Basic HTML Version
Et sekund går så fort at man kan mene
at søket strengt tatt ikke trenger å gå
raskere. Men søkene kan ofte være av
det avanserte slaget, eller man vil gjerne
forsikre seg om at søket viser de siste
og mest relevante treffene. Her kan for
eksempel et potensial til forbedring ligge.
Å forbedre søkefunksjonen på internett
er noe det jobbes med kontinuerlig
over hele verden. Også forskere ved
Universitetet i Tromsø jobber med det.
Forhåndsberegner søke
resultater
Hvorfor går det så fort å søke etter ord
som «sjokoladekake» eller «solkrem»?
Svaret er at alle mulige søkeresultater er
forhåndsberegnet. Hvert minutt blir det
lastet opp enorme mengder informa-
sjon på internett. Og hvert eneste minutt
jobber hundretusenvis av datamaskiner
samtidig for å laste ned det nye innhol-
det.
Denne flommen av info blir deretter
indeksert. Søkeresultater for alle mulig
tenkelige og utenkelige kombinasjoner
med ord blir da forhåndsberegnet, slik at
du skal få et raskt svar når du søker etter
noe.
– Så selv om du søker etter kombinasjo-
nen «juice» og «bil» så skal du ikke opp-
leve noen forsinkelse, forteller Steffen
Viken Valvåg. Han disputerte tidligere i
år innen informatikk.
– Et annet forbedringspotensial er å få
søkemotorene til å gjøre samme arbeid
som i dag, bare ved å benytte færre
datamaskiner. Dette sparer både penger,
energi og dermed også miljøet, legger
han til.
Utviklet eget system
Ingen vet nøyaktig hvor mange data-
maskiner Google benytter for å laste ned
og indeksere nytt innhold fra internett,
bortsett fra at det må være veldig mange.
I 2004 introduserte Google en program-
meringsmodell kalt MapReduce, og det
gjorde det enda lettere å bearbeide data-
ene som ble lastet ned. MapReduce går
i korthet ut på å få mange datamaskiner
til å samarbeide for enkelt å kunne gjøre
beregninger på enorme datasett.
I tillegg til Google bruker mange andre
store aktører som Amazon, Facebook og
Twitter, samme underliggende modell.
– MapReduce ble en kjempehit da den
ble introdusert, og er fremdeles den
ledende programmeringsmodellen i
markedet. Men den har noen begrens-
ninger, og vi på universitetet tenkte at
dette kunne vi lære noe av, sier Valvåg.
Han designet selv et eget program, kalt
Cogset, for å se om hans program kunne
yte enda bedre enn MapReduce.
– Mitt system er kompatibelt med
MapReduce, men har en litt mer utradi-
sjonell arkitektur under panseret. Og jeg
fikk gode resultater på en del områder,
med opptil 100 prosent bedre ytelse,
forteller Valvåg.
Utviklinga går fort
Han tror likevel ikke at Cogset kan ta
over for MapReduce.
– Cogset er ikke et «modent» nok system
ennå. I mindre skala vil det trolig fun-
gere veldig bra, men jeg mistenker at det
ikke vil fungere like godt i stor skala.
Steffen Viken Valvåg har vært interes-
sert i datamaskiner siden han var liten,
og programmerte for første gang da han
var 11 år. Noe som betyr at han har fulgt
med på utviklinga veldig lenge.
– Man må like å lære nye ting, for utvik-
linga går fort og man vil jo gjerne henge
med. I denne jobben kan man ikke hvile
på laurbærene, nei, smiler Valvåg.
– Hvordan ser framtida ut?
– Det er vanskelig å se langt inn i fram-
tida, men tilgjengelighet blir bare stadig
viktigere. Dessuten vil vi både produsere
og få tilgang til stadig mer data, og det er
jo hvordan vi kan håndtere og nyttig-
gjøre oss disse dataene som blant annet
jeg jobber med, avslutter Valvåg.
Universitetet i Tromsø –
Labyrint 2/12
•••
37
Tekst: Randi M. Solhaug
Aktuelt: Internett
Flommen av informasjon som ligger på internett er
enorm. For å finne fram er vi fullstendig avhengige av
gode søkemotorer. Hele tiden jobbes det med å forbedre
dem. Foto: Colourbox
Steffen Viken Valvåg har designet et eget program for å
forbedre søkeresultater på store datasett. Foto: privat
Hvis du søker på ordet «eple» på internett, vil
Google finne svar til deg på sekundet. Går det an
å gjøre søket fortere, bedre og mer effektivt? Ved
Universitetet i Tromsø prøver man på det.