阿里妈妈百亿级营销实践｜NebulaGraph 赋能淘宝天猫精准营销

NebulaGraph 技术社区 2025-08-01

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导读

阿里妈妈团队基于 NebulaGraph 构建了百亿级实时营销推荐系统，赋能淘宝天猫精准营销。本文整理自宋铭涛老师在北京 nMeetUp 上的分享。

作者宋铭涛（承开），阿里妈妈广告技术部超融合数据架构工程师。

一、业务背景

阿里妈妈

阿里妈妈是阿里巴巴集团旗下商业数字营销平台，阿里妈妈依托淘宝、天猫等平台的用户数据和交易数据，为商家提供精准营销服务。例如，淘宝/天猫商家可通过阿里妈妈进行直通车推广、人群定向投放等操作。

阿里妈妈营销引擎团队专注于广告领域的研究与开发，利用淘宝内外的海量用户行为数据，致力于构建一个基于阿里大数据的支持广告主实时洞察投放策略、精准定位投放人群以及优化投放效果分析的交互式系统。

我们的合作伙伴众多，面临的业务场景复杂多变，技术挑战巨大。

引入 NebulaGraph 的背景

到 2024 年末，经过与相关团队就特定问题场景的深入交流，我们意识到许多场景非常适合采用图数据库技术。此外，随着大规模模型 RAG 等需求的增长，对图数据的需求也日益增加。

因此，我们对 Neo4j、BlazeGraph、DGraph 和 NebulaGraph 等图数据库进行了测试与调研，最终选择了 NebulaGraph 作为解决方案：

在性能对比中，NebulaGraph 表现优异，超过了包括 Neo4j、DGraph 和 TuGraph 在内的图数据库。
NebulaGraph 的架构设计允许存储和计算能力的横向扩展，这对我们复杂的使用场景尤为重要。
NebulaGraph 拥有丰富的基础设施，便于参考整合，并支持二次开发。

二、应用场景

同款异常点检测

淘宝或者天猫的需求场景中，同款和相似款的应用场景很多，其中一个实现方式是，使用分类器对于同款商品集做分类提取，在算法理想 work 的情况下，同款商品簇内的两两商品直接互为同款。

但现实是：算法模型本身的运行设置、机器运算、数据问题等原因导致误差传递，进而使得本应该判断为同款的商品，得到置信度很低的值，成为异常点。

比如图中商品 2 和商品 4 在文本表述和图像上存在一定的区别，模型将两个商品判断为非同款，但是置信度不高，只有 0.5579. 而通过两个 SKU 本身信息和商品的邻接信息可知，这两个 SKU 应该是同款。

在该场景下，我们使用 NebulaGraph 对相关数据进行建模，信息如下：

Schema

点（Vertex）：代表一个商品
点（Vertex）Tag：点的属性，可以包括商品多模态表征、图像表征等
边（Edge）：商品之间是否为同款，已经对应的 score，后续可以添加图像相似度等信息

查询使用 k-hop 子图查询

输入：待预测的 pair
输出：k-hop 子图（主要关注 1-hop 和 2-hop）和子图节点的 feature

通过引入 NebulaGraph 图数据结构,在同款离群点检测的已有成熟链路中，AB 实验结果提升了 2 个pt.

其它 case

我们也在用 NebulaGraph 做 GraphRAG 的相关工作，另外，风控算法团队也在用 NebulaGraph 进行黑产团伙识别、异常用户检测等。

三、服务架构

为了更好地借助 NebulaGraph 实现业务需求，基于我们的基建，我们搭建了以下服务架构。

整体架构

分层的职责如下：

应用：提供图的 SDK，业务方可以在业务服务中引入 SDK，实时地对图数据库进行业务操作。
存储：基于 hippo (对应 K8S ) 的高可用服务物理集群和服务系统。
生产：这里主要进行导入图相关数据的处理。图数据主要有两种来源，第一种是业务方把 odps 数据 etl 成转成点和边的表，然后离线导入到图数据库中；第二种是业务线上实时产生的数据、或者通过 Flink 等流式处理产生的近线数据，调用在线批量写接口实时灌到图数据库中。
支撑平台：提供了元数据管理、数据导入管理、监控报警、集群管理等依赖功能。

主要存储（NebulaGraph 集群如何灵活搭建）

不同的业务场景下，NebulaGraph 集群需要不同的规格和部署方式，如何灵活支持？

从 NebulaGraph 官方的信息中看到，NebulaGraph 生成集群运行需要以上进程，集群的灵活性取决于集群如何灵活组织编排上面的进程？需要确定哪些机器是 nebula-metad ，哪些是 nebula-graphd? 哪些 nebula-storage? 我们的环境机器都是 hippo(docker)拉起的机器。

集群管控系统

为了解决以上问题，我们设计了一套集群管控系统。通过管控系统我们会为每个拉起的机器分配一个标识，这里使用数字 ID 标识，通过组织编排 ID 就可以灵活组建出来不同规格的机器，进而满足不同的诉求。

存储和计算节点分离

这些运行的集群都是 hippo 拉起的机器，中间调度系统都好几层。如何保存数据和恢复服务呢？

我们的架构利用中间件 ALILFS (类似开源的 JuiceFS) ，它将远端的 Pangu(阿里云存储高效的存储系统) ，以提供 Posix 接口挂载到拉起的机器上，这样已经挂载的机器可以像访问本地磁盘的方式一样访问远端的 Pangu 存储。

结合前面的集群管控系统，将每个 ID 的机器分配并绑定不同存储路径。hippo 拉起的机器即可自动加载属于自己的数据。

生产-数据 Bulk-load 方案

我们的场景下，数据量百亿级别，需要有一套高效的数据导入方案，通过对 NebulaGraph 和 NebulaGraph Exchange 模块的研究，结合我们公司的基建设计实现了一套基于 NebulaGraph 底层存储 SST 文件的导入系统。

NebulaGraph 的底层数据结构使用 RocksDB 存储，数据编码格式如上，利用以上信息和对 NebulaGraph Exchange 的研究，我们设计实现大批量数据导入方案是：利用离线 ODPS 资源构造图数据内部的二进制文件，之后利用图数据库的封装的 RocksDB 的 ingest 函数操作 load 构造的二进制文件，以实现批量大数据导入图数据库。