Как Google оптимизирует скорость генерации поисковой выдачи с помощью адаптивного планирования внутренних задач

Термины и определения

Job (Работа)

Общий процесс, инициируемый для выполнения запроса пользователя (например, обработка поискового запроса).

Task (Задача)

Отдельный компонент работы (Job), который может быть выполнен на процессоре.

Task Type (Тип задачи)

Классификация задачи на основе её функции (например, «Parse» для парсинга запроса, «Search» для поиска в индексе, «Filter» для фильтрации результатов).

Historical Actual Execution Times (Исторические фактические времена выполнения)

База данных, содержащая записи о том, сколько времени занимало выполнение задач различных типов в прошлом.

Expected Execution Time (Ожидаемое время выполнения)

Прогнозируемое время выполнения задачи, рассчитанное статистически (например, медиана или среднее) на основе исторических данных для данного типа задачи.

Dependencies (Зависимости)

Ограничения на порядок выполнения задач (например, Задача Б не может начаться до завершения Задачи А).

Critical Path (Критический путь)

Самая длинная последовательность зависимых задач, определяющая минимальное общее время выполнения работы (Job).

Task Scheduler (Планировщик задач)

Компонент системы, отвечающий за создание оптимального расписания выполнения задач на процессорах.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает внутренние процессы Google без прямых рекомендаций для SEO. Анализ Claims подтверждает инфраструктурный характер изобретения.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод планирования.

1. Определение типа (Type) для каждой задачи.
2. Доступ к коллекции фактических времен выполнения ранее выполненных задач того же типа.
3. Идентификация фактических времен выполнения в пределах определенного периода времени (контекстуальный анализ).
4. Статистическое определение ожидаемого времени выполнения (Expected Execution Time) для каждой задачи на основе этих данных.
5. Группировка задач так, чтобы взаимозависимые задачи находились в одной группе.
6. Определение ожидаемого времени выполнения для группы (Expected Group Execution Time).
7. Планирование выполнения групп на процессорах на основе этих ожидаемых времен.

Claim 3 и 4 (Зависимые): Уточняют цель планирования.

Планирование создает порядок выполнения задач внутри каждой группы с целью минимизации общей продолжительности выполнения всей работы (Job), при этом соблюдая зависимости между задачами.

Claim 5 (Зависимый): Описывает параллельное выполнение.

Если идентифицированы две группы (или задачи), между которыми нет зависимостей, они планируются для существенно параллельного выполнения (substantially parallel execution).

Claim 7 (Зависимый): Уточняет использование контекста.

Временной период, используемый для анализа исторических данных, может быть основан на предопределенном дневном интервале времени (например, дневные часы против ночных) или на предопределенном количестве предшествующих дней.

Claim 9 (Зависимый): Уточняет метод расчета прогноза.

В качестве ожидаемого времени выполнения используется медиана (median) исторических фактических времен выполнения.

Claim 10 и 11 (Зависимые): Уточняют контекст применения.

Метод применяется в ответ на получение запроса на обслуживание (request for service) на сервере, например, запроса (query), отправленного из веб-браузера.

Где и как применяется

Патент описывает инфраструктурный механизм оркестрации, который применяется на протяжении всего процесса генерации ответа на запрос.

QUNDERSTANDING, RANKING, METASEARCH, RERANKING
Система, описанная в патенте, не выполняет сами функции понимания запросов или ранжирования. Вместо этого она действует как оркестратор (Scheduler), который управляет выполнением задач в рамках этих этапов. Когда система поиска инициирует задачи, связанные с QUNDERSTANDING (например, парсинг, распознавание сущностей) или RANKING (например, извлечение кандидатов, расчет оценок), планировщик определяет, когда и на каком процессоре эти задачи будут выполняться, чтобы минимизировать общую задержку.

Входные данные:

• Запрос на обслуживание (поисковый запрос).
• Набор задач (Tasks), сгенерированных для ответа на запрос.
• Информация о доступных вычислительных ресурсах (процессорах).
• База данных исторических времен выполнения (Database of actual execution times).

Выходные данные:

• Оптимизированное расписание выполнения задач.
• Обновленные данные в базе исторических времен выполнения после завершения задач.

На что влияет

Патент имеет инфраструктурный фокус.

• Латентность (Latency): Основное влияние — это сокращение времени между получением запроса пользователя и предоставлением результатов поиска (SERP).
• Типы контента и запросов: Влияет на обработку всех типов запросов и контента, поскольку оптимизирует базовые вычислительные процессы, необходимые для генерации любой выдачи.

Когда применяется

• Условия применения: Алгоритм применяется постоянно для каждого запроса или работы (Job), которая разбивается на несколько задач. Это фундаментальный механизм работы системы обработки запросов.
• Адаптация к контексту: Система может адаптировать прогнозы в зависимости от контекста, например, времени суток или текущей нагрузки на серверы, если исторические данные собираются с учетом этих параметров (как указано в Claim 7).

