Поисковая система яндекс как работает: Как работает поисковик Яндекс — схемы и описания алгоритмов работы – Поисковая система Яндекс ру — Поисковое продвижение и web аналитика простыми словами

Кстати, одновременно с публикацией этой расшифровки начинается вторая встреча из серии, посвящённой технологиям Яндекса. Сегодняшнее мероприятие — уже не про поиск, а про инфраструктуру. Вот ссылка на трансляцию.

Надо сказать, что, устраиваясь на работу в Яндекс, я достаточно мало знал о предметной области — о том, что здесь люди делают. Знал только, что здесь работают хорошие люди. Поэтому испытывал некоторые сомнения.

Сейчас я расскажу достаточно полно, но не очень глубоко о том, как выглядит наш поиск. Что такое Яндекс? Это поисковик. Мы должны получить запрос пользователя и сформировать десятку результатов. Почему именно десятку? Пользователи чрезвычайно редко переходят на более далёкие страницы. Можно считать, что десять документов — это всё, что мы показываем.

Не знаю, есть ли в зале люди, которые занимаются рекламой Яндекса, потому что они считают, что основной продукт Яндекса — это совсем другое. Как обычно, здесь две точки зрения и обе правильные.

Мы считаем, что основное — это счастье пользователя. И, как ни удивительно, от состава десятки и того, как десятка отранжирована, это счастье зависит. Если мы ухудшаем выдачу, пользователи пользуются Яндексом меньше, уходят в другие поисковики, плохо себя чувствуют.

Какую конструкцию мы соорудили ради решения этой простой задачи — показать десять документов? Конструкция достаточно мощная, снизу, видимо, разработчики на неё взирают.

Наша модель работы. Нам нужно сделать всего несколько вещей. Нам нужно обойти интернет, проиндексировать получившиеся документы. Документом мы называем скачанную веб-страницу. Проиндексировать, сложить в поисковый индекс, запустить над этим индексом поисковую программу, ну и ответить пользователю. В общем-то, всё, профит.

Пройдемся по шагам этого конвейера. Что такое интернет и какого он объема? Интернет, считай, бесконечный. Возьмем любой сайт, который продает что-нибудь, какой-нибудь интернет-магазин, сменим там параметры сортировки — появится другая страничка. То есть можно задавать СGI-параметры страницы, и содержание будет совсем другое.

Сколько мы знаем принципиально значащих страниц с точностью до отбрасывания незначащих CGI-параметров? Сейчас — порядка нескольких триллионов. Скачиваем мы странички со скоростью порядка нескольких миллиардов страничек в день. И казалось бы, что нашу работу мы могли бы выполнить за конечное время, там, за два года.

Как мы вообще находим новые странички в интернете? Мы обошли какую-то страничку, вытянули оттуда ссылки. Они — наши потенциальные жертвы для скачивания. Возможно, за два года мы обойдем эти триллионы URL, но появятся новые, и в процессе парсинга документов появятся ссылки на новые странички. Уже тут видно, что наша основная задача — бороться с бесконечностью интернета, имея на руках конечные инженерные ресурсы в виде дата-центров.

Мы скачали все безумные триллионы документов, проиндексировали. Дальше нужно положить их в поисковый индекс. В индекс мы кладем не всё, а только лучшее из того, что скачали.

Есть товарищ Ашманов, широко известный в узких кругах специалист по поисковым системам в интернете. Он строит разные графики качества поисковых систем. Это график полноты поисковой базы. Как он строится? Задается запрос из редкого слова, смотрится, какие документы есть во всех поисковиках, это 100%. Каждый поисковик знает про какую-то долю. Сверху красным цветом мы, снизу черным цветом — наш основной конкурент.

Тут можно задаться вопросом: как мы такого достигли? Возможны несколько вариантов ответа. Вариант первый: мы пропарсили страничку с этими тестами, выдрали оттуда все URL, все запросы, которые задает товарищ Ашманов и проиндексировали странички. Нет, мы так не делали. Второй вариант: для нас Россия является основным рынком, а для конкурентов она — что-то маргинальное, где-то на периферии зрения. Этот ответ имеет право на жизнь, но он мне тоже не нравится.

Ответ, который мне нравится, заключается в том, что мы проделали большую инженерную работу, сделали проект, который называется «большая база», под это закупили много железа и сейчас наблюдаем этот результат. Конкурента тоже можно бить, он не железный.

Документы мы скачали. Как мы строим поисковую базу? Вот схема нашей контент-системы. Есть интернет, облачко документов. Есть машины, которые его обходят — спайдеры, пауки. Документ мы скачали. Для начала — положили его в сохраненную копию. Это, фактически, отдельная междатацентровая хеш-таблица, куда можно читать и писать на случай, если мы потом захотим этот документ проиндексировать или показать пользователю как сохраненную копию на выдаче.

Дальше мы документ проиндексировали, определили язык и вытащили оттуда слова, приведенные согласно морфологии языка к основным формам. Ещё мы вытащили оттуда ссылки, ведущие на другие страницы.

Есть еще один источник данных, который мы широко используем при построении индекса и вообще в ранжировании — логи Яндекса. Задал пользователь запрос, получил десятку результатов и как-то там себя ведёт. Ему показались документы, он кликает или не кликает.

Разумно предположить, что если документ показался в выдаче, или, тем более, если пользователь по нему кликнул, провел какое-то взаимодействие, то такой документ нужно оставить в поисковой базе. Кроме того, логично предположить, что ссылки с такого хорошего документа ведут на документы, которые тоже хороши и которые неплохо бы приоритетно скачать. Здесь изображено планирование обхода. Стрелочка от планирования обхода должна вести в обход.

Дальше есть стадия построения поискового индекса. Эти округлые прямоугольнички лежат в MapReduce, нашей собственной реализации MapReduce, которая называется YT, Yandex Table. Тут я немножко лакирую — на самом деле построение базы и шардирование оперируют с индексами как с файлами. Мы это немножко зафиксим. Эти округлые прямоугольнички будут лежать в MapReduce. Суммарный объем данных здесь — порядка 50 ПБ. Тут они превращаются в поисковые индексы, в файлики.

