Как Google использует динамическую декомпозицию задач для масштабируемой обработки больших объемов данных

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему эффективной, масштабируемой и отказоустойчивой обработки огромных коллекций документов (например, веб-страниц или архивов электронной почты) в распределенной вычислительной среде. Он устраняет ограничения статического распределения задач и потенциальные узкие места централизованного управления, предлагая механизм для динамического и децентрализованного балансирования нагрузки.

Что запатентовано

Запатентована система динамического управления рабочими нагрузками. Ключевая особенность заключается в том, что любой рабочий процесс (File Processing Task), получивший задание (Job), самостоятельно оценивает его объем (Workload). Если объем превышает установленный порог (Workload Threshold), рабочий процесс декомпозирует задание на подзадачи (Sub-jobs) и возвращает их в общий список заданий (Task List) для выполнения другими доступными процессами.

Как это работает

Система функционирует следующим образом:

• Управление: Main Task управляет центральным списком заданий (Task List).
• Получение работы: Рабочие процессы (File Processing Tasks) запрашивают задания.
• Оценка нагрузки: Получив задание, рабочий процесс оценивает его объем.
• Динамическая декомпозиция: Если нагрузка превышает Workload Threshold, задание разбивается на Sub-jobs, которые добавляются обратно в Task List.
• Мониторинг и Агрегация: Исходный рабочий процесс отслеживает выполнение Sub-jobs (проверяя места хранения результатов) и агрегирует данные после их завершения.
• Отказоустойчивость: Система использует временные метки (Timestamps) для мониторинга активности. Если процесс не отвечает, его задание переназначается другому процессу.

Актуальность для SEO

Высокая (для инфраструктуры). Принципы эффективных распределенных вычислений, динамического управления задачами и отказоустойчивости критически важны для работы поисковых систем в масштабах интернета. Описанные концепции остаются фундаментальными для систем индексирования и анализа больших данных.

Важность для SEO

(1/10, Инфраструктура). Патент описывает внутренние инфраструктурные процессы Google без прямых рекомендаций для SEO. Он не содержит информации о факторах ранжирования, методах оценки качества контента или алгоритмах понимания запросов. Патент объясняет инженерные методы, позволяющие Google эффективно организовывать масштабные процессы (такие как сканирование и индексирование), но не дает практических советов по оптимизации сайтов.

Детальный разбор

Термины и определения

File Processing Task (Рабочий процесс)

Процесс (worker), который выполняет задания. Он может самостоятельно принимать решение о декомпозиции задания, отслеживать выполнение подзадач и агрегировать результаты.

Job / Sub-job (Задание / Подзадача)

Единица работы. Sub-job — это результат декомпозиции более крупного задания.

Job Record (Запись о задании)

Структура данных, описывающая задание. Включает список файлов (File List), список операций (Query List), место для результатов (Result Location), идентификатор рабочего процесса (Task Identifier) и временную метку (Timestamp).

Main Task (Главный процесс)

Процесс, который управляет Task List: добавляет новые задания, обрабатывает запросы на обновление записей и назначает задания рабочим процессам.

Task List / Job List (Список заданий)

Централизованная очередь, содержащая Job Records для всех заданий, ожидающих выполнения или находящихся в процессе выполнения.

Timestamp (Временная метка)

Поле в Job Record, используемое для отслеживания активности задания. Используется для обнаружения сбоев или зависаний рабочих процессов.

Workload Threshold (Порог рабочей нагрузки)

Конфигурируемый параметр. Если оценочная нагрузка задания (Workload) превышает этот порог, задание декомпозируется.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод масштабируемой обработки файлов с динамической декомпозицией и отказоустойчивостью.

1. Первый рабочий процесс (first file processing task) извлекает первое задание из списка заданий (job list). Список управляется main task и динамически пополняется через API.
2. Первый рабочий процесс декомпозирует задание на несколько подзадач (plurality of sub-jobs), если рабочая нагрузка задания превышает порог (threshold).
3. Подзадачи добавляются в job list.
4. Первый рабочий процесс отслеживает выполнение этих подзадач другими рабочими процессами, проверяя временные метки (timestamps) заданий в списке и места хранения результатов (result storage location).
5. [Отказоустойчивость]: Система, реагируя на одну из временных меток, определяет, что процесс, которому назначено задание, не отвечает.
6. В ответ на запрос от другого (второго) рабочего процесса, система переназначает это задание ему и записывает это в job list.
7. Определяется завершение первого задания на основе мониторинга.
8. Выводится результат первого задания, основанный на результатах выполнения всех подзадач.

