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![シンプルなAPIとフォーマット
インデックス追加・更新 /indexes/<indexname> PUT
インデックス一覧表示 /indexes GET
インデックス統計情報取
得
/indexes/<indexname>/stats GET
インデックスの削除 /indexes/<indexname> DELETE
ドキュメント追加・削除 /indexes/<indexname>/docs/index POST
検索 /indexes/<indexname>/docs GET
ドキュメントlookup /indexes/<indexname>/docs/<key> GET
ドキュメント数取得 /indexes/<indexname>/docs/$count GET
サジェスション /indexes/<indexname>/docs/suggest GET
テストアナライザ /indexes/<indexname>/analyze POST
https://<アカウント名>.search.windows.net
{
"@odata.context":
"https://yoichikademo.search.windows.net/
indexes('messages')/$metadata#Collection(
Microsoft.Azure.Search.V2016_09_01.IndexR
esult)",
"value": [
{ "errorMessage": null, "key": "1",
"status": true, "statusCode": 201 },
{ "errorMessage": null, "key": "2",
"status": true, "statusCode": 201 },
{ "errorMessage": null, "key": "3",
"status": true, "statusCode": 201 }
]
}
※ APIバージョン 2016-09-21の機能一覧。バージョンごとの機能についてはこちらを参照ください](https://image.slidesharecdn.com/webinar-azuresearchappdev-20170929v3-171010164213/75/Azure-6-2048.jpg)
![インデックス作成 – REST API
POST /indexes?api-version=2016-09-01
Host: qnademo.search.windows.net
api-key: 91FAB1CDBD75CF1D39491043BF3491AC
Content-Type: application/json
{
"name": "qna",
"fields": [
{ "name":"id", "type":"Edm.String", "key":true, "retrievable":true, "searchable":false, "filterable":false,
"sortable":false, "facetable":false },
{ "name":"question", "type":"Edm.String", "retrievable":true, "searchable":true, "filterable":false,
"sortable":false, "facetable":false,"analyzer":"ja.lucene"},
{ "name":"answer", "type":"Edm.String", "retrievable":true, "searchable":true, "filterable":false,
"sortable":false, "facetable":false,"analyzer":"ja.lucene"},
{ "name":"category", "type":"Edm.String", "retrievable":true, "searchable":false, "filterable":true,
"sortable":true, "facetable":true }
],
"suggesters": [
{ "name":"questionsg", "searchMode":"analyzingInfixMatching", "sourceFields":["question"] }
],
"scoringProfiles": [
{
"name": "weightedFields",
"text": {
"weights": {
"question": 9,
"answer": 1
}
}
}
],
"corsOptions": {
"allowedOrigins": ["*"],
"maxAgeInSeconds": 300
}
}
基本設定
フィールド属性
アナライザー
サジェスタ設定
CORS設定
スコアリング
プロファイル設定](https://image.slidesharecdn.com/webinar-azuresearchappdev-20170929v3-171010164213/75/Azure-23-2048.jpg)
![インデックス更新 – 直接PUSH
APIにドキュメントを直接POSTしてリアルタイム に近いデータ 更新が可能
更新内容反映までの時間はその時のシステムの負荷状況により異なります
POST /indexes/qna/docs/index?api-version=2016-09-01
Host: qnademo.search.windows.net
api-key: 91FAB1CDBD75CF1D39491043BF3491AC
Content-Type: application/json
{
"value": [
{
"@search.action": "upload",
"id": "37e308d0-c62f-45b5-b953-363c3b77c1ea”,
"question": "Azure Cosmos DB とは何ですか?”,
"answer": "Azure Cosmos DB は、グローバルにレプリケートされたマルチモデル…",
"category": "CosmosDB"
},
{
"@search.action": "upload",
"id": "94e26eff-3048-4275-a8d0-4b4856dc6b3c",
"question": "提供されているアルゴリズムは、R または Python で記述されていますか”,