В этой схеме есть проблемы. Основная связана с тем, что MapReduce — сугубо батчевая операция. Чтобы определить приоритетные документы для обхода, например, мы берем весь линковый граф, мёржим его со всем пользовательским поведением и формируем очередь для скачки. Это процесс достаточно латентный, занимающий какое-то время. Ровно так же с построением индекса. Там есть стадии обработки — они батчевые для всей базы. И выкладка так же устроена, мы или дельту выкладываем, или всё.

Важная задача при этих объемах — ускорить процедуру доставки индекса. Надо сказать, что эта задача для нас сложная. Речь идёт о борьбе с батчевым характером построения базы. У нас есть специальный быстрый контур, который качает всякие новости в real time, доносит до пользователя. Это наше направление работы, то, чем мы занимаемся.

А вот вторая сторона медали. Первая — контент-система, вторая — поиск. Можно понять, почему я рисовал пирамидку — потому что поиск Яндекса действительно похож на пирамиду, такую иерархическую структуру. Сверху стоят балансеры, фронты, которые генерируют выдачу. Чуть пониже — агрегирующие метапоиски, которые агрегируют выдачу с разных вертикалей. Надо сказать, что на выдаче вы наверняка видели веб-документы, видео и картинки. У нас три разных индекса, они опрашиваются независимо.

Каждый ваш поисковый запрос уходит по этой иерархии вниз и спускается до каждого кусочка поисковой базы. Мы весь индекс, который построили, разбили на тысячи кусков. Условно, — на две-три-пять тысяч. Над каждым куском подняли поиск, и этот запрос всюду спустился.

Тут же видно, что поиск Яндекса — большая штука. Почему она большая? Потому что мы в своей памяти храним, как вы видели на предыдущих слайдах, достаточно репрезентативный и мощный кусок интернета. Храним не один раз: в каждом дата-центре от двух до четырёх копий индекса. Запрос наш спускается до каждого поиска, фактически проходится по каждому индексу. Сейчас используемые структуры данных — такие, что мы вынуждены всё это хранить напрямую в оперативке.

Что нужно делать? Вместо дорогой оперативки использовать дешевый SSD, ускорить поиск, допустим, в два раза, и получить профит — десятки или сотни миллионов долларов капитальных расходов. Но тут не нужно говорить: кризис, Яндекс экономит и всё такое. На самом деле всё, что мы сэкономим, мы пустим в полезное дело. Мы увеличим индекс в два раза. Мы будем по нему качественнее искать. И это то, ради чего осуществляется такого рода сложная инженерка. Это реальный проект, правда, достаточно тяжелый и вялотекущий, но мы действительно так делаем, хотим поиск наш улучшить.

Поисковый кластер не только достаточно большой — он ещё и очень сложный. Там реально крутятся миллионы инстансов разных программ. Я вначале написал — сотни тысяч, но товарищи из эксплуатации меня поправили — таки миллионы. На каждой машинке в очень многих экземплярах 10-20 штук точно крутится.

У нас тысячи разных типов сервисов размазаны по кластеру. Надо пояснить: кластер — это такие машинки, хосты, на них запущены программы, все они общаются по TCP/IP. Программы имеют разное потребление CPU, памяти, жесткого диска, сети — короче, всех этих ресурсов. Программы живут на хостах в общежитии. Точнее, если будем сажать одну программу на хост, то утилизация кластера будет никакой. Поэтому мы вынуждены селить программы друг с другом.

Дальше слайд про то, что с этим делать. А здесь — небольшое замечание, что все данные программы, все релизы мы катаем с помощью торрентов, и число раздач на нашем торрент-трекере превышает оное число на Pirate Bay. Мы реально большие.

Что нужно делать со всей этой кластерной конструкцией? Нужно улучшать механизмы виртуализации. Мы реально вкладываемся в разработку ядра Linux, у нас есть собственная система управления контейнерами а-ля Docker, про неё Олег подробнее расскажет.

Нам нужно заранее планировать, на каких хостах какие программы друг с другом селить, это тоже сложная задача. У нас постоянно что-то на кластер едет. Сейчас там наверняка десять релизов катятся.

Нам нужно грамотно селить программы друг с другом, нужно улучшать виртуализацию, нужно-таки объединить два больших кластера — роботный и поисковый. Мы как-то независимо заказывали железо и считали, что есть отдельно машинки с огромным числом дисков и отдельно — тонкие блейды для поиска. Сейчас мы поняли, что лучше заказывать унифицированное железо и запускать MapReduce и поисковые программы в изоляции: одно жрет в основном диски и сеть, второе в основном CPU, но по CPU у них баланс, нужно туда-сюда крутить. Это большие инженерные проекты, которые мы тоже ведем.

Что мы с этого получаем? Пользу в десятки миллионов долларов экономии капитальных расходов. Вы уже знаете, как мы эти деньги потратим — мы потратим их на улучшение нашего поиска.

Здесь я рассказал о конструкции в целом. Какие-то отдельные строительные блоки. Эти блоки люди долбили стамеской, и у них что-то получилось.

Ранжирующая функция Матрикснет. Достаточно простая функция. Можете почитать — там лежат в векторе бинарные признаки документа, а в этом цикле происходит вычисление релевантности. Я уверен, что среди вас есть специалисты, которые умеют на SSE программировать, и они бы живо это ускорили в десять раз. Так оно в какой-то момент и случилось. Тысяча строчек кода нам спасли 10-15% общего потребления CPU на нашем кластере, что опять же составляет десятки миллионов долларов капитальных расходов, которые мы знаем, как потратить. Это тысяча строчек кода, которая стоят очень дорого.

Мы более-менее вычистили из репозитория, соптимизировали, но там ещё есть что поделать.

Имеется у нас платформа для машинного обучения. Индексы с предыдущего слайда нужно подбирать жадным образом, перебирая все возможности. На CPU это делать долго. На GPU — быстро, зато пулы для обучения не лезут в память. Что нужно делать? Или покупать кастомные решения, куда этих железок много-много втыкается, или связывать машинки быстрым, использовать интерконнект какой-то, infiniband, учиться с этим жить. Оно типично глючит, не работает. Это очень забавный инженерный вызов, с которым мы тоже встречаемся. Он, казалось бы, совсем не связа с нашей основной деятельностью, но тем не менее.

Во что мы ещё инвестируем, так это в алгоритмы сжатия данных. Основная задача сжатия выглядит примерно следующим образом: есть последовательность целых чисел, нужно её как-то компрессировать, но не просто компрессировать — нужно ещё иметь случайный доступ к i-тому элементу. Типичный алгоритм — маленькими блоками сжать это, иметь разметку для общего потока данных. Такая задача — совсем другая, нежели контекстное сжатие типа zip или LZ-family. Там совсем другие алгоритмы. Можно сжать Хаффманом, Varlnt, блоками типа PFORX. У нас есть собственный патентованный алгоритм, мы его улучшаем, и это опять же 10-15% экономии оперативной памяти на простенький алгоритм.

У нас есть всякие забавные мелочи, например доработки в CPU, планировщики Linux. Там какая проблема с гипертредными камнями от Intel? То, что на физическом ядре есть два потока. Когда там два треда занимают два потока, то они работают медленно, латенция увеличивается. Нужно правильно раскидывать задачки по физическим процессорам.

Если раскидывать правильно, а не так, как делает стоковый планировщик, можно получить 10-15% латентности нашего запроса, условно. Это то, что видят пользователи. Сэкономленные миллисекунды умножайте на число поисков — вот и сэкономленное время для пользователей.

У нас есть какие-то совсем странные вещи типа собственной реализации malloc, который на самом деле не работает. Он работает в аренах, и каждая локация просто сдвигает указатель внутри этой арены. Ну и ref counter арены поднимает на единичку. Арена жива, пока жива последняя локация. Для всякой смешанной нагрузки, когда у нас есть короткоживущая и долгоживущая локация, это не работает, это выглядит как утечка памяти. Но наши серверные программы устроены не так. Приходит запрос, мы там аллоцируем внутренние структуры, как-то работаем, потом отдаем ответ пользователю, всё сносится. Этот аллокатор идеально работает для наших серверных программ, которые без состояния. За счет того, что все локации локальны, последовательны в арене, оно работает очень быстро. Там нет никаких page fault, cache miss и т. п. Очень быстро — это от 5% до 25% скорости работы наших типичных серверных программ.

Это инженерка, что ещё можно делать? Можно заниматься машинным обучением. Про это вам с любовью расскажет Саша Сафронов.

А сейчас вопросы и ответы.

Я возьму очень понравившийся мне вопрос, который пришел на рассылку и который следовало бы включить в мою презентацию. Товарищ Анатолий Драпков спрашивает: есть знаменитый слайд про то, как быстро росла формула до внедрения Матрикснета. На самом деле и до, и после. Есть ли сейчас проблемы роста?

Проблемы роста у нас стоят в полный рост. Очередной порядок увеличения числа итераций в формуле ранжирования. Сейчас мы там порядка 200 тысяч итераций делаем в функции Матрикснет, чтобы ответить пользователю. Был получен следующим инженерным шагом. Раньше мы ранжировали на базовых. Это значит, что каждый базовый запускает у себя Матрикснет и выдает сто результатов. Мы сказали: давайте мы лучшие сто результатов объединим на среднем и отранжируем ещё раз совсем тяжелой формулой. Да, мы это сделали, на среднем можно вычислять в нескольких потоках функцию Матрикснет, потому что ресурсов нужно в тысячу раз меньше. Это проект, который нам позволил достичь очередного порядка увеличения объемов ранжирующей функции. Что будет ещё — не знаю.

Андрей Стыскин, руководитель управления поисковых продуктов Яндекса:
— Сколько занимала байт первая формула ранжирования Яндекса?

Пётр:
— Десяток, наверное.

Андрей:
— Ну, да, наверное, где-то символов сто. А сколько сейчас занимает формула ранжирования Яндекса?

Пётр:
— Где-то 100 МБ.

Андрей:
— Формула релевантности. Это для наших смотрителей с трансляций, специалистов по SEO. Попробуйте зареверсинженирить наши 100 МБ ранжирования.

Алеся Болгова, Intel:
— По последнему слайду про malloc не могли бы пояснить, как вы выделяете память? Очень интересно.

Пётр:
— Берется обычная страничка, 4 КБ, в начале у нее rev counter, и дальше мы каждую аллокацию… если маленькие аллокации меньше страницы, мы просто двигаемся в этой страничке. В каждом треде, естественно, эта страничка своя. Когда страничку закрыли — всё, про неё забыли. Единственное, у неё rev counter в начале.

Алеся:
— То есть вы страницу выделяете?

Пётр:
— Внутри страницы аллокациями вот так растем. Единственное, страничка живет, пока в ней последняя аллокация живет. Для обычного workload это выглядит как утечка, для нашего — как нормальная работа.

— Как вы определяете качество страницы, стоит её класть в индекс или нет? Тоже машинное обучение?

Пётр:
— Да, конечно. У странички есть множество факторов, от её размера до показов на поиске, до…

Андрей:
— До robot rank. Она находится на каком-то хосте, в какой-то поддиректории хоста, на неё сколько-то входящих ссылок. Те, кто на неё ссылаются, обладают каким-то качеством. Все это берем и пытаемся предсказать, с какой вероятностью, если данную страничку скачать, на ней будет информация, которая попадет по какому-то запросу в выдачу. Это предсказывается, отбирается топ с учетом размера документов — потому что в зависимости от размера документа вероятность, что она хоть по какому-то запросу попадет, повышается. Задача об оптимальном наполнении рюкзака. Отбирается с учетом размера документа и кладется топовая в индекс.

— …

Андрей:
— Давай мы тебя представим сначала.

— Может, не стоит?

Андрей:
— Владимир Гулин, начальник ранжирования поисковика Mail.Ru.

Владимир:
— Первый мой вопрос — про количество поисков вообще. Вы говорили, что вы там драматически увеличили размер базы. Хочется вообще понимать, с какого объема вы стартовали, каков был объем русского индекса, иностранного индекса, сколько документов приходилось на каждый шард, ну и после увеличения…

Пётр:
— Это такие цифры, слишком технические. Может, в кулуарах я бы сказал. Я могу сказать, во сколько раз мы примерно увеличились — на полтора порядка где-то. В 30 раз, условно. За последние три года.

Владимир:
— Я тогда абсолютные цифры в кулуарах уточню.

Пётр:
— Да, за отдельную плату, что называется.

Владимир:
— Ладно. Что касается свежести — какой приблизительно сейчас в Яндексе объем быстрого индекса? И вообще с какой скоростью вы это всё обновляете, смешиваете?

Пётр:
— Индекс реально реалтаймовый, там порядка двух минут латенции на то, чтобы добавить документ в индекс. От момента, как мы его проиндексировали, и дискавери тоже — скачка быстрая.

Владимир:
— Но именно найти документ. Сначала надо узнать, что документ существует.

Пётр:
— Я понимаю, что вопрос такой — непонятно, когда в интернете появилась первая ссылка на данный документ. Когда мы узнали первую ссылку, то дальше это вопрос минут в быстром слое.

Андрей:
— Речь идет о миллионах документов, которые ежедневно находятся в этом быстром индексе. Про них обычно очень много внешней информации: упоминание в Твиттере, сайтмэпы, упоминание новости на сайте Lenta.ru. И так как мы перекачиваем чуть ли не каждую секунду морду Lenta.ru, мы очень быстро обнаруживаем эти документы и в течение единиц минут в худшем случае доставляем их до поиска. Они могут искаться. По сравнению с большим индексом речь идет про драматически маленькое число документов, это миллионы.

Пётр:
— Да, на 3-4 порядка меньше.

Андрей:
— Да, это миллионы документов, которые умеют обновляться real time.

Владимир:
— Миллионы документов в сутки?

Пётр:
— Побольше чуть-чуть, но примерно так, да.

Владимир:
— Теперь вопрос про смешивание свежих результатов и результатов основного поиска.

Пётр:
— У нас два способа смешивания. Один — документ той же формулой ранжируется, что и батчевый обычный документ. А второй — специальное новостное подмешивание, когда мы определяем интент запроса, понимаем, что он реально свежий и что нужно что-то такое показать. Два способа.

Владимир:
— Как вы боретесь с ситуацией, когда у вас по популярным запросам, где дофига кликов, появляются свежие результаты? Как вы определяете, что свежий результат надо показывать выше того результата, который уже накликан? Спросили у вас: «Google». Вы вроде знаете, какие результаты по такому запросу хорошие. Но тем не менее, в новостях ещё что-то, какие-то статьи…

Пётр:
— Это всякие запросные факторы, всякие тренды и всё такое.

Андрей:
— Для всех поясню, в чем сложность задачи и в чем вопрос. Про документ, который долго существует в интернете, мы много чего знаем. Мы много знаем входящих на него ссылок, знаем, сколько на нем люди проводили времени, а про свежие документы этого всего не знаем. Поэтому сложность задачи ранжирования свежих документов и новостей — угадывать, будут ли люди это читать, уметь предсказывать количество ссылок, которые он наберет за какое-то время, чтобы его показывать нормально. И для подмешивания документов по запросу «Google», когда Google что-то хорошее сделал, там существует некая оптимизационная метрика, которая у нас называется профицит. Мы её умеем оптимизировать.

Пётр:
— Мы знаем поток запросов, содержание свежескачанных страниц. Эти две вещи мы можем анализировать и понимать, что реально свежий запрос требует подмешивания.

Андрей:
— А потом, на основе ручной оценки и пользовательского поведения именно в эту секунду в этот день, мы понимаем, что именно сегодня эта новость по запросу важна и у неё есть такие факторы: документ только появился, на него столько-то ретвитов. И поэтому следующую новость, которая будет с таким же распределением признаков, тоже нужно показывать, когда она наберет соответствующие значения.

Пётр:
—А факторы там могут быть такими: число найденного в обычном слое против числа найденного по этому запросу в свежем. Такие, самые наивные, хотя мы его выпиливаем тщательно.

Андрей:
— Для тех, кого пугает слово «факторы», специально будет третий доклад, где мы расскажем базовые принципы — как вообще устроено машинное обучение, ранжирование, что такое факторы, как с помощью этого сделать поисковик, который выдает нормальные хорошие результаты.

Владимир:
— Спасибо, остальное спрошу потом.

Никита Пустовойтов:
— Получается, у вас существует большое количество урлов, про которые вы в принципе знаете, а качать вы можете на несколько порядков меньше. Поскольку за время скачивания будут появляться новые, больше вы никогда не посетите. Для выбора применяется машинное обучение, какие-то эвристики?

Пётр:
—Только машинное обучение. Идея там простая: мы имеем сигнал на какой-то документ, любой, число показов, и его распространяем по ссылочному графу. Всё это агрегируем на странице «цель ссылки», дальше машинным обучением так же обучаем шанс показаться, исходя из этих данных.

Никита:
— Второй вопрос — инженерный. Вы говорили, что у вас много CPU-затратных задач. Рассматривали ли вы вариант использования процессора Xeon Phi от Intel? Он вроде гораздо быстрее работает с оперативной памятью, чем GPU.

Пётр:
— Мы его рассматривали для задач обучения именно нашего Матрикснета, нашей формулы, и там он феерично плохо себя показал. А так вообще у нас профиль очень плоский, у нас топовая функция где-то 1,5%. Мы всё, что можно, руками соптимизировали, а так у нас портянки С++-кода, который туда не ложится.

— Насколько я знаю, Яндекс был первым поисковиком, который начал работать с русской морфологией. Скажите, на данный момент это всё ещё является каким-либо преимуществом или все поисковики одинаково хорошо работают с русской морфологией?

Пётр:
— Сейчас в области морфологии наука не стоит на месте. Саша Сафронов расскажет о том, чего мы сейчас достигаем, там реально есть новые подходы и новые способы решения проблем. Например, определение запросов, похожих на этот, по пользовательскому поведению. Не расширение отдельных слов, а расширение запросов запросами.

Андрей:
— То есть это не совсем морфология. Морфологию действительно, наверное, все поисковики более-менее освоили, но это базовая вещь. А вот лингвистика, нахождение, чем и какие слова запроса можно расширить, какие ещё вещи стоит поискать в документе, чтобы найти кандидатов, которые будут более релевантные — про это будет третий доклад. Там наше ноу-хау, мы расскажем.

Пётр:
— По крайней мере, намекнем.

Андрей (зритель):
— Спасибо за краткий экскурс в столь сложную технологию, как поиск Яндекса. Использует ли Яндекс deep learning и алгоритмы обучения с подкреплением в построении быстрого индекса или кеша? Вообще если используете где-то, то как?

Пётр:
— Deep learning используем для того, чтобы факторы ранжирования обучать. Безотносительно к быстрому или медленному индексу. Он используется для картинок, веба и всего такого.

Андрей Стыскин:
— Летом запустили версию ранжирования, которая дала 0,5% прироста качества, где мы правильно сварили deep learning на словах. Приезжали наши бывшие коллеги из-за границы и рассказывали, что там такое не работает, а мы научились.

Пётр:
— А может, это потому, что мы для топ-100 документов это делаем. Речь идёт об очень затратной задаче. Наш способ построения пайплайна поиска позволяет для сотни документов это делать.

Андрей Стыскин:
— Невозможно посчитать deep learning для всех кандидатов, которых сотни миллионов на запросы, но для топа документов можно провернуть, и у нас эта схема поиска ровно так работает — позволяет такие очень сложные наукоемкие алгоритмы внедрять.

Игорь:
— Про будущее поисковика в целом. Интернет сейчас растет очень быстро, объем, наверное, растет экспоненциально. Уверены ли вы, что через 10 лет вы будете успевать за ростом интернета, и уверены ли, что будете охватывать его в таком же объеме? Повторите ещё раз, в каком объеме сейчас интернет охвачен по вашей оценке, и что будет через 10 лет?

Пётр:
— К сожалению, можно только процентно по отношению с кем-то степень охвата определять. Потому что он реально бесконечный.

Андрей:
— Это красивый философский вопрос. Пока мы в нашем коллективе за законом Мура успеваем, каждый год кратно увеличиваем наш размер базы. Но это правда сложно, правда интересно, и, конечно же, нам даже не хватает рук, чтобы это делать, но мы хотим и знаем, как это увеличивать в ближайшие несколько лет некоторыми сериями улучшений.

Пётр:
— 10 лет — слишком далеко, но ближайшие годы да, осилим.

Андрей (зритель):
— Сколько весит реплика интернета, как она разносится между ДЦ, и как осуществляется синхронизация реплик?

Пётр:
— Полный объем роботных данных — порядка 50 ПБ, реплика меньше, индекс меньше. Можете умножить на коэффициент, который вам кажется разумным. Вы же инженер, прикиньте.

Андрей:
— А как разносится?

Пётр:
— Разносится банально — через torrent, torrent share. Потом качаем этот файлик.

Андрей:
— То есть в какой-то момент времени они не консистентны?

Пётр:
— Нет, там потом консистентные переключения. Бывает, что переключаем по ДЦ, когда ночью оно вдруг не консистентно.

Андрей:
— То есть можно через F5 — если нажимаем, один документ имеем…

Пётр:
— Мы боремся с этой проблемой, знаем о ней, ее решение стоит в наших планах.

Иван:
— Как вы боретесь с различными бот-системами и за что можно отправиться в бан?

Пётр:
— У нас есть специальные люди, которые знают ответ на этот вопрос, но они не скажут.

Андрей Стыскин:
— На сегодняшнем мероприятии мы хотели поговорить про технические детали.

Пётр:
— Про роботоловилку мы можем ответить. Нас действительно регулярно ддосят, поэтому у нас прямо на балансере, на первом слое, когда запрос попадает, есть детекция, что запрос из какой-то сети пришел негодной. Это быстро обновляется, мы быстро реджектим, оно не валит наш кластер.

Андрей:
— И это тоже устроено методом машинного обучения. Показывается капча, и в зависимости от того, как ты её разгадываешь, мы получаем положительные и отрицательные примеры. На каких-то факторах — типа айпишника подсетки, какого-то поведения, времени между действиями — обучаем и баним или не баним такие запросы. DDoS не пройдет.

Андрей Аксёнов, Sphinx Search:
— У меня технические вопросы. Проходной вопрос — почему память? Неужели даже децл подисковать на SSD не получается, чтобы индекс чуть-чуть не влезал, изредка упирался в SSD?

Пётр
— Там получается так, что футпринт одного запроса порядка 50-100 МБ, он прямо жесткий. С такой скоростью ты не сможешь сервить тысячу запросов в секунду, как мы хотим. Мы работаем над тем, чтобы этот футпринт уменьшить. Проблема, что данные про документ рассыпаны по всему диску. Мы хотим их собрать в одно место, и тогда наша общая мечта осуществится.

Андрей Аксёнов:
— Упирается в bandwidth или latency?

Пётр:
— В оба. Мы и последовательно пейджфолдимся, и объемы большие.

Андрей Аксёнов:
— То есть невероятно, но факт: даже если чуть-чуть…

Пётр:
— Да, даже если чуть-чуть отожрешь — всё.

Андрей Аксёнов:
— Экспоненциальное падение во много раз?

Пётр:
— Да-да.

Андрей Аксёнов:
— Теперь важнейший вопрос для промышленного хозяйства: сколько классов строка и классов векторов в базе?

Пётр:
— А вот всё меньше и меньше.

Андрей Аксёнов:
— Ну конкретнее.

Пётр:
— У нас пришли правильные люди, они насаждают правильные порядки. Сейчас это число уменьшается.

Андрей Аксёнов:
— Векторов-то сколько и строк?

Пётр:
— Сейчас векторов, наверное, даже один-два максимум.

Андрей Аксёнов:
— Один не бывает, два хоть…

Пётр:
— Ну вот видишь.

Андрей Аксёнов:
— А строк?

Пётр:
— Ну должен же быть корпоративный какой-то дух Яндекса.

Андрей Аксёнов:
— Скажи, не томи, ну.

Пётр:
— Строк две минимум. Ну три, может.

Андрей Аксёнов:
— Не пять?

Пётр:
— Не пять.

Андрей Аксёнов:
— Налицо прогресс, спасибо.

Фёдор:
— Про вашу схему с метапоисками. У вас очень высокий каскад. Какие тайминги на каждом уровне, можете озвучить?

Пётр Попов:
— Прямо сейчас вставляем ещё один слой, не хватает. Времена ответов… Средний метапоиск делает три раунда хождений туда-сюда, у него порядка 250 мс, 95-я квантиль. Дальше построение выдачи не очень быстрое, но вся конструкция где-то за 700 мс отрабатывает.

Андрей Стыскин:
— Да, там выше JavaScript, так что это 250 мс, а там 700.

Пётр:
— То, что снизу, оно делает кучу раундов. У нас тоже специалисты заняты прямо сейчас решением этой проблемы.

Фёдор:
— У вас нарисовано три группы вертикалей. Но у вас есть ещё Афиша, Новости и так далее. Где вы их замешиваете в итоге?

