▏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% 。
01
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。
02
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
04
价值与效果
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,性能也提升了数倍,在金控报送方面节省时间成本约30%,目前成果在公司内广泛应用。
案例来源:-数据库方向
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