"answer": "いいえ。これらのアルゴリズムは、多くの場合、より優れたパフォーマンスを… ",
"category": "MachineLearning"
},
…
]
}
一度に最大1000ドキュメントまで、
もしくはBODYサイズ最大16MB
までPOSTすることが可能。](https://image.slidesharecdn.com/webinar-azuresearchappdev-20170929v3-171010164213/75/Azure-24-2048.jpg)
![サジェッション
入力したキーワード文字列に関連の深い語句を逐次予測して表示するための機能
事前に検索対象フィールドをサジェスタ(suggesters)登録する必要があります
"suggesters": [
{
"name":"questionsg",
"searchMode":"analyzingInfixMatching",
"sourceFields":["question"]
}
],
/indexes/qna/docs/suggest
suggesterName
search Azu
文の先頭または中間にある
フレーズのマッチング
(2017-09時点でこのモードのみ）
{
"@odata.context":
"https://qnademo.search.windows.net/indexes(‘qna
')/$metadata#docs(id)",
"value":
{ "@search.text": "Azure AD、Office 365、Azure
の関係はどうなっていますか?",
”id": "3290cbb7-2f62-4948-b984-1bced9a6cb5f"},
{"@search.text": "Azure Cosmos DB の MongoDB
用 API とは何ですか?",
”id": "af19017e-1c72-4b34-b121-9b7efa91cc4a"},
…
]}
https://docs.microsoft.com/en-us/rest/api/searchservice/suggesters](https://image.slidesharecdn.com/webinar-azuresearchappdev-20170929v3-171010164213/75/Azure-30-2048.jpg)
![ファセット・ナビゲーション
ドリルダウンナビゲーションを提供するフィルター処理の一種
スキーマでfacetable:true、filterable:trueで登録されているフィールドを使用
して、クエリ時に作成します
{
"name":”cateogry", "type":"Edm.String",
"searchable": false, "filterable":true,
"sortable":true, "facetable":true
},
インデックス定義でフィールドのファセット有効化
ファセットリクエスト
/indexes/qna/docs
facet
search
"@search.facets": {
"color@odata.type":
"#Collection(Microsoft.Azure.Search.V2016_09_01.Q
ueryResultFacet)",
”category": [
{ "count": 65, "value": ”CosmosDB “ },
{ "count": 35, "value": ”MachineLearning“ },
{ "count": 21, "value": ”AzureAD“ },
{ "count": 17, "value": ”AppInsights “ },
{ "count": 12, "value": “LogAnalytics“ }
…
],
ここでは１ファセットのみ。
複数のファセットを指定す
ることも可能](https://image.slidesharecdn.com/webinar-azuresearchappdev-20170929v3-171010164213/75/Azure-33-2048.jpg)
Uploaded byYoichi Kawasaki
Azure サービスを活用して作るフルマネージドな全文検索アプリケーション
This is slides for Azure Webinar Seminar: Azure Search 今日、検索機能は、eコマース 、SNS、モバイルアプリなどさまざまなサービスにおいてユーザーの主要な操作手法として当たり前のように活用されています。本ウェビナーではモダンアプリケーションを題材にAzure SearchやAzureの主要PaaSサービスを活用した完全マネージドな全文検索アプリケーションの構築方法についてご紹介いたします。 【アジェンダ】 1. 検索機能概要とアプリケーションアーキテクチャ 2. サーチアプリケーション開発
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![[DI08] その情報うまく取り出せていますか? ～ 意外と簡単、Azure Search で短時間で検索精度と利便性を向上させるための方法](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/di08-170605024559-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
Azure サービスを活用して作るフルマネージドな全文検索アプリケーション
- 1. Azure サービスを活用して作る フルマネージドな全文検索アプリケーション Yoichi Kawasaki AzureTechnology Solution Professional Asia Global Black Belt Slides for Azure Webinar: Azure Search
- 2. アジェンダ • 導入編 • AzureSearch概要 • Azureを活用した検索サービス事例 • 実践編 • アプリケーション開発 • モニタリング・分析 • Q&A
- 3.
- 4. Azure Search • 強力かつ豊富な検索機能をシンプルなプロトコル とAPIで提供 •完全マネージドでスケーラブル • 充実した自然言語解析、ランキング調整機能 検索の専門的な知識不要で容易にリッチ検索アプリの構築を可能と し、また完全マネージドで運用管理コストも削減することができる → アプリ/サービス開発に集中できる 全文検索機能を提供するSearch-as-a-Service (PaaS)
- 5.