Пётр:
— В построении выдачи у нас есть такой блендер, который объединяет все эти вертикали, по пользовательскому поведению решает, кого показать. Это как раз построение выдачи.

Андрей:
— Вертикалей порядка сотни, это слой, который называется верхним метапоиском. В нём сливаются результаты средних метапоисков из вертикали веба, Картинок, Видео и ряда других, а также из маленьких базовых источников типа Афиши, Расписаний, ТВ и Электричек.

Пётр:
— Это к вопросу о том, почему у нас тысячи разных типов программ. Там очень много всяких источников, оно набегает.

Фёдор:
— Раз у вас так много вертикалей, есть ли среди них сторонние, которые не вы считаете?

Пётр:
— Особо нет. Реклама наша тоже вертикальная, отдельно от поиска, но стороннего особо нет.

Артём:
— У вашего основного конкурента выдача всегда была real time, он дельта-индексами докидывал. А у Яндекс был up выдачи. Складывалось впечатление, что темной ночью раз в семь дней человек нажимает рычаг и раскатывает индексы.

Пётр:
— К сожалению, так и происходит.

Артём:
— Правильно понимаю, что быстрый индекс был сделан для того, чтобы актуализировать выдачу real time?

Пётр:
— Да, но решение общее. Многие так реально делают, в том числе и наш основной конкурент.

Артём:
— Стремитесь ли вы к тому, чтобы тоже дельта-индексами подкидывать, просто отказаться от быстрого индекса?

Пётр:
— Естественно, стремимся. Ещё бы знать, как.

Артём:
— Когда это можно ожидать?

Пётр:
— Хороший вопрос. На тех же графиках Ашманова видно, как мы обновляем индекс. Сейчас это видно меньше, и мы делаем так, чтобы это проходило совсем быстро и незаметно. Такова одна из наших задач.

Артём:
— Вы каждый раз обрабатываете запрос пользователя? Приходит запрос, вы отсылаете его на бэкенд, рассчитывается формула и результат?

Пётр:
— Есть кеши, но они работают в 50% случаев. 40-50% запросов пользователей — уникальные и никогда больше не будут заданы. Очень много по-настоящему уникальных запросов пользователей вообще за всю жизнь Яндекса. Кешируем 50-60%. Для кеширования тоже своя система.

Как это работает? Персональный поиск — Блог Яндекса

Выбирая для человека подсказки, Яндекс пытается предугадать его следующие запросы. При этом поисковая система опирается на вопросы людей с похожим поисковым поведением. Для этого было выделено 400 000 групп пользователей, интересы которых более-менее сходны. Разумеется, человек не зачисляется ни в одну из этих групп навсегда. По мере изменения интересов он переходит из одной группы в другую.

Практика показывает, что примерно четверть своих запросов пользователи задают повторно и часто кликают по одним и тем же результатам. Таким образом они переходят к любимым сайтам и документам. Чтобы облегчить им эту задачу, Яндекс добавляет в подсказки недавние запросы человека и его любимые сайты. Разумеется, при вводе запроса на соответствующие буквы. Например, если вчера пользователь спрашивал про [обои для гостиной], сегодня Яндекс сам предложит ему этот запрос в подсказках. А завсегдатаю ВКонтакте покажет ссылку на его любимую сеть — стоит только начать вводить ее название в поисковой строке.

Отбирая персональные подсказки, Яндекс учитывает также, какие запросы характерны для одной поисковой сессии. Например, если человек только что спрашивал [назад в будущее], и следующий его запрос начинается на «к», [кристофер ллойд] будет более полезен в подсказках, чем другие запросы на эту букву.

Персональные ответы

Мало помочь человеку задать вопрос, нужно еще подобрать ему наилучший ответ. Для этого используется специальная формула ранжирования. Она подстраивается под каждого пользователя с учетом его интересов и языковых предпочтений. С помощью персональной формулы Яндекс определяет, насколько каждый из найденных по запросу документов подходит конкретному человеку. Все документы получают свою оценку и располагаются в результатах поиска в соответствующем порядке. Получается, что по одному и тому же запросу два разных человека видят разные ответы. Например, вот как различаются подсказки и результаты поиска для людей с разной поисковой историей:

Чтобы быть в курсе постоянных интересов пользователя, Яндекс анализирует его поисковую историю за последние два месяца и за неделю. А чтобы следить за сиюминутными интересами – обрабатывает данные поисковых сессий в режиме реального времени. Это позволяет понять, что важно человеку прямо сейчас, и подстроиться под его интересы. Скажем , если  в поисковой сессии любителя литературы вместе с названием произведения встретилось слово [афиша], возможно, что в данный момент человека интересует экранизация. Вот как различаются результаты поиска с учетом и без учета сиюминутных интересов пользователя:

По умолчанию персональный поиск работает для всех пользователей поиска. И чем больше запросов задает человек, тем лучше поиск его понимает. Впрочем, каждый пользователь может сам решать, нужны ему ответы с учетом интересов или нет. Персональный поиск можно в любой момент включить или отключить в настройках сервиса.

Поисковая система «Яндекс» – что это такое, как работает, история создания платформы

Осталось мало людей, которые хотя бы раз не искали ответ на вопросы в интернете. Одной из популярных платформ является поисковая система «Яндекс», которая благодаря особому алгоритму работы помогает решить много задач и за непродолжительное время найти нужную информацию.

Что такое поисковая система «Яндекс»?

Доминирующая русскоязычная система поиска и одновременно группа сервисов, работающая в России и странах СНГ. Первоначально это был только поиск «Яндекс», но в настоящее время в дополнение идет большое количество полезных сервисов востребованных среди русскоязычной аудитории. Девиз компании «Найдется все» и сотрудники делают все, чтобы воплотить в жизнь свои обещания. Использование давно переросло из обычного «погуглить» до уровня «заказа еды и других услуг», а также «отправки писем» и «просмотра статистики сайта».

Как работает поисковая система «Яндекс»?

Функционирование представляет собой не что иное, как действие поисковых роботов. Они переходят по нужным ссылкам, индексируют сайты и сохраняют страницы в своей базе без их полной загрузки на ПК пользователя. Поиск Yandex наделен четким порядком ранжирования, в результате которого сайты располагаются в определенной последовательности. В общем, работа поисковой системы «Яндекс» – набор сложных программ и баз данных, действующих по определенному алгоритму. Упрощенно он разделяется на три этапа:

1. Поиск новых страниц. Для того чтобы та или иная ссылка выпала в поисковике, она должна находиться в базе данных системы. Для этого робот «паук» должен предварительно попасть на нее и просканировать.
2. Индексация. Процесс попадания информации в индекс поисковой системы «Яндекс». Страницы с бесполезной информацией автоматически отсеиваются системой.
3. Определение релевантности и ранжирование. Этап действует только под воздействием человека. После вбивания в поисковую строку запроса, система проводит подбор подходящих ссылок. Ранжирование происходит по количеству совпадений, чем их больше, тем сайт выше.

Поисковая система «Яндекс» – история

Первая версия начала свою работу в 1997 году. Поисковая система «Яндекс. ру» изначально называлась индекс («index» — индексация, индексировать). После творческих переработок получилось «Yet Another iNDEXer» или «YANDEX». Потом первый слог заменили буквой «Я». Современное название появилось в 2008 году. В то время поисковая система «Яндекс» была монополистом в России. После прихода «Гугл» доли постепенно уравнялись. Сегодня происходит постоянная работа по усовершенствованию алгоритмов поиска, индексации и анализа объемов данных, чтобы отвоевать свои позиции.

Поисковая система «Яндекс» – плюсы и минусы

К достоинствам можно отнести следующие характеристики:

1. Большое количество сервисов, значительно превосходящие главных конкурентов.
2. Создание блоков новостей на основной странице.
3. Высокий уровень информативности.
4. Комфортное и при этом компактное размещение результатов поиска.
5. Поисковая система Yandex каждый результат поиска создается индивидуально.
6. Система исправляет орфографические ошибки или предлагает подходящий вариант написания.
7. Отсутствие спама в поиске и небольшое количество коммерческой информации.
8. Удобный поиск по сервисам.

Среди недостатков можно выделить следующие моменты:

1. Систематически появляющаяся CAPTCHA.
2. Трудности с раскруткой новых сайтов, система подозрительно их воспринимает.
3. Сбои в поиске приводят к потере популярности сайтами, которые потом неожиданно возвращаются на свои места.

Чем отличается поисковая система «Яндекс» от «Гугла»?

Платформы разработаны для проведения похожих действий, но при этом имеют некоторые различия. Рассмотрим самые явные:

1. Google начинает индексировать новые сайты только спустя 4 мес. Yandex проводит сортировку на начальном этапе.
2. Поисковая система «Яндекс точка ру» имеет гибкий таргетинг и поэтому выдает при узких запросах самую точную информацию.
3. Мощности Google выше, чем у Яндекс, даже при его локальности.
4. Техподдержка Yandex легче выходит на связь.
5. Google начал раньше использовать базы знаний их доверенных источников.
6. «Яндекс» – главная поисковая система, которая имеет большую зависимость от местного законодательства.
7. «Гугл» внедряет в поиск много дополнительных сервисов.
8. «Яндекс» имеет мягкую политику по отношению к мусорным запросам.

Компания Яндекс — Технологии — Персональный поиск

На один и тот же вопрос может быть несколько правильных ответов — в зависимости от нужд пользователя. Например, кому-то по запросу [nevermind] нужно найти перевод слова, а кому-то — альбом Nirvana. Персональный поиск умеет учитывать личные интересы и предпочтения пользователя и выбирать наиболее подходящий для него ответ.

В основе персонального поиска лежит анализ поискового поведения — например, какие запросы задает человек, на какие сайты переходит, на каком языке общается с поисковой системой. Анализируя вопросы и переходы пользователя, Яндекс делает вывод о том, что ему сейчас важно и интересно. Так, если человек часто ищет бесплатный софт, бесплатные книги и музыку, вероятно, его в принципе интересует бесплатный контент. Эти данные учитываются как при выборе подсказок, так и при поиске персонального ответа на вопрос.

Выбирая для человека подсказки, Яндекс пытается предугадать его следующие запросы. При этом поисковая система опирается на вопросы людей с похожим поисковым поведением. Для этого было выделено 400 000 групп пользователей, интересы которых более-менее сходны. Разумеется, человек не зачисляется ни в одну из этих групп навсегда. По мере изменения интересов он переходит из одной группы в другую.

Практика показывает, что примерно четверть своих запросов пользователи задают повторно и часто кликают по одним и тем же результатам. Таким образом они переходят к любимым сайтам и документам. Чтобы облегчить им эту задачу, Яндекс добавляет в подсказки недавние запросы человека и его любимые сайты. Разумеется, при вводе запроса на соответствующие буквы. Например, если вчера пользователь спрашивал про [обои для гостиной], сегодня Яндекс сам предложит ему этот запрос в подсказках. А завсегдатаю ВКонтакте покажет ссылку на его любимую сеть — стоит только начать вводить её название в поисковой строке.

Отбирая персональные подсказки, Яндекс учитывает также, какие запросы характерны для одной поисковой сессии. Например, если человек только что спрашивал [назад в будущее], и следующий его запрос начинается на «к», [кристофер ллойд] будет более полезен в подсказках, чем другие запросы на эту букву.

Мало помочь человеку задать вопрос, нужно еще подобрать ему наилучший ответ. Для этого используется специальная формула ранжирования. Она подстраивается под каждого пользователя с учётом его интересов и языковых предпочтений. С помощью персональной формулы Яндекс определяет, насколько каждый из найденных по запросу документов подходит конкретному человеку. Все документы получают свою оценку и располагаются в результатах поиска в соответствующем порядке. Получается, что по одному и тому же запросу два разных человека видят разные ответы. Например, вот как различаются подсказки и результаты поиска для людей с разной поисковой историей:

Формула ранжирования учитывает как постоянные (долгосрочные и среднесрочные), так и сиюминутные интересы человека. Все они в разной мере влияют на качество ответа на вопрос. Так, постоянные интересы отражают языковые предпочтения пользователя, его привычки и близкие ему темы. А сиюминутные — показывают, что важно человеку прямо сейчас. Например, пользователь, который обычно спрашивает про кино и музыку, может неожиданно заинтересоваться компьютерными играми, а потом надолго о них забыть. Таких интересов, которые быстро возникают и так же быстро сходят на нет, больше половины.

