Spanner et BigQuery : un bouclier de protection contre la fraude en temps réel

1. Introduction

Bienvenue dans le backend de Petverse, un jeu multijoueur en ligne dans lequel les joueurs créent des avatars d'animaux, explorent le monde et échangent de la monnaie en jeu.

L'économie du jeu est menacée depuis peu. D'énormes sommes d'argent sont retirées des comptes de joueurs chiens fortunés et converties en stocks de thon de qualité supérieure. Nous soupçonnons un groupe de "chats Robin des Bois" de voler les chiens riches pour nourrir les masses félines.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer un bouclier de défense contre la fraude en temps réel pour attraper le chef de bande et son réseau de bots automatisés. Vous découvrirez comment les données opérationnelles de Spanner convergent avec les analyses de BigQuery pour détecter et examiner des schémas de fraude complexes à l'aide de requêtes graphiques (GQL) et relationnelles.

Objectifs de l'atelier

• Détecter une anomalie dans un flux en temps réel à l'aide des requêtes continues BigQuery et la transmettre à Spanner.
• Enquêter sur le réseau de fraude à l'aide de Spanner Graph pour suivre les relations financières.
• Identifier les comptes de bots à l'aide de la recherche vectorielle Spanner pour trouver des descriptions de profils similaires.
• Découvrir le complot à l'aide de BigQuery Graph pour analyser des journaux de communication volumineux.

Ce dont vous avez besoin

• Un projet Google Cloud dans lequel la facturation est activée
• Connaissances de base en SQL, en commandes de terminal et en Python
• Vous aurez peut-être besoin d'un compte GitHub (le code est hébergé sur GitHub).

Public : développeurs intermédiaires, ingénieurs de données et architectes

Durée totale estimée : 45 à 60 minutes

Estimation des coûts : les ressources créées dans cet atelier de programmation devraient coûter moins de 5 $.

2. Avant de commencer / Configuration

💡 Pour Next '26, vous pouvez utiliser des crédits pour suivre cet atelier de programmation. Scannez le QR code sur le stand Spanner ou demandez un code de crédit à un membre du personnel du stand.

Créer ou sélectionner un projet Google Cloud

Vous avez besoin d'un projet Google Cloud dans lequel la facturation est activée pour utiliser les services requis pour cet atelier.

1. Dans la console Google Cloud, sur la page du sélecteur de projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.
2. Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Cloud. Découvrez comment vérifier si la facturation est activée.
3. Recherchez l'ID de votre projet sur la page d'accueil de la console Cloud.

Démarrer Cloud Shell

Vous utiliserez Google Cloud Shell comme environnement d'exécution. Cloud Shell est préinstallé avec gcloud, git et d'autres outils dont vous aurez besoin.

1. Accédez à Google Cloud Shell.
2. Cliquez sur Autoriser si vous y êtes invité.
3. Assurez-vous de travailler dans votre projet en définissant la variable d'environnement dans le terminal Cloud Shell :

Remplacez <YOUR_PROJECT_ID> par l'ID de votre projet. Utilisez Ctrl ou Cmd + V pour coller dans le terminal.

export PROJECT_ID=<YOUR_PROJECT_ID>
gcloud config set project $PROJECT_ID

Activer les API requises

Exécutez la commande suivante pour activer les API pour Spanner, BigQuery et Vertex AI :

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

Cloner le dépôt

Clonez le dépôt contenant le code de l'application et les exemples de schémas :

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

3. Provisionner l'infrastructure

Vous allez maintenant configurer l'entrepôt de données dans BigQuery et la base de données opérationnelle dans Spanner.

Configurer l'ensemble de données et la connexion BigQuery

BigQuery analysera le flux de télémétrie du jeu.

Toujours dans la console Google Cloud Shell, exécutez les commandes suivantes pour vous assurer que l'ID de votre projet est toujours défini :

Remplacez <YOUR_PROJECT_ID> par l'ID de votre projet. Utilisez Ctrl ou Cmd + V pour coller dans le terminal.

export PROJECT_ID=<YOUR_PROJECT_ID>
gcloud config set project $PROJECT_ID

1. Créez un ensemble de données BigQuery game_analytics :

bq mk -d --location=US game_analytics

2. Créez une connexion pour vous connecter aux buckets Storage et (facultativement) à Spanner :

bq mk --connection --location=US --project_id=$PROJECT_ID \
    --connection_type=CLOUD_RESOURCE unicorn-connection

3. Créez les schémas pour les tables GameplayTelemetry, AccountSignals, Players et ChatLogs à l'aide du fichier de schéma :

bq query --use_legacy_sql=false < bq_schema.sql

Configurer Spanner

Google Cloud Spanner gérera les transactions opérationnelles en temps réel. Pour cet atelier, nous allons utiliser une instance économique de 100 unités de traitement (UT).

