Gráf szemantikája – áttekintés

A következőkre vonatkozik: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel

A gráf szemantikája lehetővé teszi az adatok összekapcsolt hálózatokként való modellezését és lekérdezését. A gráfok csomópontokból (entitásokból) és az őket összekötő élekből (kapcsolatokból) állnak. A csomópontok és élek egyaránt tartalmazhatnak tulajdonságokat, így összetett kapcsolatokhoz gazdag adatmodellt hozhatnak létre.

A gráfok kiválóan alkalmasak összetett adatok ábrázolására sok-sokhoz kapcsolatokkal, hierarchikus struktúrákkal vagy hálózati kapcsolatokkal rendelkező rendszerekben – például közösségi hálózatokban, ajánlórendszerekben, csatlakoztatott eszközök esetében és tudásgráfoknál. Az indexeket és illesztéseket igénylő relációs adatbázisoktól eltérően a gráfok a csomópontok közötti közvetlen szomszédosságot használják, lehetővé téve a kapcsolatok gyors és intuitív bejárását.

Az alábbi grafikon egy kiberbiztonsági támadási útvonalat szemléltet. A csomópontok olyan entitásokat jelölnek, mint a külső források, a felhasználók és a kritikus fontosságú objektumok, míg az élek olyan műveleteket vagy kapcsolatokat jelölnek, amelyek potenciális támadássorozatot alkotnak.

A gráfos lekérdezések a gráfstruktúra használatával kifinomult műveleteket hajtanak végre, például útvonalakat, mintákat, legrövidebb távolságokat, közösségeket és központosítási mértékeket. Ezek a képességek hatékonysá teszik a gráfokat a kapcsolatok, interakciók, függőségek és folyamatok modellezéséhez a tartományok között – beleértve a közösségi hálózatokat, az ellátási láncokat, az IoT-eszközhálózatokat, a digitális ikerpéldányokat, a javaslati rendszereket és a szervezeti struktúrákat.

Az alábbi grafikon egy ellátási lánc forgatókönyvét mutatja be, amelyben a csomópontok beszállítókat, gyártókat és forgalmazókat jelölnek, a peremhálózatok pedig ellátási kapcsolatokat jelölnek. Különböző üzleti környezetekben ez a példa bemutatja, hogyan modellezik a gráfok a folyamatokat és a függőségeket.

Miért érdemes gráf szemantikát használni?

A gráffunkciók jelentős előnyöket nyújtanak a meglévő adatbefektetések kihasználásával , valamint kifinomult kapcsolatmodellezéssel:

• Nincs szükség adatmigrálásra – Gráfmodellek készítése közvetlenül az aktuális adatokból duplikáció nélkül.
• Költséghatékony megoldás – Kiküszöböli a dedikált gráfadatbázisok összetettségét és költségeit.
• Időbeli elemzés támogatása – Idősorozat-adatbázisként természetesen elemezheti a grafikonok időbeli alakulását.
• Eseményalapú modellezés – A diagramokat kapcsolati események sorozataként modellezi, az erős eseményfeldolgozási képességekkel összhangban.
• Zökkenőmentes KQL-integráció – A gráf operátorok az összes meglévő KQL-képesség mellett teljes IntelliSense-támogatással működnek.

Ez a megközelítés nagyvállalati szintű kapcsolatmodellezést tesz lehetővé a teljesítmény, a skálázás és a jól ismert felület fenntartása mellett. A szervezetek összetett, tartományok közötti összekapcsolt adatokat elemezhetnek – az ellátási láncoktól és a szervezeti hierarchiáktól kezdve az IoT-eszközhálózatokig és a társadalmi kapcsolatokig – anélkül, hogy további infrastrukturális beruházásokat végeznek.

Átmeneti gráflétrehozási megközelítés

Az átmeneti gráfok dinamikusan jönnek létre az make-graph operátorral. Ezek a gráfok a lekérdezés végrehajtása során a memóriában léteznek, és a lekérdezés befejezésekor automatikusan elvesznek.

Főbb jellemzők

• Dinamikus létrehozás – Táblázatos adatokból készült KQL-lekérdezésekkel, a memóriában található teljes struktúrával
• Azonnali rendelkezésre állás – Nincs előfeldolgozási vagy beállítási követelmény
• Memóriakorlátok – A gráf méretét a fürtcsomópontokon rendelkezésre álló memória korlátozza
• Teljesítménytényezők – A gráftopológia és a tulajdonságméretek határozzák meg a memóriakövetelményeket

Ez a megközelítés optimális kisebb és közepes méretű adathalmazokhoz, ahol azonnali elemzésre van szükség.

Használati esetek átmeneti gráfokhoz

Az átmeneti gráfok több forgatókönyvben is kimagaslóak:

• Alkalmi elemzés – Gyors mintavizsgálatot igénylő egyszeri vizsgálatok
• Feltáró adatelemzés – Hipotézisek tesztelése és elemzési módszerek érvényesítése
• Kis és közepes adathalmazok – A legutóbbi események vagy a szűrt adathalmazok valós idejű elemzése
• Gyors prototípus-készítés – Gráfminták tesztelése az állandó modellek implementálása előtt
• Dinamikus adatelemzés – Gyakran változó adatok, amelyek nem indokolják az állandó tárolást

A gyakori alkalmazások közé tartozik a valós idejű IoT-monitorozás, az ellátási lánc kapcsolatának elemzése, az ügyfélút-leképezés, valamint az entitáskapcsolatok azonnali vizualizációját igénylő forgatókönyvek.

Állandó gráflétrehozás megközelítése

Az állandó gráfok gráfmodelleket és gráfpillanatképeket használnak, hogy robusztus megoldásokat nyújtsanak a szervezeti hálózatokat, ellátási láncokat, IoT-ökoszisztémákat, digitális ikerpéldányokat és más összekapcsolt adattartományokat képviselő, nagyméretű, összetett gráfokhoz.

Az állandó gráfok fő jellemzői

• Állandó tárolás – A gráfmodellek és a pillanatképek az adatbázis metaadataiban vannak tárolva a tartósság és a konzisztencia érdekében
• Méretezhetőség – Nagyvállalati szintű elemzési képességekkel kezelhetők a memóriakorlátozásokat túllépő grafikonok
• Újrafelhasználhatóság – Több felhasználó is lekérdezheti ugyanazt a struktúrát újraépítés nélkül, lehetővé téve az együttműködésen alapuló elemzést
• Teljesítményoptimalizálás – A gráfépítés késésének kiküszöbölése ismétlődő lekérdezések esetén
• Verziókövetés – Több pillanatkép ábrázolja a különböző időpontokban lévő grafikonokat az előzményelemzéshez
• Sématámogatás – Strukturált definíciók különböző entitástípusokhoz és tulajdonságaikhoz

A sémaképesség támogatja mind a statikus címkéket (a gráfmodellben előre definiált), mind a dinamikus címkéket (amelyek futásidőben jönnek létre az adatokból), rugalmasságot biztosítva a különböző entitástípusokkal rendelkező összetett környezetekhez.

Használati esetek állandó gráfokhoz

Az állandó grafikonok elengedhetetlenek a következőkhöz:

• Nagyvállalati elemzés – Folyamatos monitorozási munkafolyamatok összetett hálózatokon
• Nagy léptékű adatelemzés – Nagyvállalati szintű gráfok több millió csomóponttal és kapcsolattal
• Együttműködésen alapuló elemzés – Több csapat közös gráfstruktúrákkal dolgozik
• Gyártási munkafolyamatok – Automatizált rendszerek, amelyek konzisztens gráf-hozzáférést igényelnek.
• Előzmény-összehasonlítás – A gráffejlődés és a változások időalapú elemzése

Példa: Digitális Iker Tartós Grafikon

A digitális iker- és IoT-forgatókönyvekben az állandó grafikonok támogatják az eszközkapcsolatok, a berendezések függőségeinek és a rendszer időbeli alakulásának rendszeres elemzését. Az előzményelemzés lehetővé teszi a rendszerállapotok különböző időszakok közötti összehasonlítását, az eszközök alakulásának nyomon követését és a hosszú távú trendelemzést.

Példa: IoT és digitális iker tartós gráf

Az IoT- és a digitális ikeralkalmazások jelentősen kihasználják az állandó gráfokat, ha a fizikai eszközök és virtuális ábrázolásuk közötti összetett kapcsolatokat elosztott rendszerekben modellzik. Ezek a grafikonok lehetővé teszik a szervezetek számára a következőket:

• IoT-környezetek és csatlakoztatott eszközök átfogó modelljeinek létrehozása
• Valós idejű monitorozás, prediktív karbantartás és teljesítményoptimalizálás támogatása
• A berendezések függőségeinek elemzése és a lehetséges meghibásodási pontok azonosítása
• Érzékelőelhelyezések optimalizálása a fizikai és logikai topológia megértésével
• Eszközkonfigurációk, kommunikáció és teljesítményjellemzők nyomon követése az idő függvényében
• Kommunikációs minta rendellenességeinek észlelése és az intelligens környezet fejlődésének vizualizációja
• Működési feltételek szimulálása a fizikai infrastruktúra változásainak implementálása előtt

Ez az állandó megközelítés felbecsülhetetlen értékűnek bizonyul az összetett IoT-ökoszisztémák nagy léptékű kezeléséhez.

Gráfalapú lekérdezési képességek

Miután a gráf létrejött (akár make-graph-on keresztül, akár egy pillanatképből), a KQL-gráf operátorainak teljes csomagját használhatja átfogó elemzéshez.

Alapvető operátorok:

• graph-match - Lehetővé teszi a kifinomult mintázat-egyeztetési és bejárási műveleteket az összetett kapcsolatütemezések azonosításához
• graph-shortest-paths - Megkeresi az entitások közötti optimális útvonalakat, segít a kapcsolatok rangsorolásában és a kritikus kapcsolatok azonosításában
• graph-to-table – Táblázatos formátumba alakítja a gráfelemzési eredményeket a meglévő rendszerekkel való integrációhoz

Speciális elemzési képességek:

• Időalapú elemzés – A kapcsolatok és minták időbeli alakulásának vizsgálata
• Térintegráció – Gráfadatok kombinálása helyalapú intelligenciával a földrajzi mintaelemzéshez
• Gépi tanulási integráció – Algoritmusok alkalmazása entitásfürtökhöz, mintabesoroláshoz és anomáliadetektáláshoz

Ezek a képességek különböző használati eseteket támogatnak, beleértve az ügyfélút-elemzést, a termékajánlási rendszereket, az IoT-hálózatokat, a digitális ikerpéldányokat és a tudásgráfokat.

A megfelelő megközelítés kiválasztása

Az alábbi döntési fa segít kiválasztani a gráflétrehozás legmegfelelőbb megközelítését a konkrét követelmények és korlátozások alapján.

Döntési fa: Átmeneti és állandó gráfok

Mikor érdemes átmeneti gráfokat használni?

Átmeneti gráfok kiválasztása a következőhöz:

• Gráfméret 10 millió csomópont és él alatt (az optimális teljesítmény érdekében)
• Egyfelhasználós vagy kis csapatelemzés minimális együttműködési követelményekkel
• Egyszeri vagy feltáró vizsgálatok , ahol azonnali eredményekre van szükség
• Valós idejű adatelemzés , amely az aktuális állapotinformációkat igényli
• Gráfminták és lekérdezési logika gyors prototípus-készítése és tesztelése

Bár az átmeneti gráfok nagyobb adathalmazokat képesek kezelni, a lekérdezések végrehajtási ideje megnő, mivel a gráfot minden lekérdezéshez rekonstruálni kell. A nagyobb adathalmazok használatakor vegye figyelembe ezt a teljesítménybeli kompromisszumot.

Mikor érdemes állandó gráfokat használni?

Állandó gráfok kiválasztása a következőhöz:

• A gráf mérete meghaladja a 10 millió csomópontot és élek, ahol az elosztott tárolás előnyös
• Több csapat, amelyek közös hozzáférést igényelnek az együttműködésen alapuló elemzéshez
• Stabil adathalmazok ismételt elemzése , ahol az építési késés hatással van a termelékenységre
• Konzisztens, megbízható gráfhozzáférést igénylő gyártási munkafolyamat-integráció
• A változások időbeli nyomon követésének előzmény-összehasonlító követelményei
• A lekérdezési teljesítményt befolyásoló memóriakapacitás-korlátozások
• Együttműködésen alapuló vizsgálati munkafolyamatok csapatok és időzónák között

Az állandó grafikonok nélkülözhetetlenek a nagyvállalati szintű adatok használatakor, vagy ha a memóriakorlátozások befolyásolják a teljesítményt.

Teljesítménnyel kapcsolatos szempontok

Memóriahasználat

• Átmeneti gráfok – Egyetlen fürtcsomópont memóriája korlátozza, és korlátozza az adathalmazok használatát a rendelkezésre álló RAM-on belül
• Állandó grafikonok – Elosztott tárolás és optimalizált hozzáférési minták használata nagyvállalati szintű adatokhoz

Lekérdezés késése

• Átmeneti gráfok – Az építési időt minden lekérdezésbe belefoglalhatja, és a nagy adathalmazok vagy külső adatforrások késése nő
• Állandó gráfok – Az előre összeállított pillanatképek használatával kiküszöbölheti az építési késést, és gyors elemzést tesz lehetővé

A külső adatforrás-függőségek, például a fürtközi lekérdezések vagy az SQL-hez és a CosmosDB-hez kapcsolódó külső táblák jelentősen befolyásolhatják a gráfok átmeneti építési idejét, mivel minden lekérdezésnek várnia kell a külső válaszokra.

Az adatok frissessége

• Átmeneti gráfok – Mindig az aktuális adatállapotot tükrözik, amely ideális a valós idejű elemzéshez
• Állandó gráfok – Adatok tükrözése pillanatkép létrehozásakor, konzisztenciát biztosítva az együttműködésen alapuló elemzéshez, de rendszeres frissítéseket igényel

Integráció a KQL-ökoszisztémával

A gráfszemantika zökkenőmentesen integrálható a KQL szélesebb lehetőségeivel:

• Idősorozat-elemzés – A kapcsolat időbeli alakulásának nyomon követése
• Térinformatikai függvények – Helyalapú minták és földrajzi anomáliák elemzése
• Gépi tanulási operátorok – Minták észlelése, viselkedések osztályozása és anomáliák azonosítása
• Skaláris és táblázatos operátorok – Összetett átalakítások, összesítések és adatdúsítás engedélyezése

Ez az integráció olyan kifinomult munkafolyamatokat tesz lehetővé, mint az ellátási lánc evolúciójának nyomon követése, a földrajzi eszközök eloszlásának elemzése, a közösség észlelése fürtözési algoritmusokkal, valamint a gráfelemzések és a hagyományos naplóelemzés és a külső intelligencia korrelációja.

Kapcsolódó tartalom

• Gyakori forgatókönyvek a KQL-gráf szemantikájának használatához
• Ajánlott eljárások a KQL-gráf szemantikához
• gráf operátorai
• Gráfmodell áttekintése
• Gráfpillanatképek áttekintése