在構(gòu)建數(shù)據(jù)湖時使用了分布式文件系統(tǒng)Hadoop和流處理引擎Kafka等技術(shù)，實時地接收和處理大量的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)將這些數(shù)據(jù)存儲在HDFS中，使用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

對于實時數(shù)據(jù)處理服務(wù)采用了Storm和Flink等工具，實時地處理網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)DDoS攻擊使用了機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如SVM和決策樹等，對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測，以提高DDoS攻擊檢測的準(zhǔn)確性。

這個行業(yè)通常不大量的網(wǎng)絡(luò)流量，因此設(shè)置較低的流量閾值，更快地發(fā)現(xiàn)和阻止DDoS攻擊。

這個行業(yè)可能大量的數(shù)據(jù)傳輸，因此設(shè)置較高的流量閾值，以避免誤報注意保護(hù)設(shè)備的安全，防止被黑客利用。