- 6. シンプルなAPIとフォーマット インデックス追加・更新 /indexes/<indexname> PUT インデックス一覧表示/indexes GET インデックス統計情報取 得 /indexes/<indexname>/stats GET インデックスの削除 /indexes/<indexname> DELETE ドキュメント追加・削除 /indexes/<indexname>/docs/index POST 検索 /indexes/<indexname>/docs GET ドキュメントlookup /indexes/<indexname>/docs/<key> GET ドキュメント数取得 /indexes/<indexname>/docs/$count GET サジェスション /indexes/<indexname>/docs/suggest GET テストアナライザ /indexes/<indexname>/analyze POST https://<アカウント名>.search.windows.net { "@odata.context": "https://yoichikademo.search.windows.net/ indexes('messages')/$metadata#Collection( Microsoft.Azure.Search.V2016_09_01.IndexR esult)", "value": [ { "errorMessage": null, "key": "1", "status": true, "statusCode": 201 }, { "errorMessage": null, "key": "2", "status": true, "statusCode": 201 }, { "errorMessage": null, "key": "3", "status": true, "statusCode": 201 } ] } ※ APIバージョン 2016-09-21の機能一覧。バージョンごとの機能についてはこちらを参照ください
- 7. Azure Search アーキテクチャ全図 QueryParserSearch Engine Analyzer IndexWriter インデックスSimple lucene Analyzed terms Query terms Query tree Query text Documents terms Analyzed terms Retrieve Ingest Analyzer 検索処理 • クエリーを元に トークン引き当て • ランキング処理 クエリ文を解析し内部 クエリ―形式に変換 テキスト解析を行いトークンの 展開、変換、削除などを行う 転置インデックス インデックス生成処理
- 8. ２種類のインデックス更新方式 IndexWriter Indexer REST API インデクサーによる定期更新 •インデクサーの定期的実行による更新: 最小5分 • 変更、削除検知し差分実行 • データソースのフルクロール可 インデクシングAPIで直接更新 • POST: /indexes/<name>/docs/index • アップロード 、マージ、削除など • 1度のバッチ: 最大 1,000 ドキュメント • リアルタイムに近いデータ更新
- 9. スケーラビリティ - 検索・データ 1~ 12 1 ~ 12
- 10.
- 11. 多様な検索対象データ データソース ファイル（BLOB）、DRMBS、NoSQLなど データの種類 構造化データ 非構造化データ • カタログ検索 • ウェブ検索 • XML/JSONデータ検索 • PDF、オフィスドキュメント • ファイル種類ごとの形式に合わせたライブラリによりテキスト抽出 • テキスト抽出ライブラリ: Apache Tikaなど • Azure Search Blobストレージインデクサー：オフィス、PDF, HTMLからのインデックス作成が可能 • 画像、音声・動画データ • OCR、画像認識（人物・物）、音声認識技術を利用してメタ情報を構 造化データとして抽出 • Cognitive Services、Azure Media Servicesメディア分析：画像、 音声・動画データからのメタデータ抽出可能
- 12. メディア x 音声認識x 機械翻訳 x 全文検索 https://github.com/shigeyf/ai-digitalmedia
- 13.
- 14. Azureサービスを活用した検索サービス事例 富士フィルムソフトウェア株式会社様 - 「IMAGEWORKS」 • Azure の PaaS を最大限に活用しサービスの安定性、拡張性、利便性の飛躍的向上 • Cosmos DB (NoSQL) とAzure Search (全文検索) を利用した性能向上 https://www.microsoft.com/ja-jp/casestudies/ffs.fujifilm.aspx
- 15.
- 16. サンプルアプリケーション Q&Aナレジッジベース全文検索アプリ サンプルソースコード https://github.com/yokawasa/azure-search-qna-demo
- 17. サービスのプロビジョニング ポータルでアカウント作成 アカウント名設定 リージョン設定 SKUの選択 Free, Basic, Standard S1,S2,S3 途中でSKUの変更ができ ないのであらかじめ余裕 を持ったKUの選択が必要
- 18. インデックスの作成 管理ポータルもしくはAPI経由でインデックスのスキーマ定義を行う スキーマで定義するのは大きく次の3つ • 検索フィールド • 主キー •データ型: String, Collection(string list), Int32/64, Double, DateTime, Boolean, Geography-point • 属性: Retrievable, Filterable, Sortable, Facetable, Searchable • アナライザー（言語アナライザー） • サジェスタ • サジェッション候補用フィールド定義 • スコアリングプロファイル • カスタムのスコア付け動作の定義。ランキングに影響 https://docs.microsoft.com/en-us/rest/api/searchservice/Create-Index
- 19. アナライザーの選択 • アナライザーとは？ • インデックス生成処理とクエリ処理の両方で実行されるテキスト解析処理 •フィールド単位で個別のアナライザーを設定可能 • ２種類の言語別アナライザー • Luceneアナライザー • Apache Luceneの中核プロジェクトLucene Coreに含まれる言語別アナライザー • 35アナライザーが利用可能（2017年5月時点） • 日本語Luceneアナライザーはja.lucene（”kuromoji”) • Microsoftアナライザー • マイクロソフト独自の自然言語処理技術をベースとした言語別アナライザー • 50アナライザーが利用可能（2017年5月時点） • 日本語Microsoftアナライザーはja.microsoft 日本語の場合ja.luceneかja.microsoftの2択と考えてよい https://docs.microsoft.com/en- us/rest/api/searchservice/language-support
- 20.
