微众银行的NebulaGraph实践：高可用与性能提升

"微众银行在使用图数据库解决数据血缘问题时，经历了从JanusGraph到NebulaGraph的转变。JanusGraph由于依赖组件多、数据存储复杂以及高可用性挑战，使得数据写入性能不佳。相比之下，NebulaGraph在单节点低配机器上就能快速完成大量数据导入，且具有较好的查询性能。此外，NebulaGraph的高可用和容灾架构符合微众银行的严格要求，并提供了与大数据平台整合的工具，如Connector和Exchange。WeDataSphere架构中，数据从应用层经过数据交换层到达图数据库系统，覆盖批量、流式和在线数据处理。" 在微众银行的IT实践中，图数据库被用于数据治理，特别是数据血缘的追踪。起初，他们采用的是JanusGraph，一个基于HBase和Elasticsearch的图数据库解决方案。然而，JanusGraph的复杂性（多个依赖组件）和性能问题（数据写入慢）暴露出来，尤其是在处理大量数据时，如每天60万个点和百万级边，耗时约5小时。这种延迟影响了业务对实时血缘数据的需求。 为了解决这些问题，微众银行转向了NebulaGraph。NebulaGraph的优势在于其高效的写入性能，能够在低配置的单节点上迅速完成大规模数据导入，同时满足了微众银行对于查询性能的基本需求。更重要的是，NebulaGraph的架构设计在高可用性和容灾方面表现出色，符合银行严格的架构规范。 微众银行的大数据平台策略还包括与其他开源组件的集成，如NebulaGraph提供的Connector和Exchange，这些工具能够无缝对接大数据生态系统，增强了平台的整体功能。WeDataSphere架构描绘了一个典型的数据处理流程，数据从上层的应用层经由数据交换工具流向底层的图数据库，涵盖不同类型的实时和非实时数据处理需求。 在金融行业中，图数据库的应用场景广泛，包括风险评估、欺诈检测、客户关系管理等。微众银行选择NebulaGraph不仅解决了性能和高可用性问题，还为构建一个完整、高效的数据流生态打下了坚实的基础。通过这种方式，微众银行能够更好地利用数据血缘信息，提升决策效率和风险管理能力。