之前笔者曾经参与过某金融监管部门的监管大数据平台项目,根据应用场景对图形数据库做过一次全面非功能需求验证,感觉很多做的不够,还有很多课题待研究。其中有一个类似以下子课题拿出来一起探讨。
比如 电影《孤注一掷》中,众多摩托车手10分钟内“跑分”洗钱800万的情节令人印象深刻。影片中,缅北黑产团伙一个电话800万在十分钟内分散转账提现的场景,让人惊心动魄,也让人对诈骗得手后的资金流动产生了好奇,接下来,结合电影情节跟您聊聊监管大数据平台如果要网络诈骗的资金流向,支持反洗钱和反诈工作开展。验证以下非功能需求,有哪些测试策略及关注点:
假设现场信息:
主要有:顶点(数据的实体)有个人实体、边(关系)有转账交易详情及银行账户流动关系。
数据集规模:
数据集,1000 亿条边+,100亿顶点+,
顶点的属性有姓名、年龄、职业等这些属性;转账这条边里,有转账金额、转账时间等属性
需要验证的非功能需求点:
1)分布式架构设计合理,及是否具备良好的可扩展性;
2)能否达到毫秒级的多跳查询延迟;
3)支持千亿量级点边存储;
4)能否支持环路识别、 三角形识别、社区识别等深度分析需求。
针对以上的非功能需求点,以下是一些测试策略及关注点:
1)分布式架构设计合理,及是否具备良好的可扩展性
测试策略:
关注点:
2)能否达到毫秒级的多跳查询延迟
测试策略:
关注点:
3)支持千亿量级点边存储
测试策略:
关注点:
4)能否支持环路识别、三角形识别、社区识别等深度分析需求
测试策略:
关注点: