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#  背景 💻


10 月 26 日，由携**程集团、NebulaGraph** 联合主办的 nMeetup 在上海圆满落幕！感谢冒雨来到现场的小伙伴。

来自五湖四海的行业伙伴们共同探讨 **Database + AI Infra** 的最新发展与应用实践，并以高校开发者在开源社区中的成长为主题，进行了圆桌讨论。无论是每个议题后的积极提问，还是茶歇期间的火热交流，相信大家一定满载而归。

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**未能到场的小伙伴们可查阅本次 nMeetup 精彩回顾、 PPT 及直播回放⬇️**

在正式开始之前，非常荣幸地邀请到**携程集团云原生技术总监周昕毅先生**为我们致辞。他分享了NebulaGraph 作为开源解决方案在企业中的应用，并表达了对开源技术的支持和期待。

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#  **Topic 回顾** ⏰



**携程集团@周伟诚**，分享了在携程风控场景下通过 NebulaGraph 处理海量实时交易订单，有效识别欺诈风险的经验和成果。**关键指标：数据量达到千万级的点亿级的边，单次查询平均耗时 10ms ；且实现欺诈覆盖率提升 32% 的落地实践。**

图库天然适配风控场景，周老师提到携程风控后续会基于 NebulaGraph 拓展其他落地，如：血缘关系、团伙识别等场景。（[更详细的落地案例请见](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4OTg0MzY0Mw==&mid=2247512477&idx=1&sn=cc847b80046a99937d6b3ef33ad9287f&chksm=cfe74b49f890c25f52953a0c2d023240e94301fff0a645a00e30938bcb28f633cfaf77fc2027&scene=21#wechat_redirect)）

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（周老师并以 NebulaGraph 社区布道师的身份客串了此次 nMeetup 的主持）

**携程集团@郑皓月**，从社区用户角度分享了携程图数据库的选型过程。她提到，自 2021 年起，经过对 Neo4j、JanusGraph 和 NebulaGraph 的综合对比，因 NebulaGraph 支持计算存储分离的架构、可扩展性更高、使用 Raft 协议保证了数据的强一致性以及支持千亿节点万亿条边的超大规模数据集，最终选择 NebulaGraph 来搭建图数据库平台。

郑老师从 NebulaGraph 架构、部署及客户端改造等方面，介绍了携程集团维护**多云集群下多套 NebulaGraph 环境**的经验，**三中心、跨域多活**的部署策略，顺利推进**内部多部门使用 NebulaGraph。**

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**新奥新智@祝亚运**，聚焦于实时数据处理，展示了 **NebulaGraph Flink Connector** 在 ETL 过程中的高效应用，并为大家提供了 NebulaGraph Flink Connector 相关问题的解决思路。

NebulaGraph 作为开源社区，一直**重视高校开发者的培养**，特别邀请阿里云高级专家车漾、NebulaGraph GenAI 负责人古思为、Apache OpenDAL PMC 尚卓燃，以开源前辈的视角分析开源社区如何在实践中培养好习惯；LLM 方向实习生 Steven、复旦大学余涛则通过分享自己作为学生与开源社区的故事，为大家提供从 0 到 1 参与开源建设的思路。讨论中多次提到开源之夏，现场更有来自上海理工大学附属中学高二学生@Joker 分享自己的开源经验；不禁感叹，开源真的在改变世界。

整个开源圆桌过程大受好评，让大家都能为开源的纯粹共情。车老师指出是否参与开源在面试中就能看出来，熟练参与开源的同学通常具备以下特点：

1、具备**产品化**思维

2、**工程化**的习惯，如：UT 和 CI/CD 的经验

3、**沟通、共情能力**，能快速表达自己的想法和理解别人的需求

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Zilliz@李成龙，介绍了向量数据库的基本概念、**向量数据库 Milvus** 的设计架构与核心优势，并探讨了在 AI 时代，向量数据库成为基础设施的重要性。

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NebulaGraph @余毅航，作为 NebulaGraph GenAI 的核心研发，介绍了 RAG 的背景及原理，并分享了 GraphRAG 在 NebulaGraph 中的最新进展：构建了开箱即用的 **GenAI Suite**，使 GraphRAG 更易用，且性能更强大。

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爱可生@苏鹏，分享了 **ChatDBA** 的创新应用，展示了如何利用 AI 技术提升数据库管理的智能化水平，为 DBA 的高效工作和迅速定位问题提供了全新的视角。

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FastGPT @朱浩瑜指出，因 AI 技术与实际应用存在一定距离，导致优质的 AI 原生应用较少，介绍了 **FastGPT** 如何精准解决问题，以降低 AI 技术门槛、提升企业效率，并分享了 FastGPT 在多个行业的应用案例。

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# **社区结语**🎙️


nMeetup 上海站结束了，但我们的旅程还在继续～让我们带着满满的收获，继续在开源的道路上前行。NebulaGraph 期待再次与大家相聚，分享更多的技术心得和实战经验。我们也热切期待与更多志同道合的伙伴携手并肩，共同探索更深入的技术领域。

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# **回放+PPT**🔗


直播回放：[点此观看‍‍](https://space.bilibili.com/472621355?spm_id_from=333.1007.0.0)直播回放‍‍‍。

PPT获取方式：关注「NebulaGraph 技术社区」公众号，后台回复「上海站」。



## **致谢**❤️


感谢携程集团对本次活动的大力支持！

感谢 FastGPT、zilliz、爱可生开源社区的大力支持！

感谢 NebulaGraph 社区布道师尹珉，NebulaGraph contributor 秋梵 @knqiufan ，上海地区志愿者刘方洲、王靓焱，对本场活动的大力支持！

【nMeetup 北京站】活动精彩回顾（附回放+PPT）

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**背景 💻**

9 月 21 日，北京站 nMeetup 如期而至，一场以 GraphRAG 和人工智能技术融合为主题的开发者聚会，在金秋的首都拉开帷幕。这一天，我们与 8 位讲师和 140 多位来自五湖四海的行业伙伴们相聚一堂，共同探讨 GraphRAG & AI 的最新发展和应用实践，见证了一场关于智慧与未来的深入对话。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

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未能到场的小伙伴们可查阅本次 nMeetup 精彩回顾、 PPT 及直播回放⬇️

**Topic 回顾 ⏰**

FastGPT Maintainer @杨道升，介绍了 FastGPT 在降低 AI 技术门槛、提升企业效率方面的优势，并分享了 FastGPT 在多个行业的应用案例。  

![图片](https://nebula-website-cn.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/nebula-website-5.0/share/byds.jpg)

NebulaGraph GenAI Team Leader @古思为，带来了 GraphRAG 在 NebulaGraph 中的最新进展：构建了开箱即用的 GenAI Suite，使 GraphRAG 更易用，且性能更强大。不仅展现了 NebulaGraph 在 GraphRAG 领域的深厚积累，也激发了现场观众对 GenAI Suite 未来发展的极大期待，纷纷积极提问，现场讨论火热。‍

![图片](https://nebula-website-cn.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/nebula-website-5.0/share/bgws.jpg)

微软 MVP 大中华区负责人 @Christina Liang , 借本次 nMeetup 为大家介绍了微软 MVP（Microsoft Most Valuable Professional）的项目背景及选拔标准，期待更多乐于分享知识的行业专家们加入。（如需了解更多详情，请见_mvp.microsoft.com）

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53 AI 创始人@杨芳贤，分享了 AI Agent 在企业落地的案例，细剖析了 Chat Agent 和 Data Agent 两个主要场景下的应用实践，并指出了当前 RAG 方案在企业内部落地时面临的挑战。  

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博睿数据大数据开发工程师@姚成耀，带来 NebulaGraph 在博睿数据实际生产环境中的应用案例，详述了在使用 NebulaGraph 过程中遇到的问题、解决方案以及二次开发的经验，让大家对 NebulaGraph 的实战能力有了更直观的认识。

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Eigent AI Founding Engineer @范文栋，聚焦于将知识图谱与基于 RAG 模型的 Agent 相结合的应用，展示了如何通过图结构的数据进行增强的推理和知识检索，以提升 Agent 的回答质量和推理能力，并介绍了 CAMEL AI 集成 NebulaGraph 的进展。感谢@Wendong @Asuka @Ray @赵越 的贡献～  

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微软高级云技术布道师@卢建晖，带来了 GraphRAG 优化的实用技巧，详细讲解了如何在 Graph 的构建过程中利用 SLM 来优化 GraphRAG 应用。  

![图片](https://nebula-website-cn.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/nebula-website-5.0/share/wrl.jpg)

语势科技技术负责人@岳洋，从金融领域的实际需求出发，阐述了传统大模型在复杂推理方面的不足，以及图谱技术如何成为解决这一问题的关键。此外，对比了当前各图数据库的优劣势，还从易用性、社区活跃程度等角度，分析为何选择 NebulaGraph 作为 GraphRAG 适合中小企业当前最佳解决方案，为金融行业数据库选型提供了新思路。

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**社区结语 🎙️**  

此次 nMeetup 不仅是一场技术交流的盛会，更是一个启迪思维、激发创新的平台。它让我们看到了 GraphRAG 与人工智能技术融合的巨大潜力，也让我们对未来科技发展的方向充满了期待。NebulaGraph 将持续推动 GraphRAG 的技术革新与迭代，为行业提供更高效更智能的解决方案，我们也热切期待与更多志同道合的伙伴携手并肩，共同探索更深入的技术领域。

未来，我们将会有更多的机会与大家见面交流，分享更多的技术心得和实战经验。期待在下一站 nMeetup 中，再次见到熟悉的面孔，结识更多新的朋友！

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**回放+PPT🔗**

直播回放：[北京站回放](https://www.bilibili.com/video/BV1pDsUe8EcF/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=817871e38f2f5dbaed653bece6b00ecf)

PPT获取方式：关注[「NebulaGraph 技术社区」](https://mp.weixin.qq.com/s/Eg-U3H48TsT7vSt6rGaJRA)，后台回复「北京站」。

GraphRAG Meets AI ｜NebulaGraph Meetup 北京站

【nMeetup 北京站】活动精彩回顾（附 PPT+回放）

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> **听说没人能拒绝一根棍子、一只猴子？**
> 
> **NebulaGraph 送《黑神话：悟空》啦！**

