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Whitepaper: Ihre digitalen Marketingmaßnahmen optimieren
Hintergrund
Um Suchanfragen zu verarbeiten, benötigen Website-Suchmaschinen Natural Language Processing (NLP) und Reverse-Indexing. Darüber hinaus müssen sie datenintensive Berechnungen gewährleisten, um stets präzise Suchergebnisse bereitzustellen. Dies erfordert eine Infrastruktur mit hoher CPU-Rechenleistung und I/O-Kapazität.
Lösungsarchitektur
- Organisationen können den Frontend-Suchdienst mithilfe von Elastic Compute Service (ECS), Server Load Balancer und Content Delivery Network (CDN) bereitstellen. Für den Backend-Suchwebservice lassen sich Server Load Balancer, ECS und ApsaraDB for RDS einsetzen.
- Der Backend-Suchdienst führt Natural Language Processing (NLP) auf inkrementellen Daten aus und erzeugt einen invertierten Index über das Indexierungs-Framework. Die ECS-I/O-optimierte Instanz bietet leistungsstarke Netzwerk-I/O und Festplatten-I/O, wodurch das Index-Framework die Indexierung schneller abschließen kann. Table Store speichert die verarbeiteten Daten für nachfolgende Suchvorgänge. Der NoSQL-Datenbankdienst Alibaba Cloud Table Store ist mit HBase vergleichbar und ermöglicht die Speicherung sowie den Echtzeitzugriff auf große Mengen unstrukturierter Daten.
Highlights
- Höhere I/O-Leistung
- Speicherung großer Mengen unstrukturierter Daten
- Mehrschichtiger Cache