- 21.
- 22.
- 23. インデックス作成 – RESTAPI POST /indexes?api-version=2016-09-01 Host: qnademo.search.windows.net api-key: 91FAB1CDBD75CF1D39491043BF3491AC Content-Type: application/json { "name": "qna", "fields": [ { "name":"id", "type":"Edm.String", "key":true, "retrievable":true, "searchable":false, "filterable":false, "sortable":false, "facetable":false }, { "name":"question", "type":"Edm.String", "retrievable":true, "searchable":true, "filterable":false, "sortable":false, "facetable":false,"analyzer":"ja.lucene"}, { "name":"answer", "type":"Edm.String", "retrievable":true, "searchable":true, "filterable":false, "sortable":false, "facetable":false,"analyzer":"ja.lucene"}, { "name":"category", "type":"Edm.String", "retrievable":true, "searchable":false, "filterable":true, "sortable":true, "facetable":true } ], "suggesters": [ { "name":"questionsg", "searchMode":"analyzingInfixMatching", "sourceFields":["question"] } ], "scoringProfiles": [ { "name": "weightedFields", "text": { "weights": { "question": 9, "answer": 1 } } } ], "corsOptions": { "allowedOrigins": ["*"], "maxAgeInSeconds": 300 } } 基本設定 フィールド属性 アナライザー サジェスタ設定 CORS設定 スコアリング プロファイル設定
- 24. インデックス更新 – 直接PUSH APIにドキュメントを直接POSTしてリアルタイムに近いデータ 更新が可能 更新内容反映までの時間はその時のシステムの負荷状況により異なります POST /indexes/qna/docs/index?api-version=2016-09-01 Host: qnademo.search.windows.net api-key: 91FAB1CDBD75CF1D39491043BF3491AC Content-Type: application/json { "value": [ { "@search.action": "upload", "id": "37e308d0-c62f-45b5-b953-363c3b77c1ea”, "question": "Azure Cosmos DB とは何ですか?”, "answer": "Azure Cosmos DB は、グローバルにレプリケートされたマルチモデル…", "category": "CosmosDB" }, { "@search.action": "upload", "id": "94e26eff-3048-4275-a8d0-4b4856dc6b3c", "question": "提供されているアルゴリズムは、R または Python で記述されていますか”, "answer": "いいえ。これらのアルゴリズムは、多くの場合、より優れたパフォーマンスを… ", "category": "MachineLearning" }, … ] } 一度に最大1000ドキュメントまで、 もしくはBODYサイズ最大16MB までPOSTすることが可能。
- 25. インデックス更新 – インデクサー利用 •インデクサーの設定により、特定のデータ ソースから定期的に更新データをポーリング してインデックスの更新をすることが可能 • 設定方法 • 管理ポータル経由で設定: 比較的簡単に設定可能、 ただし一部機能は制御不可 • REST API経由で設定: コードにより細かな制御 が可能 • インデクサー設定の流れ 1. Azure Searchにデータソースを登録 2. Azure Searchに更新先インデックスを作成 3. Azure Searchにインデクサーを設定 IndexWriter Indexer
- 26. インデクサーによる更新設定 - 管理ポータル ①データソース登録 ②ターゲット インデックス設定 ③インデクサー登録 CosmosDBをデータソースとしたインデクサー設定例（更新対象インデックスqna）
- 27. インデクサーによる更新設定 – RESTAPI Cosmos DBをデータソースとしたインデクサー設定例（更新対象インデックスqna） POST /datasources?api-version=2016-09-01 Host: qnademo.search.windows.net api-key: 91FAB1CDBD75CF1D39491043BF3491AC Content-Type: application/json { "name": ”qnadb", "type": "documentdb", "credentials": { "connectionString": "AccountEndpoint=https://yoichikademo.documents.azure.com;Accou ntKey=Tl1+ikQtnExUisJ+BXwbbaC8NtUqYVE9kUDXCNust5aYBduhui29Xtxz3 DLP88PayjtgtnARc1PW+2wlA6jXJw==;Database=qna" }, "container": { "name": ”qna", "query": "SELECT s.id, s.question, s.answer, s.category, s._ts FROM Sessions s WHERE s._ts > @HighWaterMark" }, "dataChangeDetectionPolicy": { "@odata.type":"#Microsoft.Azure.Search.HighWaterMarkChangeDetec tionPolicy", "highWaterMarkColumnName": "_ts" } } POST /indexers?api-version=2016-09-01 Host: qnademo.search.windows.net api-key: 91FAB1CDBD75CF1D39491043BF3491AC Content-Type: application/json { "name": ”qnaindexer", "dataSourceName": ”qnadb", "targetIndexName" : ”qna", "schedule": { "interval" : "PT5M", "startTime" :"2017-09-25T00:00:00Z" } } qnadb qnaindexerデータソース登録対象の DocumentDBの接続文字列 DocumntDBからの更新対象 データ取得用クエリ インデクサ名 データソース名 更新対象インデックス名 qna DocumentDB コレクション名 データソース名
- 28. 検索クエリによるドキュメント取得 エンドポイント (METHOD:GET) https://<アカウント名>.search.windows.net/indexes/<インデックス名>/docs &search=keyword &searchMode=all &queryType=full ?api-version =2016-09-01 &$count=true &$top=5 &$skip=10 &$select=title,content &$orderby=updatetime desc &facet=category &highlight=title 共通 結果表示用 全文検索関連パラメータ search• 全文検索用キーワード指定 • アナライザ処理、ランキング処理適用 searchMode Booleanクエリ評価方法指定 (all |any) queryType クエリパーサーを選択：Simple or Lucene (simple|full) &$filter= category eq x searchや$filter、その他クエリ文やパラメータに関する参考セッション de:code2017: その情報うまく取り出せていますか? 〜 意外と簡単、Azure Search で短時間で 検索精度と利便性を向上させるための方法 https://channel9.msdn.com/Events/de-code/2017/DI08 絞り込み用
- 29. Q&Aアプリ - 検索クエリ解説 エンドポイント(METHOD:GET) /indexes/<インデックス名>/docs api-version=2016-09-01 $top=50 $select=id,question,answer,category highlight=question,answer facet=category,count:10 searchMode=any queryType=full search=Azure~1 $filter=category%20eq%20%27AzureSearch%27' APIバージョン指定 上位５０件取得 検索で取得するフィールド指定 検索ヒットした語句をハイライトするフィールド指定 ファセット用フィールド指定、上位10ファセット取得 Booleanクエリ評価方法指定: any=X OR Yで広く取得 クエリパーサーを選択: full = Luceneクエリパーサー 全文検索キーワード、「~1」=Luceneクエリのあいまい 検索で１文字入れ替えてマッチするもの全てヒット フィルター指定: 「category eq AzureSearch」 をURLエンコード Simple Query syntax Lucene Query syntax
- 30. サジェッション 入力したキーワード文字列に関連の深い語句を逐次予測して表示するための機能 事前に検索対象フィールドをサジェスタ(suggesters)登録する必要があります "suggesters": [ { "name":"questionsg", "searchMode":"analyzingInfixMatching", "sourceFields":["question"] } ], /indexes/qna/docs/suggest suggesterName search Azu 文の先頭または中間にある フレーズのマッチング (2017-09時点でこのモードのみ） { "@odata.context": "https://qnademo.search.windows.net/indexes(‘qna ')/$metadata#docs(id)", "value": {"@search.text": "Azure AD、Office 365、Azure の関係はどうなっていますか?", ”id": "3290cbb7-2f62-4948-b984-1bced9a6cb5f"}, {"@search.text": "Azure Cosmos DB の MongoDB 用 API とは何ですか?", ”id": "af19017e-1c72-4b34-b121-9b7efa91cc4a"}, … ]} https://docs.microsoft.com/en-us/rest/api/searchservice/suggesters
- 31. Q&Aアプリ - サジェスションクエリ解説 エンドポイント(METHOD:GET) /indexes/<インデックス名>/docs/suggest api-version=2016-09-01 $top=10 select=question suggesterName=questionsg fuzzy=true search=Azure APIバージョン指定 上位５０件取得 検索で取得するフィールド指定 サジェスタの指定 Fuzzy（あいまい）検索有効化 全文検索キーワード指定 もちろんフィルタと合わせての指定も可能 &search=Azure &$filter=category%20eq%20%27AzureSearch%27'
- 32. オートコンプリートUX - typeahead.js https://github.com/twitter/typeahead.js •オートコンプリートのユーザーエクスペリエンス を簡単に実装できる • 大きくBloodhoundとTypeaheadの２種類 • Bloodhound: suggestionエンジン • Typeahead: UIライブラリ • 本サンプル（左）ではBloodhoundのみ使用 サジェスチョン 出力結果表示用form Bloodhoundを使った サジェスションデータ 取得ロジック typeahead.jsの インクルード