Пошаговый алгоритм

Процесс планирования и выполнения задач:

1. Получение запроса и создание задач: Система получает запрос на обслуживание и генерирует набор задач, необходимых для ответа.
2. Определение типа задач: Для каждой задачи определяется её тип (Task Type).
3. Оценка ожидаемого времени выполнения (для каждой задачи):
   1. Доступ к базе исторических данных.
   2. Идентификация записей для соответствующего типа задачи, опционально фильтруя их по контексту (например, времени суток).
   3. Статистический расчет прогноза (Expected Execution Time). В патенте подчеркивается использование медианы для снижения чувствительности к выбросам.
4. Анализ зависимостей: Определяются взаимосвязи между задачами (например, с помощью построения графа зависимостей).
5. Группировка задач: Задачи группируются на основе зависимостей. Взаимозависимые задачи помещаются в одну группу.
6. Расчет времени выполнения групп: Для каждой группы рассчитывается агрегированное ожидаемое время выполнения.
7. Оптимизация и планирование:
   1. Определяется критический путь (Critical Path) — самая длинная цепочка зависимых задач/групп.
   2. Создается расписание для минимизации общего времени выполнения работы. Задачи/группы на критическом пути получают приоритет. Независимые группы планируются для параллельного выполнения.
8. Выполнение задач: Задачи выполняются на процессорах согласно расписанию.
9. Измерение и обновление: Измеряется фактическое время выполнения каждой задачи. Эти данные записываются в базу исторических данных с указанием типа задачи и контекста (время, дата).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на инфраструктурных и временных факторах. Традиционные SEO-факторы (контентные, ссылочные, поведенческие и т.д.) в патенте не упоминаются.

• Временные факторы:
  • Time initiated (Время начала): Используется для контекстного анализа (например, время суток).
  • Date initiated (Дата начала): Используется для анализа исторических трендов.
• Системные/Инфраструктурные факторы:
  • Task Type (Тип задачи): Ключевой идентификатор для поиска релевантных исторических данных.
  • Execution time (Время выполнения): Исторические измерения времени выполнения задач.

Какие метрики используются и как они считаются

• Expected Execution Time (Ожидаемое время выполнения): Рассчитывается статистически на основе исторических данных для конкретного типа задачи. Методы расчета включают: Среднее (Mean), Медиана (Median), Средневзвешенное (Average). Патент особо выделяет использование медианы.
• Critical Path Length (Длина критического пути): Продолжительность от начала задачи до завершения всей работы. Используется для приоритизации планирования.
• Гистограммы выполнения: Система поддерживает гистограммы времен выполнения для каждого типа задач, которые используются для статистического анализа и расчета метрик.

1. Фокус на инфраструктуре, а не на SEO: Патент описывает оптимизацию серверной инфраструктуры и планирования вычислительных ресурсов. Он не содержит информации об алгоритмах ранжирования, факторах качества или контентных стратегиях.
2. Минимизация задержек (Latency): Основная цель изобретения — ускорить генерацию ответа на запрос пользователя. Google активно оптимизирует скорость работы своих систем на уровне планирования задач.
3. Адаптивное планирование: Система является адаптивной. Она постоянно обучается на основе прошлых показателей производительности (Historical Execution Times) и может корректировать прогнозы в зависимости от контекста, такого как время суток или нагрузка на сервер.
4. Сложность генерации SERP: Патент подчеркивает, что обработка поискового запроса — это сложная работа (Job), состоящая из множества взаимозависимых задач (Tasks) разных типов (Task Types), которые необходимо эффективно оркестровать.
5. Отсутствие практических выводов для SEO: Для SEO-специалистов этот патент не дает практических рекомендаций по оптимизации сайтов для улучшения ранжирования.

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для SEO.

Best practices (это мы делаем)

Патент не дает практических рекомендаций для SEO в отношении стратегий ранжирования или оптимизации контента. Он подтверждает фокус Google на скорости работы собственных систем, но описанные механизмы являются внутренними процессами Google и не могут быть использованы SEO-специалистами напрямую.

Worst practices (это делать не надо)

Патент не выделяет какие-либо SEO-тактики как неэффективные или опасные.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для конкурентного SEO отсутствует. Патент подтверждает, что Google Search — это высокооптимизированная система с низким уровнем задержек. Он демонстрирует инженерные усилия, направленные на быстрое предоставление результатов, но не раскрывает логику ранжирования.

Практические примеры

Практических примеров применения в SEO нет. Ниже приведен пример того, как эта система работает на уровне инфраструктуры Google.

Сценарий: Оптимизация обработки сложного запроса

1. Запрос: Пользователь вводит сложный запрос, требующий обращения к нескольким индексам (Web, News, Images).
2. Генерация задач: Система создает работу (Job) с задачами: T1 (Парсинг), T2 (Поиск Web), T3 (Поиск News), T4 (Поиск Images), T5 (Ранжирование Web), T6 (Смешивание результатов). T1 должен быть выполнен первым. T2, T3, T4 независимы друг от друга. T5 зависит от T2. T6 зависит от всех остальных.
3. Прогноз (на основе истории): Система прогнозирует время выполнения: T1=1мс, T2=50мс, T3=20мс, T4=30мс, T5=40мс, T6=10мс.
4. Анализ критического пути: Цепочка T1 -> T2 -> T5 -> T6 является самой длинной (1+50+40+10 = 101мс).
5. Планирование: Система запускает T1. Затем одновременно запускает T2, T3, T4 на разных процессорах. Поскольку цепочка T2->T5 критически важна, система гарантирует, что T5 начнется сразу после завершения T2, возможно, на более быстром процессоре.
6. Результат: Общее время выполнения работы минимизировано за счет эффективного распараллеливания и приоритизации критического пути, основанных на исторических данных.