陈纯院士报告分享：时序大数据流（图）实时计算及智能决策

人类社会和物理空间在信息空间中映射有两种基本表达结构，分别是针对对象的特征空间结构和针对关系的关联图谱结构。在互联网、移动互联网出现之后，这两种结构所表达的数据都可以拥有时间戳。基于时间戳的数据被称为 “时序数据”，时序数据是从2013年开始提出了的概念。从计算机算法的角度来看，时序数据有几个特点：第一是增量的；第二是时序的，时间不能隔断；第三是动态的；第四需要处理复杂的时序变化。

在2015年的时候，我们开始研究时序数据，有别于历史数据和实时数据的处理，针对时序大数据流的实时计算，我们希望做到每秒千万级并发访问，千亿级流水和高实时。

大数据、流数据到“时序大数据”发展历程

针对时序大数据的处理，我们的研究工作涉及到四项关键技术，分别是：

1. 面向复杂统计指标的实时增量计算。基于多项式拆解的复杂算子增量计算算法，实现了在长周期、多尺度、高密度时间窗口中的方差、协方差、K阶中心矩等数十种复杂算子实时计算。例如，从数学上，我们需要把计算协方差的方法重新写成增量的方法，以前的数据不是简单的原数据，而是通过计算以后的中间量，这需要花费很长的时间。我们用了十几年的时间，把每个算法从数学的角度重新定义。

2. 面向时序数据处理的动态时间窗口技术。时间窗口需要提供滚动、滑动的漂移能力，也要支持长周期时间窗口的动态精度控制，并且还要支持基于弹性时间窗口的实时ADHoc查询。

3. 多源时序数据的实时关联计算。关联分析非常重要，不仅仅是一个特征的时序分析，还需要关联起来，这个时候需要有一个关联分析的引擎。针对关联分析的引擎，我们必须在内存里面有非常大的空间，但是要做到实时也是非常难的。 

4. 基于流的事件序列识别（复杂事件处理CEP）。主要是支持CEP的增量匹配及数理统计问题，要把增量匹配增量统计。

通过多年的努力，我们基本上解决了四大关键技术问题，形成了我们称之为的流立方技术。流立方能够和均匀流架构完全结合起来，具有历史数据的大数据量的处理能力，同时又具有流处理的实时能力。这是一个大数据处理的方式，因为在具体应用当中，大家会碰到很多大数据的分析，但是很多时候，都没有加上时间这个纬度的分析，当然没有加上时间纬度的分析也许能够解决问题，但是要花费很大的计算量。这四项关键是处理大数据实时时序的大数据流分析，后面结合AI的模型，可以形成一个实时的流的管理。

流立方，除了流之外，还可以在图上展示。特征空间的分析用特征向量就可以，加了一个在每个特征空间里面时间纬度，形成时序的时间分析。图的分析是关联分析，关联分析图也是可以加时间纬度。

如下图所示，在2017年的时候已经知道图数据的处理非常重要。同样的，到了2018年的时候，图越来越大，需要进行实时的图计算，这个时候我们想到很多的方式，分布式的实时图数据也有，类似于流处理，和以前的批处理的架构一样。以前所谓的图处理，现在是实时图处理，关键是加上时序分析。到了2018年有1.0版，目前我们希望有2.0版，这里有大量的工作需要做。尤其是图计算越来越重要，图计算能够产生80%的数据创新。通过图计算分析能够洞彻数据之间的关联关系，提高社会运行效率，这是战略的制高点。

从“时序流”到“时序动态图”的发展历程

图计算也是非常难的，实时图计算，时序图的动态回溯和分析，百亿级顶点，万亿亿的边，两两都有边，时间轴会变一下，有的顶点增加，有的顶点减少，有的关联边没有了，有的边增加了，这个关联度要建立起来。这样的应用案例非常多，去年在新冠期间，在实时的时空关联中，有很多顶点，除了每个人是一个顶点之外，把时空分割起来也是一个顶点。所以，一个人在时间、空间上和你关联起来，就是时空关联。几百亿的顶点和边，怎么做都是困难的，这里通过时序图的实时增量计算和动态回溯，时序图的分布式处理，时序图的智能决策都有很大的挑战性。在我们的研究工作中，这里依然由四项关键技术。

1. 时序图的实时增量计算，包括统计特征，聚合的统计，聚合边的关联。图和流不一样，图实时动，图的结构就变了，到了下一时刻，原来是两亿的点的图，变成了现在的2.3亿，增加三千万点。需要动态建图，并且时序图的增量匹配是个问题。事件驱动的图模式并行匹配，需要很大的工作量，除此之外，更难的是原有的图算法很多，需要进行图算法的增量计算，有大量工作要做。 

2. 时序图的实时动态回溯。支持长周期、混合时间尺度的时序计算能力，以及支持弹性时间窗口的视图实时回溯能力。关系在变化，每个切面都要变，需要实时进行查询。 

3. 时序图的分布式内存存储引擎。这么大的图做到实时，一定要把数据导进内存，能不能做一个分布式的内存架构显得非常重要。到目前为止，开源的流效益依然不高。我们做的时序图分布式存储引擎叫做cubebose，希望对图的结构更加有效。

4. 面向时序图的实时决策（三核智能决策引擎），把数据从实时采集到实时决策，指标计算特征提取这里面有图数据库，时间关系等。

针对时序图的应用，银行交易反欺诈系统是一个典型的案例。这个系统用到了流的处理引擎，是一个精巧的计算，可以不用大量的算力和计算机来做这个工作。银联要求每秒5万个并发，希望在50毫秒内全球要响应，IBM的硬件要一千多万，我们的算法只使用4台PC设备。如果没有时序流的计算，硬件不仅仅4台，可能要40台都不够。

第二案例是铁路12306，大量的爬票程序存在，需要在每秒170万的并发量，几千台设备管理买票都要宕机。阿里的双11支付的峰值是每秒60多万，铁路12306峰值达到180万，是阿里的双11的3倍。采用了我们的算法，仅仅使用了22台设备。现在铁路12306核心处理只有22台，安装了22个节点的流立方，可以做到每秒200万的处理能力。

在数字经济时代，数据怎么处理，从时间轴上面考虑，这是非常重要的。因为以前的算法没有时间这个纬度，我们通过很多AI模型来计算来解决这个问题，但是加上时间，一切问题迎刃而解。黑客攻击也是一样，以前没有时间戳，没有办法，加上时间戳很多问题很多模型都简化很多，所以我建议大家在具体的数字经济时代，当我们在处理数据的时候，结合场景，加一个纬度（时间）加上去看看，能不能起到一个很好的作用。

审核编辑 ：李倩