REDES SOCIALES | Noticias | 25 FEB 2013

Los ingenieros de Facebook hablan de los desafíos de Graph Search en big data

Tags: Actualidad
Los ingenieros de la red social han detectado muchos retos por delante para su nueva herramienta de búsqueda, Facebook Graph Search, debido a la sobreabundancia de datos que tiene que seleccionar y cribar.
PCWORLD PROFESIONAL

Por ejemplo, a la hora de buscar en una gran ciudad restaurantes japoneses que les gustan a la gente de Japón, tendría que generar cientos de resultados, pero sólo consigue varios resultados en la búsqueda y de empresas que no tienen por qué ser de las mejores.

El motor de búsqueda, en su actual versión beta, simplemente no tiene la potencia de procesamiento para realizar la selección a través de los millones de conexiones entre los japoneses del site para realizar la búsqueda, explicaron los ingenieros de Facebook en una rueda de prensa que dieron el pasado jueves en la sede de la empresa en  California.

Así lo reconoció el ingeniero de software de la firma, Michael Curtis, al decir que “todavía tenemos mucho trabajo que hacer. Una consulta de este tiempo es muy difícil desde el punto de vista computacional”, ya que primer hay que localizar a los 100 millones en Japón, y después en una fracción de segundo ordenar todas las páginas a las que le dieron al Me Gusta.

Este ingeniero, que ayudó a diseñar el motor de búsqueda Unicorn del site que que es el que proporciona la infraestructura de Graph Search, cree que “es prácticamente intratable en el limitado tiempo que tenemos. Lo que tendremos que hacer es recortar posiblemente los buenos resultados”.

Facebook está estudiando diversos enfoques para solucionar este tema y otros problemas asociados a Big Data con Graph Search.

Una estrategia implica un concepto en las bases de datos informáticas conocida como "optimización de las consultas (queries)" para mejorar la velocidad y eficiencia de ciertos tipos de búsquedas.

En el caso de la búsqueda de un restaurante japonés, la técnica que podría aplicarse es empezar primero con los restaurantes que más gustan en lugar de hacerlo a partir de Japón, y luego se filtran los Me gusta por personas.

La empresa también está abordando los retos a nivel de hardware, mediante la adición de memoria flash adicional y otras nuevas funcionalidades a los servidores que utiliza en los centros de datos, para acomodar el aumento en el tráfico de búsquedas que provoca Graph Search.

En este sentido, Soren Lassen, Facebookotro ingeniero que dirigió el equipo de la infraestructura de búsqueda que hay detrás de Graph Search, explicó que Facebook tiene que hacer “un trabajo extra en los centros de datos y comprar nuevas plataformas de hardware con servidores que puedan soportar las necesidad de cómputo de Unicorn”.

Facebook comenzó el despliegue de Graph Search el mes pasado pero sólo para un número limitado de usuarios en Estados Unidos. La herramienta se ha diseñado para permitir a los usuarios buscar personas, lugares, fotos e intereses varios entre 1 billón de conexiones de la red social en inglés sencillo y claro.

Graph Search incorporará otros indicadores como comentarios de los usuarios y actualizaciones de estado para recopilar datos, pero con el tiempo.

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