類型
目前阿里云圖計算引擎支持三種獨享分片規(guī)格購買：計算型、通用型、存儲型。
分片規(guī)格
當前圖計算引擎產品，根據機器配置（CPU:MEM）比例的高低來劃分集群的優(yōu)勢點。
計算型：CPU資源充足，可以做復雜的計算邏輯；
存儲型：磁盤較大，可以滿足存儲型業(yè)務的要求；
通用型：介于計算型/存儲型中間；
機型規(guī)格名 | CPU：MEM | 特點 |
計算型 | 1:2 | 比例較高，在線計算性能更佳 |
存儲型 | 1:8 | 內存與磁盤存儲占比較大，存儲量更大 |
通用型 | 1:4 | 介于計算型/存儲型之間； |
集群評估
圖計算GraphCompute采用分布式集群架構，主要由三部分組成：節(jié)點類型（即每個分片的規(guī)格）、副本數（即replica，每個備份都可獨立承擔線上流量，通過增加副本數可擴展集群的水平負載能力）、分片數（即partition，通過內部Hash處理，可將數據進行分片存儲到不同的節(jié)點上，從而擴展集群的數據容量能力）
節(jié)點類型：
規(guī)格代碼 | 類型 | 分片規(guī)格 | 磁盤大小 | 一跳查詢QPS | 全字段更新TPS | 部分字段更新TPS |
computer.i2.small | 計算型 | cpu: 2核, mem: 4GiB | 80GiB | 2000 | 15000 | 1500 |
computer.i2.large | 計算型 | cpu: 4核, mem: 8GiB | 120GiB | 4000 | 15000 | 1500 |
computer.i2.2xlarge | 計算型 | cpu: 8核, mem: 16GiB | 240GiB | 8000 | 15000 | 1500 |
storage.i2ne.large | 存儲型 | cpu: 2核, mem: 16GiB | 400GiB | 2500 | 20000 | 2500 |
storage.i2ne.2xlarge | 存儲型 | cpu: 4核, mem: 32GiB | 800GiB | 2000 | 20000 | 2500 |
common.i2.small | 通用型 | cpu: 2核, mem: 8GiB | 120GiB | 2500 | 20000 | 2500 |
common.i2.large | 通用型 | cpu: 4核, mem: 16GiB | 240GiB | 5000 | 20000 | 2500 |
common.i2.2xlarge | 通用型 | cpu: 8核, mem: 32GiB | 500GiB | 10000 | 20000 | 2500 |
容量評估：
整個分布式GraphCompute的集群在線查詢和數據更新能力評估：
集群的在線查詢QPS = 所選節(jié)點規(guī)格對應的在線QPS * 副本數；
更新TPS評估：當前服務實例提供兩種更新方式：全字段更新或者部分字段更新
1）當業(yè)務使用場景為全字段數據更新方式：
整個集群的更新能力 = 所選節(jié)點規(guī)格對應的全字段更新TPS * 分片數；
2）當業(yè)務使用場景為部分字段更新數據方式：
由于部分字段更新鏈路采用GraphCompute內部補全方式，額外對集群進行信息查詢而消耗資源，會導致在線查詢QPS下降25%
更集群的部分字段數據更新TPS = 所選節(jié)點規(guī)格對應的更新TPS * 分片數 * 副本數；
注意：以上評估數據為內部測試經驗，僅作參考；如需具體業(yè)務集群真實負載能力，需要自行壓測。
舉例參考：
例子1：某社交APP使用圖計算GraphCompute進行陌生人社交查詢，用戶數據百萬級，用戶關系千萬級，整體數據存儲需100GB，線上流量QPS為20000，實時數據采用全字段更新TPS為40000，查詢RT為10ms。
評估思路：
1）整個業(yè)務要求較高QPS和RT，一般建議選擇節(jié)點選擇【common.i2.large 通用型】，基本符合大部分業(yè)務使用；
2）存儲數據需要100GB，同時TPS達到40000，數據更新量較大，按照1個【common.i2.large 通用型】節(jié)點承載TPS為20000，需要對數據進行分片，從而提升集群的數據更新。選擇分片數為【2】。
3）【common.i2.large 通用型】節(jié)點承載QPS為5000，業(yè)務要求QPS為20000，副本數計算值=20000/5000，選擇副本數為【4】
例子2：某社交APP使用圖計算GraphCompute進行特征查詢，用戶特征高達千萬級，整體數據存儲需200GB，線上流量QPS為8000，實時數據采用部分字段更新TPS為10000，查詢RT為20ms。
評估思路：
1）整個業(yè)務要求較高QPS和RT，一般建議選擇節(jié)點選擇【common.i2.large 通用型】，基本符合大部分業(yè)務使用；
2）【common.i2.large 通用型】節(jié)點承載QPS為5000，業(yè)務要求QPS為8000，副本數計算值 = 8000/（5000 * （1-0.25）），選擇取整副本數為【2】
3）存儲數據需要200GB，同時TPS達到10000，數據更新量較大，按照1個【common.i2.large 通用型】節(jié)點承載TPS為2500，集群的部分字段數據更新TPS 10000 = 2500 * 分片數 * 副本數 2；計算得到分片數為【2】。
創(chuàng)建集群：
點擊【圖計算實例開通】，具體配置參考圖如下：
備份
目前圖計算引擎iGraph默認支持雙副本，保證集群升級/數據切換中服務可用性，同時也支持用戶進行備份選擇和擴容操作。
備份數越多，iGraph集群提供在線服務能力的searcher越多，集群在線性能更高，同時購買價格也會越多，望您按需選擇。
分片數
目前圖計算引擎iGraph默認支持多分片，將海量數據索引進行hash分列，可以方便存儲到固定存儲的分片上。
具體的分片計算公式，如下：
分片數 = 存儲量GB / 每個分片規(guī)格的磁盤量 / 2；