[DS Interface] Airphant : Indexation de documents orientée cloud
📚 Table des matières:
- Introduction
- Résumé
- Architecture du moteur de recherche
- 3.1 Architecture conventionnelle
- 3.2 Architecture avec une séparation des ressources
- Problèmes liés à l'architecture conventionnelle
- 4.1 Augmentation de la latence
- 4.2 Coûts élevés des ressources
- Nouvelle approche : l'indice inversé Iou Sketch
- 5.1 Superposting List
- 5.2 Tableau de hachage à plusieurs couches (MHT)
- Conception du système
- 6.1 Objectif principal
- 6.2 Comparaison avec la ligne de base
- Résultats de l'expérience
- 7.1 Latence en fonction de la localisation
- 7.2 Comparaison des coûts
- Conclusion
- FAQ
📝 Article:
Introduction
Bienvenue dans cet article détaillé sur la méthode d'indexation de documents basée sur AirPenta Cloud. Dans ce document de recherche, je vais vous présenter une étude limitée qui a été présentée lors de la conférence ICDE en 2022. Je présenterai le contenu du document en suivant l'ordre de la présentation, c'est-à-dire l'introduction, la motivation, l'idée principale, la conception du système et les résultats des expériences.
Résumé
Avant d'entrer dans les détails de la recherche, permettez-moi de vous donner un bref aperçu du contenu. Nous examinerons une architecture émergente qui sépare le calcul et le stockage dans les moteurs de recherche. Cette architecture vise à réduire les coûts de service cloud en permettant aux utilisateurs de choisir des ressources de calcul en fonction de leurs besoins. Nous verrons comment cette architecture limite les coûts, tout en améliorant les performances grâce à l'utilisation d'un nouvel indice inversé appelé Iou Sketch.
Architecture du moteur de recherche
3.1 Architecture conventionnelle
Dans une architecture de moteur de recherche classique, les données sont stockées dans un système de fichiers unique et le traitement est effectué sur un seul nœud. Cela peut entraîner des coûts élevés si les ressources de calcul sont plus importantes que nécessaire pour le traitement des données, ou si de meilleures performances sont nécessaires mais entraînent des coûts supplémentaires. Nous devons comprendre cette architecture avant de passer à l'architecture avec une séparation des ressources.
3.2 Architecture avec une séparation des ressources
L'architecture qui sépare le calcul et le stockage vise à réduire les coûts en permettant aux utilisateurs de choisir les nœuds en fonction de leurs besoins. Cette architecture est particulièrement pertinente pour les services cloud, car elle permet d'optimiser les coûts en fonction des ressources de calcul nécessaires. Nous verrons comment cette architecture est utilisée dans les moteurs de recherche et les problèmes qui en découlent.
Problèmes liés à l'architecture conventionnelle
4.1 Augmentation de la latence
Dans une architecture conventionnelle, l'index inversé utilise une structure hiérarchique pour rechercher les documents correspondant à une requête. Cela nécessite des allers-retours séquentiels sur le réseau, ce qui augmente considérablement la latence. Cette augmentation de la latence est un problème important qui doit être résolu pour améliorer les performances du moteur de recherche.
4.2 Coûts élevés des ressources
Un autre problème de l'architecture conventionnelle est le coût élevé des ressources. Les services cloud facturent en fonction des ressources de calcul utilisées, et si une ressource de calcul plus puissante est nécessaire pour obtenir de meilleures performances ou si une quantité de données plus importante nécessite un changement de ressource de calcul, les coûts peuvent augmenter considérablement. C'est pourquoi la séparation des ressources de calcul et de stockage devient une solution attrayante.
Nouvelle approche : l'indice inversé Iou Sketch
Pour résoudre les problèmes de latence et de coûts élevés, nous proposons un nouvel indice inversé appelé Iou Sketch. Cette approche utilise une Fusion de listes de superposting pour réduire la taille de l'index inversé et permet un accès asynchrone et parallèle pour trouver les documents correspondant à une requête. Grâce à cette nouvelle approche, nous pouvons réduire considérablement la latence et optimiser les coûts dans les moteurs de recherche.
5.1 Superposting List
La Superposting List est une technique qui fusionne les listes de documents liées aux mots-clés en une seule liste, ce qui réduit la taille de l'index inversé. Cela permet de trouver rapidement les documents correspondant à une requête donnée en utilisant une intersection des ensembles.
