近日,国际关联数据基准委员会(Linked Data Benchmark Council,以下简称LDBC)公布了SNB Interactive评测基准声明式查询赛道最新结果,阿里云GraphScope Flex突破图计算引擎性能天花板,以超过80,000 QPS(每秒查询数)的吞吐性能打破纪录,是第二名的近2倍。

阿里云GraphScope Flex打破SNB Interactive评测基准声明式查询赛道纪录
图计算引擎在处理海量关系数据上具备天然优势,能够提高实时推荐的效率和准确性。以金融风控场景为例,大量人员和事件构成一张庞大的图关系网,通过图上关联分析,可以快速挖掘异常行为,识别异常人员和群体,及时避免风险。
LDBC是图数据与图计算领域的国际权威组织,其推出的Social Network Benchmark (SNB) 评测基准通过模拟 Facebook 社交网络图,覆盖增删改查、最短路径、多跳查询等操作,全面衡量图引擎的功能和性能,是学术界和工业界公认的权威评测标准。该评测基准支持两种实现方式,一是命令式,需依赖图专家用编程语言手动编写和调优查询用例,GraphScope Flex已是该场景的性能纪录保持者;二是声明式,使用图查询语言如 Cypher 编写查询用例,由系统自动优化。
最新测试结果显示,在SNB扩展参数为300的声明式查询场景测试中,GraphScope Flex通过自动查询优化实现了高达80510 QPS的查询吞吐率,性能较第二名提升近1倍,甚至超越了业界手动编写和调优的命令式场景的成绩,这一突破提升了图引擎的性能天花板,大幅降低了图查询的技术门槛。
GraphScope Flex性能的提升得益于阿里云在工程和技术上的协同创新,在基础设施层,通过计算、存储和调度层的全面优化,可实现低延迟内存访问和高吞吐查询等能力;在查询层,通过自研的GOpt优化框架,利用高阶统计信息提高基数估计准确性,可有效减少查询中间结果并提升执行效率,该研究成果已被数据库顶会 SIGMOD 2025收录。
据悉,GraphScope是业界首个开源的一站式大规模图计算引擎,目前已广泛应用于金融风控、网络安全及社交网络分析等领域。
好文章,需要你的鼓励
Google Cloud产品管理副总裁Michael Gerstenhaber近日接受采访,详解企业部署AI智能体面临的核心治理难题。他指出,智能体的安全管控须借鉴人类员工管理逻辑,实现"默认安全"。Google Cloud通过智能体网关、身份权限管理、分布式追踪及Model Armor等工具构建纵深防御体系。Gerstenhaber还提出"弹性智能"概念,认为持续学习的智能体无需退役,可在运行时动态优化行为,从而帮助企业实现运营能力的弹性扩展。
OpenSkill是一套让AI代理无需人工监督即可自主成长的框架,通过从互联网获取知识、自建虚拟考题反复练习,实现真正的开放世界自我演化。
根据Ookla发布的全球Wi-Fi状态报告,Wi-Fi 7正在全球范围内逐步推进,但整体渗透率仍不足2%。新加坡以25%的Wi-Fi 7用户占比位居全球首位,得益于政府与运营商的联合推动。5 GHz频段依然是全球主流,6 GHz频段全球占比仅1.7%。欧洲6 GHz利用率更低至1.6%,各国间存在显著差异。AI基础设施需求推高半导体成本,也对CPE和智能手机制造商形成压力。
论文研究了AI评委同时优化多个评判维度时的两大失败原因:梯度稀释与指令干扰,为多目标提示词优化提供了系统性诊断框架。