腾讯开源又一力作，绝对业界领先水平

图作为一种表示和分析大数据的有效方法，已成为社交网络、推荐系统、网络安全、文本检索和生物医疗等领域至关重要的数据分析和挖掘工具。

以上这些领域，腾讯几乎都涉及到了，所以，对于腾讯超过十亿级节点的超大规模社交网络数据，计算性能显得尤为重要。

遗憾的是，工业界和学术界的各种分布式图计算框架，对于腾讯超大规模社交网络图数据，性能达不到可用的要求。

大厂是大厂，大到工业界和学术界的框架都无法满足它。

今天介绍的这个项目就是：腾讯自研的高性能图计算框架 —— Plato，将算法计算时间从天级缩短到分钟级，性能提升数十倍，达到业界领先水平，并且打破了动辄需要数百台服务器的资源瓶颈，最少只需十台服务器即可完成计算。

Plato 目前主要提供两方面的能力：

• 腾讯数据量级下的离线图计算
• 腾讯数据量级下的图表示学习

Plato 的整体架构如下图所示。Plato 可运行在通用的 X86 集群，如 Kubernetes 集群、Yarn 集群等。在文件系统层面，Plato 提供了多种接口支持主流的文件系统，如 HDFS、Ceph 等等。

Plato 的计算性能遥遥领先于主流的分布式图计算框架。下图选取了 Plato 与 Spark GraphX 在 PageRank 和 LPA 这两个 benchmark 算法的性能对比，从下图可以看到，Plato 的性能比 Spark GraphX 高出 1-2 个数量级。

Plato 不仅在 benchmark 算法中独树一帜，在真实的业务算法中也同样成效卓著。在腾讯数据量级下，Plato 的计算性能也非常优秀。下图给出了 Plato 在腾讯数据量级下的共同类计算、Node2Vec、LINE、GraphSage 等典型业务算法的性能。

想了解更多，请阅读原文。

开源项目地址：https://github.com/Tencent/plato

开源项目组织：Tencent