Как Google оптимизирует распределение вычислительных ресурсов для масштабного тестирования и анализа веб-страниц

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему эффективного распределения вычислительных ресурсов при выполнении масштабных задач в облачной инфраструктуре. В частности, он сфокусирован на ситуациях, когда инженерам необходимо запустить бенчмарки или аналитические инструменты (например, для тестирования браузеров или графических библиотек) на огромном репозитории архивных веб-страниц (упоминаются миллионы страниц). Изобретение устраняет сложность ручного определения оптимального количества машин, необходимого для завершения такой масштабной задачи в пределах заданных временных рамок и ресурсных ограничений.

Что запатентовано

Запатентован метод и система для автоматического расчета точного количества вычислительных устройств (машин) в облачном кластере (cloud cluster), необходимого для выполнения запроса (administrative task request). Запрос состоит из множества идентичных задач с разными входными и выходными данными. Система определяет оптимальное количество машин, анализируя требования задачи (время выполнения, CPU, память, диск) и доступные ресурсы в кластере, чтобы гарантировать завершение работы в установленный срок.

Как это работает

Система работает как оптимизатор распределения ресурсов:

• Получение конфигураций: Система принимает запрос и два конфигурационных файла: один описывает требования задачи (Request configuration file), второй — характеристики доступных машин (Machine configuration file или Description configuration file).
• Валидация: Проверяется, выполнима ли задача в принципе (например, достаточно ли ресурсов на одной машине для выполнения хотя бы одной подзадачи и не превышает ли время одной задачи общий лимит).
• Расчет узких мест: Система рассчитывает минимальное количество машин, требуемое отдельно по каждому ресурсу: времени, ядрам CPU, памяти и дисковому пространству.
• Определение ресурсов: В качестве итогового необходимого количества машин выбирается максимальное значение из рассчитанных минимумов. Это гарантирует, что ресурсов будет достаточно по всем параметрам.
• Выполнение: Запрос разделяется (sharding) на подзадачи и распределяется по выделенному количеству машин для параллельного выполнения.

Актуальность для SEO

Высокая (для инфраструктуры). Патент описывает классическую задачу оптимизации в распределенных системах. Эффективное управление ресурсами дата-центров и оптимизация параллельных вычислений остаются критически важными для Google и других крупных технологических компаний.

Важность для SEO

Минимальное (1/10). Патент является чисто инфраструктурным. Он описывает внутренние процессы Google по оптимизации использования оборудования и распределению вычислительных задач (например, для тестирования ПО). Он не содержит информации об алгоритмах ранжирования, факторах качества, понимании запросов или поведении пользователей. Прямых рекомендаций или практических выводов для SEO из этого патента извлечь невозможно.

Детальный разбор

Термины и определения

Патент описывает внутренние процессы Google без прямых рекомендаций для SEO. Терминология относится к управлению инфраструктурой.

Administrative task request (Запрос на выполнение административной задачи)

Запрос от пользователя (например, инженера Google) на выполнение масштабной операции, такой как бенчмарк, анализ данных или пересборка программного обеспечения.

Archived Webpages (Архивные веб-страницы)

Массив сохраненных копий веб-страниц, используемых в качестве тестовых данных для выполнения задач.

Ceiling (Потолок)

Математическая функция округления числа до наименьшего целого, которое не меньше исходного числа (округление вверх). Критически важна для гарантии достаточности ресурсов.

Cloud cluster (Облачный кластер)

Группа вычислительных устройств (машин) в облачной инфраструктуре, доступных для выполнения задач.

Machine configuration file / Description configuration file (Файл конфигурации машин)

Файл, описывающий характеристики доступных машин в дата-центре: количество доступных ядер (cores_per_machine), памяти (memory_per_machine_kb) и дискового пространства (disk_per_machine_kb).

Master/Slave setup (Архитектура Ведущий/Ведомый)

Модель распределенных вычислений, где ведущее устройство (Master) управляет распределением задач, а ведомые устройства (Slaves) их выполняют.

Request configuration file (Файл конфигурации запроса)

Файл, определяющий требования задачи: время на одну задачу (time_per_task_secs), общее число задач (total_num_of_tasks), общий лимит времени на запрос (max_allowed_time_for_request_secs), а также требуемые память, диск и ядра для одной задачи.

Sharding (Шардирование)

Процесс разделения большого запроса на более мелкие, независимые задачи для параллельного выполнения на разных машинах.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод распределения ресурсов.

1. Система получает administrative task request, состоящий из множества идентичных задач с разными входами/выходами.
2. Система получает Request configuration file (требования к ресурсам на задачу и лимит времени) и Description configuration file (доступные ресурсы машин).
3. Проверяется условие: превышает ли требуемое время для выполнения задач максимально допустимое время для запроса.
4. Если НЕТ, система определяет необходимое количество вычислительных устройств.
5. Запрос разделяется (sharding) на задачи и распределяется по кластеру в соответствии с рассчитанным количеством устройств.
6. Задачи выполняются, результаты объединяются (single result output) и предоставляются пользователю.

