Spanner & BigQuery: Echtzeit-Schutzschild gegen Betrug

1. Einführung

Willkommen im Backend von Petverse, einem Online-Multiplayer-Game, in dem Spieler Tier-Avatare erstellen, die Welt erkunden und mit In-Game-Währung handeln.

Vor Kurzem war die Wirtschaft des Spiels bedroht. Von den Konten wohlhabender Hundespieler wurden riesige Summen abgezogen und vollständig in Premium-Thunfischbestände umgewandelt. Wir vermuten eine Gruppe von „Robin Hood-Katzen“, die von den reichen Hunden stehlen, um die Katzenmassen zu füttern.

In diesem Codelab erstellen Sie einen Echtzeit-Betrugsschutz, um den Anführer und seinen automatisierten Bot-Ring zu fassen. Sie erfahren, wie Betriebsdaten in Cloud Spanner mit Analysen in BigQuery zusammengeführt werden, um komplexe Betrugsmuster mit Graph- (GQL) und relationalen Abfragen zu erkennen und zu untersuchen.

Aufgaben

Voraussetzungen

  • Ein Google Cloud-Projekt mit aktivierter Abrechnung
  • Grundkenntnisse in SQL, Terminalbefehlen und Python
  • Möglicherweise benötigen Sie ein GitHub-Konto (der Code wird auf GitHub gehostet).

Zielgruppe: Fortgeschrittene Entwickler, Data Engineers und Architekten

Geschätzte Gesamtdauer: 45 bis 60 Minuten

Geschätzte Kosten: Die in diesem Codelab erstellten Ressourcen sollten weniger als 5 $ kosten.

2. Vorbereitung / Einrichtung

Google Cloud-Projekt erstellen oder auswählen

Sie benötigen ein Google Cloud-Projekt mit aktivierter Abrechnung, um die für dieses Lab erforderlichen Dienste zu verwenden.

  1. Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.
  2. Prüfen Sie, ob für Ihr Cloud-Projekt die Abrechnung aktiviert ist. Informationen zum Prüfen, ob die Abrechnung aktiviert ist.
  3. Projekt-ID auf der Startseite der Cloud Console finden

Cloud Console-Startseite

Cloud Shell starten

Sie verwenden Google Cloud Shell als Ausführungsumgebung. In Cloud Shell sind gcloud, git und andere Tools vorinstalliert, die Sie benötigen.

  1. Rufen Sie die Google Cloud Shell auf.
  2. Wenn Sie dazu aufgefordert werden, klicken Sie auf Autorisieren.
  3. Prüfen Sie, ob Sie in Ihrem Projekt arbeiten, indem Sie die Umgebungsvariable im Cloud Shell-Terminal festlegen:
export PROJECT_ID=<YOUR_PROJECT_ID>
gcloud config set project $PROJECT_ID

Cloud Shell: Projekt mit „gcloud config“ festlegen

Erforderliche APIs aktivieren

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die APIs für Cloud Spanner, BigQuery und Vertex AI zu aktivieren:

gcloud services enable spanner.googleapis.com \
    bigquery.googleapis.com \
    aiplatform.googleapis.com \
    run.googleapis.com \
    bigqueryreservation.googleapis.com

BigQuery-Reservierung und -Zuweisung erstellen

Zum Ausführen von GQL-Abfragen benötigen Sie eine Reservierung mit der Enterprise- oder Enterprise Plus-Version. Erstellen Sie in Cloud Shell eine Enterprise-Reservierung mit Autoscaling:

# 1. Create a BigQuery Enterprise reservation with 0 baseline slots and 100 max autoscaling slots
bq mk --reservation \
  --project_id=${GCP_PROJECT} \
  --location=US \
  --edition=ENTERPRISE \
  --slots=0 \
  --autoscale_max_slots=100 \
  --ignore_idle_slots=true \
  spanner-bigquery-reservation

# 2. Assign your Cloud project to the newly created reservation for query execution
bq mk --reservation_assignment \
  --project_id=${GCP_PROJECT} \
  --location=US \
  --reservation_id=spanner-bigquery-reservation \
  --job_type=QUERY \
  --assignee_type=PROJECT \
  --assignee_id=${GCP_PROJECT}

Repository klonen

Klonen Sie das Repository mit dem Anwendungscode und den Beispieldateien:

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-spanner-samples.git
cd cloud-spanner-samples/spanner-bq-fraud-defense

3. Infrastruktur bereitstellen

Sie richten jetzt das Data Warehouse in BigQuery und die Betriebsdatenbank in Cloud Spanner ein.

BigQuery-Dataset und -Verbindung einrichten

BigQuery analysiert den Telemetriestream aus dem Spiel.

