Facebookのエンジニアは、サイトの新しいソーシャル検索ツールであるGraph Searchを拡大するために、多くの課題を抱えています。 1つの障害：データが溢れている
日本人の好きなニューヨークの日本食レストランを検索する例を挙げてください。数千の結果ではなく数百の結果を生み出すような検索は、2つの穏やかなビジネスを吐き出すだけです。
現在のベータ版の検索エンジンは、日本人の数百万のつながりを見分ける処理能力を持っていませんFacebookエンジニアは木曜日、カリフォルニア州メンロパークにある本社の小規模なメディアブリーフィングで発表した。
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「まだ多くの作業が必要だ」とソフトウェアエンジニアのMichael Curtissは述べている。 「このような質問は計算上非常に難しく、日本で1億人から始まり、数秒で日本の人々が好きなすべてのページを並べ替える」と彼は言った。「これは事実上私たちが持っている限られた時間の中で扱いにくいものでした」と、グラフ検索のインフラストラクチャを提供するサイトのUnicorn検索エンジンの設計を手伝ったエンジニアは述べています。 IDGNSFacebookのグラフ検索の基盤となるKerry Davis氏は、Unicorn社と呼ばれています。その中で、エッジタイプは数字であると考えられます。
Facebookは、グラフ検索に関連するこのような大きなデータ問題を解決するために、さまざまなアプローチを取っています。
特定のタイプの検索の速度と効率を向上させるために、「クエリの最適化」と呼ばれるコンピュータデータベースのコンセプトが1つの戦略に含まれます。
日本食レストランの検索の場合、 Facebookによると、ハードウェアレベルでの課題にも取り組んでいます。
「データセンターで余分な作業をしたり、新しいハードウェアプラットフォームを購入する必要があります。新しいタイプのサーバーをサプリメントに使用する必要がありますグラフィック検索の後ろに検索インフラストラクチャチームを率いたSoren Lassen氏は述べています。
Facebookは先月、米国の限られた数のユーザーにグラフ検索を展開し始めました。検索ツールは、ソーシャルネットワークの人口、場所、写真、興味を簡単な英語で検索するために、ソーシャルネットワークの1兆の接続を利用している。
「雇用者」など、異常に長いクエリを入力することは、
Downton Abbey
のような、ニューヨークに住む友人の友人の友人たちがいます。 "Graph Searchは" Likes "やチェックインなどの手がかりを使って結果をより簡単にランク付けするので、最終的にグラフ検索には、ユーザーのコメントや状態の更新などの他の指標が組み入れられ、結果のコンパイルとランク付けが行われますが、それはさらに厳しいものです。