大數(shù)據(jù) 圖技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀

時間：2022-03-27 01:57:01 | 來源：行業(yè)動態(tài)

時間：2022-03-27 01:57:01 來源：行業(yè)動態(tài)

基于圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)在這些場景中優(yōu)異的表現(xiàn)，目前很多的企業(yè)開始對圖數(shù)據(jù)庫表示出了興趣，在這也有一些前瞻性的企業(yè)已經(jīng)從這項技術(shù)中受益并取得競爭性優(yōu)勢。

圖技術(shù)已經(jīng)出現(xiàn)很多年了，仍然還有很多企業(yè)沒有用起來，是什么阻礙了這項技術(shù)的推進呢？

首先是無法擴展到多臺機器，剛才我們已經(jīng)提到，要想知識圖譜發(fā)揮最大效用，數(shù)據(jù)種類的豐富性和數(shù)據(jù)存儲年限都是非常重要的，但是之前的圖數(shù)據(jù)庫大多都是單機版，機器的配置大大限制了數(shù)據(jù)的存儲范圍。

舉個例子，我們的某個銀行客戶想針對反套現(xiàn)場景的資金回流進行分析，即個人通過信用卡將錢刷給商家，商家再通過其他賬戶將錢打回給個人的儲蓄卡。在這個場景中需要借記卡和信用卡的數(shù)據(jù)，客戶的數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗以后，僅是10個月借記卡數(shù)據(jù) 1個月信用卡數(shù)據(jù)規(guī)模仍有5個T。這樣的數(shù)據(jù)量過去的圖數(shù)據(jù)庫是無法支持的，基于TigerGraph，我們用了12臺機器的集群實現(xiàn)了本期數(shù)據(jù)的存儲，并將計算效率從之前的3-4天得到結(jié)果縮短到1-30分鐘。他們的二期設(shè)想是想把借記卡和信用卡各13個月的數(shù)據(jù)放進去進行分析，場景才能更全面地覆蓋到套現(xiàn)群體，而這個數(shù)據(jù)規(guī)模對于TigerGraph來說也不是問題。

第二點就是剛才那個反洗錢的例子也看到了，分析路徑每增加一步，都可能揭示更多的鏈接和隱含的關(guān)系，實際業(yè)務(wù)需要中需要做到3-10步以上的分析，目前的圖數(shù)據(jù)庫在企業(yè)級場景下，2度到3度查詢時就會出現(xiàn)超時或者內(nèi)存溢出的場景，如此淺層的特征關(guān)系欺詐者甚至可以偽造，這樣的性能可以說對欺詐甄別的幫助很小。

最后一點就是我們對欺詐等場景是有實時性要求的，而其他數(shù)據(jù)庫難以做到亞秒級查詢并支持實時更新操作。盡管目前國家對反洗錢等場景的時限要求并不高（按天計），這也是由于之前的技術(shù)發(fā)展未能實現(xiàn)更迅速的計算效率而做出的妥協(xié)。理論來說金融領(lǐng)域的任何案件在時效性上必然是越快越好。目前我們給國內(nèi)某支付機構(gòu)做的反洗錢系統(tǒng)，場景識別已經(jīng)做到了分鐘級。

這三點中每一點目前也都有替代的解決方案，很多公司通過圖數(shù)據(jù)庫 大數(shù)據(jù)平臺的方式實現(xiàn)了大數(shù)據(jù)量 秒級相應(yīng)的效果，但是這樣的解決方案由于技術(shù)門檻較高無法輕易掌握。而作為普通企業(yè)來說，需要一款簡單、成熟的解決方案來滿足這三點要求，實時圖數(shù)據(jù)庫TigerGraph能夠很好的地滿足企業(yè)這三方面的需求。