选型介绍

类型

分片规格

当前图计算引擎产品，根据机器配置（CPU:MEM）比例的高低来划分集群的优势点。

计算型：CPU资源充足，可以做复杂的计算逻辑；

存储型：磁盘较大，可以满足存储型业务的要求；

通用型：介于计算型/存储型中间；

集群评估

图计算GraphCompute采用分布式集群架构，主要由三部分组成：节点类型（即每个分片的规格）、副本数（即replica，每个备份都可独立承担线上流量，通过增加副本数可扩展集群的水平负载能力）、分片数（即partition，通过内部Hash处理，可将数据进行分片存储到不同的节点上，从而扩展集群的数据容量能力）

节点类型：

容量评估：

整个分布式GraphCompute的集群在线查询和数据更新能力评估：

集群的在线查询QPS = 所选节点规格对应的在线QPS * 副本数；

更新TPS评估：当前服务实例提供两种更新方式：全字段更新或者部分字段更新

1）当业务使用场景为全字段数据更新方式：

整个集群的更新能力 = 所选节点规格对应的全字段更新TPS * 分片数；

2）当业务使用场景为部分字段更新数据方式：

由于部分字段更新链路采用GraphCompute内部补全方式，额外对集群进行信息查询而消耗资源，会导致在线查询QPS下降25%

更集群的部分字段数据更新TPS = 所选节点规格对应的更新TPS * 分片数 * 副本数；

注意：以上评估数据为内部测试经验，仅作参考；如需具体业务集群真实负载能力，需要自行压测。

举例参考：

例子1：某社交APP使用图计算GraphCompute进行陌生人社交查询，用户数据百万级，用户关系千万级，整体数据存储需100GB，线上流量QPS为20000，实时数据采用全字段更新TPS为40000，查询RT为10ms。

评估思路：

1）整个业务要求较高QPS和RT，一般建议选择节点选择【common.i2.large 通用型】，基本符合大部分业务使用；

2）存储数据需要100GB，同时TPS达到40000，数据更新量较大，按照1个【common.i2.large 通用型】节点承载TPS为20000，需要对数据进行分片，从而提升集群的数据更新。选择分片数为【2】。

3）【common.i2.large 通用型】节点承载QPS为5000，业务要求QPS为20000，副本数计算值=20000/5000，选择副本数为【4】

例子2：某社交APP使用图计算GraphCompute进行特征查询，用户特征高达千万级，整体数据存储需200GB，线上流量QPS为8000，实时数据采用部分字段更新TPS为10000，查询RT为20ms。

评估思路：

1）整个业务要求较高QPS和RT，一般建议选择节点选择【common.i2.large 通用型】，基本符合大部分业务使用；

2）【common.i2.large 通用型】节点承载QPS为5000，业务要求QPS为8000，副本数计算值 = 8000/（5000 * （1-0.25）），选择取整副本数为【2】

3）存储数据需要200GB，同时TPS达到10000，数据更新量较大，按照1个【common.i2.large 通用型】节点承载TPS为2500，集群的部分字段数据更新TPS 10000 = 2500 * 分片数 * 副本数 2；计算得到分片数为【2】。

创建集群：

点击【图计算实例开通】，具体配置参考图如下：

备份

目前图计算引擎iGraph默认支持双副本，保证集群升级/数据切换中服务可用性，同时也支持用户进行备份选择和扩容操作。

备份数越多，iGraph集群提供在线服务能力的searcher越多，集群在线性能更高，同时购买价格也会越多，望您按需选择。

分片数

目前图计算引擎iGraph默认支持多分片，将海量数据索引进行hash分列，可以方便存储到固定存储的分片上。

具体的分片计算公式，如下：

分片数 = 存储量GB / 每个分片规格的磁盘量 / 2；