vengono archiviati insieme. Puoi caricare il set di dati degli eventi archiviato con Amazon Fraud Detector in qualsiasi momento. Puoi trasmettere gli eventi uno alla volta su un'API Amazon Fraud Detector oppure importare set di dati di grandi dimensioni (fino a 1 GB) utilizzando la funzione di importazione in batch. Quando addestri un modello utilizzando il set di dati archiviato con Amazon Fraud Detector, puoi specificare un intervallo di tempo per limitare le dimensioni del set di dati.

• Archiviazione esterna: il set di dati è archiviato in una fonte di dati esterna diversa da Amazon Fraud Detector. Attualmente, Amazon Fraud Detector supporta l'utilizzo di Amazon S3 per questo scopo. Se il tuo modello si trova su un file caricato su Amazon S3, quel file non può contenere più di 5 GB di dati non compressi. Se è più di questo, assicurati di abbreviare l'intervallo di tempo del tuo set di dati.

La tabella seguente fornisce dettagli sul tipo di modello e sulla fonte di dati che supporta.

Tipo di modello	Fonte dati di addestramento compatibile
Performance Fraud Online	Archiviazione esterna, memoria interna
Insights sulle frodi nelle transazioni	Archiviazione interna
Account Takeover Insights	Archiviazione interna

Per informazioni sull'archiviazione esterna del set di dati con Amazon Simple Storage Service, consultaArchivia i dati degli eventi esternamente con Amazon S3 . Per informazioni sull'archiviazione interna del set di dati con Amazon Fraud Detector, consultaArchivia i dati degli eventi internamente con Amazon Fraud Detector.