- 33. ファセット・ナビゲーション ドリルダウンナビゲーションを提供するフィルター処理の一種 スキーマでfacetable:true、filterable:trueで登録されているフィールドを使用 して、クエリ時に作成します { "name":”cateogry", "type":"Edm.String", "searchable": false,"filterable":true, "sortable":true, "facetable":true }, インデックス定義でフィールドのファセット有効化 ファセットリクエスト /indexes/qna/docs facet search "@search.facets": { "color@odata.type": "#Collection(Microsoft.Azure.Search.V2016_09_01.Q ueryResultFacet)", ”category": [ { "count": 65, "value": ”CosmosDB “ }, { "count": 35, "value": ”MachineLearning“ }, { "count": 21, "value": ”AzureAD“ }, { "count": 17, "value": ”AppInsights “ }, { "count": 12, "value": “LogAnalytics“ } … ], ここでは１ファセットのみ。 複数のファセットを指定す ることも可能
- 34. 検索精度のチューニングについて 検索精度チューニングのための主要設定箇所は以下４点 ポイント 役割 設定箇所 アナライザーテキストのトークン化 インデックススキーマ クエリ トークンの絞り込み、マッチング の挙動と結果評価の制御 クエリパラメータ ランキング 関連度（スコア）の計算 スコアリングプロファイル クエリパラメータ 同義語辞書 辞書ベースのキーワードの展開 （クエリ側でのみ） 同義語辞書 インデックススキーマ 検索精度チューニングに関する参考セッション de:code2017: その情報うまく取り出せていますか? 〜 意外と簡単、Azure Search で短時間で 検索精度と利便性を向上させるための方法 https://channel9.msdn.com/Events/de-code/2017/DI08
- 35. Azure Search UIライブラリ-AzureSearch.js https://github.com/Yahnoosh/AzSearch.js • Azure Searchプロダクトチーム主要開発者によ り開始されたOSSライブラリ（TypeScript） • ライブラリが提供するオブジェクト操作により非 常に短いコードでサーチ用UIを組み立てることが 可能（サーチボックス、結果出力、ページネー ション、ファセット、サジェスション、 etc） • テンプレートジェネレータ • http://azsearchstore.azurewebsites.net/ azsearchgenerator/index.html • デモサイト • https://azsearchstore.azurewebsites.net /realestate.html
- 36.
- 37. 検索ログ・メトリックスの有効活用 • 検索オペレーションログやメトリックスの自動収集をポータルで有効化 • 収集データはAzureStorageに保存 ポータルで機能有効化と保存先ストレージの選択 オペレーションログ メトリックス 保存 コンテナ insights-logs- operationlogs insights-metrics- pt1m 内容 • インデックス作成 • インデクシング • 検索クエリ • サジェストクエリ • など • レイテンシー • クエリ数/秒 （QPS） ※分単位 ストレージにログ保存 オペレーションログ・メトリック有効化
- 38. 検索ログサンプル { "time": "2016-05-07T09:15:24.3901416Z", "resourceId": "/SUBSCRIPTIONS/87C7C7F9-0C9F- 47D1-A856-1305A0CBFD7A/RESOURCEGROUPS/RG-SEARCH- DEMO/PROVIDERS/MICROSOFT.SEARCH/SEARCHSERVICES/YO ICHIKADEMO0", "operationName":"Query.Search", "operationVersion": "2015-02-28", "category": "OperationLogs", "resultType": "Success", "resultSignature": 200, "durationMS": 41, "properties": { "Description" : "GET /indexes('decodesessions2016')/docs" , "Query" : "?$top=12&$select=id,title,url,thumbnail,descript ion&api-version=2015-02-28&search=Azure" , "Documents" : 12, "IndexName" : "decodesessions2016" } } オペレーションログ例：クエリログ { "resourceId": "/SUBSCRIPTIONS/87C7C7F9- 0C9F-47D1-A856-1305A0CBFD7A/RESOURCEGROUPS/RG- SEARCH- DEMO/PROVIDERS/MICROSOFT.SEARCH/SEARCHSERVICES /YOICHIKADEMO0", "metricName": "SearchQueriesPerSecond", "time": "2016-05-13T13:14:00Z", "average": 0.05, "minimum": 0, "maximum": 2, "total": 3, "count": 60, "timeGrain": "PT1M" } メトリックログ例：QPS
- 39. ログ分析: Power BIによる可視化 •ストレージにアーカイブされたログはPower BI連携により簡単に可視化が可能 • 連携はAzure Search用Power BIコンテンツパックを利用 https://powerbi.microsoft.com/ja-jp/documentation/powerbi-content-pack-azure-
- 40. 検索トラフィック分析 - AppInsights連携 • Application Insightsと連携することでより具体的なトラフィックの分析を実 装することが可能です。ユーザーとその行動に関する洞察を明らかにするこ とができます。 • 必要な設定： 1. 検索トラフィック分析用のApplication Insightsリソースを作成 2. ユーザーの検索リクエストデータと検索結果に対するクリックデータをAppInsightsにロギングするため にクライアントサイドにコードを埋め込む 3. Power BI Desktopでレポーティング詳細を確認(BIテンプレートが利用可能) • Power BI Desktopテンプレートで得られる情報 • クリック率 (CTR): 検索総数に対する特定のドキュメントをクリックしたユーザー数の割合。 • クリックされていない検索語句: クリックが登録されていない上位クエリの語句 • 最もクリックされた人気ドキュメント語句 • 人気のある語句とドキュメントの組み合わせ • クリック時間 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/search/search-traffic-analytics
- 42.
- 43. Free Basic StandardS1 Standard S2 Maxサービス数 1 12 12 6 Maxインデック ス数/サービス 3 5 50 200 Maxドキュメン ト数/サービス 1000 0 100万 1500万/P (1.8億/サービス) 6000万/P (7.2億/サービス) Maxストレージ サイズ/サービス 50MB 2GB 25GB/P (300GB/サービ ス ) 100GB/P (1.2TB/サービス) Maxパーティ ション数/サービ ス N/A 1 12 12 Maxレプリカ数/ サービス N/A 3 12 12 Maxサーチユ ニット数/サービ ス N/A 3 36 36 クエリ数/秒 (QPS) 目安 N/A 〜3/R 〜15/R 〜60/R Standard S3 Standard S3 HD 6 6 200 1000/P (3000/サービス) 1.2億/P (14億/サービス) 2000万/P (100万/インデックス) 200GB/P (2.4TB/サービス) 200GB/P (600G/サービス) 12 3 12 12 36 36 >60/R ＞60/R お試しから大規模まで充実したSKU https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/details/search/
- 44. Cognitive Services: 人工知能サービスAPI群 画像認識、音声認識、テキスト認識など、ディープラーニング手法による大きなコンピューティング パワーを必要とする処理などを Azure の API Service として提供。 https://www.microsoft.com/cognitive-services/
- 45. AI x Search- 非構造化データ検索実装例 Liberty Of Corom • プロジェクト概要 • スマホ、メール、スキャナを問いしてアップロードされたドキュメントや画像をデータ解析パイプライ ンにかけて検索可能にするための一連のパイプラインを提供する。データ解析にMicrosoft Cognitive Servicesを、全文検索エンジンにAzure Searchを利用 • プロジェクトサイト • ソースコード: https://github.com/Corom/LibraryOfCorom • 紹介ビデオ: https://channel9.msdn.com/Events/Build/2017/B8081#time=5m30s
- 46. • プロジェクト概要 • メディアx 音声認識 x 機械翻訳 x 全文検索 • ウェブフロント（コンテナ）、データ生成ワークフロー 全てサーバレスで実現 • ワークフロー • ストレージコンテナにアップロードされた動画ファイル をAzure Media Analyticsパイプラインを通じて映像 キャプション取得 • Microsoft Translatorにより多言語サブタイトル取得 • キャプション、サブタイトルは全文検索のためAzure Searchでインデックス化 • 上記一連のワークフローはLogic App、Functionsにより 完全自動化 • プロジェクトサイト • https://github.com/shigeyf/ai-digitalmedia AI x Search - 非構造化データ検索実装例 AI Digital Media
- 47. ウェブクローリングシナリオ実装例 PythonスクレイピングフレームワークであるScrapyを利用したウェブクローリングシナリオ実装例 1. Scrapyにより特定サイト内コンテンツを スクレイピング 2. スクレイピングで取得されたデータを CosmosDB（データソース）に格納 3.Azure Searchのインデクサーが定期的 にCosmosDB更新内容を元にインデック スを更新 https://github.com/yokawasa/scrapy-azuresearch-crawler-samples
Editor's Notes
- #5 特徴３つ -> シンプルプロトコルとAPI → 容易なマルチプラットフォーム対応、他サービスとの連携が可能 -> マネージド、運用が楽にできて、スケーラブルですよ -> 自然言語処理やランキングだってしっかりやってます。調整することもできます。
- #6 - 仕事を探すジョブ検索サービス。 全てAzure Searchの機能で実現しているショーケースサイト - サジェスト: 文字を入れていくと、その文字に続く候補が自動的に表示 地理空間データを標準でサポート: 自分の位置から5キロ以内のアイテムを探す これら全てAzure Searchで実現している。ここでお見せした機能以外にもいろいろあります。 ここで言いたいことは、Azure Searchは検索サービスに必要な基本的な機能は全て提供しているということ
- #7 <前頁につづいて>ではどのように検索サービスの機能を提供しているのかというと、シンプルなI/Fとフォーマットで提供しています。 言いたいこと：シンプルI/Fとフォーマット → - 開発が楽、どの言語でも実装可能。 - 他システムとの連携が非常に楽であるということ
