Яндекс для всех - Абрамзон М. Г.
Большинство значимых зарубежных нерусскоязычных сайтов может быть найдено по ссылке, при этом, в отличие от русскоязычных сайтов, в Индекс они не попадают. Упрощается ситуация в том случае, когда у компаний, таких как BMW, IBM и многих других, появляются русскоязычные версии сайтов, без проблем индексируемые Яндексом.
Поисковая машина — самый востребованный ресурс Яндекса. Ежедневно его посещают около четырех с половиной миллионов посетителей, при этом количество просмотренных поисковых страниц приближается к сорока миллионам. При этом пользователи, выполняющие на нем поиск, этого не замечают — складывается впечатление, что Яндекс работает индивидуально для каждого из них.
Так, при запросе средней "тяжести", то есть при поиске не очень частотного слова, время отклика системы (без учета времени передачи данных по каналу от поисковой системы к пользовательскому компьютеру) исчисляется десятыми долями секунды.
В условиях постоянного роста количества пользователей и их запросов главной задачей поисковой машины является сохранение приемлемых с точки зрения пользователей скорости и полноты выполнения запросов. Эта задача решается несколькими способами, каждый из которых является необходимым, но не достаточным в отрыве от других. Способы достижения высоких результатов на сегодня применяются следующие:
□ оптимизация базовых поисковых алгоритмов и архитектуры поиска;
□ регулярное увеличение мощностей вычислительных ресурсов поисковой системы;
□ использование архитектурной возможности масштабирования системы.
Оптимизация поисковых алгоритмов проводится постоянно. Результаты таких работ вводятся в действие до двух раз в год. Сказывается их внедрение на уменьшении нагрузки на поисковую машину (в год эта величина составляет 20–30 %), а также на уменьшении времени отклика.
Увеличение мощности — это постоянное обновление используемого оборудования. Сюда входит и переход на более мощные процессоры, увеличение оперативной памяти, увеличение объемов дисковых хранилищ. Способ хотя и необходимый, но крайне затратный. Результативность выполненного апгрейда можно косвенно оценить увеличением объема поисковой базы, находящейся в его распоряжении.
Третий способ — использование мастшабируемости системы. В двух словах суть его заключается в том, что каждый уровень системы распараллеливается на несколько одинаковых узлов. Например, при наличии десяти поисковых серверов, обрабатывающих поступающие запросы, очередной запрос будет направляться на тот из них, которых в данный момент времени будет свободен.
Аналогично обстоит дело и со сбором информации. Этим занимается робот-паук, который обходит страницы с заданными URL и скачивает их в базу данных, а затем архивирует и перекладывает в хранилище суточными порциями. Робот размещается на нескольких машинах, и каждая из них выполняет свое задание. Так, робот на одной машине может качать новые страницы, которые еще не были известны поисковой системе, а на другой — страницы, которые ранее уже были скачаны не менее месяца, но и не более года назад.
Хранилище у всех машин едино.
При необходимости работу можно распределить другим способом, например, просто распределив между роботами всю работу, учитывая лишь ее объемные показатели. Параллельная работа программы позволяет легко выдерживать дополнительную нагрузку — при увеличении количества страниц, которые нужно обойти роботу, достаточно просто распределить задачу на большее число машин.
В хранилище информация в сжатом виде собирается и разбивается на части. Эти части постепенно распределяются между множеством машин, на которых запущена программа-индексатор. Как только индексатор на одной из машин заканчивает обработку очередной части страниц, он обращается за следующей порцией. В результате на первом этапе формируется много маленьких индексных баз, каждая из которых содержит информацию о некоторой части Интернета. При увеличении нагрузки на машины, занимающиеся индексированием, проблема может быть решена простым добавлением машин в систему.
После того как все части информации обработаны, начинается объединение (слияние) результатов. Основная база участвует в анализе как одна из частей нового индекса. Так, если объединяются 70 новых частей, то в анализе участвует 71 фрагмент (70 новых + основная база предыдущей редакции). Специальная программа ("сливатор") составляет таблицы перенумерации документов базы. Содержимое всех частей объединяется. Среди страниц с одинаковыми адресами выбирается наиболее свежая версия; если при скачивании URL последней информацией была ошибка 404 (запрашиваемая страница не существует), она временно удаляется из индексной базы. Параллельно осуществляется склейка дублей — страницы, которые имеют одинаковое содержимое, но различные URL, объединяются в один документ.