5.2 Tableau de hachage à plusieurs couches (MHT)
Pour faciliter l'accès asynchrone et parallèle aux documents, nous utilisons un MHT, qui est une table de hachage à plusieurs couches. Cette structure permet de rechercher les documents correspondant à une requête en utilisant des combinaisons de numéros de hachage et de couches. Grâce à cette structure, nous pouvons minimiser les allers-retours séquentiels sur le réseau et améliorer les performances du moteur de recherche.
Conception du système
La conception du système vise à éliminer les allers-retours séquentiels sur le réseau et à permettre un accès asynchrone et parallèle aux documents. Pour y parvenir, nous avons utilisé la liste de superposting pour la construction de l'index inversé et le MHT pour l'accès aux documents correspondant à une requête. Ces modifications permettent d'améliorer les performances globales du moteur de recherche.
6.1 Objectif principal
L'objectif principal de ce système est de réduire la latence et les coûts dans les moteurs de recherche en utilisant l'architecture qui sépare le calcul et le stockage. En utilisant l'indice inversé Iou Sketch, nous pouvons optimiser les performances de recherche et minimiser les coûts associés aux ressources de calcul dans les services cloud.
6.2 Comparaison avec la ligne de base
Pour évaluer l'efficacité de notre approche, nous avons Comparé les résultats obtenus avec l'indice inversé Iou Sketch à ceux de l'architecture conventionnelle. Les résultats ont montré une réduction significative de la latence et des coûts grâce à l'utilisation de notre approche. Cette comparaison démontre l'efficacité de l'indice inversé Iou Sketch dans l'amélioration des performances des moteurs de recherche.
Résultats de l'expérience
Nous avons réalisé des expériences pour mesurer la latence en fonction de la localisation des nœuds de calcul et de stockage. Nous avons comparé les performances de l'architecture conventionnelle et de notre approche avec différentes configurations de nœuds. Les résultats ont montré que notre approche fournissait une latence réduite par rapport à l'architecture conventionnelle, quelle que soit la localisation des nœuds.
7.1 Latence en fonction de la localisation
Lorsque les nœuds de calcul et de stockage étaient situés dans la même région, notre approche avait une latence inférieure à celle de l'architecture conventionnelle. Cependant, lorsque les nœuds étaient situés dans différentes régions, l'architecture conventionnelle montrait une augmentation significative de la latence, tandis que notre approche restait stable.
7.2 Comparaison des coûts
Nous avons également comparé les coûts associés à l'utilisation de notre approche par rapport à l'architecture conventionnelle. Les résultats ont montré que notre approche permettait d'optimiser les coûts dans les services cloud, en offrant une meilleure utilisation des ressources de calcul et en évitant les coûts supplémentaires liés aux changements de ressource.
Conclusion
En conclusion, l'architecture qui sépare le calcul et le stockage dans les moteurs de recherche offre une solution plus économique et efficace. L'utilisation de l'indice inversé Iou Sketch permet de réduire la latence et les coûts associés à l'utilisation des ressources de calcul. Les expériences ont démontré que notre approche améliorait significativement les performances des moteurs de recherche tout en réduisant les coûts.
FAQ
Q: Qu'est-ce que l'indice inversé Iou Sketch?
R: L'indice inversé Iou Sketch est un nouvel indice inversé qui utilise une fusion de listes de superposting pour réduire la taille de l'index et permet un accès asynchrone et parallèle aux documents.
Q: Pourquoi séparer le calcul et le stockage dans les moteurs de recherche?
R: La séparation du calcul et du stockage permet d'optimiser les coûts en choisissant les ressources de calcul en fonction des besoins, tout en améliorant les performances grâce à une gestion plus efficace des données.
Q: Comment notre approche réduit-elle les coûts dans les services cloud?
R: Notre approche permet de choisir les ressources de calcul en fonction des besoins, ce qui évite les coûts supplémentaires liés à l'utilisation de ressources inutiles ou à des changements de ressource.
Q: Quels sont les avantages de l'architecture qui sépare le calcul et le stockage?
R: L'architecture qui sépare le calcul et le stockage permet d'optimiser les coûts en choisissant les ressources de calcul en fonction des besoins, tout en améliorant les performances grâce à une gestion plus efficace des données.
Q: Est-ce que notre approche fonctionne pour tous les moteurs de recherche?
R: Notre approche est applicable à tous les moteurs de recherche qui utilisent un index inversé. Cependant, des ajustements spécifiques peuvent être nécessaires en fonction de chaque cas d'utilisation.
Q: Est-ce que l'indice inversé Iou Sketch supporte la recherche de mots similaires?
R: Non, notre approche se concentre principalement sur la recherche de mots correspondants exactement. La recherche de mots similaires n'est pas prise en charge dans cette version de l'indice inversé Iou Sketch.
Ressources: