基于图数据库构建知识图谱平台应用实践-编程知识

▏摘要

中信证券基于分布式图数据库StellarDB，替代国外开源图数据库产品，打造全新的企业级知识图谱平台，应用于同一客户集团画像、科创板关联发现、风险事件报告、全球企业关联图谱、产业链图谱、投研图谱、反洗钱与稽核图谱、元数据图谱等应用场景。

▏问题

过去，中信证券基于Neo4j社区版构建各类图数据库应用，但社区版存在不支持多实例需求、计算资源限制及不满足高可用、缺乏统一管理需求等问题。

▏行动

• 2021年为了满足企业级应用，中信证券基于星环科技分布式图数据库StellarDB和知识图谱平台SophonKG，打造了全新的企业级知识图谱平台，知识图谱平台的图存储技术为自研KV存储，存储设计按照属性图模型设计，满足TB级存储需求；2023年5月，中信证券完成知识图谱平台的扩容，并基于StellarDB 5.0进行架构升级；

• 基于知识图谱平台，中信证券构建了同一客户集团画像、科创板关联发现、风险事件报告、全球企业关联图谱、产业链图谱、投研图谱、反洗钱与稽核图谱、元数据图谱等十余个应用。

▏结果

• 中信证券知识图谱平台实现了一站式运维管理、调度管理和权限管理等，满足高可用要求要求，性能提升数倍，在金控报送方面节省时间成本约30% 。

分享专家：陈辉华，中信证券高级副总裁作者：沙丘社区分析师团队

案例企业

中信证券股份有限公司成立于1995年10月，2003年在上海证券交易所挂牌上市交易，2011年在香港联合交易所挂牌上市交易，是中国第一家A+H股上市的证券公司，率属于中国中信集团有限公司。中信证券目前拥有7家主要一级控股子公司，分支机构遍布全球13个国家，中国境内分支机构和网点400余家。中信证券规模优势显著，是国内首家资产规模突破万亿元的证券公司。主要财务指标连续十余年保持行业第一，各项业务保持市场领先地位，多年来获得亚洲货币、英国金融时报、福布斯、沪深证券交易所等境内外机构颁发的各类奖项。项目背景

2018年，中信证券基于Neo4j社区版构建各类图数据库应用，但社区版存在不支持多实例需求、计算资源限制及不满足高可用、缺乏统一管理需求等问题。

2021年，随着应用激增，为了满足企业级的建设需要，中信证券基于星环科技分布式图数据库StellarDB和知识图谱平台SophonKG，打造了全新的企业级知识图谱平台，知识图谱平台的图存储技术为自研KV存储，存储设计按照属性图模型设计，满足TB级存储需求。在图数据库服务的顶层，还提供了丰富的接口，如Java、Python、RESTful API等，方便自定义开发，重构了企业图谱及集团客户画像、风险事件报告、科创版关联发现以及联机分析等十余个应用。2023年6月，中信证券完成了知识图谱平台的扩容，并基于StellarDB 5.0进行了架构升级。解决方案为搭建图谱独特的HTAP架构，实现统一图存储服务和多套计算引擎资源物理隔离，满足图计算和图查询任务的不同资源需要；在集群中部署1套图存储服务和3套Quark计算引擎服务，多个Quark之间可以共享元信息。构建一种基于图结构数据的端到端全流程图机器学习框架，其底层与图数据库紧密对接，以实现高效的数据读写和查询过滤等预处理工作的下推。解决方案

基于星环科技分布式图数据库StellarDB和知识图谱平台SophonKG，中信证券知识图谱平台实现方案如下：星环科技分布式图数据库StellarDB提供大数据处理能力和通用组件能力，支持平台内一站式运维管理；知识图谱平台为星环科技知识图谱平台SophonKG，提供图谱构建、图谱融合、图谱查询、可视化以及图谱计算、图谱分享等能力。

知识图谱平台业务功能特点如下：第一，多模查询和存储。使用统一的Quark计算引擎，SQL结合图语言Cypher的多模查询语言，可以实现多模查询；支持hive、文本文件、图模型等多模态存储。第二，多场景应用。知识图谱平台支撑10余个下游应用；SophonKG提供自助分析平台，支持业务自助探索图谱；提供图机器学习能力，应用于ETF推荐和场外配资等场景。第三，高性能。星环科技在计算引擎侧引入local+cluster混合计算模式策略，自如应对实时和离线分析；原生分布式图数据库，拥有处理百亿级图数据的能力；搭建HTAP架构，AP算法任务和TP查询任务分离。第四，高可用。采用多节点HA方式，提供高可用服务；使用Raft协议，提供秒级副本切换服务；通过Kubenetes实现故障自动恢复；根据DAG执行计划，重试丢失/出错任务。