1. Créez une instance Spanner :

gcloud spanner instances create game-instance \
    --config=regional-us-central1 \
    --description="Game Instance" \
    --processing-units=100 \
    --edition=ENTERPRISE

2. Créez la base de données Spanner game-db :

gcloud spanner databases create game-db --instance=game-instance

3. Mettez à jour le schéma Spanner avec les tables d'application (Players, Transactions, AccountSignals) et le graphique de propriétés (PlayerNetwork) :

gcloud spanner databases ddl update game-db --instance=game-instance --ddl-file=spanner_schema.sql

4. Créez l'AvatarSearchIndex pour notre recherche vectorielle multimodale :

gcloud spanner databases ddl update game-db --instance=game-instance \
    --ddl="CREATE SEARCH INDEX AvatarSearchIndex ON Players(AvatarDescriptionTokens)"

Importer des données dans BigQuery

1. Importez les données de démonstration dans 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

3. Accédez à la console BigQuery et explorez les données de l'ensemble de données game_analytics.

Importer des données dans Spanner

Accédez à la console Spanner et explorez les données de la base de données game-db.

Cliquez sur Spanner Studio , puis ouvrez une nouvelle requête (+).

Collez les instructions INSERT suivantes dans l'éditeur de requête, puis cliquez sur Exécuter :

-- 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'),
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  ('ed20f879-2d42-4ba7-8df7-d696c4b6aafd', 'Whiskers_51', 'Cat', 'CatClan', 'A sneaky black cat hiding in the shadows', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_105.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078021+00:00'),
  ('7e9bbec4-e2aa-4d67-b1c0-35f7db1d0dae', 'Buddy_52', 'Dog', 'DogClan', 'A fast greyhound wearing a racing vest', 'gs://sample-data-and-media/yorkshire_terrier_101.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078030+00:00'),
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-- Table: Transactions
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  ('117ff05e-21d2-48ab-a3c8-29e61658c822', 'c5337857-3b58-4b0c-8814-4585dcbf765f', '7b2881f0-289b-4ea4-9c0e-c1748249b70a', 142, '2026-03-02T05:11:28.079525+00:00', FALSE),
  ('34e5ea80-59b4-4cb0-a8c1-552e2ba6ecc5', 'eb113965-6ee6-459e-ba0f-fb6cb1d0ae34', '3910b199-caf7-4822-8346-1ba9bd750c8e', 142, '2026-03-02T05:11:28.079533+00:00', FALSE),
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  ('370f50b3-e558-447e-bfbe-fe4eca7e9628', '9ce13d41-dede-4658-a7e4-7bc00372d65c', '3910b199-caf7-4822-8346-1ba9bd750c8e', 72, '2026-03-02T05:11:28.079550+00:00', FALSE),
  ('d08c71a3-bfde-4f95-895a-dc6fa810250f', 'b59d9b9a-a169-43c1-832d-7e7d4acfa19c', '822a8aae-57bd-460e-9643-69815990bec8', 330, '2026-03-02T05:11:28.079558+00:00', FALSE),
  ('81d6bb50-9127-4e2d-acd5-ecaaa797fcb1', '1a972a71-a530-407a-b3f7-1dd9b2532cec', '82383e2d-d3a2-481d-b0cf-bfe165ed9bfd', 149, '2026-03-02T05:11:28.079567+00:00', FALSE),
  ('6ac1ba71-9852-4f0c-97b2-0bb166057ef0', '3de80488-e1b6-4908-a6ec-9c51f46f43b9', '2eb95b36-c9c3-4720-849b-fc240c9434da', 479, '2026-03-02T05:11:28.079575+00:00', FALSE),
  ('9125a495-66f2-435b-8eab-8a2557f55820', '7b2881f0-289b-4ea4-9c0e-c1748249b70a', '9f223b65-41a3-495e-940a-5a07d2ba4ba7', 220, '2026-03-02T05:11:28.079670+00:00', FALSE),
  ('e11b19c9-6bf7-45e2-9831-bb42050b7e8e', '78c129b6-21e5-40c6-b9cf-d25ad5193e68', '4e9dfce6-555b-434a-81b6-237c61b9b530', 380, '2026-03-02T05:11:28.079687+00:00', FALSE),
  ('09b6649c-99a3-48c3-864b-9cbd3d57980a', '7e9bbec4-e2aa-4d67-b1c0-35f7db1d0dae', 'ed20f879-2d42-4ba7-8df7-d696c4b6aafd', 317, '2026-03-02T05:11:28.079696+00:00', FALSE),
  ('68940de9-65d3-4afb-b080-0354b5c6b1a5', '153f4022-a4ce-404a-8544-25d004fd34ad', '82383e2d-d3a2-481d-b0cf-bfe165ed9bfd', 284, '2026-03-02T05:11:28.079710+00:00', FALSE),
  ('050b1905-c72a-446d-81f7-087cddb24434', '1a972a71-a530-407a-b3f7-1dd9b2532cec', 'e17ae312-37c6-4a66-9172-2d20d8528033', 156, '2026-03-02T05:11:28.079870+00:00', FALSE),
  ('7d1bbcaf-69eb-4acc-855d-3174d659a430', '188c23a6-4c3b-4c25-9b40-9ec8ad7712a3', '755c7aff-e538-4681-9b90-4b870a42ac72', 210, '2026-03-02T05:11:28.079923+00:00', FALSE),
  ('07fb83e9-5818-4991-aeba-54f65239954e', 'e83caccd-e81e-454a-bf92-9d9a5a509e25', '3de80488-e1b6-4908-a6ec-9c51f46f43b9', 291, '2026-03-02T05:11:28.079938+00:00', FALSE),
  ('a8a3e69b-392d-4d59-a016-183152eda94a', '64aeeb22-42db-46bf-85bd-b21b135c9803', '8a034e84-26b3-4198-8ec9-3749b1f60537', 261, '2026-03-02T05:11:28.079948+00:00', FALSE),
  ('dcdbd81b-9c64-42cb-9960-4f10b13675ac', '398de7e0-8f4f-44ba-adfe-503a157cfe7c', 'a50c967b-2e89-448d-be47-4df628c51572', 104, '2026-03-02T05:11:28.079958+00:00', FALSE),
  ('df5490e1-cb3f-4109-be18-2aa10a52d848', '491943d2-8aa3-4484-9d6d-afcab7ec579a', '7019b91a-d908-4c93-8ed2-d1c60e518630', 302, '2026-03-02T05:11:28.079967+00:00', FALSE),
  ('801607a9-a4f7-424d-b80f-915094a6f389', '3de80488-e1b6-4908-a6ec-9c51f46f43b9', '55a1207d-a029-48da-a79d-c1f3f6824a37', 129, '2026-03-02T05:11:28.079979+00:00', FALSE),
  ('80851b7f-a1b5-4eb5-a54e-2c3c55e9dd2a', 'a50c967b-2e89-448d-be47-4df628c51572', '710128e0-4e1d-479c-acbc-497bbc5bc802', 450, '2026-03-02T05:11:28.079999+00:00', FALSE),
  ('b1b728aa-177f-4b2f-a5ff-0267898ff6b1', '145cc805-810a-4320-864d-ba6b5c6fbc33', '78c129b6-21e5-40c6-b9cf-d25ad5193e68', 490, '2026-03-02T05:11:28.080011+00:00', FALSE),
  ('bc2e3265-7349-4ef4-a47d-9cd004d8baa4', 'a50c967b-2e89-448d-be47-4df628c51572', '5cf1a55e-7904-4937-a4bd-bf3d1fc1c839', 82, '2026-03-02T05:11:28.080021+00:00', FALSE),
  ('1b51395e-1dc0-4201-9596-34f3dbac4a14', 'eb113965-6ee6-459e-ba0f-fb6cb1d0ae34', '1e049026-1231-4763-bc50-82cb51950fa2', 175, '2026-03-02T05:11:28.080032+00:00', FALSE),
  ('cb319fb3-2707-4712-a042-b58a51d5407a', 'a2eaefc9-dbff-4704-b908-74518d687e17', '188c23a6-4c3b-4c25-9b40-9ec8ad7712a3', 20, '2026-03-02T05:11:28.080041+00:00', FALSE),
  ('5339f7f9-fd7e-4dc5-861b-98121e3fd696', '2eb95b36-c9c3-4720-849b-fc240c9434da', 'd9380e8d-8949-4849-af57-7a91a1a2b953', 339, '2026-03-02T05:11:28.080050+00:00', FALSE),
  ('ae4424b0-27d2-43d3-89d7-a1d8c49f5ee0', '37a1e15c-a38c-4763-a2bd-042741bce012', 'a50c967b-2e89-448d-be47-4df628c51572', 342, '2026-03-02T05:11:28.080059+00:00', FALSE),
  ('92c39e1d-45a3-41c9-9583-cfcaca15c4a3', '1a972a71-a530-407a-b3f7-1dd9b2532cec', 'a50c967b-2e89-448d-be47-4df628c51572', 484, '2026-03-02T05:11:28.080067+00:00', FALSE),
  ('a7cf23d8-b178-4a65-ba03-3ece7b259d51', 'dec825d6-91f4-4f8f-b44b-74cf6b4b78f6', '4736fc20-1c22-49c2-af87-c35802302507', 400, '2026-03-02T05:11:28.080076+00:00', FALSE),
  ('1a1981a8-b63a-4a73-9b8a-ff517286745d', 'ed20f879-2d42-4ba7-8df7-d696c4b6aafd', '8a034e84-26b3-4198-8ec9-3749b1f60537', 72, '2026-03-02T05:11:28.080087+00:00', FALSE),
  ('473dbb0e-652c-43b3-b571-f88c1af1e8c5', '7e9bbec4-e2aa-4d67-b1c0-35f7db1d0dae', '5cf1a55e-7904-4937-a4bd-bf3d1fc1c839', 146, '2026-03-02T05:11:28.080095+00:00', FALSE),
  ('26ebb626-b5a4-4a23-b411-9428219bc8ae', 'b5af580c-4998-4f68-b52f-5c5b6a9d0aab', '2eb95b36-c9c3-4720-849b-fc240c9434da', 261, '2026-03-02T05:11:28.080104+00:00', FALSE);

