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forked from antvis/G6VP

G6 Visualization Platform :A low-code graph analysis application building platform, and also a graph visual analysis product

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RackweLLizm/G6VP

 
 

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G6VP 取名意为 AntV G6 Visualization Platform, 它是一款在线图可视分析产品,也是一款基于 G6/Graphin 的低代码图应用搭建工具。

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01. 十分钟,快速体验 G6VP

我们以网络上一份 公开数据集 为例,原始数据是一份「银行卡之间转账关系」的 JSON,处理下导出到 Excel 表中,于是得到下图两张 Excel 表,左边是点表(银行卡号),右边是边表(转账关系)。 image.png

相信我,即使你将下图表格放大,看清楚每个字段,你可能还是不清楚这个数据表达了什么,因为要理解这个「转账关系」,关键要把它变成我们脑海中天然浮现出的关系网络图,而不是平躺在表格中一个个生硬的「起点」和「终点」的字段标识。

1min:让枯燥的关联表格,变成形象易理解的关系图

打开 G6VP 官方站点:https://graphinsight.antgroup.com/#/workspace ,点击创建项目,我们将案例数据的两份 Excel 表格导入 G6VP 数据源,通过配置节点和边的类型映射,便能得到一张关系网络图 导入数据.gif

3min:自定义样式,交互,布局,让关系图栩栩如生

G6VP 中内置了基础样式,交互,布局设置,所有的配置都可自定义,并能所见即所得反馈给用户。 image.png

6min:自由组装资产,持续探索分析

我们在「组件」栏中,选择加载「筛选面板」,选择「高亮」模式,选择关键业务指标「Phone,Address,Amount」等字段,可以清楚看到该字段在图中数据的统计分析情况。 image.png 通过与统计图表交互分析,我们开源发现该数据中,存在同手机号注册,同地址注册的情况,网络中大额资金的转出时间都在凌晨这样的异常情况,稍微有业务经验的朋友就会迅速反应出,这是一个典型的洗钱网络 image.png

惊喜功能:一键导出 SDK,极速原生部署

用户不仅仅可以在 G6VP 上完成关系数据的可视化与可视分析。还可以一键导出 SDK,集成到自己的业务系统中。极大降低图分析应用的研发门槛。 image.png

02. 开发 G6VP

G6VP 采用 pnpm 管理仓库,根据 pnpm 的官方兼容性说明,请提前使用 nvm 切换 Node.js 版本到 14 及其以上。

安装依赖

pnpm install // 会安装全部的依赖,且将子包的产物一次性运行出来

启动站点

npm run start // 启动 G6VP 站点

项目结构

项目中 packages 包含以下 9 个 package:

他们依次对应的包名与解释如下:

文件路径 包名 说明
packages/gi-assets-advance @antv/gi-assets-advance 高级资产包
packages/gi-assets-algorithm @antv/gi-assets-algorithm 算法资产包
packages/gi-assets-basic @antv/gi-assets-basic 基础资产包
packages/gi-assets-scene @antv/gi-assets-scene 场景资产包
packages/gi-assets-graphscope @antv/gi-assets-graphscope GraphScope 引擎服务(单机版)
packages/gi-assets-neo4j @antv/gi-assets-neo4j Neo4j 引擎服务
packages/gi-assets-tugraph @antv/gi-assets-tugraph TuGraph 引擎服务
packages/gi-cli @antv/gi-cli G6VP 资产 CLI
packages/gi-common-components @antv/gi-common-components 通用组件包
packages/gi-sdk @antv/gi-sdk G6VP SDK
packages/gi-site - G6VP 站点
packages/gi-portal - G6VP 首页
packages/gi-httpservice @antv/gi-httpservices G6VP BFF 服务

03. G6VP 三大核心产品能力

G6VP 做为一款技术产品,始终围绕一个问题来设计产品:关系数据从哪儿来?关系数据怎么分析?

  • 「服务中心」 用来解决关系数据从哪来的问题:数据可以是本地 Excel 文件,可以是开放 API 接口,抑或是图数据库中的数据。
  • 「资产中心」 用来解决关系数据怎么分析的问题:不同的人群,不同的业务,不同的分析场景,使用的分析方案一定是有差异的。 G6VP 创新性地提出了分析能力原子化,资产化。将架构技术的可插拔设计应用于产品上,于是无论是数据来源还是数据分析问题,产品层面表现出来的都是功能高度自由化,可插拔,按需使用。因此可以在产品发展初期不断做加法,而不用担心加的内容过多,导致功能混乱。
  • 「开放中心」 用来解决「研发提效」问题,作为基于 AntV 技术栈 G6/Graphin 之上的产品,基本职责是要满足研发提效,极大降低图分析应用的研发门槛,同时提效的同时,也能帮助用户做低成本的 POC 验证。 让我们来一起来看看吧~

3.1 资产中心:分析能力资产化,享受搭积木的乐趣

在今年 6 月 6 日开放的时候,我们提供了 35 个分析资产,在今天 AntV 的开源日上,再次增加 26 个分析资产。

资产分类 6.6(35 个) 10.25(26 个)
布局资产 力导布局,圆形布局,径向布局, 网格布局,同心圆布局 资金力导,聚类有向分层布局
容器资产 右键菜单,操作栏,工具栏 圣杯布局,模式切换,侧边导航栏, 侧边下拉栏
画布交互 画布设置,清空画布,下载,视图居中,自适应,自由圈选,放大,缩小 布局切换
元素交互 属性面板,节点提示框,样式设置 元素高亮,固定节点,展开收起
系统交互 版权,加载动画,小地图,画布占位符,快照画廊 力导控制器,初始化器,大图概览,新增页签,多画布页签,主题设置
数据分析 筛选面板,节点图例,路径分析 桑基图分析,子图布局,表格模式,信息监测
数据查询 邻居查询 Gremlin 查询,Cypher 查询,模版查询
算法分析 节点聚类,节点相似性,社区发现,节点重要性,模式匹配 路径结构分析
场景分析 地图模式 3D 大图
工作薄 保存分享 导出

资产数量不是关键,关键的是资产在什么场景下,怎么组合,从而完成业务的分析任务。要想回答这个问题,还需要一些时间的沉淀,这里,我们抛砖引玉,将新增的 26 个资产,总结为六大分析场景介绍如下:

3.1.1 数据量大的场景

  • 「力导控制器」优化力导计算性能,终于可以手动结束烦人的力导抖动了!
  • 「固定节点」如果是力导布局下,拖拽节点可设置自动固定,可设置相关联的节点自动跟随
  • 「大图概览」可设置画布展示限制,超过限制,提供可视化筛选功能。
  • 「3D 大图」一键切换 3D 展示。可与子图交互。

image.png

3.1.2 多画布场景

  • 「多画布页签」:支持画布新增多个页签的功能
  • 「添加页签」:支持圈选节点,或者选中后的节点,通过该资产传送到新画布中

image.png

3.1.3 多维信息的展示与联动

  • 「圣杯布局」:支持上下左右 4 个方位的布局设置,支持展开收起功能。受 ChinaVis 启发

image.png

3.1.4 明细与汇总场景

  • 「表格模式」:支持画布数据用交叉明细表展示,支持双向圈选交互,支持独立页签分屏
  • 「初始化器」:支持汇总边设置

image.png

3.1.5 图数据库,标准查询场景

  • 「Gremlin 查询」:支持 Gremlin 语句查询
  • 「Cypher 编辑器」:支持 Cypher 语句查询
  • 「模版查询」:支持新增语句模版,支持按模版查询

image.png

3.1.6 场景化布局

  • 「资金力导」:支持 按照资金的出入金额,设置上下的约束力,从而让力导呈现分层效果
  • 「聚类有向分层布局」:可以在有向分层的基础上,增加聚类效果,解决传统 dagre 展示分散问题。

image.png

3.2 服务中心:内置三款图引擎,支持用户自定义数据服务

在项目的 POC 阶段,我们可以通过样本数据,利用 G6VP 的可视化分析能力,从而得出一个验证结果:图分析这套东西,能不能解决我的业务问题?一旦验证通过,我们自然不能再使用样本数据了,想要在真实的业务场景中用起来,此时就需要一套标准的全流程图链路,这条链路中涉及关系数据的存储,加工,计算,以及最后的可视化与业务分析。 image.png 对于一般的业务决策者而言,面对这条链路显然会沉默很久,因为不仅要考虑新链路带来的技术成本与维护成本,还要考虑实际的效果究竟如何,最终用户是否买单。最最关键的问题还在于,不同的业务场景下,所面临的用户群体是不一样的, 并不是所有的业务都需要标准全链路,比如对于一个算法团队而言,处于成本与实际需要考虑,他们可能只需要图计算而不需要图存储。 G6VP 的服务中心就是来解决这个问题的,对于需要全流程验证的用户,我们提供了蚂蚁集团的 TuGraph,以及社区的 Neo4J 数据库的连接方式, 对于只想体验图计算链路的用户,我们提供了阿里巴巴集团的 GraphScope 图计算引擎的连接方式。最后,对于特殊业务场景,需要完全定制数据服务的用户,我们提供了自定义引擎服务的能力。

