ARQUITECTURA DE UM MOTOR DE BUSCA: EXEMPLO DO GOOGLE

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1 ARQUITECTURA DE UM MOTOR DE BUSCA: EXEMPLO DO GOOGLE por Vasco Nuno Sousa Simões Pereira Sumário. Este artigo explica em modos gerais a arquitectura de um dos motores de busca mais populares actualmente, o Google. Pretende-se mostrar como uma aplicação que lida com um volume de dados gigantesco pode beneficiar de uma abordagem que envolve computação paralela e de bases de dados distribuídas. No fim são feitas algumas considerações sobre aplicações desta arquitectura a outros cenários. Palavras chave. Internet, bases de dados distribuídas, computação paralela, motores de busca 1. Introdução No início a Internet era um meio de comunicação acedido por apenas uma comunidade restrita. Com o aparecimento da WWW (World Wide Web) com base no protocolo HTTP (Hyper Text Transfer Protocol), essa comunidade teve um crescimento exponencial, permitindo o acesso generalizado de uma vasta faixa de população. Os novos utilizadores não só passaram a poder aceder a um conjunto de informação de uma maneira rápida como puderam também participar no aumento dessa mesma informação criando sites acerca dos mais variados temas e conteúdos. Isto gerou uma dinâmica nunca antes vista com milhares de novos sites a aparecerem num curto espaço de tempo. Começou então a surgir a questão de como catalogar esses sites, como fazer para que fossem do conhecimento do resto da comunidade. As abordagens tradicionais, como a lista telefónica, tiveram um êxito limitado pois a dinâmica da Internet não se compadecia com um meio de divulgação tão estático. Na data de saída de cada lista já esta estava completamente desactualizada, com uma grande parte dos sites a ficar irremediavelmente de fora. Era então necessária outra forma de catalogar a Internet. Essa solução foi encontrada com motores de busca, aplicações que permitiam pesquisas pela Internet com base em uma ou mais palavras-chave. Neste pequeno artigo vai-se apresentar a arquitectura de um dos mais populares motores de busca do momento, o Google. O artigo não pretende ser exaustivo nem demasiado profundo, apenas dar a conhecer uma aplicação prática, de grande relevância, do uso massivo de computação paralela e de bases de dados distribuídas. Este trabalho insere-se no mestrado em Informática e Sistemas do Departamento de Engenharia Informática da Universidade de Coimbra, e foca dois dos temas abordados na disciplina de Seminário 1, computação paralela e bases de dados distribuídas. 2. Solução Google Criado por dois investigadores da Universidade de Stanford em 1998, o Google é um dos mais populares motores de busca da Internet, existindo em várias línguas e distribuído por vários continentes. Nas suas bases de dados constam cerca de 6 biliões de itens, maioritariamente páginas web [1], os quais têm actualmente cerca de 200 milhões de acessos por dia. De modo a suportar esta performance foi criado um cluster de cerca de servidores Linux de baixo custo que, num tempo médio próximo do meio segundo, devolve os resultados pretendidos pelo utilizador. Na génese da arquitectura do Google um factor foi essencial: a relação preço/performance [2]. 2.1 Enquadramento do problema Os motores de busca para a Internet são programas que, dadas determinadas palavras-chave ou expressões, por um qualquer utilizador, devolvem uma lista de hiper-ligações para documentos onde essas palavras existem. De modo a poderem realizar essa tarefa os motores de busca têm armazenadas na sua base de dados um vasto conjunto de informação extraída da Internet, que previamente indexaram e catalogaram. Para criar essas bases de dados existem programas auxiliares (webcrawlers ou spiders) que percorrem constantemente a Internet à procura de sites novos, os quais são posteriormente tratados e adicionados às bases de dados. Cada motor de busca usa um algoritmo específico de indexação das palavras existentes nos documentos encontrados, de modo a poder depois devolver resultados por ordem de relevância. Cada pedido a um motor de busca gera uma sequência de operações que necessita de uma grande capacidade de computação, bem como de um grande número de acessos a disco. É necessário pesquisar Terabytes de informação constantes das bases de dados, agregar e ordenar resultados e, por fim, devolver os dados

2 obtidos ao utilizador. Além disso, tem de se ter em conta que o número de pedidos de pesquisas, por segundo, está na ordem dos milhares. Para que o sistema tenha um tempo de resposta aceitável é então necessário uma grande velocidade de processamento e de acesso a disco. Uma das formas de tornar real este cenário era recorrer a alguns dos mais rápidos super-computadores do mundo. O uso de supercomputadores tem no entanto vários problemas. O primeiro é o custo. Além de um elevado custo inicial há ainda o custo de se usar um sistema proprietário, onde qualquer alteração ou operação de manutenção implica ainda mais elevados custos. Outro factor importante é a escalabilidade. Com o aumento previsível do número de páginas nos próximos anos, bem como a indexação de outro tipo de conteúdos (ex. imagens), existirá uma inevitável diminuição da performance do sistema, requerendo alterações que se traduzirão num novo aumento exponencial de custos. Outro problema ainda é a fiabilidade desse sistema quando o que se pretende é um serviço contínuo sem falhas nem períodos de manutenção perceptíveis Arquitectura do Google O que a Google descobriu foi que as operações realizadas por um motor de busca eram altamente paralelizáveis, i.e., várias operações poderiam ser realizadas em paralelo devido ao facto de não dependerem umas das outras [2]. Esse foi o factor chave para a solução que viriam a adoptar. Essa solução passou pela criação de um cluster (conjunto de máquinas que trabalham com um mesmo objectivo, portando-se como uma única) de máquinas vulgares que, aproveitando a possibilidade de processamento paralelo, tinham a performance de um super-computador por uma fracção do custo. Esta arquitectura trazia ainda mais uma vantagem essencial, tornava o processo escalável. Em seguida será apresentada a arquitectura geral e alguns componentes de um cluster Google. Pesquisa. O objectivo do Google é responder às pesquisas dos vários utilizadores. Um esquema simplificado de todo o processo de pesquisa e devolução de resultados é apresentado na Figura 1. O inicio de qualquer pesquisa no Google começa pela introdução de palavras-chave, ou expressões, por um utilizador, usando um vulgar browser. Após o utilizador introduzir os termos a pesquisar, o primeiro passo é saber a qual dos clusters distribuídos por vários locais do mundo é que o utilizador se vai ligar. Essa selecção é feita por um balanceador de carga a nível do DNS (Domain Name Server), o qual devolve o endereço do cluster mais próximo do utilizador. Deste modo, é proporcionado um menor trajecto dos dados entre o utilizador e os servidores Google, ao mesmo tempo que se distribui a carga por vários locais do mundo. Em seguida, depois de escolhido o cluster, o pedido é redireccionado para um servidor web da Google (Google Web Server - GWS). Esta operação também é feita por um balanceador de carga que distribui equitativamente os pedidos pelos vários servidores. Estes GWS vão ser responsáveis por gerir a execução da pesquisa do utilizador e por formatar no fim os resultados em HTML (Hyper Text Markup Language). Verificador de sintaxe Pesquisa do utilizador Escolha do cluster no DNS Cluster A Cluster B GWS 1 Servidor de Indíces 1 Servidor de Indíces 2 GWS 2 Servidor de Índices 1 Servidor de docs 1 Servidor de docs 2 Sub-Índice 1 Sub-Índice 2 PC 1 PC 2 PC 1 Agregar resultados e calcular relevância dos documentos Lista de Documentos por ordem Servidor de publicidade Figura 1 Esquema simplificado da arquitectura do Google Quando a expressão de pesquisa chega ao GWS, e depois de verificada a sua sintaxe, vai começar a pesquisa às bases de dados. O primeiro acesso é feito pelos servidores de índices. Estes servidores acedem aos índices com base nas palavras-chave pedidas e retornam identificadores das páginas onde os termos foram encontrados. Devido ao seu grande tamanho, o índice é subdividido em várias partes, cada uma tendo um conjunto específico de máquinas associadas. Cada máquina destas replica as outras permitindo assim várias pesquisas simultâneas a essa parte do índice geral. Para que o trabalho seja dividido equitativamente, também aqui é usado um balanceador de carga. Os resultados finais da pesquisa

3 são então agregados e intersectados de modo a obter uma lista ordenada por relevância. O critério usado para calcular a relevância de uma página é proprietário da Google e é designado por PageRank [3]. Após saber quais os identificadores dos documentos, um processo análogo à pesquisa nos índices é realizado sobre os servidores de documentos. Pretende-se agora obter o título dos documentos, o seu URL e a parte do texto onde a palavra-chave é referida. Para que isto seja possível os servidores de documentos armazenam várias cópias da web! Em paralelo, é também feita uma pesquisa a um servidor de publicidade que determina se existe algum anúncio relevante tendo como base as palavras-chave inseridas pelo utilizador. Por fim a página é devolvida ao utilizador, depois de formatada em HTML. População das bases de dados. Devido à grande dinâmica da Internet as bases de dados têm de ser actualizadas com bastante regularidade, o que implica uma constante pesquisa de páginas na Internet. Isso é feito por vários spiders que, a partir de um URL (Uniform Resource Locator) inicial percorrem as várias páginas disponíveis. Essas páginas são depois indexadas por um programa indexador que faz o parsing do documento convertendo-o numa lista de palavras. De tempos a tempos as bases de dados de índices presentes nos vários milhares de máquinas, são actualizadas [4]. Paralelismo. Devido ao facto da maioria das operações poder ser realizada em paralelo, é possível ter pesquisas diferentes a usar diferentes processadores e ter uma mesma pesquisa dividida por vários processadores. Pode-se por exemplo dividir uma pesquisa nos seu vários termos (palavras-chave) e usar máquinas diferentes para pesquisar resultados. No final, após encontrados os resultados parcelares, é apenas necessária uma operação de agregação dos resultados que, comparativamente, é bastante mais rápida. Ao mesmo tempo, não há problemas relevantes de coerência de dados visto que a grande maioria de operações são apenas de leitura. Escalabilidade. A solução apresentada pela Google apresenta-se bastante escalável. Conforme os índices e o número de documentos vão crescendo apenas é necessário juntar à estrutura mais um conjunto de PCs que pesquisem o novo pedaço do índice ou o novo conjunto de documentos. Ao mesmo tempo, se o problema for o tempo médio de resposta, basta acrescentar máquinas a cada grupo para que cada uma trate de menos pedidos de cada vez. Fiabilidade. Uma das grandes vantagens desta arquitectura é a sua inerente tolerância a falhas, que é assegurada por software. Não são feitos investimentos em hardware redundante como várias fontes de alimentação ou soluções RAID (Redundant Array of Inexpensive Disks), mas assegura-se por software que caso uma das máquinas tenha algum problema, outra tome o seu lugar. Embora esta solução possa implicar uma perda de performance temporária, manterá sempre o sistema completamente funcional. Deste modo, aproveita-se a replicação natural inerente à arquitectura usada, diminuindo ao mesmo tempo os custos. Como resultado final, consegue-se obter uma estrutura fiável a partir de máquinas individualmente não fiáveis. Hardware. Na Google grande parte dos computadores usados são vulgares PCs, correndo Linux, apenas se distinguindo por terem bastante capacidade de disco. As máquinas usadas não são escolhidas em termos de performance máxima mas sim pela relação performance/custo. A arquitectura é orientada para uma lógica de alto débito de respostas do cluster, em detrimento de uma lógica de performance pura de uma máquina. Todas as máquinas estão ligadas por uma rede Ethernet a 100 Mbps com as ligações principais entre grupos de máquinas a chegarem aos 2Gbps. Não são usados esquemas complexos para redundância visto que esta é assegurada pela replicação intrínseca à própria arquitectura. PageRank. O PageRank é usado pelo Google para permitir ordenar por relevância os resultados de uma pesquisa. O algoritmo usado algoritmo interpreta um link de uma Página A para a Página B como um voto da Página A para a Página B [5], avaliando a importância de uma página pelos votos que ela recebe.[3][6] 3. Conclusões A solução apresentada pela Google, idealizada para o universo específico dos motores de busca, permite obter escalabilidade, fiabilidade e um elevado desempenho, tendo como base um cluster de máquinas comuns. No entanto, esta solução só é possível devido ao facto do problema dos motores de busca ter algumas propriedades especiais. Entre estas propriedades podemos destacar o facto de a maior parte das operações serem de leitura e de poderem ocorrer em paralelo. Em cenários que impliquem uma constante actualização ou inserção de dados, o software de controle e os processos de replicação dos dados pelas várias máquinas, teriam de ser bastante mais complexos. Apesar disso, há uma série de aplicações que podem beneficiar desta abordagem, como é o caso de servidores web que guardem grandes quantidades de informação e em que as escritas não sejam frequentes. Também repositórios de informação como bases de dados de artigos científicos, catálogos on-line de equipamentos, bibliotecas digitais on-line, podem beneficiar desta abordagem. Outras aplicações que não partilhem das características enunciadas podem beneficiar de soluções mistas. Para isso será necessário criar uma nova arquitectura, complementada com um software de gestão que permita a manutenção da coerência dos dados dentro do cluster, sem diminuir significativamente a performance.

4 Referências 1. Google Press Release (2004), Google Achieves Search Milestone With Immediate Access To More Than 6 Billion Items, lion.html 2. Barroso, L., Dean, J., Hölzle, U. (2003) Web Search For a Planet: The Google Cluster Architecture, IEEE Micro, March-April 2003, pp df 3. Brin, S., Page L. (1998) The Anatomy of a Large- Scale Hypertextual Web Search Engine, Proc. Seventh World Wide Web Conference 4. Sobek, M. Google Dance - The Index Update of the Google Search Engine 5. Google Inc. Technology Overview l 6. Rogers, I. (2002) The Google Pagerank Algorithm and How it Works, k Explained Correctly with Examples.htm

5 Ficha de Caracterização de Trabalho Título: Arquitectura de um motor de busca: exemplo do Google Resumo: Este artigo explica em modos gerais a arquitectura de um dos motores de busca mais populares actualmente, o Google. Pretende-se mostrar como uma aplicação que lida com um volume de dados gigantesco pode beneficiar de uma abordagem que envolve computação paralela e de bases de dados distribuídas. No fim são feitas algumas considerações sobre aplicações desta arquitectura a outros cenários. URL: Data: 19-Fev-2004 Esforço: Motivação: Conhecer o funcionamento de uma aplicação que trabalha com um volume de dados gigantesco e que, através de um cluster constituído por PCs normais consegue alcançar performances muito elevadas. Aprendizagem: Clusters, computação paralela, bases de dados distribuídas Conteúdos: Processos: (que procedimentos e comportamentos aprendeu) Futuro:

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