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阿里云图数据库GraphDB上线 助力图数据处理

2019-01-02 22:28 出处:未知 人气: 评论(

  近几年互联网金融行业兴起,诞生了很多互联网金融企业,用户参加线P融资等金融活动门槛大大降低,在这些金融行为中如何有效规避风险,进行风控是每个金融企业面临的比较严峻的问题。用户的金融行为中会沉淀大量有价值的数据,在白骑士客户小贷场景中会产生一笔笔贷款记录关联的手机号,身份证,银行卡号,设备号等。这些数据代表一个个实体人,正常金融活动中,贷款,金融服务不是高频行为,一个实体人一般有一个唯一身份证,常用银行卡号,手机号,设备号。这几者顶点见不会产生高密度图,但有一些高危低信用用户可能会使用同一手机设备申请贷款进行骗贷。客户痛点在于如何高效识别这些高危低信用用户。

  在申请贷款流程中,可以通过使用图库可以实时查询图中任意一手机号关联的身份证数量(一跳/二跳查询),恶意申请有如下特点,关联子图各类顶点过多,并且可能关联上离线分析标注过得黑名单用户,说明当前用户存在恶意申请风险,实时拒掉贷款申请。下图显示如何与自身小贷平台打通,做实时风控预警,箭头方向代表数据流方向。

  借助spark graphframes分析能力,离线计算全图中各个顶点出入度及pagerank,主动挖掘超级顶点,超级顶点如一个手机号关联了多个身份证顶点,说明该用户金融活动频繁,背后的故事是一个实体人有多笔申请记录,分别关联了不同的身份证,手机号,说明该用户在进行恶意欺诈活动,人工标注黑名单用户,从源头禁掉用户金融活动。

  在GraphDB中,为应对不同的业务场景,数据模型已经做到尽可能的灵活。例如,GraphDB中点和边均支持用户自定义ID;自定义ID可以是字符串或数字;属性值可以是任意类型,包括map,数组,序列化的对象等。因此,应用不需要为了适应图数据库的限制而做多余的改造,只需要专注在功能的实现上面。

  GraphDB使用企业认证的HBase版本作为其持久数据存储。 由于与HBase的深度集成,GraphDB继承了HBase的所有主要优势,包括服务可用性指标,写/读/时刻都在线高可用功能,线性可扩展性,可预测的低延迟响应时间,hbase专家级别的的运维服务。 在此基础上,GraphDB增强了性能,其中包括自适应查询优化器,分片数据位置感知能力。

  借助阿里云HBase X-Pack提供的Spark产品,可以对GraphDB中的图数据进行分析。作为优秀的大数据处理引擎,Spark能够对任意数据量的数据进行快速分析,Spark支持scala、java、python多种开发语言,可本地调试,开发效率高。此外,阿里云HBase X-Pack的Spark服务通过全托管的方式为用户提供企业级的服务,大大降低了使用门槛和运维难度。Spark GraphX中内置了常见的图分析操作,例如PageRank、最短路径、联通子图、最小生成树等。

  大数据应用往往涉及组件多、系统庞杂、开源与自研混合,因此维护升级困难,稳定性风险极高。云HBase GraphDB提供的全托管服务相比其他的半托管服务以及用户自建存在天然的优势。依托持续8年在内核和管控平台的研发,以及大量配套的监控工具、跨可用区、跨域容灾多活方案,GraphDB的底层核心阿里云HBase提供目前业界最高的4个9的可用性(双集群),11个9的可靠性的高SLA的支持,满足众多政企客户对平台高可用、稳定性的诉求。

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