-- Table: AccountSignals
-- This is pushed by BigQuery through a continuous query if it is configured
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('50b64a6a-2e8f-4a0b-9742-c7e180949e82', '4e9dfce6-555b-434a-81b6-237c61b9b530', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078156+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('d2659e80-bce0-46b0-9570-6bb8b3c99d34', '686337b0-304e-4270-89c3-d015f9039294', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078198+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('10504018-b7a4-47a4-89b2-950fa492bbd4', '1627bc18-c42e-4599-b5f1-6f3d52669edb', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078244+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('ccbba78a-0f45-49b9-a58b-21777de250cf', '215b3d04-402a-4ac2-83ed-1edb9a421691', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078293+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('affa841d-0f9a-4b0f-ad6d-eb3e180263fe', '78d66ff4-0519-4157-9d95-76c2900ba7f9', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078337+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('1fbdd097-b431-4a21-9a5c-a1f53db6d754', '822a8aae-57bd-460e-9643-69815990bec8', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078383+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('0fc87891-dd4b-494b-8c47-f6ccc2c592c7', '9f223b65-41a3-495e-940a-5a07d2ba4ba7', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078420+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('cc117869-7a6b-4e66-89bf-e3148ac8c6ea', '3910b199-caf7-4822-8346-1ba9bd750c8e', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078456+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('c85a78c6-3cc8-4262-8fd2-2fb9661a1b96', '78c129b6-21e5-40c6-b9cf-d25ad5193e68', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078499+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('ccdb20f8-cd05-42ae-b942-cb41396ec27d', 'eba84e9d-bd10-466e-8fcd-899c0a868149', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078537+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('721511f1-ebc4-45dc-adb5-9dafc5426bc3', '37a1e15c-a38c-4763-a2bd-042741bce012', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078579+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('4d8b0f0d-211a-4537-8c79-c2fd815812f3', 'c5337857-3b58-4b0c-8814-4585dcbf765f', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078627+00:00');

Cette opération peut prendre quelques minutes. Vous devriez pouvoir prévisualiser les données une fois l'opération terminée.

4. Le chien de garde (requêtes continues BigQuery et synchronisation Spanner)

Notre première ligne de défense est la diffusion de données de télémétrie dans BigQuery. Nous voulons surveiller les mouvements suspects (par exemple, les distances impossibles) et renvoyer une alerte à Spanner en temps réel.

