Spanner Graph: Inteligência de Grafos Nativamente no seu Banco de Dados

Spanner Graph Algorithms: Inteligência de Ponta para Dados Conectados

No Google Cloud Next, anunciamos a prévia dos algoritmos de grafos com o Spanner Graph, integrando as capacidades de ponta em graph mining do Google Research diretamente ao seu banco de dados. Essas funcionalidades de inteligência de grafos permitem extrair insights valiosos de dados conectados de forma mais rápida, econômica e em escala.

Empresas utilizam cada vez mais tecnologias de grafos para descobrir relacionamentos complexos em dados, com casos de uso como detecção de fraudes, análise de redes sociais, resolução de entidades e pesquisa em saúde. Algoritmos de grafos, como centralidade de nós e detecção de comunidades, são os métodos computacionais usados para analisar essas estruturas, quantificando padrões e a força das conexões entre entidades. No entanto, executar esses algoritmos em escala sempre foi desafiador e intensivo em recursos, frequentemente exigindo complexos pipelines de ETL para soluções analíticas dedicadas ou arriscando o desempenho transacional do banco de dados de grafos.

Os algoritmos Spanner Graph foram projetados para lidar com cargas de trabalho corporativas exigentes sem comprometer o desempenho do seu banco de dados operacional. Essa arquitetura oferece diversas vantagens distintas:

• Integração Profunda com GQL: Invoque algoritmos diretamente usando a ISO Graph Query Language (GQL) para executar análises estruturais em seus dados. Ao combinar sequencialmente algoritmos e consultas padrão, o Spanner Graph minimiza a movimentação complexa de dados para motores externos, simplificando sua arquitetura e acelerando o tempo para obter insights.
• Impacto Transacional Próximo de Zero e Menor TCO: A execução dos algoritmos ocorre em recursos de computação dedicados, sem impactar o tráfego de produção em tempo real. O Spanner provisiona automaticamente recursos e roteia dados de forma segura via Data Boost, eliminando a necessidade de criar pipelines de ETL customizados. Pague apenas pelo que usar, evitando licenças caras e o overhead operacional de soluções legadas.
• Insights Globais em Grafos de Bilhões de Arestas em Minutos: Construído para escala e velocidade, nosso motor pode executar algoritmos em grafos com dezenas de bilhões de arestas em questão de minutos. A codificação de topologias em um formato denso e otimizado para acesso aleatório permite análises estruturais de alto desempenho em conjuntos de dados massivos.

Embora o Google Research tenha publicado diversos artigos, realizado workshops e lançado projetos open-source baseados em suas ferramentas de graph mining, esta é a primeira vez que elas estão amplamente disponíveis para clientes do Google Cloud. Vamos analisar mais a fundo os algoritmos de grafos e como você pode utilizá-los com o Spanner Graph.

Algoritmos: Insights Mais Profundos para Dados Conectados

Quando lançamos o Spanner Graph, nosso objetivo era reimaginar o gerenciamento de dados de grafos com uma experiência nativa dentro do Spanner, o banco de dados distribuído e altamente escalável do Google. O Spanner Graph unifica modelos relacionais e de grafos, permitindo que desenvolvedores consultem dados conectados usando a ISO GQL, enquanto também interoperam com as capacidades tabulares, de busca e vetoriais existentes do Spanner. Isso permite construir aplicações inteligentes sem criar pipelines de dados complexos, duplicar dados ou aumentar riscos de segurança e governança.

Com base nessa fundação, os algoritmos Spanner Graph ajudam a extrair insights ainda mais profundos de seus dados conectados. Eles analisam os relacionamentos e conexões dentro dos dados, revelando padrões e insights ocultos que podem passar despercebidos com métodos analíticos tradicionais. Com este lançamento, você pode analisar a conectividade para, por exemplo, detectar redes de fraude, realizar clustering para resolução de entidades, identificar pontos de falha em redes complexas ou recomendar produtos com base nas preferências de usuários conectados.

Utilizamos grafos extensivamente no Google. De fato, muitos algoritmos populares como o PageRank, a tecnologia fundamental que impulsiona a Busca Google, foram inventados aqui. Com suporte nativo a algoritmos no Spanner Graph, trazemos algumas das principais capacidades de inteligência de grafos do Google diretamente para os clientes do Google Cloud, com um conjunto de algoritmos essenciais que ajudam você a descobrir facilmente as estruturas ocultas em seus dados:

• Centralidade: Identifique os nós mais influentes e centrais dentro de sua rede usando centralidade de intermediação, centralidade de proximidade e PageRank.
• Detecção de Comunidade: Agrupe automaticamente entidades altamente conectadas para descobrir segmentos ocultos com propagação de rótulos (label propagation), clustering de correlação (correlation clustering), clustering de modularidade (modularity clustering), componentes fracamente conectados (weakly connected components) e agregador de cliques (clique aggregator).
• Similaridade e Busca de Caminho: Encontre rotas ótimas usando caminhos mais curtos de conjunto para conjunto (set-to-set shortest paths), ou meça similaridades de nós usando Jaccard, cosseno, vizinhos comuns e total de vizinhos.

Uma Experiência Integrada para Desenvolvedores

Você pode invocar algoritmos de grafos diretamente usando GQL em todo o grafo, subgrafos ou um conjunto selecionado de nós e arestas. O Spanner oferece um fluxo de trabalho integrado: os resultados das execuções de algoritmos de grafos podem ser escritos diretamente de volta no Spanner Graph. Isso permite invocar algoritmos e consultas padrão sequencialmente, usando a saída de uma operação como entrada para a próxima. Adicionalmente, você pode armazenar resultados em buckets do Cloud Storage.

Exemplo: Desvendando o Cérebro de uma Rede Fraudulenta

Considere um cenário onde você está analisando transações financeiras para combater lavagem de dinheiro. Fraudadores geralmente manipulam um conjunto de contas “mulas” (contas intermediárias para lavagem de dinheiro) que interagem entre si para cometer fraudes coletivamente. Para capturar o trabalho em equipe entre contas mulas detectadas e ocultas, especialistas em antifraude geralmente recorrem a algoritmos de grafos de análise de links e detecção de comunidades. Veja como você pode usar algoritmos e consultas em conjunto no Spanner Graph para pegá-los.

Passo 1: Identificar Comunidades de Contas (algoritmo)
Primeiro, aplicamos um algoritmo de clustering de modularidade para agrupar contas em comunidades. Em seguida, escrevemos o `community_id` resultante diretamente de volta na tabela `Account` no Spanner Graph.