PayPal: cómo prevenir el fraude mediante el análisis en tiempo real de bases de datos de grafos

• La industria del comercio electrónico creció rápidamente por el COVID-19

• A medida que aumentaron los pagos digitales, también creció el fraude en pagos

• PayPal previene el fraude con análisis de grafos en tiempo real

• Los cálculos en tiempo real son posibles gracias a Gremlin, el framework DSL de grafos de código abierto de Apache

• La tecnología de grafos es muy efectiva para detectar y prevenir fraude en la industria del comercio electrónico

[kwangyeol]

Me pareció interesante leerlo porque había varias palabras clave que no veía desde hace tiempo.

Aerospike es un almacenamiento key-value de código abierto (APL). Está especializado en un funcionamiento optimizado en memoria y en SSD, por lo que ofrece un rendimiento excelente. Sin embargo, tengo entendido que hay que considerar ciertas limitaciones en el tamaño del clúster y en el tamaño de las claves y los valores al adoptarlo.

Sobre el almacenamiento key-value se montó una capa de consultas, en este caso Gremlin, y me parece una arquitectura razonable. No es fácil construir una capa de consultas para grafos desde cero.

Eso sí, es una lástima que falte explicación sobre la configuración física. Como las consultas en una base de datos de grafos son muy complejas, cuando se separan los nodos de datos y los nodos de consulta o se hace scale-out, el rendimiento cae bruscamente. Debido a la complejidad de las consultas, se acumulan grandes volúmenes de datos temporales para el cálculo en los nodos intermedios, lo que provoca fácilmente falta de memoria y una caída del QPS.

Me da curiosidad saber si resolvieron este problema con scale-up o con scale-out; si fue con scale-out, me habría gustado que describieran ese proceso con más detalle.

Siento que ya pasaron como 8 años desde la última vez que vi cosas como Gremlin o Titan, y parece que el campo de las bases de datos de grafos no ha avanzado tan rápido como uno pensaría.

[bluearisu]

El contenido principal era un poco difícil y me costó entenderlo, pero después de leer los comentarios me resultó un poco más fácil comprenderlo. Gracias.