历时 6 年，承载着全球玩家的期待，《黑神话：悟空》已正式上线发售。它早已超越游戏本身，成为一段文化之旅，一次情怀共鸣，一场从儿时就开始做的英雄梦。

正如悟空在混沌世界中披荆斩棘、闯荡四方，每一个使用 NebulaGraph 的你，都是数据世界中的天命人，勇敢探索未知，发现隐藏的价值，追寻数据的英雄梦。无论是在复杂的社交网络分析中揭示隐藏的关系，还是让数据价值最大化，你的每一个使用案例都值得被分享和赞扬。

我们诚挚地邀请您参与 NebulaGraph 用户案例征文活动，畅谈您在实际应用中使用 NebulaGraph 的宝贵经验和成功案例。您的实践，不仅是我们版本迭代的动力，也是其他 NebulaGraph 用户打怪升级的通关攻略。



**【征文要求】**

-   主题：用户案例；
    
-   内容：文章结构完整、逻辑清晰、文字通顺，图文并茂；
    
-   结构：包括但不限于，公司及业务介绍、业务挑战与产品选型、NebulaGraph 的使用场景与解决方案、经验分享 or 踩坑总结；
    
-   发布：进入 NebulaGraph 论坛，在【文章】 分类下撰写文章并发布。
    

**【评奖方式】**

本次征文采用文章积分来评选得分 Top5，公式如下：‍‍

```
文章得分 = 浏览量 + 点赞（ ❤ ）数 x 2 + 评论数 x 5

```

（说明：公式优化了点赞权重过高的问题，提升了浏览量的优先级。即，你越早发文章，优势越突出）

**【征文奖品】**

Top5 皆可赢取《黑神话：悟空》标准版，此外，按名次排序，我们送出不同等级的社区周边礼包。

**【征文时间】**

即刻起至 9 月 30 日。


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**🎉我是小彩蛋**

我们欢迎新朋友加入 NebulaGraph 社区，如果您无法提供用户案例，但是《黑神话：悟空》忠实玩家，且对图数据库感兴趣，可以投稿「使用 NebulaGraph 分析《黑神话：悟空》」。

如通过 NebulaGraph 预测终极 boss、推荐最佳合作伙伴、可视化人物关系图谱、分析角色关系网络中隐藏任务触发的影响因素......我们将随机送出周边大礼包 n 份🐒

听说没人能拒绝一根棍子、一只猴子？
NebulaGraph 送《黑神话：悟空》啦！

来领《黑神话：悟空》！NebulaGraph 用户案例征集 ing

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**背景 💻**

8 月 17 日，NebulaGraph Meetup 厦门站以“图数据库+AI”为主题，汇聚行业专家与技术爱好者，共同探讨了 AI 的最新实践与 GraphRAG 的创新解决方案。厦门风光旖旎，相信现场小伙伴们亦满载而归。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

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未能到场的小伙伴们可查阅本次 nMeetup 精彩回顾及直播回放⬇️‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

「NebulaGraph GenAI Team @BeautyyuYanli 压轴，NebulaGraph RAG 受到不少社区朋友们关注，欢迎大家加入 NebulaGraph RAG 技术交流群，一同探索更多可能🌟」
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**Topic 回顾 ⏰**

**Part 1 聚焦 AI 的最新实践**。FastGPT 开发者 & 布道师王子俊深入介绍了 FastGPT 的高级编排功能，帮助大家如何构建高效的 AI 工作流；厦门巅峰科技有限公司技术负责人涂标松分享了 AI 助力客服中心录音质检的应用，为录音质检私有化部署提供了解决方案。  

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**Part 2 聚焦 GQL**。NebulaGraph Committer 大叶老师 以 ISO-GQL 标准为引，分析了图数据库驱动程序现状，提倡建立统一的调用方式的标准；NebulaGraph 产品经理方扬 @MuYi ，对 ISO-GQL 作出深入解析，并介绍  GQL 在图数据库中的重要性。

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大叶老师不仅是 NebulaGraph 的 Committer ，陪伴 NebulaGraph 走过多个版本的迭代，也积极承担了社区布道的重大责任。本次 nMeetup 选址大叶老师所在地——厦门，亦是我们与大叶老师的双向奔赴。借此机会，NebulaGraph 社区聘请其为「厦门城市站站长」，再次感谢大叶老师的支持～！

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**Part 3 聚焦 GraphRAG**。厦门大学平潭研究院研究员杨知铮，以对话诗仙李白为例，分享了如何将 GraphRAG 引入传统文化教育，引发了现场小伙伴们的强烈共鸣和热烈讨论，纷纷表达对 GraphRAG 在传统文化教育中应用的期待。

NebulaGraph 研发 @BeautyyuYanli ，介绍了 NebulaGraph GenAI 团队在 GraphRAG 的探索与尝试。**（GraphRAG 由 NebulaGraph 和 LlamaIndex 共同推出，能够将知识图谱与大语言模型结合，为搜索引擎提供更全面的上下文理解，带来更智能的搜索结果。）**GraphRAG 推出后，NebulaGraph 构建了 GenAI Suite，帮助更多企业和开发者更加高效地探索与使用 GraphRAG。本次 nMeetup 还进行了 live demo，更加直观地让大家理解 NebulaGraph 的 GraphRAG 解决方案。‍‍‍‍

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**社区结语 🎙️**  

本次 nMeetup 不仅是一次技术分享的盛会，也是一场开发者社区的聚会，相信每一位参与者都在这里有所收获，碰撞出思维的火花。未来，我们将会有更多的机会与大家见面交流，分享更多的技术心得和实战经验。期待在下一站 nMeetup 中，再次见到熟悉的面孔，结识更多新的朋友！

（留言猜猜我们下一站去哪儿？随机掉落精美周边😄）

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**回放+PPT🔗**

回放地址：[https://www.bilibili.com/video/BV1X3WpeTEpx/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=817871e38f2f5dbaed653bece6b00ecf](https://www.bilibili.com/video/BV1X3WpeTEpx/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=817871e38f2f5dbaed653bece6b00ecf)

PPT 获取方式：关注「NebulaGraph技术社区」公众号，后台回复「厦门站」

8 月 17 日，NebulaGraph Meetup 厦门站以“图数据库+AI”为主题，汇聚行业专家与技术爱好者，共同探讨了 AI 的最新实践与 GraphRAG 的创新解决方案。厦门风光旖旎，相信现场小伙伴们亦满载而归。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

【nMeetup 厦门站】活动精彩回顾（附ppt+回放）

各位社区小伙伴大家好，2024 年第一站 **nMeetup** 来啦！速速与我们面基😄

本次 nMeetup 由 **NebulaGraph**、**FastGPT**、**厦门创业中心**联合主办走进厦门，与社区各位小伙伴进行交流分享。本场活动将聚焦“**图数据库 + AI**”方向。

此次活动，我们邀请到了厦门大学平潭研究院研究员、DataWhale 开源社区作者杨知铮，厦门巅峰科技有限公司技术负责人、《Llama 大模型实践指南》作者之一涂标松，独立开发者、NgBatis 发起人、NebulaGraph Committer叶伟城，FastGPT maintainer、FastGPT 开发者布道师，B 站科技区万粉博主王子俊，NebulaGraph 产品总监方扬等专家和大咖，为社区的小伙伴们带来精彩的技术分享。

**活动免费！欢迎各位小伙伴报名参与！现在即可报名！**

## **🕙时间、地点**

-   时间：2024 年 8 月 17 日 13:30-17:00
    
-   地点：厦门市湖里区新丰路176-180号火炬荟智空间A区二楼路演厅
    

## **🧾议程**

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## **📮报名方式**

**扫描上方海报中的二维码即可报名，[或点击🔗链接直接报名](https://www.slidestalk.com/NebulaGraph/xiamen)**

## **🎁互动礼品**

线下参与本次活动，现场可获得 NebulaGraph 和 FastGPT 社区周边礼品一份。

各位社区小伙伴大家好，2024 年第一站 nMeetup 来啦！速速来面基😄

【nMeetup厦门站】图数据库 + AI 厦门站 Meetup 与你相约 8 月 17 日

![开源之夏梅开二度的周子轶](https://nebula-website-cn.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/nebula-website-5.0/share/20231123-1.png)

这期 nStar 的专访对象是连续两届翻了 NebulaGraph 牌，和 NebulaGraph 一起完成开源之夏项目的周子轶。去年的他，是一个接口工，完成 NebulaGrpah 和 DataX 的集成，为大家提供了图数据库的实时数据同步功能。而今年的他，依旧是做着和数据相关的事项，这次他把目光瞄准了社区最受欢迎的数据导入工具——NebulaGraph Exchange，为它提供批量删除能力。

而在定专访主题的过程中，NebulaGraph 的运营人员发现他是边忙实习工作，边完成开源之夏的项目任务。而他本人对应届生实习也颇有心得。于是乎，除了常规的开源理解之外的，围绕**实习、开源之夏项目投递**的学生可复制路径专访就此展开。

在开始找项目，找实习之前，我们先看看周子轶眼中的自己：

# 那个名叫周子轶的人

**nebula：正文开始之前，来介绍下自己，让大家了解下你。**

**子轶**：哈喽，大家好，我是周子轶，目前就读于新加坡国立大学计算机专业，之前在某互联网大厂实习，很荣幸两次参加 NebulaGraph 的开源之夏项目，收获颇多。

去年还在校园的我对开源比较懵懂，对 git 使用还很笨拙，但是觉得能够参加开源是很酷的一件事。在浏览众多新颖有趣的社区和项目后，偶然发现图数据库 NebulaGraph 社区，感觉很有意思。因为之前从来没有接触过图数据库，所以，在好奇心的驱使下详细了解了图数据库的应用和基本原理，感觉非常有意思，最后果断 all in 了项目计划书，最终在与导师的沟通指导下顺利结项。

在那次开源之夏，也有幸到 NebulaGraph 社区的公司 vesoft 参观，对公司的氛围和整体环境非常感兴趣，所以萌生了今年继续参加开源之夏，为 NebulaGraph 社区贡献代码。所以，今年又一次报名参加了 NebulaGraph 的开源之夏项目，在实习之后再参加开源工作，感觉整体流程和开发规范上有了很大的提升，整体的开发进度也较为顺利地推进。非常感谢能和 NebulaGraph 二次结缘，期待未来能继续为社区贡献代码，参加开源。

# 找项目？找实习，我有可复制的心得可以和你分享

**nebula：我们循序渐进，先从你熟悉的开源之夏讲起吧。作为两届开源之夏选手，在项目申请这块你有什么心得分享么？**

**子轶**：目前来看，其实开源之夏整体上还挺卷的，可能是受到现在就业形势的影响。我也和同事聊过这个事情，开源之夏经常同一个项目有多人申请。（笑）去年我的 DataX 项目也有 5、6 个人申请。

这种情况下，导师面对这么多申请人的话，他其实主要是根据你的简历，或者是你对这个项目的理解来选人。因此，你对这个项目理解是最关键，怎么体现你的理解？你可以**把申请书，好好写一写，和老师好好沟通下。**

除了项目申请之外，我也想讲讲后期的项目开发的注意事项。

有一点很关键，**项目前期一定要做好时间安排**。当然我是个反面教材，在这开源之夏项目因为是在实习期，整个节奏没太把控好。除了实习之外，学校这边也有零零碎碎的琐事。这导致我和导师安祺约定好的一些事情没有及时地完成。无论什么时候，和人交流就是打造自己的口碑。准时、守信是很重要的，虽然这个过程我和导师安祺也致歉，并解释了缘由，但是这种事情能避免尽量避免。合理的安排时间，遵守和导师的约定是非常重要的。这会让导师觉得你是个守约、可靠的人。

为什么提到守约这种**契约精神**呢？因为开源不像去公司实习，天然有一种约束。做开源之夏项目的话，一般和导师都是线上联系，毕竟远程协作，很有可能项目进度突然就失控了，导致后期做着做着就不想做了。因此，你一定要和导师沟通清楚整个项目，你打算怎么做，什么时间节点交付什么东西。尽早和导师沟通清楚你这边的开发进度，好让他安排后期的任务。

回到开源之夏项目申请这个话题，你可以根据你已有的开发经验，再选择同它相关的项目，申请被通过的概率也高点。

最后，回归兴趣，你要对这个技术栈或者是社区有兴趣，申请书认真好好地写。

**nebula：你之前在实习，现在应届生找实习是不是挺难的？**

**子轶**：感觉上，今年好像觉得比去年要好一些，整体环境或者是开放岗位要多一些，去年确实不太好找。这次找实习，我一共经历了 20 场面试。大厂的话，除了字节跳动应该都面过，像是拼多多、蚂蚁金服这种基本上都面了。当然，有些可能面得不是很好，面挂了。

在**找实习过程中，当时主要是逛北邮人论坛，和 BOSS 直聘。还有一个不能忽视的就是，学长和学姐的内推、朋友圈**。在 3 月之前集中投递一波简历，4 月开始面试，5、6 月基本上实习就定下来了。如果大家要找实习的话，可以 2、3 月就开始看起来，这样差不多赶得上春招实习。 

**nebula：在校大学生的话，可能平时在校园做的项目会比较少，你在实习过程中有什么实习心得可以和其他学生分享下的么？**

**子轶**：其实，我觉得实习和做开源、开源之夏项目有一点很像。以我为例，在想到具体方案之前，个人会觉得这个项目（产品）逻辑会特别很复杂。一旦开始着手去调研，或者是看看相关的源码，再分析一下需求，比如说面向产品的需求，你可以把这个产品需求跟产品经理和 mentor（实习的导师）对清楚，就大概能知道它的一个可实践的技术方案是什么。

像是开源之夏的话，学生一开始是需要提交申请书的。 如果你足够认真去准备的话，通过 Google / 百度 / Bing 其实能搜到一些资料，再基于这些资料可以初步拟定一个方案。但即便没有这些方案，你和项目的导师聊聊你对这个 Project 的理解，也是不错的方式。这点和实习中同 mentor 沟通需求有点相似，你要同 mentor 谈你的需求理解，在此基础上，mentor 会纠正理解或者是延伸下，让实习生了解更多的技术细节。

可能大家在学校的时候，实际开发经验不是很足，没关系的，很多开发任务落实到实际开发的时候，相对来说并没有那么复杂，平时我们也可以从一些简单的项目入手，培养下实操能力。

其实，实习也好，开源之夏做项目也好，整个过程有点像垒积木，你一点一点地开发，开发出来一部分，再自测一下，自测完之后看看和预期符不符合。等开发完所有模块之后，做一个整体的通路测试，这种开发流程还是比较既定的。

**nebula：除了平时可以做做小项目增加实操技能之外，面试的时候，你准备过哪些事情可以和大家分享下的呢？**

**子轶**：比较常规的就是刷面经，一般来说我会**面向技术栈去刷个对应面经**。比如说，这家公司我发现用 C++ 技术栈比较多的，那我就去刷一些 C++ 相关的题。而比较通用的算法题，就会看看哪些是常考的点。此外，计算机基础知识或者是计算机面试的八股文，都是需要去了解下的。但是面试八股文内容比较多，假如你面试准备的时间比较少，就抓最重要的东西，看下哪些内容出现得比较高频。此外，就是因人而异的简历准备了。只要是你简历里面涉及到的项目以及技术点，都得深入去了解、学习下，看看网上的博客或者是视频教程，巩固下技术点，这样即便实习面试的时候，面试官问得深入点，也能应答上。因为常见的面试流程中，面试官一般会让你介绍下自己做的项目，再问一些这个项目中他比较感兴趣，或者是关心的点，可能会再深入地问些技术细节。

# 开源之夏，让我体会到了极客精神

**nebula：其实你已经在实习了，照理来说，实习应该挺忙的，为什么要去做开源之夏的项目？**

**子轶**：怎么说呢，我感觉在做开源之夏之前，我的编程或者说编程概念或者是什么，其实是不太行或者不太合格。我觉得真正地做完开源之夏项目之后，我的能力得到了一个特别大的提升，也很增强自信。因为，其实做项目的第一步就是把环境搭起来，这一点（环境搭建）其实就可以劝退很多人。而当你要去做一个东西的时候，第一点也是不能避免的便是你得会用这个东西，在用之前的话，一套软件运行环境是必须的，有这么一套环境才能做后续的开发。

其实我在本科期间也尝试做过一些项目，好多时候就是不太会搭建项目，接着就是做着做着就放弃了。去年也有这样一个项目，我当时也是在搭环境的时候踩了很多坑。但是最终看博客资料，读一些日志，以及和我的导师去讨论，逐渐把环节搭起来，实现第一步之后，后续就感觉不是那么困难了。

此外，看源码也让我受益良多。像是一些比较大型的开源项目，我要直接给他做一个做开源贡献的话，我会觉得很难，它太复杂了。像去年那个题目 nebula 支持 DataX，因为没有现成的实现方案，当时一点思路也没有。但是和导师沟通之后，去阅读 DataX 集成相关的代码，通过代码了解 DataX 集成其他项目的实现逻辑，以及相关的代码实现，挖掘当中的共同点，最终还是把项目做完了。这个经验，也影响了我现在一些开发习惯，**如果遇到不会的项目，可以去读读相关的源码，加上自己的理解去完成自己的项目。**

所以，今年实习忙之余还去参加这个开源之夏，也是因为觉得开源之夏的话也是一个更好的拓展，因为公司的项目相对来说可能是实习生在打杂。除了这点，我作实习生做的这个东西相对来说比较私密（公司内部系统），面试或者其他交流的话，大家未必能看得到。但是开源之夏的项目的话就不同了，我做的项目里面的代码、实现逻辑大家都能看到，可以进一步地交流。

最后一点是，我觉得做开源之夏的项目，让我感受到了一种极客精神，非常有意思。

**nebula**：你说到做项目，先遇到的难点是环境搭建。所以，（狗头）**你这次又来申请 NebulaGraph 的开源之夏项目是因为环境去年已经搭好了么？**

**子轶**：（微笑）一部分原因是，另外一部分原因是我的确觉得 NebulaGraph 社区很好，产品在大厂里也很有口碑。大家都是基于 NebulaGraph 做二次开发，或者是借鉴一些思路。我跟同学也聊过，如果是图数据库领域的话，NebulaGraph 做的很好，生态也很完善，社区也很不错。（此处应该安排上广告费）

**nebula**：看样子你还是很满意 NebulaGraph 和你的合作。去年是你第一次做开源之夏项目，可能首次实践可能会难一点，但是你过了那道坎之后，现在已经有一定的实践基础了。**你觉得今年做的项目和去年比，会不会更加简单点？**

**子轶**：感觉今年的项目实现起来要比去年要简单，因为有去年的基础。首先，最明显的一点是我有环境，直接就可以用。而代码开发这块的话，今年在实习以及去年的开发经验，让我读代码的能力进一步加强，所以读下相关的代码实现，开发起来也算是得心应手。在读代码的过程中，我也发现其实我很喜欢开源这个模式，开放的代码让我可以不断地深挖，了解作者的实现思路，以及他是如何编写代码的。

# 这些开源作者 / 公司为什么会做开源这件事？

**nebula**：（狗头）**你觉得 NebulaGraph 的导师如何？**

**子轶**：去年 DataX 项目是由志鹏老师带的，他实力很强，人也很耐心（我那时候还是个萌新），包括当时线下去见他，感觉他整个人都很有吸引力，在实际开发中指导也很到位。今年的导师是安祺老师，对整个 Exchange 的项目整体的发展和把控非常清晰，正是因为如此，她可以在现有的任务基础上延伸出来其他的开发事项，让我可以更加了解 Exchange 这个项目，做一些相关的项目优化。

**nebula**：感觉和 NebulaGraph 的导师配合还挺好的样子。其实 NebulaGraph 也是一款开源项目，你在开源之夏的任务开发过程中也会接触相关的开源事项，可能是基本的 git 操作熟悉，或者是提 pr 的礼仪。**你觉得今年和去年，对“开源”这个词，理解有什么不同么？**

**子轶**：去年的理解可能略显浅薄，因为那时候我没有实习经历，算是一个纯小白做和开源相关的事情。当时整个感觉就是：大家都好酷。而当时我们专业厉害的同学，也经常在 GitHub 上写代码。我看过一些国内外知名开源项目，当时就感觉大家都在自愿维护开源项目，而国内有些公司也会把项目代码开源出来，非常诧异：为什么这些开源作者 / 公司会把项目开源出来？尤其是那时候我看到阿里云的一个项目，觉得这个项目实现起来也不容易，开源出来干嘛？甚至会觉得，开源出来是不是会有点亏了。