Führen Sie in der Console in Google Cloud Shell die folgenden Befehle aus, um zu prüfen, ob Ihre Projekt-ID noch festgelegt ist:

export PROJECT_ID=<YOUR_PROJECT_ID>
gcloud config set project $PROJECT_ID
  1. Erstellen Sie ein game_analytics-Dataset in BigQuery:
bq mk -d --location=US game_analytics
  1. Erstellen Sie eine Verbindung zu Storage-Buckets und optional zu Cloud Spanner:
bq mk --connection --location=US --project_id=$PROJECT_ID \
    --connection_type=CLOUD_RESOURCE unicorn-connection
  1. Erstellen Sie die Schemas für die Tabellen GameplayTelemetry, AccountSignals, Players und ChatLogs mit der Schemadatei:
bq query --use_legacy_sql=false < bq_schema.sql

Cloud Spanner einrichten

Google Cloud Spanner verarbeitet betriebliche Echtzeittransaktionen. Für dieses Lab verwenden wir eine kostengünstige Instanz mit 100 Verarbeitungseinheiten (Processing Units, PUs).

  1. Erstellen Sie eine Cloud Spanner-Instanz:
gcloud spanner instances create game-instance \
    --config=regional-us-central1 \
    --description="Game Instance" \
    --processing-units=100 \
    --edition=ENTERPRISE
  1. Erstellen Sie die Cloud Spanner-Datenbank game-db:
gcloud spanner databases create game-db --instance=game-instance
  1. Aktualisieren Sie das Cloud Spanner-Schema mit den Anwendungstabellen (Players, Transactions, AccountSignals) und dem Eigenschaftsgraphen (PlayerNetwork):
gcloud spanner databases ddl update game-db --instance=game-instance --ddl-file=spanner_schema.sql
  1. Erstellen Sie den AvatarSearchIndex für unsere multimodale Vektorsuche:
gcloud spanner databases ddl update game-db --instance=game-instance \
    --ddl="CREATE SEARCH INDEX AvatarSearchIndex ON Players(AvatarDescriptionTokens)"

Daten in BigQuery importieren

  1. Importieren Sie die Demodaten in BigQuery:
bq load --source_format=AVRO game_analytics.GameplayTelemetry gs://sample-data-and-media/spanner-bq-fraud-heist/GameplayTelemetry
bq load --source_format=AVRO game_analytics.AccountSignals gs://sample-data-and-media/spanner-bq-fraud-heist/AccountSignals
bq load --source_format=AVRO game_analytics.Players gs://sample-data-and-media/spanner-bq-fraud-heist/Players
bq load --source_format=AVRO game_analytics.ChatLogs gs://sample-data-and-media/spanner-bq-fraud-heist/ChatLogs
  1. Rufen Sie die BigQuery Console auf und sehen Sie sich die Daten im game_analytics Dataset an.

BigQuery-Konsole

Daten in Cloud Spanner importieren

Rufen Sie die Cloud Spanner Console auf und sehen Sie sich die Daten in der game-db Datenbank an.

Klicken Sie auf Spanner Studio und öffnen Sie eine neue Abfrage (+).

Spanner-Konsole

Fügen Sie die folgenden INSERT Anweisungen in den Abfrageeditor ein und klicken Sie auf Ausführen:

-- Table: Players
INSERT INTO Players (
  PlayerId,
  Name,
  Species,
  Clan,
  AvatarDescription,
  ProfilePictureUrl,
  CreatedAt
) VALUES
  ('dc8cf07a-ac0f-48da-9f64-4f379492b1e7', 'Pixel', 'Cat', 'CatClan', 'A heroic cat wearing a green tunic and a feathered cap', 'gs://sample-data-and-media/pixel_profile_booth.png', '2026-03-02T05:11:28.077335+00:00'),
  ('e82df4fb-0b6d-44dc-8609-70b41430af38', 'Rocky_1', 'Dog', 'DogClan', 'A robot dog with metal plating', 'gs://sample-data-and-media/wheaten_terrier_102.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077374+00:00'),
  ('ea3afac7-54f0-4f68-8ed5-a5b6bd386c59', 'Whiskers_2', 'Cat', 'CatClan', 'A sneaky black cat hiding in the shadows', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_100.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077389+00:00'),
  ('f37d558b-fd0a-404c-a193-bc3a8a2edfba', 'Felix_3', 'Cat', 'CatClan', 'A cyber-punk cat with neon glasses', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_1.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077407+00:00'),
  ('f3687206-405e-43b6-afb0-8ca73eee5dd1', 'Luna_4', 'Cat', 'CatClan', 'A tabby cat with a red bandana', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_100.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077419+00:00'),
  ('82383e2d-d3a2-481d-b0cf-bfe165ed9bfd', 'Luna_5', 'Cat', 'CatClan', 'A fluffy persian cat with a golden collar', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_114.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077429+00:00'),
  ('755c7aff-e538-4681-9b90-4b870a42ac72', 'Buddy_6', 'Dog', 'DogClan', 'A tough bulldog with a spiked collar', 'gs://sample-data-and-media/yorkshire_terrier_101.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077439+00:00'),
  ('8a034e84-26b3-4198-8ec9-3749b1f60537', 'Charlie_7', 'Dog', 'DogClan', 'A police german shepherd with a badge', 'gs://sample-data-and-media/wheaten_terrier_102.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077462+00:00'),
  ('ca288a07-2bf8-46fa-a121-9bd0d0f44c64', 'Rocky_8', 'Dog', 'DogClan', 'A robot dog with metal plating', 'gs://sample-data-and-media/yorkshire_terrier_101.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077474+00:00'),
  ('7b2881f0-289b-4ea4-9c0e-c1748249b70a', 'Bella_9', 'Dog', 'DogClan', 'A robot dog with metal plating', 'gs://sample-data-and-media/yorkshire_terrier_101.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077484+00:00'),
  ('153f4022-a4ce-404a-8544-25d004fd34ad', 'Simba_10', 'Cat', 'CatClan', 'A tabby cat with a red bandana', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_100.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077494+00:00'),
  ('3fb82b8e-75a1-49fd-8691-a9dabb42bc4b', 'Charlie_11', 'Dog', 'DogClan', 'A police german shepherd with a badge', 'gs://sample-data-and-media/staffordshire_bull_terrier_116.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077507+00:00'),
  ('e37b6dcf-7ccb-47d0-8b9d-0da2fa30ad09', 'Felix_12', 'Cat', 'CatClan', 'A cyber-punk cat with neon glasses', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_105.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077516+00:00'),
  ('0b395a7b-0673-4348-afd0-7cea9252629f', 'Bella_13', 'Dog', 'DogClan', 'A police german shepherd with a badge', 'gs://sample-data-and-media/yorkshire_terrier_101.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077527+00:00'),
  ('64921a63-bea6-4a5c-9e49-7a817678c94f', 'Charlie_14', 'Dog', 'DogClan', 'A tough bulldog with a spiked collar', 'gs://sample-data-and-media/yorkshire_terrier_101.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077537+00:00'),
  ('0d9040df-34a3-4e54-b660-a85e3c60a6fe', 'Felix_15', 'Cat', 'CatClan', 'A fluffy persian cat with a golden collar', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_114.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077546+00:00'),
  ('188c23a6-4c3b-4c25-9b40-9ec8ad7712a3', 'Max_16', 'Dog', 'DogClan', 'A fast greyhound wearing a racing vest', 'gs://sample-data-and-media/wheaten_terrier_102.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077556+00:00'),
  ('a2eaefc9-dbff-4704-b908-74518d687e17', 'Rocky_17', 'Dog', 'DogClan', 'A tough bulldog with a spiked collar', 'gs://sample-data-and-media/shiba_inu_105.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077565+00:00'),
  ('b59d9b9a-a169-43c1-832d-7e7d4acfa19c', 'Felix_18', 'Cat', 'CatClan', 'A sneaky black cat hiding in the shadows', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_1.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077581+00:00'),
  ('7019b91a-d908-4c93-8ed2-d1c60e518630', 'Nala_19', 'Cat', 'CatClan', 'A royal siamese cat wearing a crown', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_1.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077595+00:00'),
  ('1a972a71-a530-407a-b3f7-1dd9b2532cec', 'Luna_20', 'Cat', 'CatClan', 'A sneaky black cat hiding in the shadows', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_105.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077604+00:00'),
  ('3bd0489d-3f43-428d-be2d-0434f0e04ed8', 'Luna_21', 'Cat', 'CatClan', 'A cyber-punk cat with neon glasses', 'gs://sample-data-and-media/Bombay_104.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077613+00:00'),
  ('28d7ab21-7ca7-435b-bdc4-5266a381ef89', 'Whiskers_22', 'Cat', 'CatClan', 'A fluffy persian cat with a golden collar', 'gs://sample-data-and-media/Bombay_104.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077623+00:00'),