Чтобы быть в курсе постоянных интересов пользователя, Яндекс анализирует его поисковую историю за последние два месяца и за неделю. А чтобы следить за сиюминутными интересами – обрабатывает данные поисковых сессий в режиме реального времени. Это позволяет понять, что важно человеку прямо сейчас, и подстроиться под его интересы. Скажем, если в поисковой сессии любителя литературы вместе с названием произведения встретилось слово [афиша], возможно, что в данный момент человека интересует экранизация. Вот как различаются результаты поиска с учётом и без учёта сиюминутных интересов пользователя:

Чтобы мгновенно реагировать на изменения в поисковом поведении людей, Яндекс создал систему обработки данных в режиме реального времени. Она обрабатывает более 10ТБ данных в сутки, постоянно корректируя свои знания о потребностях пользователей.

Благодаря этой системе запросы и клики, которые человек сделал только что, начинают влиять на результаты поиска уже через несколько секунд.

По умолчанию персональный поиск работает для всех пользователей поиска. И чем больше запросов задаёт человек, тем лучше поиск его понимает. Впрочем, каждый пользователь может сам решать, нужны ему ответы с учетом интересов или нет. Персональный поиск можно в любой момент включить или отключить в настройках сервиса.

Как работает поисковая система Яндекс

  О данной поисковой системе можно рассуждать достаточно долго, но все же хочется понять, как работает поисковая система Яндекс.

  Во времена становления интернета его активными пользователями являлась лишь горстка почитателей и поклонников, информация тоже предоставлялась в минимальном объеме. Доступ к интернету имелся у определенных привилегированных сотрудников научных лабораторий, исследовательских университетов, а применение Сети происходило в строго научных целях. Однако, такой поиск информации до поры до времени не был востребован. Созданные каталоги сайтов строго по темам группировались по ссылкам, тем самым, явившись одним из методов организации легкого доступа к информационным источникам.

Отличительные характеристики поисковой системы Яндекс, история создания.

      Поисковая система Яндекс является  российским мультипорталом, который специализируется на поиске различной информации. На сегодняшний день поисковая система Яндекс занимает седьмое место в мировом рейтинге поисковых систем, чего только стоит его ежемесячный цикл запросов превышающий 2 миллиарда.

Как работает поисковая система Яндекс?

  В настоящее время он является одним из крупнейших порталов, где имеется не только стандартный набор функций, а также принцип работы Яндекса заключается в бесперебойно работающих многочисленных бесплатных веб-сервисах: хостинг, электронная почта, блоги, фотогалереи, платежная система, сервис поиска товаров и служб, социальная сеть, информация о пробках, погоде, телепередачах и многое другое.

   Запушен Яндекс был 23 сентября 1997 года, но не сразу занял нишу одного из лидеров поисковых систем Рунета, правда выигрышно отличавшись уже тогда на общем фоне остальных поисковиков. Название поисковика Яндекс произошло от английского Yet another indexer, что в буквальном переводе означает как «очередной индексатор». Кто-то предполагает, что термин Yandex стал производным от наименования первой поисковой системы, носящей название Wandex, но бытуют и другие версии.

  Как работала поисковая система Яндекс изначально:

•  проверяла уникальность контента, отвергая дублированные тексты,
•  из поиска исключала клоны, или ранжировал их весьма низко,
•  вел морфологический учет,
•  учитывая удаленность ключевых фраз от начала текста, предложила на основе этого осуществлять поиск,
•  оценивала релевантность страниц,
•  рассматривала, помимо количества запросов определенных  слов, частоту их употребления, расстояние между словами, а так же их расположение в тексте,
•  реализовала функцию вопрос-ответ.

     Возможности со временем Яндекса возрастали. Возник поиск аналогичных документов, поиск по дате, построение списков, сортировка по последним изменениям. Астрономическими темпами увеличивался объем информации и  число пользователей, а поисковик Яндекс развивался в ногу со временем, соответствуя требованиям. Стал возможным поиск по частям текста, языковые особенности поиска. Где-то в 1999 году возникло понятие индексации, и появился тематический индекс цитирования (ТИЦ).

    Для рекламной компании Яндекс в 2000-м году был придуман слоган «Найдется все». До этого времени визитной карточкой являлся другой слоган «Все вопросы к Яндексу».

    Был реализован в 2009 году известный алгоритм «Снежинск», который дал вероятность вести по локальным результатам поиск из 1250 городов России, тем самым наделив Яндекс званием и навыками подлинного маркетолога. В следующем году создав англоязычную версию, Яндекс вышел на мировую арену.

  Как работает поисковая система Яндекс сейчас

   Работает поисковик на трёх модулях, которые входят в структуру поисковика: робот или краулер, crawler — иными словами спайдер (spyder), клиентская часть, база данных.

    Что собой представляет робот? Робот — эта специальная программа функцией, которой является обход сети по расписанию интернет-ресурсов, индексируя интересные загрузки и страницы, содержащиеся в базе данных поисковой системы, которая хранится на специальных серверах. Клиентская часть ответственна за бесперебойное обрабатывание запросов, которые поступают в свою очередь от пользователей и за выдачу необходимой информации. Чтобы выдать эту информацию, Яндекс использует собственную базу данных, определяя и выдавая особенно подходящие под запрос страницы.

    Алгоритмы Яндекса

  Алгоритмы Яндекса постоянно прогрессируют и меняются, тем самым, изменяя поисковые выдачи веб-страниц. Поисковик Яндекс использует алгоритм ранжирования, тем самым, позволяя пользователю осуществлять корректный поиск необходимых страниц, в максимальной степени соответствующих запросу.

    Алгоритм ранжирования можно считать системой математических формул, где с их помощью происходит оценка факторов пользы страницы и ее рейтинга.

   Принцип работы Яндекса — обращать огромное внимание на качество информации, представленной на сайте и уникальности контента. Используя инструменты как синонимайзинг для создания контента, обладатели сайтов рискуют быть забаненными Яндексом.

  Многих интересует вопрос, как работает поисковая система Яндекс, почему не производится индексация, правильно сконструированных и заполненных необходимой информацией сайтов? Ответов достаточно много. На это могут оказывать влияние  различные факторы, но о них можно узнать в других статьях.

    Поисковая система Яндекс давно вышла на первые позиции в Рунете. По этой причине специалисты, которые занимаются оптимизацией сайтов, ориентируются на алгоритмы ранжирования Яндекс.

  Отличным помощником в написании интересных и познавательных статей является интернет радио.  Слушать различные радиостанции можно прямо на нашем сайте.