随着参加开源之夏项目，我接触多了开源项目，慢慢地我开始理解这些项目开源的原因。也许不一定正确，我觉得这些选择开源的公司，它们其实是在维护一个生态，当把那些开源项目建立起来，再逐渐去完善生态的话，可以吸引更多的人去参与进来，不断地去迭代这个社区或者是完善这个项目。按照现在的话，就是这个产品会更加健壮。

**丰富生态、迭代产品、一起建设开源社区**，这是我去年的理解。

今年的理解，因为进现在公司实习之后，我发现其实公司用到了很多开源组件。遇到什么开发任务，有现成的开源解决方案，大家也会直接拿来用，或者是进行部分二开工作。现在我觉得，**开源是一种基石，我们站在之前人的肩膀上，可以走得更远**。

同去年的理解不同，现在我觉得开源不只是丰富、完善某个单一产品，而是开源它可以帮助整个相关行业去进步。对某个行业不是很了解、熟悉的话，通过勘察代码就可以快速入门这个行业，了解现有的行业技术，它是处于什么水平。

以上，周子轶的专访接近尾声，下面进入“Talk is cheap, Show you code”环节：

- 离线数据同步工具 datax-plugin：**https://github.com/nebula-contrib/nebula-datax-pluginNebula-exchange**

- 批量删除数据：

  - **https://github.com/vesoft-inc/nebula-exchange/pull/151**

  - **https://github.com/vesoft-inc/nebula-exchange/pull/154**



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如果你想尝鲜图数据库 NebulaGraph，记得去 GitHub 下载、使用、(^з^)-☆ star 它 -> [GitHub](https://github.com/vesoft-inc/nebula)；如果你有更高的性能、易用性、运维实施等方面的需求，你也可以随时 [联系我们](https://www.nebula-graph.com.cn/contact)，获取进一步的帮助哦~

这期 nStar 的专访对象是连续两届翻了 NebulaGraph 牌，和 NebulaGraph 一起完成开源之夏项目的周子轶。

开源之夏梅开二度的周子轶，他的实习、找项目之旅

*以下文章来源于开源之夏OSPP ，作者ospp*

![NebulaGraph](https://nebula-website-cn.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/nebula-website-5.0/share/20231116-1.png)

本期专访采访人物来自开源之夏 2023 活动 NebulaGraph 社区中选学生——宋昊成同学，他所承担的项目是 NebulaGraph-rust 实现点边扫描接口。

项目链接：
https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/231190185

![开源之夏 2023 活动 NebulaGraph 社区](https://nebula-website-cn.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/nebula-website-5.0/share/20231116-2.png)

# # 关于宋昊成

**OSPP**：请简单介绍一下自己。

**宋昊成**：大家好，我是来自南京航空航天大学的宋昊成，参与了 OSPP 2022 和 OSPP 2023 两届活动，现在在为 NebulaGraph 社区编写 Rust 客户端。业余时间喜欢多接触新的事物，不局限于计算机专业本身。

**OSPP**：最开始是怎么接触到开源之夏的呢？你眼中的开源是什么样的？

**宋昊成**：最开始是受到我的好朋友茂林的影响，他参与了 OSPP 2021。听完他的经历后，我对开源项目产生浓厚兴趣，关注了开源之夏公众号，留意报名和申请时间，并积极申请参与项目。

我眼中的开源是个贴近工业界前沿项目和用户实际问题的活动。我发现很多开源项目的发布，原因是学术界发布了一个新的模型或者算法，社区想集成到自己的框架中。也有用户发现了使用过程中的问题，在 Issue 提出自己的需求或者改进意见，社区发布相应的开源任务。当然，还有很多其他类型的开源项目，但是我觉得都离不开应用价值和实际需求这两个核心方面。

**OSPP**：你有着非常丰富的项目实践、实习与赛事参与经验，可以简单为我们介绍一下么？这些经历在学习或其他方面给你带来了什么？

**宋昊成**：我参与过挑战杯、互联网+、数学建模等比赛，同时也参与了很多项目的开发。这些实践都是我难忘的经历。首先，通过参加各种竞赛教会了我从“不可能”到“可能”的心态转变。很多竞赛从刚接触的不知所云到后期的小有所成，关键在主动学习和不畏困难的态度，坚持下去大部分竞赛其实都能取得比较好的成绩。其次，通过竞赛和项目开发，我认识了来自不同专业的优秀同学，扩展了我的社交圈。最后，这些过往经历在我升学和实习的过程中，也为我提供了不小助力。

# # 参与开源之夏与开源

**OSPP**：这已经是你第二次参与开源之夏活动了，两次参与体验如何？又是什么吸引你再次参加活动的？

**宋昊成**：第一次参加是大四的时候，临近毕业，事情比较多，就匆忙申请了一个项目，可惜申请书还是打磨不够，落选了。今年第二次参加，准备的更加充分，把将近 600 个项目都认真了解了一遍，选定了几个合适的项目，认真撰写申请书。最终，我成功的中选了其中一个项目。被吸引参加活动的原因，还是想亲自感受一下工业界项目的开发，而且能看到自己的项目落地，是很有成就感的事。

**OSPP**：请简单介绍一下你在本届活动中承担的开源项目。

**宋昊成**：我承担的开源项目是《NebulaGraph-rust 实现点边扫描接口》。这个项目的主要目标是开发 NebulaGraph-rust 项目，以支持 NebulaGraph 数据库的 StorageClient 中的 ScanVertex 和 ScanEdge 接口。NebulaGraph 是一个高性能的分布式图数据库，下图是 NebulaGraph 集群的经典架构。NebulaGraph 由三种服务构成：Graph 服务、Meta 服务和 Storage 服务，是一种存储与计算分离的架构。

目前，NebulaGraph-rust 仅支持部分 GraphClient 的接口，访问的是图中的Graph Service。我需要开发一个 StorageClient，访问 Storage Service，并根据返回的 response 实现 ScanVertex 和 ScanEdge 接口。

![参与开源之夏与开源](https://nebula-website-cn.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/nebula-website-5.0/share/20231116-3.png)

OSPP：在开发过程中有遇到什么困难或挑战么？你又是如何克服的呢？

宋昊成：开发的过程最大困难是对 Rust 不熟悉吧，当时选这个项目是想借这个机会学习一下 Rust，了解一下这个新兴的语言。不少程序语言编写有很多相似之处，如果会一门其他的很快就可以迁移过去，但是 Rust 的所有权、trait、生命周期等概念，让你按以前的编程习惯编写代码会出现很多问题，所幸最后都解决了（就是 debug 过程有点折磨）。

克服的话，我采取一种渐进的方法。我首先从实现一个最基本的功能开始，确保它能够正常工作，然后在此基础上逐步扩展，最终形成我想要的 mod（模块）或者 crate（包）。此处赞扬一下 Rust 的强大的编译器，出错时会给出非常详细的报错原因和解决方案，大部分问题，按着报错提示修改便可以解决 。在开发过程中，随着对 Rust 的不断学习，也慢慢感受到了 Rust 的魅力。

OSPP：你眼中的 NebulaGraph 是一个什么样的开源社区？之后是否打算继续参与开源社区或开源项目？为什么？

宋昊成：NebulaGraph 在我眼中是个年轻、善于交流、开创性、友善的社区，以前接触的几位社区导师都是很年轻且有实力的开发者。搜索问题中，接触到 NebulaGraph 社区的论坛，上面有很多活跃用户互相交流解决问题，求助者的问题都能很快被解答。开发过程中，社区的导师和助手姐姐都很 nice，反馈的问题都能很快解决，暑假还收到了社区送的礼物和明信片。

之后会继续参与开源社区的活动，毕竟自己开发的项目，会有用户提出 lssues，要根据提出的问题积极维护和完善 Rust 客户端。有机会的话也想参与社区的其他项目，多向社区的大佬学习，成为一个合格的 contributor。

# 关于 NebulaGraph 技术社区


> NebulaGraph 社区是由一群图技术爱好者组成的技术社区，社区主要讨论话题为图分析与数据挖掘、自然语言处理与知识图谱、图数据库 NebulaGraph。而 NebulaGraph 是一款开源分布式图数据库，主项目采用 C++ 编写而成。自 2019 年开源以来，NebulaGraph 在近 300 名国内外 contributor 一起努力之下先后发布了 3 个大版本，提交了过 3.5k+ 次 commit，并获得了 9.5k+ star。
GitHub 地址：https://github.com/vesoft-inc/nebula


>在本次开源之夏活动中，得到开源之夏优秀学子的帮助，实现了在图算法、可视化、数据批处理等方向的优化项目。
开源之夏社区主页：https://summer-ospp.ac.cn/org/orgdetail/119ef0d9-7aac-431d-bb9f-d39864c168ff


**OSPP**：在参与社区贡献的过程中有遇到什么令你印象深刻的事情么？导师和其他社区成员有为你带来什么帮助么？

**宋昊成**：最深刻的是因为我暑假比较忙，时间规划没做好，导致项目开发进度非常缓慢，感觉后续工作量还很多，一度觉得结不了项。此处感谢我的导师米泽双（github: Milittle），他平时工作非常忙，但还是周日抽空跟我开了个会，我们彻聊了一晚上，我提出的问题都给我解答了，也给出了项目基本的实现顺序。

![开源之夏活动](https://nebula-website-cn.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/nebula-website-5.0/share/20231116-4.png)

先不用做到尽善尽美，做一个最简单、基础的版本出来，后续再改进。开完会后，因为思路清晰，中间和米导沟通顺畅，我大概写了十天就完成了基本功能。后面又花了几天加上了错误处理和部分代码重构，完成了第一个可交付的版本。

