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Knative 助力 XTransfer 加速应用云原生 Serverless 化

阿里云云原生 · 公众号 · · 2024-03-21 19:07

正文

公司介绍

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XTransfer 是一站式外贸企业跨境金融和风控服务公司，致力于帮助中小微企业大幅降低全球展业的门槛和成本，提升全球竞争力。公司连续7年专注 B2B 外贸金融服务，已成为中国 B2B 外贸金融第一平台，目前全球的贸易企业也都已开始使用 XTransfer。

业务场景

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XTransfer 以科技为桥梁，链接中外大型金融机构和中小微企业，打造了以中小微企业为中心的数据化、自动化、互联网化和智能化的反洗钱风控基础设施。XTransfer 与知名跨国银行和金融机构合作，建设了 B2B 外贸金融全功能平台，能提供外贸收款、多币种现金管理、融资、理财、风控服务、客户管理等在内的综合解决方案，让中小微企业享受到和大型跨国集团企业同等水平的跨境金融服务。

面临的痛点

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如今，全球贸易往来成为经济发展的一大命题，在 B2B 贸易碎片化、小型化和高频化的背景下，外贸企业对于实时、安全、普惠的跨境金融服务需求愈加迫切，技术能力也需要在客户的需求基础上进行不断的迭代优化，以提供更便利化的跨境金融和风控服务。

由于 B2B 外贸交易信息分散且非结构化，保证交易信息识别的准确性和客户需求回答的即时性、稳定性是提供优质金融服务的基础，所以在底层基础设施建设上存在一定的挑战。面临的具体痛点表现为：

算法模型部署成本高

不仅包括硬件资源的成本，还包括维护、监控、故障修复等运维成本。传统的算法模型部署方式需要持续提供计算资源，即使在无请求时，也需要保持足够的服务实例以便应对可能的流量。这无疑会造成大量的资源浪费和高额的费用开销。

算法模型部署周期长

算法与工程边界模糊、耦合严重、相互制约，算法迭代效率不高，每次算法模型的迭代强依赖于业务工程，每次模型迭代都需要走一个完整的研发测试周期，流程长，效率低。而且在模型上线后，还需要对模型进行持续的监控和维护，这会进一步增加部署周期。

难以快速响应突发流量

在网络流量波动较大的情况下，例如在大批量风控规则任务跑批期间，传统的模型部署方式可能无法快速响应突然增加的流量，导致服务性能下降或者服务宕机。即便提前预估流量并增加服务实例，也可能因为流量预估不准确而造成资源浪费或者服务质量下降。

解决方案

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