面向大规模图数据处理的虚拟机管理系统：架构、优化与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在数字化时代，数据以前所未有的速度增长，图数据作为一种能够有效描述复杂关系的数据模型，在社交网络分析、生物信息学、金融风险评估、推荐系统、知识图谱构建等众多领域得到了广泛应用。在社交网络中，图数据可以用来表示用户之间的关注、好友关系，通过对这些关系的分析，能够实现精准的内容推荐和社区发现；在金融领域，利用图数据能够清晰呈现企业之间的股权关系、资金往来等，有助于进行风险评估和欺诈检测。

随着应用的深入和数据规模的不断扩大，对大规模图数据处理的需求急剧增长。据统计，全球社交网络平台每天产生的数据量高达数PB