- #10 最初のASの特徴として完全マネージドでスケーラブルといったが、どうスケーラブルなのかというと 検索負荷（QPS）に対してもデータサイズの増加の両面でスケーラブルである ASはレプリカ x パーティションのスケールマトリクスがある レプリカ: 多重度 パーティション: データ分割度 レプリカ x パーティションでそれぞれ検索リクエストの負荷 x データサイズの増大に対してスケール
- #11 APIやポータルから変更可能
- #12 検索対象データについて整理する 1.データソース 2.データ種類 Apache Tika : Javaで開発されたドキュメント分析およびメタデータ抽出ツールキット(PPT, XLS, and PDF) 画像認識、音声認識、テキスト認識など、ディープ ラーニング手法による大きなコンピューティングパワーを必要とする処理などを Azure の API Service として提供。 OCR/images – full text search https://azure.microsoft.com/en-us/blog/how-to-leverage-ocr-to-full-text-search-your-images-within-azure-search/
- #14 多様な書式・形式で存在する膨大な情報資産を分析・活用したり、情報発信するための情報基盤の構築にAzureを採用 生のデータ (非構造化データ) を一元管理する Azure Cosmos DB や Azure Data Lake Store 、 Excel などさまざまなドキュメントの情報を任意に検索できる検索機能として Azure Search
- #15 富士フィルムソフトウェア様のIMAGE WORKS: B2B向けのイメージ ファイルに特化した管理、共有サービス これまでオンプレで組んでいたシステムに限界を感じていた、Azureに移行されPaasを最大限に活用しての安定性、拡張性を向上 特にAzure DocumentDB とAzure Searchを組み合わせて性能向上いただいた。この中の全文検索機能としてAzure Searchをご利用いただいている
- #18 日本はJapan Westのみ
- #25 https://docs.microsoft.com/en-us/rest/api/searchservice/addupdate-or-delete-documents
- #26 https://docs.microsoft.com/en-us/rest/api/searchservice/addupdate-or-delete-documents リピータブルな設定を行うためにはコード化してREST AP経由での設定をお勧めします
- #28 https://docs.microsoft.com/en-us/rest/api/searchservice/addupdate-or-delete-documents
- #29 クエリ―パラメータの整理 - 大きく4種類: Common, 全文検索、絞り込み、結果表示 - searchと$filterの2種類がありそれぞれ用途、使い方が異なる Search は全文検索用でアナライザ、ランキング処理が走る searchModeとqueryTypeはsearch関連のパラメータでそれぞれ全文検索の結果の集め方やどのクエリパーサーを使うのかを指定します 一方 $filterは絞り込みようのパラメータでアナライザ、ランキング処理は走りません。よって、searchに比べて$fitlerは軽いです。
- #30 Simple: デフォルトのクエリ言語、queryTypeパラメータの規定値 Lucene: Apache Lucene の一部として開発された表現性の高いクエリ言語, スコープ、あいまい、類似、正規表現など
- #32 サジェスションクエリでのあいまいはチルダ「～」で表現するのではなく、fuzzyというパラメータを指定することに注意
- #44 これまでよくいただいた質問にスケーラブルといってもPaaSなので大規模向けは無理ですよね？ → たしかに制限はあります。が・・ 2016/11にS3 + S3 HDが出ました 2016/11/15 - Azure Search S3 と S3 High Density の一般提供開始 S3HDは Standard 3 High Density is designed for a large number of smaller indexes。 S3のオプションとして選択可能 SKUの選択について https://docs.microsoft.com/en-us/azure/search/search-sku-tier 注意点: Basic->Standardのような自動アップグレードができない（2016-10時点） Allow to upgrade the pricing tier https://feedback.azure.com/forums/263029-azure-search/suggestions/12931110-allow-to-upgrade-the-pricing-tier NEED UPDATE https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/details/search/ https://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/articles/search-limits-quotas-capacity/