Spanner Graph 演算法總覽

圖形演算法總覽

Spanner Graph 與 Google 研究 Graph Mining 合作,提供一系列高效能的圖形演算法,涵蓋詐欺偵測、實體解析和推薦等主要用途。演算法可擴充至數百億個邊緣,執行時間從幾分鐘到幾十分鐘不等。您可以在 Spanner Graph 查詢中呼叫演算法函式,在 Spanner Graph 上執行演算法。

全代管

Spanner Graph 演算法是全代管服務,可使用 Spanner Data Boost 和獨立的隨選運算資源,非常適合大規模圖形分析工作負載。這個架構可讓您執行運算密集型圖形演算法,對已佈建 Spanner 執行個體上的現有工作負載幾乎沒有影響。

完美整合 GQL

圖表演算法會在 Spanner Graph 查詢中,以內建函式呼叫的形式叫用。您可以將演算法輸出內容匯出至 Cloud Storage,或寫回 Spanner 來擴增圖表。您可以使用 Google Cloud 控制台、Google Cloud CLI、用戶端程式庫、REST API 或 RPC API,以執行任何其他 Spanner Graph 查詢的方式,執行含有演算法調用的 Spanner Graph 查詢。

以下範例說明如何在名為 FinGraph 的圖表中執行連線元件分析,找出由 Transfers 連線的 Accounts 叢集,並將輸出內容以 my-bucket-name/my-output.csv 形式儲存至 Cloud Storage。詳情請參閱「執行演算法」。

EXPORT DATA OPTIONS (
  uri = "gs://my-bucket-name/my-output.csv",
  format = "csv"
) AS
GRAPH FinGraph
CALL WeaklyConnectedComponents(node_labels => ['Account'], edge_labels => ['Transfers']) YIELD node, cluster
RETURN node.id, cluster;

帳單

Spanner Graph 演算法會使用 Spanner Data Boost 和獨立的運算資源執行演算法。您只需要在演算法運算處於啟用狀態時,為實際耗用的無伺服器處理單元 (SPU) 付費。您可以在 Google Cloud 控制台查看圖形演算法的帳單資訊

  1. 前往帳單報表
  2. 在「篩選器」面板中,針對使用圖形演算法的每個區域,篩選「SKU」為 Spanner Data Boost SKU。

如要進一步瞭解 Spanner 定價,請參閱 Spanner 定價

權限

如要叫用圖形演算法,主體必須具備 spanner.databases.runGraphAlgorithms Identity and Access Management (IAM) 權限。如要管理這項權限,請授予 roles/spanner.graphIntelligenceUser IAM,或建立具有 spanner.databases.runGraphAlgorithms 權限的自訂角色。請注意,roles/spanner.graphIntelligenceUser 包含 roles/spanner.databaseReaderWithDataBoost

後續步驟