3.2.1 支持用户自定义数据服务

我们先来说最重要的能力:支持用户自定义数据服务。 在 G6VP 的产品设计中,分析资产是第一等公民,它决定了如何与用户进行交互与展示,有的分析资产运行起来需要数据接口的协同,比如「邻居查询」资产。用户右键交互查询,需要一个下钻的接口,此时该资产也决定了如何与服务端进行交互与接口规范。 image.png 如上图所示,用户右键菜单选择「1 度扩散」的时候,发一起一个服务查询,该服务接口(NeighborsQuery)与当前项目选择的引擎 ID(TuGraph)会拼凑成唯一的服务 ID(TuGraph/NeighborsQuery),从而具体匹配到服务中心里的接口,实现数据查询。 **自定义资产数据服务,其实就是用户按照规范实现每一个分析资产需要的服务接口,然而将这些资产服务打包成一个服务资产包,上传到 GI 站点中即可使用。**在开源仓库中,我们也实现了一个[MyCustomServer](https://github.com/antvis/G6VP/tree/master/packages/my-custom-server) 的自定义服务包,欢迎大家感兴趣移步查看。 目前官方提供的资产服务接口汇总如下:

资产 ID 资产名称 服务 ID 服务名称
Initializer 初始化器 GI_SERVICE_INTIAL_GRAPH
GI_SERVICE_SCHEMA 初始化查询
查询图模型
PropertiesPanel 属性面板 PropertiesPanel 查询属性详情
NeighborsQuery 邻居查询 NeighborsQuery 邻居查询
Save 保存分享 Save 保存图画布的接口
LanguageQueryService 语句查询 LanguageQueryService 图语句查询接口
ThemeSetting 主题设置 AddTheme

GetTheme UpdateTheme RemoveTheme | 添加主题 获取主题 更新主题 删除主题 |

3.2.2 内置连接 GraphScope 单机版图计算引擎

详情参考「如何使用 GraphScope 开源版引擎

image.png

3.2.3 内置连接 TuGraph 单机版图数据库

详情参考「如何使用 TuGraph 数据库」。

image.png

3.2.4 内置连接 Neo4J 在线版图数据库

详情参考「如何使用 Neo4j 图数据库」。

image.png

3.3 开放中心:一键导出 SDK,极速原生部署

开放中心 是 G6VP 用来解决「研发提效」问题,作为基于 AntV 技术栈 G6/Graphin 之上的产品,基本职责是要满足研发提效,极大降低图分析应用的研发门槛,同时提效的同时,也能帮助用户做低成本的 POC 验证。 用户在分析页面,点击「导出 SDK」,便可以看到有 4 种导出方式: image.png 其中「云端部署」是主要是配合「GraphScope」使用的,目前暂时仅在阿里集团内部使用。因为开源,我们也支持了导出「NPM」包的方式,支持 Tree Shaking,原生集成到 React 项目中。 image.png

FAQ

进入到每个子包中启动,遇到依赖找不到的问题

注意 ⚠️: cd 到每个子包的目录时候,一定要注意查看 node 的版本,比如我的默认 node 版本是 12, 切换到 16 装完所有依赖,此时进入到每个子包中, node 的版本自动切换到 12,执行命令是找不到安装的依赖的,所以得重新 nvm use 16,这样就可以了,如果想一劳永逸,可以在 zsh terminal 中设置

nvm alias default v16.17.0

如何发布版本

因为我们组件间的依赖关系用 pnpm 管理的,即workspace:*,因此发布到 npm 仓库,可以使用pnpm publish,该命令会自动将workspace:*转化为对应的版本。如果我们是私有仓库,比如阿里内部的 tnpm 仓库, 便可以使用下述 script 命令,将代码发布到 tnpm 仓库中

npm run npm:publish

如何将资产发布到 CDN 上

资产包发布后,如果是公开的,国内用:https://www.jsdelivr.com/ ,国外可用:https://unpkg.com/

About

G6 Visualization Platform :A low-code graph analysis application building platform, and also a graph visual analysis product

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Releases

No releases published

Packages

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Languages

  • TypeScript 53.9%
  • CSS 38.8%
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  • HTML 0.4%
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