**OSPP**：参加开源之夏活动为你带来了哪些收获？

**宋昊成**：收获最多是自信的增长，做之前会觉得很难，一些名词或者相关技术领域没听说过。但是真正开始去开发项目，伴随着查资料和与导师不断讨论，很多问题也没想象中那么难，重要的是敢于尝试。

# # 寄语

**OSPP**：你身边了解和参与开源项目的同学多吗？你认为参与开源之夏和社区贡献对于在校生的学习和专业提升、就业选择方面有哪些帮助？

**宋昊成**：身边了解开源项目的同学还是比较少，普遍认为离自己比较远，看项目各种技术栈看不懂，望而却步。今年开源之夏走进我们学校宣传，也看到了周围有几位同学参加，能感受到近几年开源的影响在慢慢变大，但是还任重道远。

参与开源之夏和社区贡献，对在校生各方面提升是显而易见的，现在学校科班教授的知识偏研究、系统，脱离工业界所需的技能，参与开源之夏可以亲自感受一个完整的工业界项目是怎么样开发的。在开发过程中，收集资料、学习、和导师沟通，并且独立的完成项目的开发和测试，整个流程下来能很好的锻炼自己。同时今年的不少大厂实习、秋招，招聘信息中都会说明有开源经历是加分项，对找工作是很有帮助的。

**OSPP**：有什么话想对计划参加开源之夏活动的学弟学妹们说?
宋昊成：敢于迈出第一步是成功的一半。我身边不少朋友想参加，看到琳琅满目的项目及陌生的技术栈就退缩了，但其实很多东西都是边学边做，心态要放轻松。

首先应该找到自己感兴趣或者相近的技术栈的项目。在自己写申请书的过程中，思考项目开发过程中的难点和用到的技术，然后根据自己能力评估一下自己能否完成，最后确定是否申请这个项目。我觉得合适的项目，是在不耽误项目结项的前提下能给自己学习到新的东西，带给自身成长的。



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本期专访采访人物来自开源之夏 2023 活动 NebulaGraph 社区中选学生——宋昊成同学，他所承担的项目是 NebulaGraph-rust 实现点边扫描接口。

专访｜NebulaGraph 宋昊成：敢于迈出第一步是成功的一半

![DockerCon 国际性技术会议](https://nebula-website-cn.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/nebula-website-5.0/share/20230928-01.png)

DockerCon 是一个国际性技术会议，大会专注于 Docker 容器平台及其生态系统的最新发展和创新。DockerCon 由 Docker 公司主办，是 Docker 社区的重要聚会之一。而 Docker 2023 将于 2023 年 10 月 4 日至 5 日（PDT 太平洋时间）在洛杉矶举行，并为不能来到现场的用户提供线上参会选择。

**创新与发展**，是本次 DockerCon 2023 的大会主题。“Innovation Unleashed: Redefine Development at DockerCon 2023!”，大会旨在推动创新和发展，提供有关 Docker 和容器技术的最新见解和趋势。

DockerCon 2023 涵盖多个主题，包括应用程序构建和部署、人工智能和机器学习、安全软件开发、Web 应用程序开发、开源、Docker 在嵌入式系统和物联网中的应用、创新和敏捷性，以及新兴趋势。

受主办方邀请，分布式图数据库 NebulaGraph 也将出席本次 DockerCon 2023，分享《**Streamlining Distributed Graph-based LLM and AI Infrastructure with Docker Extension**》（中文名《**优化基于图的 LLM 和 AI 基础设施**》，让大家了解 NebulaGraph 最新的 LLM 研究进展。

# DockerCon 2023 亮点

DockerCon 2023 将于 2023.10.04 -2023.10.05（太平洋时间）在位于洛杉矶市中心附近的 MAGICBOX 举办。

大会提供 **60+ 个实操分享**，涵盖多个技术领域和应用场景。Day 1 主要围绕 Docker Compose 主题展开，Day 2 则聚焦人工智能、云计算、LLM 领域的 Docker 应用场景。

具体议程：

![DockerCon 2023 具体议程](https://nebula-website-cn.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/nebula-website-5.0/share/20230928-02.png)

![DockerCon 2023 具体议程](https://nebula-website-cn.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/nebula-website-5.0/share/20230928-03.png)

# NebulaGraph？在！

本次 NebulaGraph 的布道师 Wey 将会在**太平洋时间 10.05 1:45 p.m**. 给大家带来《**优化基于图的 LLM 和 AI 基础设施**》，与大家一同分享最新的 LLM 研发进展。

演讲将从图、图数据库和 NebulaGraph 这三大基本概念切入，讲解完图相关知识后，Wey 将揭开图与大语言模型 LLM 的创新融合，并展示这个强大组合是如何增强现有的 LLM 和知识图谱流程的。

在随后的第二部分，Wey 会聚焦于 Docker 和 Docker 扩展，以及容器化和 Docker 扩展如何为 NebulaGraph、NebulaGraph AI 和 NebulaGraph LLM 提供无缝的开发和学习环境。

最后，Wey 将深入探讨、利用这些技术，揭示它们如何将复杂的流程简化为一键解决方案。你将学到：

  
* 如何利用 Docker 优化基础设施，加速开发/生产部署
* 在 Docker 上如何进行 AI 开发
* 图、知识图谱和 LLM 的结合案例

# 来？Coffee or Tea？

如果你刚好十一在洛杉矶，也那么巧在 DockerCon 2023 现场，不妨让 Wey 请你喝一杯咖啡，我们聊聊 LLM、图数据库和加州的阳光，如何？


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**谢谢你读完本文**(///▽///)

如果你想尝鲜图数据库 NebulaGraph，记得去 GitHub 下载、使用、(^з^)-☆ star 它 -> [GitHub](https://github.com/vesoft-inc/nebula)；如果你有更高的性能、易用性、运维实施等方面的需求，你也可以随时 [联系我们](https://www.nebula-graph.com.cn/contact)，获取进一步的帮助哦~

DockerCon 是一个国际性技术会议，大会专注于 Docker 容器平台及其生态系统的最新发展和创新。

洛杉矶 ｜ Docker 2023，与 NebulaGraph 一起重新定义开发！ 

![](https://nebula-website-cn.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/nebula-blog/open-source-summer-visual-screen.png)

## 初识开源之夏

### 结缘 NebulaGraph

Hello，⼤家好，我叫刘⽂豪。⽬前是⼀名计算机专业的研⼆研究⽣，就读于北京邮电⼤学。我很⾼兴能参与到这次的开源之夏项⽬中，加⼊到了 NebulaGraph 的社区建设中，并成功完成了可视化⼤屏项⽬的实现。

说起与开源之夏结缘，需要归功于我的好朋友男哥，他是我实验室的同⻔，在研⼀的时候给予了我很多帮助。他是⼀名技术控，对数据库、云原⽣、传统前后端开发等各个领域都有涉猎，在本次开源之夏的活动中参与了 KubeVela 社区的项⽬，取得了丰硕的成果。在今年上半年北京疫情冲击下，我们北邮经历了⼀段封校的⽇⼦，在百⽆聊赖之际，男哥向我们推荐了本次开源之夏的活动，成为了我开源之夏的引路⼈。

在选取开源之夏的项⽬时，我根据⾃身特点进⾏考虑——我研⼀时接⼿了实验室⼀个国家级项⽬的前端部分。在开发迭代过程中，与负责后端的男哥有许多交流。我当时认为⾃⼰对前端⽅向的⼯程化实现更感兴趣⼀些，也⾃学了很多前端领域的知识。但前端⽅向的特点是杂乱，加上国内前端⽣态建设良莠不⻬，很容易让⼈摸不清努⼒的⽅向。如果能找到⾏业内从业多年的⾼⼿亲⾃指导，将事半功倍。抱着试⼀试的态度，我主动联系了我的导师汪洋，浏览运⾏了 NebulaGraph Dashboard 的项⽬，甚⾄还发现了⼀个⼩ bug，提了⾃⼰在 GitHub 上的第⼀个 PR。

### 介绍下这是我的导师

汪哥给我的初印象是⽐较平易近⼈，⽽且反馈很快，不是那种⾼⾼在上的导师，能够亲⾃指导⼀些技术上 Google 不到的具体问题。在仔细考量对⽐之后（导师汪洋通过了考核🎉），我选择了 NebulaGraph 社区的可视化⼤屏实现的项⽬。

很多同学可能会认为，追求名字看上去“⾼⼤上”的项⽬才是正确的。⽽我认为，**⽆论是怎样的项⽬，能落地才是最重要的**。

我认为⼀个项⽬能否成功落地主要取决于两点：

1. 项⽬本身是否具有可⾏性；
2. 参与项⽬的⼈是否靠谱。

这两点也在最终敲定项⽬⼈选的⾯试时，双⽅达成了⼀致。

## “辛”而不酸的项目史

![](https://nebula-website-cn.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/nebula-blog/nebulagraph-dashboard-visual-screen.jpeg)

### 这可是可视化大屏

可视化大屏项⽬旨在帮助运维⼈员更直观、便捷地感知系统内的各项关键指标，设计出 NebulaGraph Dashboard 的 Community 版可视化⼤屏。

整个项⽬流程涉及**需求分析**、**原型设计**、**代码实现**、**合⼊仓库**等完整的软件开发流程，深⼊体验了企业内部产品的上线、开发流程。

在整个开发流程中，代码实施只是其中的⼀部分。导师汪洋考虑到⼯作量较⼤，尤其是起步的需求分析和原型设计部分，期望更多的开源⼒量加⼊本次项⽬开发中。这不是巧了，来⾃美国的宇晴⼩姐姐对这个可视化项目也很感兴趣，经过协商沟通，宇晴⼩姐姐也参与到了我们的项⽬开发中，我们组成了三⼈的开发⼩团队。

在起步阶段，我们做了详细的调研，仔细阅读导师汪洋提供的材料，敲定了设计蓝图、开发语⾔、框架、环境。我们选择重新设计仪表盘的整体布局，在打包⼯具的选择上，我们⽤ Vite 搭建了新的开发环境，没有使⽤旧的 WebPack 开发环境，提⾼了开发效率。

在具体的代码实施阶段，因为我跟宇晴的跨时区因素，**体验了⼀下近年很⽕的跨国团队的远程协作⽅式**——⼤家在项⽬沟通群中提出问题，明确各⾃的分⼯，采⽤“接⼒式”的开发模式，分别在各⾃时区的⼯作时间，在 NebulaGraph 社区提供的开发机上进⾏代码编写。我们也经常会在群⾥提前商量时间，来进⾏⼩组组会，确保项⽬的顺利推进。⼩组组会的形式和内容，也随着项⽬开发阶段的深⼊，不断地在做调整适应，做到了灵活性和有效性的统⼀。

## 开源之旅不停

虽然可视化大屏是一个开源之夏的项目，项目总有结项之日。但是，开源之旅不停，后续我将会从以下方面继续走我的开源之路：

* 优化 UI 设计、提升代码质量
* 更多参与开源社区的建设中

### 在开源之夏感受开源的魅力

本次活动，我亲身体会了 NebulaGraph 社区友好的开源氛围。

而我认为**开源社区的魅⼒在于，它不仅只为代码⾼⼿开放，还欢迎刚⼊⻔的⼩⽩**。我在参与到 NebulaGraph 的社区前，并没有从零开始完整地搭建过⼀个⼤型的前端项⽬，缺乏对所学前端知识的整合。

⽽宇晴⼩姐姐是转码选⼿，今年还⾯临着严峻的应聘形势。我们在整个项⽬开发过程中，互帮互助，相互⿎励，不仅攻克了⼀个个具体的问题，更收获了信⼼和彼此之间的友谊。这⼀切的根源在于，我们勇敢地迈出了最重要的第⼀步，选择主动参与到开源之夏的活动中，并且幸运地加⼊到了 NebulaGraph 社区。在 NebulaGraph 社区，⽆论是负责技术的汪哥，还是负责运营的迷⼈的⼩姐姐，都向我们展示出了他们积极、宽容、耐⼼的友好开源氛围，帮助我们顺利完成了第⼀步的开源之路。


### 在开源中提升自我

很明显的是**能⼒提升**，在整个项⽬的开发过程中，我们各⽅⾯能⼒都有所提升，具体体现在以下两点：

#### 技术和⽂档能⼒

我的调研技术⽅案、学习技术细节、应⽤技术解决具体问题的效率得到了显著提⾼。在实践中，⼀步步利⽤所学的零碎的技术知识，孕育出了完整的产品呈现。

开源之夏的官⽅组需要提供结项报告等书⾯材料，**我们没有敷衍了事，⽽是选择了使⽤全英⽂的书写模式**，认真地完成了组委会的要求。我认为**⽆论是为了社区层⾯的与国际开源社区接轨的需要，还是为了个⼈层⾯的⻓期职业发展的考量，选择主动提升英⽂技术⽂档的能⼒，都是必要且正确的**。

纵观前端发展的历史，⽆论是之前的 Flash、JQuery，还是如今的 Vue、React，都只是各个时期流⾏的代表技术⽅案。⽆论它们的设计多么精巧，代码多么规范，终有⼀天会被淘汰。掌握了对它们的使⽤，仅仅是达到了熟练运⽤“术”的⼯具层⾯。近年，前端各领域发展迅速，各种技术⽅案层出不穷，经常会有⼈调侃“学不动了” 。我也在刚⼊⻔的初期，陷⼊了努⼒⽅向的误区，以尝试各种新鲜的技术⽅案作为主要兴趣驱动点。随着项⽬的深⼊进⾏，我逐渐摸清了作为“道”的能⼒层⾯。我知道了作为职业⽣涯初期的菜⻦选⼿，应该着重养成良好的职业态度和职业习惯，⽽不是⼀味沉迷于粗浅地了解各种技术实现⽅案。加上⼤环境⻛云突变，对应届⽣就业趋势越发地不友好。如果只是将⾃⼰培养成专注“术”的技术熟练⼯，⽽不是关注“道”的技术爱好者，也将丧失⾃⼰作为应届⽣的优势。

#### 沟通和协作能⼒

在项⽬开发的过程中，如何进⾏有效的沟通和协作成为了⼀个很重要的议题，尤其是在社会分⼯⽇益精细化的今⽇。我们三⼈⼩团队均是拿出⾃⼰的业余时间来参与到项⽬中，关于沟通协作⽅式、各⾃时间安排上，都进⾏了多次的讨论和改进。开源对多数人来说是⼀项业余爱好的任务，很少有⼈能够全职从事其中。⽽能有机会在职业⽣涯未正式开始之前，就参与到有公司导师牵头的开源项⽬中，也算是⼀⼤幸事，希望能为⾃⼰未来的团队协作能⼒奠定⼀个良好的基础。

### 开源之外的友谊

感谢开源之夏官⽅提供这次机会，让我有机会接触到 NebulaGraph 社区，认识了运营⼩姐姐、汪哥和宇晴。我认为任何东⻄想要做成，关键在于“⼈”的部分。有优秀的⼈才，就会有良好的氛围，就能孕育出有意思的产品。我跟汪哥、宇晴的三⼈⼩群，也逐渐成为了⽆话不谈的地⽅。虽然我们三⼈背景、身份各异，但产⽣了⾮常良好的化学反应。希望在以后的⽇⼦⾥，⼤家能够铭记这段有意思的经历，砥砺前⾏，奋发向上。

在这个不确定性⼤⼤增加的时代⾥，努⼒制造⼀些确定的⼩温馨。希望⼤家之后继续为 Nebula 和其他开源社区添砖加瓦，贡献⾃⼰的⼒量，共同缔造⼀种良好的氛围，照亮⼀束光，指引前进的⽅向。

本文来自于开源之夏参与者的投稿，一起来看看来自北京邮电大学-计算机专业的研二学生刘⽂豪在这次项目中的收获与感受吧。

「开源之夏」分享：在可视化大屏中摸清技术方向

> 导读： 图数据库在近十年是发展最为迅猛的数据库类型。NebulaGraph 在图数据库领域表现也是相当出色。今年9月悦数科技获得了新一轮的融资，NebulaGraph 也将开启商业化征程。作为悦数科技的领航者 CEO 叶小萌是在什么机遇下进入图数据库赛道？对于国产图数据库的当前困境和发展方向又有哪些新观点？墨天轮邀请了叶小萌先生，针对国产图数据库的相关问题进行回答与解读。

![墨天轮采访NebulaGraph](https://www-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-website-5.0/images/blogs/%E5%A2%A8%E5%A4%A9%E4%BC%A6%20%E9%87%87%E8%AE%BF_%E7%94%BB%E6%9D%BF%201.jpg)

—— 以下为采访全文 ——
 
🎤 **墨天轮：近几年图数据库的发展和应用迅猛增长，请您分享一下您当时选择这个赛道创业的一些想法和契机，以及悦数和 NebulaGraph 名字的由来**？

叶小萌： 选择这个赛道的原因其实不像多数人想象的那么神秘莫测。我在创业初期，其实也没有什么选择，主要是因为我自己多年图数据库的从业背景。从 Facebook 到蚂蚁金服这十几年的时间都是在做图数据库，所以是自己比较了解而且擅长的领域。当时也机缘巧合地看到了图数据库崛起的机会，所以就很自然地从蚂蚁金服出来选择了图数据库作为创业的赛道。总的来说，对这个赛道的选择算是水到渠成。

至于公司和产品名的由来：公司名其实和产品名是结合起来的，因为 NebulaGraph 中的 Nebula 其实就是星云的意思，我们希望 NebulaGraph 这款图数据库能够像星云一样容纳海量的数据；而悦数这个公司名其实也是想表达希望用户用我们的产品更高效的利用他们自己的数据，从而获得事业上的成功。那这个结果不仅让我们的用户愉悦，也让我们自己愉悦，这也就是“悦数”的由来。

 
🎤 **墨天轮：相较于 Neo4j，NebulaGraph 有哪些差异化的优势？目前您认为 NebulaGraph 最成功的标杆应用案例是什么**？

叶小萌： 相较于 Neo4j，NebulaGraph 的优势还是比较明显的。这里我从以下三点来对比一下两者的差异以及 NebulaGraph 的优势：

NebulaGraph 是一个分布式的图数据库，而 Neo4j 是一个单机版的图数据库，这里的差别本身就已经很大了。
从架构上来说，Neo4j 除了是单机版，它整个内核因为是 Java 写的，所以在压力很大的情况下性能是有问题的。 而 NebulaGraph 的内核是用 C++ 写的，相对来说在压力比较大的情况下，它整体的表现会更平稳一些。
NebulaGraph 目前是开源的，但 Neo4j 在当前阶段已经是闭源了。
至于 NebulaGraph 最成功的标杆，其实经过四年左右的发展，NebulaGraph 不管是在社区，还是在商业化方面都已经获得了一批重量级的标杆客户。 从社区的角度来说，我们有国内的支持，国内80%以上的互联网企业，包括百度、腾讯、美团、快手、小红书、知乎等，都是我们的一些标杆用户。从商业化角度来说，我们也赢得了一批金融行业的标杆客户，比如说像兴业银行、国泰君安；电信行业的标杆客户，像中国移动等；零售行业的话，像沃尔玛等。这些都可以作为我们最成功的标杆客户案例。

 
🎤 **墨天轮：今年6月 NebulaGraph 加入了 LDBC（关联数据基准委员会），请问 NebulaGraph 在里面的职责主要是什么？目前有哪些贡献**？

叶小萌： 首先我认为 LDBC 在图数据库这个领域是很重要的一个组织，这也是我们选择加入其中的一个原因。当然我们也积极参与到了 LDBC 的一些活动当中，比如参与 Fintech 的新 Benchmark 的制定。此外也积极参与到 GQL 的拓展，即参与 schema 拓展、schema 加强的标准制定。

 
🎤 **墨天轮：最近主流关系型数据库都引入了云原生和分布式，NebulaGraph 在这两方面有哪些进展？主要提升产品哪些方面的能力**？

叶小萌： NebulaGraph 本身就是一个分布式的云原生的图数据库。分布式相信大家都已经有比较强的认知了，因为 NebulaGraph 在所有图数据库里，它分布式的能力是很强的，这一点也是我们用户公认的，也就是说它具有很强的可扩展性，即 Scalability。NebulaGraph 目前是唯一一款能够支持在线与服务不通的情况下进行扩容的图数据库。

云原生方面，因为 NebulaGraph 的存储与计算分离以及 Shared-nothing 的这样一种架构，使得 NebulaGraph 能够比较容易的去支持云厂商提供的比如说云存储，云的中间件，云的消息队列等这样一些云厂商的基础服务，能够跟各个云厂商很好的做结合，从而降低用户的使用成本。

 
🎤 **墨天轮：您之前提到想要做出海业务，NebulaGraph 在国际化发展中有哪些进展和计划**？

叶小萌： NebulaGraph 在设计完成的第一天，就把国际化作为了最基本的目标之一。这其实也是我们做开源的一个原因之一。因为我们认为整个国内的数据库市场占全球数据库市场的十分之一都不到，所以说这个天花板相对还是比较低的。要想做成一个非常成功的数据库的厂商，就必须要走出去做国际市场。目前在我们1000多家知名的企业用户当中，有接近100家是海外用户，其中不乏类似 Airbnb 这样的大品牌用户。

 
🎤 **墨天轮：中国图数据库起步较晚，正处于发展初期，你认为目前图数据库发展主要面临哪些挑战**？

叶小萌： 我认为有以下两方面的挑战：一方面是技术上的挑战，一方面是整个商业化上的挑战。

从技术上的挑战来说。图数据库作为一个新的数据库品类，发展时间相对来说还比较短。因此在技术上还有很多的技术难点需要去解决，包括更有效的存储数据、如何更有效地保证数据的一致性等。

在商业化方面，现在的确已经开始有一些用户了解并使用图数据库，但是这样的比例还比较小。所以如何去教育用户，让更多的用户认识图数据库、了解图数据库能给他的业务带来怎样的帮助，这也是我们在商业化方面要去解决的一个问题。

 
🎤 **墨天轮：目前 DB-Engines 上图数据库有38个，墨天轮排行榜上国产图数据库有27个，而且还有很多开源产品。面对种类繁多的图数据库，用户该如何选型**？

叶小萌： 这个问题确实也是很多用户比较头疼的问题。因为图数据库，包括那些所谓的多模数据库，如果加在一起的话，其实数量上还是不少的。在所有这些数据库里，用户怎么来选型，我在这里给用户的建议有三点：

首先是希望用户能够了解自己的场景，然后利用自己的数据，把这些数据库放在自己场景当中，继续去进行尝试，去了解哪款图数据库是真正适合用户自己的场景和业务的。
其次，要考虑图数据库的稳定性，如果不稳，其实业务都是无法开展的。另外就是性能因素，这款图数据库产品的并发情况、响应时间等等；
除此之外，由于图数据库中有大量数据是从外部导入的，因此，也需要考虑海量数据的导入性能和时间是不是能满足业务需求。最后一点，当我们选择图数据库厂商时，也需要考虑服务持久化的问题。
 
🎤 **墨天轮：随着云平台、自动化的技术发展，对于“即将失业”的运维DBA转行您有什么建议？在图数据库领域有哪些发展方向**？

叶小萌： 我个人认为这些运维DBA 是一个非常宝贵的资源。因为他们有着丰富的数据库运维经验，并且他了解数据库的一些技术实现，对整体架构也比较了解。所以我认为，他们的转型方向可以向SA（解决方案工程师）方向去转型，这样他们可以把这些经验充分地传递给用户。

 
🎤 **墨天轮：最后，请您分享下在您的构想中2-30年后图数据库在企业信息系统中的形态**？

叶小萌： 我个人认为在两三年之后，图数据库一定会成为各行各业乃至每家企业的基础软件或者说基础架构之一。因为每家企业都一定会面临有关联关系、路径等各方面的一些需求，所以图数据库会和传统关系型数据库一样，成为IT部门必不可少的服务或者说组件之一。

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本文转载自 墨天轮，参见原文链接：https://www.modb.pro/db/568603

图数据库在近十年是发展最为迅猛的数据库类型。NebulaGraph 在图数据库领域表现也是相当出色。今年9月悦数科技获得了新一轮的融资，NebulaGraph 也将开启商业化征程。作为悦数科技的领航者 CEO 叶小萌是在什么机遇下进入图数据库赛道？对于国产图数据库的当前困境和发展方向又有哪些新观点？墨天轮邀请了叶小萌先生，针对国产图数据库的相关问题进行回答与解读。

墨天轮风云人物访谈录：揭开创业的神秘面纱，走出去做国际化市场





![NebulaGraph 社区版 3.3.0 release notes](https://www-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-website-5.0/images/blogs/v3.3.0-1.jpg)


NebulaGraph 3.3.0 支持了 GET SUBGRAPH 和 GetNeighbors 的点过滤、引入了大量性能优化，同时，开始对无 tag 顶点的支持默认关闭。

## 优化

- 优化了 k-hop 查询性能。[#4560](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4560) [#4736](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4736) [#4566](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4566) [#4582](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4582) [#4558](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4558) [#4556](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4556) [#4555](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4555) [#4516](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4516) [#4531](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4531) [#4522](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4522) [#4754](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4754) [#4762](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4762)
- 优化 GO 语句 JOIN 性能。 [#4599](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4599) [#4750](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4750)
- 支持 GET SUBGRAPH 过滤点。 [#4357](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4357)
- 支持 GetNeighbors 过滤点。 [#4671](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4671)
- 优化了 FIND SHORTEST PATH 的循环处理。 [#4672](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4672)
- 支持时间戳和日期时间相互转换。 [#4626](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4526)
- 支持模式表达式引用局部定义变量。 [#4498](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4498)
- 优化 job manager。 [#4446](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4446) [#4442](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4442) [#4444](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4444) [#4460](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4460) [#4500](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4500) [#4633](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4633) [#4654](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4654) [#4663](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4663) [#4722](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4722) [#4742](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4742)
- 添加实验功能的 flag，TOSS 的 enable_toss 和 BALANCE DATA 的 enable_data_balance。 [#4728](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4728)
- 启动进程时统计日志打印到控制台。 [#4550](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4550)
- 支持 JSON_EXTRACT 函数。 [#4743](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4743)
## 缺陷修复
- 修复了收集变量类型引起的崩溃。 [#4724](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4724)
- 修复了多 MATCH 优化阶段的崩溃问题。 [#4780](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4780)
- 修复聚合表达式类型推导的错误。 [#4706](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4706)
- 修复了 OPTIONAL MATCH 语句的错误结果为给出错误消息，因为 OPTIONAL MATCH 语句中 WHERE 子句不支持引用其他 MATCH 语句定义的变量。 [#4670](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4670)
- 修复了 LOOKUP 语句中参数表达式的缺陷。 [#4664](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4664)
- 修复 LOOKUP 中 YIELD DISTINCT 返回不同结果集的缺陷。 [#4651](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4651)
- 修复 ColumnExpression 编解码不匹配的缺陷。 [#4413](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4413)
- 修复 GO 语句中 id($$) 过滤器不正确的缺陷。 [#4768](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4768)
- 修复了 MATCH 语句中 IN 表达式相关谓词的索引选取扫描的缺陷。 [#4748](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4748)
- 修复了 MATCH 语句中优化器处理的错误。 [#4771](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4771)
- 修复了 MATCH 语句中使用 pattern 表达式作为过滤器时错误输出的缺陷。 [#4778](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4778)
- 修复 Tag、Edge、Tag 索引、Edge 索引显示数据不正确的缺陷。 [#4616](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4616)
- 修复了日期时间格式的缺陷。 [#4524](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4524)
- 修复 datetime 点返回值发生变化的缺陷。 [#4448](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4448)
- 修复开启 enable_breakpad 时，日志目录不存在时启动服务失败的缺陷。 [#4623](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4623)
- 修复了 metad 停止后，状态仍然在线的缺陷。 [#4610](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4610)
- 修复了日志文件损坏的缺陷。 [#4409](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4409)
- 修复了 ENABLE_CCACHE 选项不起作用的缺陷。 [#4648](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4648)
- 全文索引名称中不支持大写字母。 [#4628](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4628)
- 禁用 COUNT(DISTINCT *) 。 [#4553](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4553)

## 变更
- 默认不支持无 Tag 的点。 [#4629](https://github.com/vesoft-inc/nebula/pull/4629)

## 版本地址
可前往 GitHub 体验该版本：[https://github.com/vesoft-inc/nebula/releases/tag/v3.3.0](https://github.com/vesoft-inc/nebula/releases/tag/v3.3.0)

交流图数据库技术？加入 NebulaGraph 交流群请先[填写下你的 NebulaGraph 名片](https://wj.qq.com/s2/8321168/8e2f/)，NebulaGraph 小助手会拉你进群~~


NebulaGraph 3.3.0 支持了 GET SUBGRAPH 和 GetNeighbors 的点过滤、引入了大量性能优化，同时，开始对无 tag 顶点的支持默认关闭。

NebulaGraph v3.3.0 发布：支持子图过滤、和大量性能优化


![NebulaGraph 的可视化实践](https://www-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-blog/nebula-graph-visualization-practice.jpg)

本文整理自 [#可视化 on Live 🔗 主题直播](https://www.bilibili.com/video/BV1u3411P7Jx?spm_id_from=333.999.0.0)，在本期直播中 3 位可视化嘉宾讲述了他们眼中的可视化，以及他们在可视化项目实践中踩过的那些“坑”。

* 卢晓龙：可视化图探索工具 Nebula Explorer 产品负责人，可视化技术专家；
* 苗壮：可视化图探索工具 Nebula Explorer 核心开发，可视化技术专家；
* 汪洋：可视化监控运维工具 Nebula Dashboard 产品负责人，可视化技术专家；

# 可视化是什么？

从个人理解来说的话，可视化便是将我们平时看到的某些数据或者文字这些相对抽象的东西用合理的方式，比如：图标或者图表，进行二次展示，更方便用户进行交互。简单来说，网页上常见的按钮、图标，比如输入：[https://www.baidu.com/](https://www.baidu.com/) 之后标蓝的“百度一下”按钮，右下角的辅助功能图标，都是一种简单、基础的可视化展示。如果没有这些小图标，你可能需要调用终端执行某条命令才能方便地完成对应操作。而可视化则能大大地降低操作成本以及更容易让用户理解对应操作。

上面的例子，我们讲到的是 UI 可视化。提到 UI，我们来读取下十几年前的记忆。大家知道早年间，电脑技术还不发达，大家看的都是命令行。而现在的话，为什么计算机能飞入寻常百姓家呢？就是因为计算机或者说电脑有了界面，有了 UI，有了符合人直觉的东西。所以说，能提升效率的视觉东西就叫做可视化。如果要给一个定义的话，可视化大概有两点：