Сборка единой базы из частичных индексных баз представляет собой простой и быстрый процесс. Сопоставление страниц не требует никакой интеллектуальной обработки и происходит со скоростью чтения данных с диска. Если информации, которая генерируется на машинах-индексаторах, получается слишком много, то процедура "сливания" частей проходит в несколько этапов. Вначале частичные индексы объединяются в несколько промежуточных баз, а затем промежуточные базы и основная база предыдущей редакции пересекаются. Таких этапов может быть сколько угодно. Промежуточные базы могут сливаться в другие промежуточные базы, а уже потом объединяться окончательно. Поэтапная работа незначительно замедляет формирование единого индекса и не отражается на качестве результатов.
Источник: "Принципы работы поисковой машины Рамблер" (http://www.rambler.ru/doc/architecture.shtml).
А вот что рассказывали о решении аналогичных задач на Яндексе.
Если применить к поиску на Яндексе традиционные термины Distributed Information Retrieval, то можно выделить следующие приемы распараллеливания.
1. Разделение коллекции документов — начиная с весны 2000 года, в Яндексе используется "параллельный поиск" в нескольких поисковых источниках. Параллельный поиск — это одновременный поиск в специализированных базах (коллекциях), предлагаемых поисковой системой. Обычно, источник — это отдельная база небольшого размера, отличная от "большой" базы документов. Подразумевается, что документы, индексируемые в такой базе, имеют некоторую регулярную структуру. Если при поиске по обычной базе находятся и документы из базы параллельного поиска, точно соответствующие запросу, то одновременно (параллельно) с обычным результатами поиска выдается список из нескольких найденных документов. База параллельных источников имеет существенно меньший размер, чем база веб-поиска. Обход и индексация документов в ней осуществляется отдельным роботом, поэтому обновление базы может происходить очень быстро (вплоть до ежеминутного).
В "Яндексе" есть четыре базы параллельного поиска:
• по новостям (обновление каждые 10 минут, ежедневно около 3000 новостей);
• по товарным предложениям интернет-магазинов (ежедневное обновление, примерно 300 000 товаров);
• по заголовкам статей энциклопедий (обновление раз в месяц, около 200 000 статей);
• по каталогу ("ручному" описанию веб-ресурсов).
Особый интерес с точки зрения традиционных поисковых технологий представляет техника разделения большой базы документов, то есть собственно базы веб-страниц. По состоянию на 2002 год она состояла из 60 млн документов и была разделена на 30 частей.
Среди особенностей текущей реализации разделения веб-коллекции в Яндексе можно отметить следующее:
• есть центр контроля и распределения URL;
• отсутствует репликация коллекции по машинам;
• распределение документов по коллекциям случайно.
2. Первая фаза обработки запроса: выбор коллекции, трансформации запроса — пользователь может явно указать, в какой коллекции следует искать. Если этого не сделано, то на основе лингвистического (точнее, эвристического) анализа запроса Яндекс может сделать допущение о приоритете специализированной коллекции или подходящей к характеру запроса рубрики каталога.
3. Вторая фаза обработки запроса: раздача запроса по коллекциям — обычно используются все коллекции. Собирающий сервер раздает в коллекции модифицированные запросы, в которых для каждого термина сообщается глобальное значение его обратной частоты (IDf в терминах традиционного IR). Для этого на всех "собирающих" серверах хранится глобальная статистика терминов. Она изменяется медленно, поэтому обновляется относительно редко. Статистика подсчитывается по считающейся наиболее универсальной — вебовской — коллекции. Таким образом, каждая поисковая машина ищет ответ на запрос с назначенными "сверху" глобальными частотами, и значения релевантности, вычисляемые в разных коллекциях, можно считать последовательными и вычисляемыми "в одной системе координат". Модификации запросов этим не ограничиваются, и для специализированных коллекций (например, "энциклопедии") могут быть и другими, в том числе и очень специфическими.
4. Третья фаза обработки запроса: исполнение и ранжирование запроса в коллекциях — запрос выполняется паралельно для всех коллекций.
Следует отметить, что веб-коллекции документов распределены по машинам произвольно и, вообще говоря, могут быть расположены все вместе на одной машине. Слияние результатов производится на том из собирающих (метапоисковых) веб-серверов, на который попадал пользователь при заходе по адресу www.yandex.ru. Процесс раздачи запроса, описанный здесь, позволяет корректно ранжировать слитый результат. При этом не требуется переранжирование результатов, полученных из разных неоднородных коллекций с использованием локальных IDF, а также не нужен динамический обмен данными между источниками для вычисления глобальнойIDF.