Dans un scénario réel, vous utiliserez les requêtes continues BigQuery et l'ETL inversé pour diffuser ces données. Toutefois, cela nécessite une réservation avec l'édition ENTERPRISE ou une version ultérieure.

Voici à quoi ressemblerait la commande si la réservation était disponible. Vous n'avez pas besoin de la copier dans la console si vous n'avez pas configuré de réservations :

EXPORT DATA
  OPTIONS (
    uri = 'https://spanner.googleapis.com/projects/<YOUR_PROJECT_ID>/instances/game-instance/databases/game-db',
    format='CLOUD_SPANNER',
    spanner_options="""{ "table": "AccountSignals" }"""
  ) AS
SELECT
  GENERATE_UUID() as SignalId,
  PlayerId,
  'SUSPICIOUS_MOVEMENT' as AlertType,
  CURRENT_TIMESTAMP() as EventTime
FROM `game_analytics.GameplayTelemetry`
WHERE
  EventType = 'player_move'
  AND (LocationX > 1000 OR LocationY > 1000);

Pour créer la requête continue, cliquez sur Plus > Créer une requête continue dans l'espace de travail SQL de la console BigQuery.

Cette requête fait office de moteur d'ETL inversé, ce qui garantit que notre système transactionnel (Spanner) est immédiatement informé des anomalies détectées dans notre système analytique (BigQuery).

Pour cet atelier, nous avons inséré artificiellement des transactions dans Spanner.

5. Le détective multimodal (Spanner Graph et recherche vectorielle)

Maintenant que Spanner dispose du signal "High Risk" (Risque élevé), vous pouvez enquêter sur le réseau de fraude. Nous allons utiliser Spanner Graph pour visualiser le réseau financier et trouver le chef de bande.

Exécutez ces requêtes dans Spanner Studio

Graphique : trouver le chef de bande

Cette requête suit le réseau financier des transactions dans lesquelles les victimes transfèrent de l'argent à un voleur, qui le transfère ensuite à un nœud de chef. Elle regroupe les données par chef et additionne le butin.

Copiez-la dans Spanner Studio, puis cliquez sur Exécuter.

GRAPH PlayerNetwork
MATCH (victim)-[:Transfers]->(thief)-[t:Transfers]->(boss)
RETURN
  boss.Name AS RingLeader, COUNT(t) AS TributesReceived,
  SUM(t.Amount) AS TotalLoot
GROUP BY RingLeader
ORDER BY TotalLoot DESC
LIMIT 5;

Vous devriez voir "Pixel" comme principal destinataire des tributs.

Enquête multisignal

Joignons les résultats du graphe aux signaux comportementaux en temps réel que nous avons transmis depuis BigQuery précédemment. Nous voulons trouver les joueurs qui envoient de l'argent à "Pixel" ET qui ont été signalés pour des mouvements suspects.

SELECT DISTINCT
  p.Name,
  s.AlertType as BQ_Signal,
  s.EventTime as SignalTime
FROM GRAPH_TABLE (
  PlayerNetwork
  MATCH (associate:Players)-[:Transfers]->(boss:Players)
  WHERE boss.Name = 'Pixel'
  RETURN DISTINCT associate.Name
) as g
JOIN Players p
  ON p.Name = g.Name
JOIN AccountSignals s
  ON p.PlayerId = s.PlayerId
ORDER BY s.EventTime DESC;

Recherche vectorielle : identifier les comptes de bots

S'agit-il de vrais joueurs ou d'un réseau de bots coordonnés ? Utilisez la recherche vectorielle pour identifier les comptes dont les descriptions de profil sont étrangement similaires à celles de "Pixel".

SELECT
  Name, AvatarDescription,
  COSINE_DISTANCE(AvatarEmbedding, (SELECT AvatarEmbedding FROM Players WHERE Name = 'Pixel')) as Similarity
FROM Players
WHERE Name != 'Pixel'
ORDER BY Similarity ASC
LIMIT 5;

Un score de similarité plus faible signifie qu'ils sont plus proches du vecteur de "Pixel". S'ils ont des descriptions similaires, il s'agit probablement de bots.