1. 上段例子和 GUI，此类可视化人人可见，但在我看来并非体现可视化的最大亮点；

2. 设计，或者是美术，这是可视化的灵魂。 因为有了这个东西，它会给可视化赋予生命的意义。通俗来说，一个东西好不好用，往往不是你能把它做出来它就是好用的；但如果它的交互好、体验好、视觉效果好，能符合人的直觉，挖掘出来一些信息，这便算是一个好的可视化。所以说，我认为可视化还是要两部分，一部分是物理意义上的，即第一部分说的渲染，第二部分的话就是它的设计体验，这涉及了软硬件。

其实，可以把可视化这个概念分为广义和狭义两个维度来看。

广义的可视化，可以理解为把一个复杂的信息通过一定的处理，让这个信息更简单、直观呈现在用户眼前，让用户更方便地去接受一些信息。这便属于可视化范畴，像 GUI，其实它就是一种可视化，把底层的命令通过一种可视化的方式抽象出来，让用户可以更方便的和机器做交互。

而狭义来说，也就是针对的场景的应用。比如说，伴随着互联网的发展，我们应对的数据量会越来越大，我们要把这些数据通过一定的方式呈现出来，呈现的效果越好，数据表达也就越好越能被理解。如何在当前硬件存在一定性能瓶颈的基础上，更流畅地展示更多的数据，可能是当前可视化的意义所在。这么来看，可视化在狭义的角度上来看，它可能就是图表、Canvas 动画，或是元宇宙兴起的 VR 技术、浏览器渲染、3D 渲染，这些可视化可研究的方向。

具体来说，因为 Nebula 是一款分布式图数据库，我们提到的可视化更多的是数据可视化。比如，Nebula Dashboard 是一款可视化运维监控产品，在这块的可视化实践不只是图标、动画，更多的是如何把复杂的运维信息通过简单的方式，让用户更容易地 Control 集群。

![](https://docs-cdn.nebula-graph.com.cn/figures/intro-overview-2022-4-14_cn.gif)

# 可视化技术

在不同的阶段、不同的场景下，我们会选择不同的可视化技术以便更好地服务于产品和业务。

就可视化技术来说，前端展示常见的可视化渲染技术是 SVG、Canvas、CSS 和 WebGL，而用什么东西去画 SVG、Canvas 便是另外一个话题。像 Nebula 社区常提到的 D3，其实并非是一种可视化技术，本质上它是一个可视化算法工具，可在网页上使用也可在终端应用。而 D3 本身有些周边工具去做简单 SVG 封装，这比较偏上层应用工具，比如像是图表库 ECharts 就是这类。

而 Nebula Dashboard 产品负责人汪洋表示常见可视化渲染技术如上所述的 CSS 和 SVG 等等，会根据所面临的应用场景、计算资源，针对性地定制化开发。比如：为了方便第三方接入，可视化库的设计人员会抽象语法、让语法糖更加科学、规范；对性能要求高的场景，便会去封装工具以便获得高性能。这里他提到了蚂蚁开源的可视化引擎：G2 [https://github.com/antvis/g2/](https://github.com/antvis/g2/)，G2 受启发于《The Grammar of Graphics》一书的理念，设计这套基于图形语法理论的可视化底层引擎，G2 的这套语法实现也是业界比较公认给的科学规范。同其他可视化库相比，G2 在语法设计这块更像是一个完整的产品。

谈及 G2，可视化图探索工具 Nebula Explorer 核心开发苗壮表示虽然 G2 语法规范、科学，但是如果真的要做数据可视化并非是一个十分顺手的可视化工具，因为它基于图形语法理论，需要一定的专业知识，因此会有一定的门槛。更多时候，G2 可能还是作为一个可视化图表库被使用而非可视化库。

## 可视化的性能问题

![](https://docs-cdn.nebula-graph.com.cn/figures/visualization-22-04-06_cn.gif)

Nebula Explorer 是一款图探索工具，单个页面会面临节点数据展示的问题。社区也常有用户问及，单个画布页面能渲染多少个节点数据。针对可视化性能问题，核心产品开发苗壮说到：可视化性能并非是一个绝对性能，它往往伴随着用户体验。而用户体验和性能某种程度是成反比的，性能越好那用户的体验并非越佳，呈现的信息也会相对较少；而呈现更多的数据，则会消耗更多的硬件资源。这便是一项平衡问题。

而提高可视化性能的方法有二：一种是提高硬件配置，之前很流行的梗——分布式并发不够咋整？加台机器，没有什么是加机器解决不了的。但加机器这种简单粗暴的方法非良策，虽然解决了物理限制但是加入了成本问题，除了机器成本还有对应的系统维护成本。一台机器，或者多台机器加入之后必然会带来系统的复杂度增加。此外，加机器并非是通用解决方法，有些用户不一定能做到随心所欲地添加机器。另外一种是优化算法，相比加机器，方法二更难，本身目前算法都很完善，再继续优化也只是边际递减效应。

## Nebula 可视化工具的优化实践

Nebula Explorer 优化性能也是从上面两个软硬件方向来展开。硬件方面，不同用户的硬件性能不一样，Explorer 开发过程中会选用比较好的硬件来实现酷炫特效的呈现；而针对硬件性能较差的用户，则提供高画质和普通画质两个模式，自适应适配用户硬件从而达到一个比较好的呈现效果。像 Explorer 的 3D 图探索模式虽然看过去很酷炫，很“吃”计算资源的样子，但是本身这个功能的硬件要求并非想象中高，任意一台手机的 GPU 配置都能运行 Explorer 3D 模式，相对而言的 CPU 性能更决定用户体验。

其实，除了软硬件上的性能优化，还有产品设计上的策略优化。像是一些比较难以解决的性能问题，可设法规避它。性能优化上，有个亘古不变的原则，这个原则就是要保证 1 秒钟渲染 60 帧。即便在特殊场景下，无法保证一秒钟 60 帧，做到 40 帧数以上也能保证系统的流畅度。这里就像是 React 的优化实现，它将很多大任务拆解成多个小任务，等系统空闲了再塞进去小任务。还有一种思路，如果是代码层面解决不了的问题，可以修改相对应的交互方式。比如一个长耗时任务，在跑，这时候如果页面不可点击，你会觉得很卡顿对吧？而，这时候加入一个 loading 动画，便会大大地降低用户的等待焦虑，会让用户觉得没那么卡顿。

这里，讲个亲身经历：Nebula Dashboard 刚上线可视化大屏时，踩过的性能坑。可视化大屏刚上线时，只是觉得是个简单大屏可能不会涉及太大的性能问题。结果，一上线 CPU 疯狂转，当时就懵逼了：Nebula Dashboard 可视化大屏只有 7、8 个图表。虽然界面酷炫，但是其实整个网络请求也就只有十几个，于是排除了 CPU 在请求计算耗资源过高的问题。此外，大屏上线时，并不存在很多并发情况…经过一轮的排查，最后定位是 SVG 过度消耗资源。所以我们调整了动画实现方案：对 CPU 要求比较高的动画，进行降级，减少渲染次数和渲染频率。这就有点像是图片压缩，你丢一个 1 MB 的图片到压缩网站，压缩完可能是 200 KB，这时候其实用户肉眼是无法察觉。

## 可视化技术选型

上面讲到硬件和软件能提升可视化性能，但是技术选型选的好不好，也能左右你的系统系能。

在 Nebula Explorer v2.2 版本之前，由于技术选型和业务逻辑组织问题，一旦遇到上百个节点显示问题，便会遭遇卡顿，动画明显不流畅。之后，便对 Nebula Explorer 进行重构，替换了当时的渲染引擎 G6。G6 是基于 G2 的一套图可视化引擎，可能由于 G6 过于专注业务场景，以及缺少高性能场景的验证，在 Nebula Explorer 这边表现差强人意。改用 Force Graph 之后，性能提升了差不多 10 倍左右。当然并非说 G6 的性能不行，而是 Nebula Explorer 自身的可视化需求和 G6 并不 MATCH。

同 Nebula Explorer 相反，Nebula Dashboard 不存在成千上万的点数据展示，而是数量相对固定的图表展示以及对应的运维操作执行。监控图表的话，目前来说市场比较认可的是 Grafana，而 Grafana 本身也是一款开源产品。于是，我们去研究了 Grafana 的实现，发现它底层用了轻量级的 uPlot https://github.com/leeoniya/uPlot。因为 uPlot 是个小于 40kb，特色是绘制时间序列图，方便做定制化开发。而 Nebula Dashboard 除了监控之外，还有一个比较重要的功能是针对集群的管理运维操作。这与 Grafana 专注于监控的设定是背离的，加上 Nebula Dashboard 选型的三个标准是：第一，易开发上手；第二，开源社区活跃；第三，基础库多可提升开发效率。最终，选用 G2 作为 Nebula Dashboard 的可视化底层工具，以便提高开发效率。

# 可视化产品设计

Nebula Explorer 有 2D 和 3D 两种图探索模式，当中涉及了页面如何布局的问题。在 Nebula Explorer 设计中，采用算法来实现特定点群的聚合和散列；以及全图鸟瞰模式在 3D 模式中进行展示，因为主流的电脑为 1920*1080，一个平面最多展示百万个像素点，然后这时候换个角度，我们采用 3D 模式所能呈现的数据便会比 2D 多。

# 可视化小知识

## 关于渲染

VR、监控指标、多点展示，在计算底层渲染时渲染图形的方式大多相同。举个例子，有些计算机系统使用 OpenGL 技术渲染的 3D 图形是由若干个三角形（triangle）拼接而成，而 Nebula Explorer 计算渲染方面也是如此，即，你看到的一个球形节点，其实是由若干个三角形构成并线性插值了不同的顶点颜色。除计算机的光栅化绘图法之外，近几年流行的光线追踪渲染也是一门效果较好的渲染技术，该技术利用光线射出，反射，损耗的物理模拟方式，得到像素点的最终颜色，在视觉上会更接近真实世界。

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普通人眼中的可视化，和前端眼中的可视化有何区别？面对不同的业务产品，可视化技术选型又有何种侧重？本文 NebulaGraph 两款可视化产品的研发工程师谈及了可视化、性能调优、产品设计等方面内容。

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