大数据驱动：5-6度小满金融的超大规模图平台实战与优化

在2021年6月26日的DataFunSummit线上峰会上，来自单黎平的AI算法高级专家分享了关于5-6度小满金融的超大规模图平台实践。该平台专注于处理海量数据，包括30亿个节点和100亿多边关系，以及丰富的万维特征，主要用于数据科学中的图数据治理、图模型训练、图在线部署等场景。 1. **图数据治理**： 数据FunSummit强调了基于图数据库（如Neo4j社区版或JanusGraph改造）进行的图数据管理，通过统一的平台对应用进行治理，确保数据的一致性和准确性。这涉及到节点和边的高效管理和维护，以及图数据的生命周期管理。 2. **图模型训练**： 该平台涵盖了图表示学习、图神经网络等图学习技术，通过基础数据增强和失联修复等功能，提升模型的训练效果。这些技术用于挖掘用户的关联信息，结合基础特征进行风险评估，如团伙发现和关联分析。 3. **图在线部署**： 平台支持实时部署图分析模型，例如二度查询达到毫秒级响应时间，以满足快速决策的需求。同时，它考虑了性能优化，比如避免中心点查询导致的多次IO操作，减轻了查询性能瓶颈。 4. **基础设施与能力**： 除了核心的图数据库外，平台还包括了HBase、Spark、NFS、GPU等资源，以及K8S进行容器化部署，提供REST API接口、训练平台ATLAS和数据ETL工具。此外，它还具备图形化界面，便于用户理解和操作。 5. **存储与性能**： 商业版本的图平台能够支持千亿级别的存储规模，实现单机到集群的扩展，导入性能高达每秒10万条。查询性能方面，虽然初始版本在二度查询上有优异表现，但在更复杂的查询上可能需要更长的时间。 6. **开放性与兼容性**： 图平台具备一定的开放性，提供SQL查询支持，但Cypher和Gremlin的支持程度较低。存储后端设计灵活，可以独立运行或与其他技术栈集成，如HBase，同时也支持高可用性（99.99%以上）。 7. **商业策略与选择**： 当前的图数据库选型可能是社区版开源和实验原型阶段，但未来可能转向更优化的解决方案，如Graph2nd。平台是否商业化以及具体功能的成熟度是决定下一步发展的关键因素。 5-6度小满金融的图平台实践是数据科学领域的一个重要应用案例，展示了如何利用图数据库和先进的图处理技术处理海量金融数据，进行风险评估和分析。随着技术的不断发展，该平台将继续优化性能和功能，以适应不断增长的数据需求和商业挑战。