Claim 2 и 3 (Зависимые): Детализируют определение рабочей нагрузки (Workload).

Рабочая нагрузка определяется на основе количества файлов, которые необходимо обработать (Claim 2), и может дополнительно основываться на количестве запросов (number of queries), которые необходимо выполнить (Claim 3).

Claim 8 и 9 (Зависимые): Детализируют вывод результата.

Вывод результата включает агрегацию результатов выполнения всех подзадач (Claim 8). Агрегация выполняется в соответствии с критериями агрегации (aggregation criteria), записанными в исходном задании (Claim 9).

Где и как применяется

Патент описывает инфраструктурный механизм, который поддерживает этапы поиска, требующие интенсивной обработки данных. Он не является частью логики ранжирования.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Механизм может использоваться для управления огромными очередями сканирования. Задание на сканирование большого сегмента сети может быть динамически декомпозировано и распределено между множеством краулеров с обработкой сбоев.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Наиболее вероятное применение. Процессы индексирования (извлечение признаков, анализ контента, рендеринг) требуют огромных ресурсов. Этот механизм позволяет Google эффективно распределять эту колоссальную рабочую нагрузку, динамически разбивая большие пакеты документов на более мелкие, управляемые задания.

Входные данные:

• Записи заданий (Job Records) из Task List (включая File List, Query List, Result Location).
• Конфигурация Workload Threshold.

Выходные данные:

• Обработанные результаты, записанные в указанное Result Location.
• Новые подзадачи (Sub-jobs), добавленные в Task List (в случае декомпозиции).

На что влияет

Патент влияет исключительно на внутреннюю инфраструктуру и эффективность обработки данных Google. Он не влияет на конкретные типы контента, запросы, ниши или форматы с точки зрения SEO-ранжирования. Он универсален для обработки любых больших объемов данных.

Когда применяется

• Условия работы: Применяется для обработки больших коллекций документов в распределенной среде.
• Триггер декомпозиции: Когда Workload назначенного задания превышает заданный Workload Threshold.
• Триггер отказоустойчивости: Когда Timestamp задания указывает на то, что назначенный рабочий процесс не отвечает.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Главный процесс (Main Task) — Управление очередью

1. Ожидание запроса: Система ожидает входящий запрос от рабочего процесса (Добавить задание, Обновить запись или Запросить задание).
2. Обработка «Добавить задание»: Создается новая запись (Job Record) и добавляется в Task List.
3. Обработка «Обновить запись»: Обновляется соответствующая запись в Task List (например, Timestamp или статус завершения).
4. Обработка «Запросить задание»:
   1. Выбирается подходящее задание из Task List.
   2. Выбранная запись помечается идентификатором запрашивающего процесса.
   3. Обновляется Timestamp записи.
   4. Система отвечает процессу, передавая ему назначенное задание.
5. (Фоновый процесс) Мониторинг: Периодическая проверка Timestamps для выявления сбоев и переназначения задач.

Процесс Б: Рабочий процесс (File Processing Task) — Выполнение работы

1. Запрос и получение задания: Процесс получает Job Record от Main Task.
2. Определение рабочей нагрузки: Оценивается Workload на основе File List и Query List.
3. Принятие решения о декомпозиции: Workload сравнивается с Workload Threshold.
4. Выполнение (Если нагрузка низкая):
   1. Задание выполняется.
   2. Результаты записываются в Result Location.
   3. Отправляется запрос на обновление Job Record (статус завершения).
5. Декомпозиция (Если нагрузка высокая):
   1. Задание разбивается на несколько Sub-jobs.
   2. Подзадачи регистрируются в Task List через запрос к Main Task.
   3. Запускается процесс мониторинга (Процесс В).

Процесс В: Мониторинг и Агрегация (Выполняется исходным рабочим процессом)

1. Определение объема мониторинга: Идентифицируются все созданные Sub-jobs и их Result Locations.
2. Мониторинг завершения: Система отслеживает завершение подзадач (проверяя Result Locations или статус в Task List).
3. Агрегация результатов: Если все подзадачи завершены, результаты собираются и объединяются согласно Aggregation Criteria.
4. Вывод результата: Агрегированный результат записывается в Result Location исходного задания.
5. Обновление записи задания: Отправляется запрос на обновление исходного Job Record (статус завершения).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на метаданных, необходимых для управления процессом распределенных вычислений. Он не описывает использование контентных, ссылочных, поведенческих или иных SEO-факторов.

