구글

1,024 views
908 views

Published on

Published in: Technology, News & Politics
0 Comments
2 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total views
1,024
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
5
Actions
Shares
0
Downloads
11
Comments
0
Likes
2
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

구글

  1. 1. 1장 구글의 탄생 구글을 기술 지탱하는
  2. 2. * Contents • Task 2 Brand Image (conclusion) 1. Search Engine 검색 Back-end 2. 3. Crawling 4. Index 5. Search Server 1장 구글의 탄생
  3. 3. * Search Engine is • Task 2 Brand Image (conclusion) • Search Server Mange 이용자와의 통신 - Judge 요청해석/처리내용 - Edit and Send, for 보기 쉬운 결론 - • Back – end - Create Crawling & Index • Index 1장 구글의 탄생
  4. 4. * Search Engine Development • Task 2 Brand Image (conclusion) • Correct web page from world’s web server • Crawler - URL server가 전체 Crawler 지휘 1장 구글의 탄생
  5. 5. * 검색 Back-end • • Crawler Image (conclusion) Task 2 Brand - Crawling ; 웹 페이지를 수집하는 기술 • Repository ; 임시저장소 • Creating Index ; Web page를 검색용 인 덱스로 만들어 내는 과정 1장 구글의 탄생
  6. 6. * Crawling • Think 이용자의 편의성 • Task 2 Brand Image (conclusion) • Expand 하드웨어 • Rank 웹 페이지 Internet Repository Index Crawler 1장 구글의 탄생
  7. 7. * Index • Task 2 Brand Image (conclusion) • Save data • Search 요청 받은 데이터 • Rank 특정한 키에 연관된 정보 -> 효율적 검색, 간결한 데이터 표현 • Express 문자열 by 숫자 1장 구글의 탄생
  8. 8. * Index - Creating • Task 2 BrandWeb page 구조 • Analyze Image (conclusion) • Word Index • Link Index • Ranking Index 1장 구글의 탄생
  9. 9. * Search Server • Think 이용자의 편의성 • Task 2 Brand Image (conclusion) • Expand 하드웨어 • Rank 웹 페이지 • Search 복잡한 문제 1장 구글의 탄생
  10. 10. * Search Server • Task 2 Brand Image (conclusion) wordID를 역 Index에서 검색하여 docID List 가져옴 Barrels Searc 검색요청 Lexico h User docID에 Ranking Function을 적용, n 점수 높은 순으로 정렬 결과반환 Server Ranking의 상위 docID각각에 대해 Web Page정보 추출 DocIndex 1장 구글의 탄생
  11. 11. 2장 구글의 공룡화 구글을 기술 지탱하는
  12. 12. * Contents 1. Internet을 검색하는 거대 System • Task 2 Brand Image (conclusion) 2. 검색 Cluster 3. 진화된 Google의 Web 검색 절차 4. Google의 기본적인 사상 2장 구글의 공룡화
  13. 13. * Internet을 검색하는 거대 System • Task 2 Brand Image (conclusion) 1. Expand System Scale-up Scale-out 뛰어난 하드웨어 도입 하드웨어의 수 늘림 단순한 시스템 장비의 수 증가 가능 Strong 변경할 필요 없는 소프트웨어 비교적 저렴한 비용 point 비싼 가격(고성능 하드웨어) 처음부터 복수의 하드웨어로 소 Weak 프트웨어를 개발 point 잘못된 설계, 장비 수 늘려도 개 선되지 않음 2장 구글의 공룡화
  14. 14. * Internet을 검색하는 거대 System • Task 2 Brand하나의 (conclusion) 2. Connect Image 시스템 -Rack -Cluster -Data Center 3. 검색 엔진 개량 - 검색서버의 대규모화 - 검색 back-end의 대규모화 2장 구글의 공룡화
  15. 15. * 검색 Cluster • Treat 검색 by 복수의 서버 조합 • Task 2 Brand Image (conclusion) • GWS(Google Web Server) • LB(Load Balancer) • Document Server 2장 구글의 공룡화
  16. 16. * 검색 Cluster 1. Join 근접한 데이터 센터 • Task 2 Brand Image (conclusion) 2장 구글의 공룡화
  17. 17. * 검색 Cluster 2. Disperse 부하를 • Task 2 Brand Image (conclusion) LB 다수의 서버로 - GWS(Google Web Server) ; 각각의 검색 요청을 한 곳에 모으는 역할 GWS GWS GWS - LB(Load Balancer) 부하가 가벼운 곳으로 일을 넘 김 Index Document Server Server 2장 구글의 공룡화
  18. 18. * 진화된 Google의 Web 검색 절차 • Task 2 Brand Image (conclusion) • Index Server - Request shared cluster - Rank Web Pages than 이전 • Document Server - Send Web Page 내용 to 복수 shared 2장 구글의 공룡화
  19. 19. * 진화된 Google의 Web 검색 절차 • Task 2User 검색요청 Image (conclusion) Brand GWS 검색요구 to Index Server의 모든 shared cluster GWS, 반환된 것 중 상위만 채택 Index Document Server Server docID로 정보요구 to Document Server shared shared shared shared Html Page만들어 결과 출력 shared shared 2장 구글의 공룡화
  20. 20. * Google의 기본적인 사상 • Task 2 Brand Image신뢰성 1. 높은 Software (conclusion) - Hardware의 고장에 유연한 대처 2. Disperse 부하, by Hardware 추가 - 분산 System으로 병목현상 방지 3. Choice 비용 대비 고성능 Hardware 2장 구글의 공룡화

×