Nous pouvons également appliquer des fonctions scalaires dans la clause MATCH :

GRAPH PlayerNetwork
MATCH (associate:Players)-[:Transfers]->(boss:Players)
WHERE boss.Name = 'Pixel'
ORDER BY (
  COSINE_DISTANCE(associate.AvatarEmbedding, (SELECT AvatarEmbedding FROM Players WHERE Name = 'Pixel'))
) ASC
RETURN DISTINCT associate.Name

6. Découvrir le complot (graphique de propriétés BigQuery et intégration GCS)

Nous avons attrapé le chef de bande, mais nous devons comprendre comment il a coordonné ce "vol de thon" massif. Nous allons suivre les schémas de communication dans BigQuery à l'aide du graphique de propriétés BigQuery pour interroger les journaux de chat du jeu.

Exécutez la requête suivante dans BigQuery Studio :

Graphique de propriétés BigQuery

Suivi de la communication entre "Pixel" et d'autres joueurs :

GRAPH game_analytics.CatChatNetwork
MATCH (p1:Players)-[c:Communicates]->(p2:Players)
WHERE p1.Name = 'Pixel' OR p2.Name = 'Pixel'
RETURN
  p1.Name AS Sender,
  p2.Name AS Receiver,
  c.Message,
  -- Resolving structured metadata from ObjectRef
  p1.ProfilePictureUrl.uri AS SenderProfilePic
ORDER BY Message DESC;

Observez des messages tels que "L'opération Fishbowl est lancée" et "Transfert de fonds vers la réserve centrale de thon". Vous pouvez voir comment les graphiques de propriétés BigQuery vous permettent d'analyser les communications enrichies avec des données non structurées (références d'images GCS à l'aide de ProfilePictureUrl.uri).

Si vous téléchargez l'image ou suivez le lien GCS authentifié dans les résultats, vous verrez l'image du joueur :

Cette requête analytique compare en outre les schémas de chat et les images entre les membres du réseau de fraude.

Avant de pouvoir exécuter cette requête, déclarez un modèle multimodal pour générer des embeddings des photos de profil stockées dans le bucket Cloud Storage. Ce modèle se connecte via la connexion créée lors de la configuration initiale. Vous accorderez donc également des autorisations utilisateur Vertex AI à l'utilisateur technique associé à cette connexion.

Remplacez le <> par l'ID de votre projet.

GRANT `roles/aiplatform.user`
ON PROJECT `<<PROJECT_ID>>`
TO "connection:<<PROJECT_ID>>.us.unicorn-connection";

Vous pouvez maintenant créer la connexion.

CREATE OR REPLACE MODEL `game_analytics.multimodal_model`
  REMOTE WITH CONNECTION `us.unicorn-connection`
  OPTIONS (ENDPOINT = 'multimodalembedding@001');

Si cette opération échoue en raison d'une erreur d'autorisation (par exemple, "[e-mail] n'est pas autorisé à accéder à l'endpoint ni à l'utiliser..."), attendez quelques minutes que les autorisations se propagent, puis réessayez.

La requête ci-dessous utilise la fonction AI.GENERATE_EMBEDDING pour parcourir les images du bucket de stockage et créer des embeddings. Ces embeddings sont ensuite comparés à l'aide d'une COSINE_DISTANCE, ce qui nous permet de bien comprendre la similitude entre les journaux de chat et les photos de profil.

-- BigQuery Property Graph: Tracing communication patterns in chat logs
-- AND calculating distance between auto-embedded chat message and profile picture
-- BigQuery Property Graph: Tracing communication patterns
-- AND identifying similarity AMONG the fraudsters themselves
WITH GraphResults AS (
  SELECT *
  FROM GRAPH_TABLE(
  game_analytics.CatChatNetwork
   MATCH (p1:Players)-[c:Communicates]->(p2:Players)
   WHERE p1.Name = 'Pixel' OR p2.Name = 'Pixel'
   RETURN
    p1.Name AS Sender,
    c.Message,
    p1.ProfilePictureUrl.uri AS SenderProfilePic,
    c.MessageEmbedding.result AS MessageEmbedding
  )
),
UniquePics AS (
  SELECT DISTINCT SenderProfilePic AS uri FROM GraphResults
),
PicEmbeddings AS (
  SELECT embedding, uri
  FROM AI.GENERATE_EMBEDDING(
    MODEL game_analytics.multimodal_model,
    (
      SELECT OBJ.MAKE_REF(uri, 'us.unicorn-connection') as content, uri
      FROM UniquePics
    )
  )
),
CatData AS (
  -- Distinct list of players (excluding Pixel) with their embeddings and HTTPS Pic URLs
  SELECT DISTINCT
    g.Sender,
    g.MessageEmbedding,
    g.Message,
    p.embedding AS PicEmbedding,
    REPLACE( g.SenderProfilePic, 'gs://sample-data-and-media/spanner-bq-fraud-heist/profile_pics/', 'https://storage.mtls.cloud.google.com/sample-data-and-media/spanner-bq-fraud-heist/profile_pics/') AS SenderProfilePic
  FROM GraphResults g
  LEFT JOIN PicEmbeddings p ON g.SenderProfilePic = p.uri
  WHERE g.Sender != 'Pixel'
    AND g.MessageEmbedding IS NOT NULL
    AND p.embedding IS NOT NULL
)
SELECT
  c1.Sender AS Fraudster_A,
  c2.Sender AS Fraudster_B,
  c1.SenderProfilePic AS Pic_A,
  c2.SenderProfilePic AS Pic_B,
  c1.Message,
  -- Compare chat messages between Fraudster A and B
  COSINE_DISTANCE(c1.MessageEmbedding, c2.MessageEmbedding) AS MessageDistance,
  -- Compare profile pictures between Fraudster A and B
  COSINE_DISTANCE(c1.PicEmbedding, c2.PicEmbedding) AS PictureDistance
FROM CatData c1
CROSS JOIN CatData c2
WHERE c1.Sender < c2.Sender -- Avoid self-comparison and duplicate pairs (A-B and B-A)
  AND c1.SenderProfilePic <> c2.SenderProfilePic
ORDER BY PictureDistance ASC, MessageDistance ASC
LIMIT 10;

Si vous ouvrez les photos de profil, vous remarquerez la similitude dans la façon dont les membres du clan se présentent.

Visualiser le réseau de fraude

Vous pouvez utiliser des notebooks et Python Cell Magic pour visualiser le réseau de fraude. Cela nous permet de visualiser facilement les résultats du graphique. Pour en savoir plus, consultez la documentation sur la visualisation.

Dans BigQuery Studio, cliquez sur Plus > Notebook > Notebook vide.

🗒️ Si vous utilisez des notebooks pour la première fois, cliquez sur Activer l'API. Vous serez ensuite invité à indiquer une région. Nous avons utilisé US dans cet atelier. Vous devez donc choisir une région dans la multirégion US.

Collez le code suivant dans une cellule de code :

!pip install bigquery-magics==0.12.1

Utilisez le bouton + Code pour créer une cellule, puis collez le code suivant :

%%bigquery --graph
GRAPH game_analytics.CatChatNetwork
MATCH p=(p1:Players)-[c:Communicates]-(p2:Players)
WHERE p1.Name = 'Pixel' OR p2.Name = 'Pixel'
RETURN TO_JSON(p) AS full_path

Cliquez sur Tout exécuter. Après environ une minute, une visualisation graphique du réseau de communication devrait s'afficher.

7. Effectuer un nettoyage

Pour éviter que les ressources utilisées dans cet atelier de programmation ne soient facturées sur votre compte Google Cloud, supprimez-les.

Supprimer l'instance Spanner

gcloud spanner instances delete game-instance

Supprimer l'ensemble de données BigQuery

bq rm -r -f -d game_analytics

Vous pouvez également supprimer le projet.

Si vous avez créé un projet pour cet atelier, vous pouvez le supprimer entièrement :

gcloud projects delete <YOUR_PROJECT_ID>

8. Félicitations !

Félicitations ! Vous avez créé un bouclier de défense contre la fraude en temps réel à l'aide de Spanner et BigQuery.

Vous avez appris à :

• Utiliser les requêtes continues BigQuery pour envoyer des insights en temps réel à Spanner.
• Utiliser Spanner Graph pour suivre les relations financières.
• Utiliser la recherche vectorielle Spanner pour les requêtes de similarité sur des données non structurées.
• Utiliser BigQuery Graph pour suivre les réseaux de communication.

Étape suivante

• Consultez la documentation de Spanner Graph.
• Trouvez d'autres exemples de code dans le dépôt GitHub de Spanner Graph.
• En savoir plus sur BigQuery Graph.
• Découvrez les requêtes continues BigQuery.