Claim 3 (Зависимый от 1): Детализирует логику определения необходимого количества машин.

1. Система последовательно проверяет ограничения (Валидация выполнимости одной задачи на одной машине):
   • Достаточно ли ядер на одной машине для выполнения одной задачи?
   • Достаточно ли памяти на одной машине?
   • Достаточно ли дискового пространства на одной машине?
2. Если все условия выполнены (ресурсов одной машины достаточно для одной задачи), система переходит к расчетам.
3. Вычисляется минимальное количество машин, необходимое для выполнения запроса, отдельно по 4 параметрам: времени выполнения (per task time), количеству ядер (per number of cores), доступной памяти (per available memory) и дисковому пространству (per disk space).
4. Итоговое количество необходимых машин определяется как МАКСИМУМ из этих четырех рассчитанных минимальных значений.

Claims 5, 6, 7, 8 (Зависимые от 3): Определяют конкретные формулы для расчета минимумов. Все формулы используют функцию Ceiling (округление вверх).

• Claim 5 (Расчет по времени): (Общее число задач * Время на задачу) / Общее отведенное время на запрос.
• Claim 6 (Расчет по ядрам): (Общее число задач * Ядер на задачу) / Ядер доступно на машине.
• Claim 7 (Расчет по памяти): (Общее число задач * Памяти на задачу) / Памяти доступно на машине.
• Claim 8 (Расчет по диску): (Общее число задач * Диска на задачу) / Диска доступно на машине.

Где и как применяется

Этот патент не относится к стандартным этапам архитектуры Поиска (Crawling, Indexing, Ranking, Query Understanding, Metasearch, Reranking) с точки зрения обработки пользовательских запросов или ранжирования публичного контента.

Он описывает инфраструктурный механизм управления ресурсами дата-центров (Datacenter Resource Management / Distributed Computing Optimization).

Область применения: Внутренние системы Google для выполнения масштабных вычислительных задач по запросу инженеров.

Примеры задач (упомянутые в патенте):

• Тестирование производительности и функциональности сборок веб-браузеров.
• Тестирование графических библиотек.
• Запуск бенчмарков или аналитических инструментов на массиве Archived Webpages.

Входные данные:

• Administrative task request.
• Request configuration file.
• Description configuration file (Machine configuration file).

Выходные данные:

• Определенное оптимальное количество машин для выполнения запроса.
• Итоговый объединенный результат выполнения задачи (single result output).

На что влияет

Патент влияет исключительно на внутреннюю эффективность использования вычислительных ресурсов Google (CPU, память, диск, время) при выполнении административных, аналитических и тестовых задач. Он не влияет на конкретные типы контента, специфические запросы, форматы контента, ниши, тематики (включая YMYL) или географические ограничения с точки зрения SEO.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм применяется при получении Administrative task request, который требует распределенных вычислений для обработки большого объема данных (например, обработки миллионов архивных страниц).
• Триггеры активации: Запрос пользователя (инженера) на выполнение масштабной задачи с указанием желаемых временных рамок и требований к ресурсам. Это может происходить в рамках непрерывных сборок (continuous builds) или как специальный запрос (ad-hoc requests).

Пошаговый алгоритм

Процесс определения необходимого количества машин:

1. Получение данных: Система получает запрос на выполнение задачи, файл с требованиями задачи (Request configuration file) и файл с характеристиками доступных машин (Description configuration file).
2. Первичная валидация времени: Проверка, не превышает ли время выполнения одной задачи максимально допустимое время для всего запроса. Если превышает, задача отклоняется (невыполнима).
3. Валидация ресурсов машины: Последовательная проверка:
   • Достаточно ли ядер на одной машине для одной задачи?
   • Достаточно ли памяти?
   • Достаточно ли дискового пространства?

   Если хотя бы одно условие не выполняется, задача отклоняется.

4. Расчет минимума по времени: Вычисление минимального количества машин, необходимого, чтобы уложиться в отведенное время (согласно формуле из Claim 5). Результат округляется вверх (Ceiling).
5. Расчет минимума по ядрам: Вычисление минимального количества машин, исходя из общего требуемого количества ядер (Claim 6). Результат округляется вверх.
6. Расчет минимума по памяти: Вычисление минимального количества машин, исходя из общего объема требуемой памяти (Claim 7). Результат округляется вверх.
7. Расчет минимума по диску: Вычисление минимального количества машин, исходя из общего объема требуемого дискового пространства (Claim 8). Результат округляется вверх.
8. Определение итогового количества машин: Выбор МАКСИМАЛЬНОГО значения из четырех рассчитанных минимумов. Это определяет узкое место системы.
9. Распределение задач (Sharding): Разделение запроса на подзадачи и их распределение по рассчитанному количеству машин (например, с использованием архитектуры Master/Slave).
10. Выполнение и агрегация: Параллельный запуск задач и последующее объединение результатов в единый отчет для пользователя.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на инфраструктурных и конфигурационных данных. Никакие SEO-факторы (контентные, ссылочные, поведенческие, временные, структурные и т.д.) в этом патенте не упоминаются и не используются для ранжирования.

Технические (Инфраструктурные) факторы:

• Из конфигурации запроса:
  • Время, необходимое на одну задачу (time_per_task_secs).
  • Общее количество задач (total_num_of_tasks).
  • Максимально допустимое время на весь запрос (max_allowed_time_for_request_secs).
  • Требуемая память на задачу (memory_per_task_kb).
  • Требуемое дисковое пространство на задачу (local_disk_per_task_kb).
  • Требуемое количество ядер на задачу (cores_per_task).
• Из конфигурации машин:
  • Доступные ядра на машине (cores_per_machine).
  • Доступная память на машине (memory_per_machine_kb).
  • Доступное дисковое пространство на машине (disk_per_machine_kb).

Какие метрики используются и как они считаются

Метрики направлены исключительно на оптимизацию вычислительных ресурсов. Используется детерминированный алгоритм расчета.

• Min Machines (Time): Минимальное количество машин по времени. Рассчитывается как Ceiling((Total Tasks * Time per Task) / Max Allowed Time).
• Min Machines (Cores): Минимальное количество машин по ядрам. Рассчитывается как Ceiling((Total Tasks * Cores per Task) / Cores per Machine).
• Min Machines (Memory): Минимальное количество машин по памяти. Рассчитывается как Ceiling((Total Tasks * Memory per Task) / Memory per Machine).
• Min Machines (Disk): Минимальное количество машин по диску. Рассчитывается как Ceiling((Total Tasks * Disk per Task) / Disk per Machine).
• Итоговое количество машин (Required Machines): Определяется как Max(Min Machines (Time), Min Machines (Cores), Min Machines (Memory), Min Machines (Disk)).

Выводы

Патент описывает внутренние процессы Google по управлению инфраструктурой и не дает практических выводов для SEO.

1. Фокус на инфраструктуре: Основная цель изобретения — автоматизация и оптимизация распределения вычислительных ресурсов (Resource Allocation) для масштабных внутренних задач, таких как тестирование программного обеспечения или анализ данных.
2. Оптимизация по узким местам: Система использует строгий математический подход (детерминированный алгоритм) для определения узких мест (bottlenecks) в ресурсах (время, CPU, память, диск). Расчет гарантирует выделение достаточного количества машин для преодоления этих ограничений и выполнения задачи в срок.
3. Масштабное тестирование: Патент подтверждает, что Google содержит и использует массивные репозитории архивных веб-страниц (massive repository of archived webpages) для внутреннего тестирования, бенчмаркинга и анализа (например, производительности браузеров).
4. Отсутствие связи с ранжированием: В патенте не упоминаются алгоритмы ранжирования, сигналы качества, E-E-A-T или любые другие факторы, влияющие на позиции сайтов в поисковой выдаче.

Практика

Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для SEO.

Best practices (это мы делаем)

Не применимо. Патент не описывает механизмов ранжирования или индексирования, на которые могут повлиять действия SEO-специалистов.

Worst practices (это делать не надо)

Не применимо. Патент не направлен против каких-либо SEO-манипуляций и не описывает алгоритмов борьбы со спамом.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO отсутствует. Патент интересен с точки зрения понимания масштабов инфраструктуры Google и инженерных подходов к управлению ресурсами дата-центров, но он никак не влияет на разработку долгосрочной SEO-стратегии.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет. Ниже приведен пример инфраструктурного использования, как это описано в патенте.

Сценарий: Расчет ресурсов для тестирования браузера

1. Задача: Инженер хочет протестировать новую сборку браузера на 1 миллионе архивных веб-страниц (total_num_of_tasks = 1,000,000).
2. Требования задачи: Тест одной страницы занимает 60 секунд (time_per_task_secs = 60), требует 1 ядро CPU и 1GB памяти. Задача должна быть выполнена за 10 часов (max_allowed_time_for_request_secs = 36000 секунд).
3. Доступные машины: В кластере доступны машины с 8 ядрами и 16GB памяти.
4. Расчет по времени: (1,000,000 * 60 сек) / 36000 сек = 1666.6. Округление вверх (Ceiling) = 1667 машин.
5. Расчет по ядрам: (1,000,000 * 1 ядро) / 8 ядер на машину = 125000 машин.
6. Расчет по памяти: (1,000,000 * 1GB) / 16GB на машину = 62500 машин.
7. Результат: Система определит узкое место — это количество ядер (максимальное значение). Для выполнения задачи будет выделено 125000 машин.

Вопросы и ответы