• Структурные данные (Job Metadata):
  • File List: Список файлов или документов для обработки.
  • Query List: Список запросов или операций, которые необходимо выполнить над файлами.
  • Aggregation Criteria: Спецификация того, как объединять результаты.
  • Result Location: Указание места для записи результатов.
• Системные данные:
  • Task Identifier: Идентификатор процесса, выполняющего задание.
  • Timestamp: Временные метки активности заданий (для отказоустойчивости).

Какие метрики используются и как они считаются

• Workload (Рабочая нагрузка): Метрика для оценки сложности задания. В патенте упоминаются следующие факторы для ее расчета: количество документов, общий размер документов, количество и длина запросов (queries).
  • Примеры расчета (упомянутые в патенте): (Количество документов * Количество запросов) или (Общий размер документов в байтах * Количество ключевых слов в запросах).
• Workload Threshold (Порог рабочей нагрузки): Конфигурируемое пороговое значение. Если Workload > Workload Threshold, запускается декомпозиция. Порог может определяться динамически на основе производительности системы или доступных ресурсов.

Выводы

Патент описывает внутренние процессы Google без прямых рекомендаций для SEO.

1. Инфраструктура, а не алгоритм ранжирования: Это чисто инфраструктурный патент, описывающий архитектуру для распределенной обработки данных. Он не имеет отношения к ранжированию.
2. Динамическая и децентрализованная декомпозиция: Ключевой механизм — это способность рабочих процессов самостоятельно разбивать большие задачи на более мелкие и возвращать их в общую очередь. Это обеспечивает гибкое распределение нагрузки без централизованного планирования.
3. Применение в Индексировании и Сканировании: Эта инфраструктура критически важна для процессов, требующих массовой обработки данных, таких как сканирование интернета и построение индекса.
4. Отказоустойчивость: Система включает механизмы мониторинга (через Timestamps) и автоматического переназначения задач в случае сбоя, обеспечивая надежность обработки данных.
5. Отсутствие SEO-сигналов: В патенте не упоминаются никакие факторы ранжирования. Он оперирует только метаданными заданий.

Практика

Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов или конкретных рекомендаций для SEO-специалистов.

Best practices (это мы делаем)

Не применимо. Патент не предлагает прямых рекомендаций для SEO. Он лишь дает понимание того, что Google обладает высокомасштабируемой инфраструктурой для обработки данных, что позволяет им эффективно сканировать и индексировать веб в огромных масштабах.

Worst practices (это делать не надо)

Не применимо. В патенте нет информации о SEO-тактиках, которые он делает неэффективными или опасными.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO минимально. Патент подтверждает сложность и эффективность инфраструктуры Google, необходимой для обработки Big Data. Это не меняет понимание приоритетов Google в области качества контента или релевантности, но объясняет их технические возможности по обработке данных.

Практические примеры

Практических примеров применения для SEO нет. Ниже приведен пример того, как эта инфраструктура может использоваться внутри Google.

Инфраструктурный пример: Переиндексация и извлечение новых признаков

1. Исходное задание: Google ставит задачу переобработать 1 миллиард документов для извлечения новых семантических признаков. Задание добавляется в Task List.
2. Первая декомпозиция: Рабочий процесс А берет эту задачу. Он определяет, что нагрузка превышает Workload Threshold, разбивает задание на 1000 подзадач (по 1 млн документов) и возвращает их в Task List.
3. Вторая декомпозиция: Рабочий процесс Б берет одну из подзадач (1 млн документов) и решает, что это все еще слишком много. Он разбивает ее еще на 100 подзадач (по 10 тыс. документов).
4. Выполнение: Сотни свободных процессов параллельно обрабатывают эти мелкие пакеты документов.
5. Обработка сбоя: Один из процессов выходит из строя. Система замечает это по Timestamp и переназначает его задание другому процессу.
6. Агрегация: Процесс Б отслеживает завершение своих 100 подзадач и агрегирует результат. Затем Процесс А отслеживает завершение 1000 исходных подзадач и агрегирует финальный результат.

Вопросы и ответы