  ('87d880d4-c949-40e3-8d76-9307b45d57fe', 'Rocky_23', 'Dog', 'DogClan', 'A robot dog with metal plating', 'gs://sample-data-and-media/wheaten_terrier_102.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077632+00:00'),
  ('b49a4523-83ff-4f59-8fca-54356928a18b', 'Nala_24', 'Cat', 'CatClan', 'A tabby cat with a red bandana', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_105.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077641+00:00'),
  ('1e049026-1231-4763-bc50-82cb51950fa2', 'Nala_25', 'Cat', 'CatClan', 'A fluffy persian cat with a golden collar', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_1.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077650+00:00'),
  ('e83caccd-e81e-454a-bf92-9d9a5a509e25', 'Simba_26', 'Cat', 'CatClan', 'A royal siamese cat wearing a crown', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_105.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077659+00:00'),
  ('45650b49-9701-4415-92a9-79073243d198', 'Simba_27', 'Cat', 'CatClan', 'A royal siamese cat wearing a crown', 'gs://sample-data-and-media/Bombay_104.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077668+00:00'),
  ('2eb95b36-c9c3-4720-849b-fc240c9434da', 'Bella_28', 'Dog', 'DogClan', 'A robot dog with metal plating', 'gs://sample-data-and-media/samoyed_97.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077677+00:00'),
  ('491943d2-8aa3-4484-9d6d-afcab7ec579a', 'Buddy_29', 'Dog', 'DogClan', 'A robot dog with metal plating', 'gs://sample-data-and-media/wheaten_terrier_102.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077687+00:00'),
  ('004ac8b2-a37d-42c8-aba3-35b204f596f0', 'Max_30', 'Dog', 'DogClan', 'A police german shepherd with a badge', 'gs://sample-data-and-media/wheaten_terrier_102.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077697+00:00'),
  ('5cf1a55e-7904-4937-a4bd-bf3d1fc1c839', 'Whiskers_31', 'Cat', 'CatClan', 'A royal siamese cat wearing a crown', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_100.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077706+00:00'),
  ('4736fc20-1c22-49c2-af87-c35802302507', 'Luna_32', 'Cat', 'CatClan', 'A fluffy persian cat with a golden collar', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_100.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077715+00:00'),
  ('d98fc7ff-dd92-4723-994c-6267ef951bcc', 'Buddy_33', 'Dog', 'DogClan', 'A police german shepherd with a badge', 'gs://sample-data-and-media/staffordshire_bull_terrier_116.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077797+00:00'),
  ('3de80488-e1b6-4908-a6ec-9c51f46f43b9', 'Luna_34', 'Cat', 'CatClan', 'A sneaky black cat hiding in the shadows', 'gs://sample-data-and-media/Bombay_104.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077821+00:00'),
  ('710128e0-4e1d-479c-acbc-497bbc5bc802', 'Bella_35', 'Dog', 'DogClan', 'A tough bulldog with a spiked collar', 'gs://sample-data-and-media/scottish_terrier_108.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077836+00:00'),
  ('7e5d416f-f42c-410e-8e2a-19be0cdfc1e5', 'Simba_36', 'Cat', 'CatClan', 'A royal siamese cat wearing a crown', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_114.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077850+00:00'),
  ('b5af580c-4998-4f68-b52f-5c5b6a9d0aab', 'Buddy_37', 'Dog', 'DogClan', 'A robot dog with metal plating', 'gs://sample-data-and-media/scottish_terrier_108.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077864+00:00'),
  ('145cc805-810a-4320-864d-ba6b5c6fbc33', 'Max_38', 'Dog', 'DogClan', 'A tough bulldog with a spiked collar', 'gs://sample-data-and-media/staffordshire_bull_terrier_116.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077884+00:00'),
  ('34fa84c8-3356-4ed6-9ac5-967cd2baabac', 'Whiskers_39', 'Cat', 'CatClan', 'A royal siamese cat wearing a crown', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_105.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077894+00:00'),
  ('a50c967b-2e89-448d-be47-4df628c51572', 'Luna_40', 'Cat', 'CatClan', 'A royal siamese cat wearing a crown', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_105.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077906+00:00'),
  ('64aeeb22-42db-46bf-85bd-b21b135c9803', 'Simba_41', 'Cat', 'CatClan', 'A cyber-punk cat with neon glasses', 'gs://sample-data-and-media/Bombay_104.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077915+00:00'),
  ('dec825d6-91f4-4f8f-b44b-74cf6b4b78f6', 'Felix_42', 'Cat', 'CatClan', 'A sneaky black cat hiding in the shadows', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_100.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077924+00:00'),
  ('d9380e8d-8949-4849-af57-7a91a1a2b953', 'Bella_43', 'Dog', 'DogClan', 'A police german shepherd with a badge', 'gs://sample-data-and-media/staffordshire_bull_terrier_116.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077933+00:00'),
  ('88a425a0-b499-4825-8a16-3d33b85feec9', 'Whiskers_44', 'Cat', 'CatClan', 'A fluffy persian cat with a golden collar', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_114.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077942+00:00'),
  ('e17ae312-37c6-4a66-9172-2d20d8528033', 'Simba_45', 'Cat', 'CatClan', 'A cyber-punk cat with neon glasses', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_1.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077958+00:00'),
  ('ae82282e-d380-4500-99e0-2dc4e276c0cf', 'Nala_46', 'Cat', 'CatClan', 'A cyber-punk cat with neon glasses', 'gs://sample-data-and-media/Bombay_104.jpg',