오픈비 : 삽질은없다

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특집 2부 성공의 원천, 탄탄한 기술 인프라 대해부

노희섭 | 시니어 개발자

구글은 처음부터 다른 서비스와는 차별되는 검색엔진과 아키텍처, 새로운 개념의 랭킹 모델들을 사용함으로써 그간의 웹 검색에 대한 개념을 크게 바꾸어 놓았다. 구글의 기술은 검색 업계에서 일하는 개발자들은 물론 일반 개발자들까지도 관심을 갖게 만드는데, 그 핵심은 탄탄한 기반 기술들과 그것들을 하나로 묶는 거대한 프레임워크에 있다. 이번 특집 2부를 통해 구글의 기술이 어떤 그림을 갖고 있는지에 대해 이해할 수 있는 시간이 될 것으로 기대한다.

구글 검색엔진

검색엔진은 대상이 되는 문서들을 수집하고, 수집된 문서들로부터 키워드를 추출하여 키워드-문서 간의 역 색인(inverted index)을 생성한 후, 사용자의 질의어(query)를 입력받아 해당 쿼리를 역 색인 구조를 찾아, 매칭된 문서를 결과로 반환해 준다. 구글의 검색엔진 역시 이러한 전통적인 검색엔진의 구조와 크게 다르지 않다. 구글의 검색엔진은 웹 문서들을 수집하고, 웹 문서들로부터 키워드를 추출하여 역 색인 구조를 생성하고, 생성된 역 색인 구조로부터 질의어를 매칭하여 결과를 반환해준다. 그러나 구글의 검색엔진은 기존의 검색 시스템과는 스케일이나 기능 면에서 많은 차이를 보여준다.

전통적인 키워드 매칭(keyword matching)을 기반으로 한 자동화된 검색엔진(automated search engine)은 몇 가지 약점을 갖고 있었다. 기본적으로 낮은 질의 매칭 결과가 너무 빈번하게 나타났다. 게다가 광고주들이 웹 문서에 포함된 키워드들을 조작해 엉뚱한 결과가 노출되도록 하는 것이 가능했다. 구글은 이런 문제점을 해결하기 위해 웹 문서의 하이퍼텍스트에 존재하는 부가적인 구조적 정보들을 사용하기 시작했다. 또한 방대한 웹 문서 데이터들을 처리하기 위해 매우 거대한 스케일의 검색 아키텍처를 구축했다.

구글 검색엔진의 지향점

웹을 효율적으로 검색하기 위해서는 몇 가지의 필수적인 기술들이 요구된다. 웹 문서들을 신속하고 효율적으로 수집하고, 수집된 데이터들을 최신의 상태로 유지하기 위한 크롤링(crawling) 기술, 대용량 데이터 처리를 위해 효율적으로 공간을 사용할 수 있는 색인 구조, 대용량 데이터를 신속하게 처리할 수 있는 색인기(indexer) 기술, 다량의 질의어들을 처리할 수 있는 질의어 분석/처리 시스템 등이 그것이다.

웹이 성장하면서 이러한 기술들이 감당해야 하는 목표들은 급격하게 상향 조정된다. 게다가 단순히 하드웨어의 발전만으로는 웹의 발전 속도를 감당할 수 없다. 하드웨어의 발전이 검색 시스템의 성능을 증가시키지만, 기본적으로 디스크 탐색 시간(disk seek time)이나 운영체제의 강력함(robustness)은 그렇게 주목할 만한 요소가 아니다. 구글 검색엔진은 극단적으로 큰 데이터 셋(data set)을 커버하기 위한 확장형 구조이며, 효율적인 색인 구조를 사용함으로써 데이터에 대한 신속하고 효율적인 액세스가 가능하도록 최적화된 구조이다.

웹 검색의 초창기에 많은 사람들이 검색엔진의 색인이 완전하고 무결성을 갖는다면 어떤 키워드에 대해서도 원하는 웹 문서를 검색할 수 있다고 믿었다. 그러나 웹 검색이 발전하면서 색인의 완전성과 무결성이 검색 품질을 좌우하는 유일한 요소가 아님이 밝혀졌다. 웹 검색은 일반적으로 입력되는 질의어에 대해 매칭되는 문서의 개수가 대단히 많다. 즉, 검색 대상이 되는 색인 내에서 검색 결과로 재현될 수 있는 비율이 대단히 크다. 그러나 일반적인 사용자들은 많은 검색 결과 중에서 상위의 일부 결과만을 보고 검색 결과의 모든 품질을 평가하려는 성향이 있다. 관련 있는 검색 결과가 상위에 랭크되어 있지 않고 몇 십 페이지 뒤에 랭크되어 있다면, 그것을 찾기 위해 페이지를 클릭할 사용자는 그렇게 많지 않다. 따라서 사용자의 만족감을 충족시키기 위해서는 극도로 높은 정확도에 기반한 검색 결과를 제공해야 한다. 정확도는 대용량 데이터의 검색 결과 품질을 좌우하는 요소이기 때문에, 재현율을 희생해서라도 정확도를 확보하는 것이 사용자들의 만족감을 위해 가장 중요하다⑴.

구글 검색엔진은 이러한 이유로 정확도 중심의 엔진으로 설계됐다. 구글의 정확도는 극도의 관계성 판단(relevance judgement)에 의해 산출되는데, 그 기반에는 링크 구조와 앵커 텍스트(anchor text)를 분석한 정보에 의한 질적인 필터링(filtering)이 존재한다. 구글은 이러한 정보들의 정확도를 높이는 두 가지 방법을 사용한다. 하나는 개별 웹 페이지의 품질 순위 할당을 위한 페이지 랭크 알고리즘이고, 다른 하나는 검색 결과 개선을 위한 앵커 텍스트 사용이다.

참고로, 구글이 검색엔진을 발표했던 초창기에는 또 한 가지 목표를 가지고 있었다. 그것은 대용량 웹 문서들과 대용량 트래픽을 감당할 수 있는 거대한 웹 시스템을 만들고, 실제로 많은 사용자들이 그것을 사용하면서 얻는 데이터(usage data)를 학술적인 연구에 제공하겠다는 것이었다.

구글 검색엔진의 특징

페이지 랭크의 사용

웹 문서에 존재하는 레퍼런스(링크) 그래프는 구글 검색엔진이 거의 최초로 주목한 요소이다. 페이지 랭크는 이러한 요소들로부터 사용자들이 생각하는 특정 페이지의 중요성(importance)에 부합하는 정확도(precision)의 객관적인 척도를 산출해낸다. 사용자들의 생각과 관련을 갖기 때문에 페이지 랭크는 웹 문서에 순위를 할당하는데 매우 합리적인 수단이다. 질의어를 문서 제목과 매칭되는지 여부만을 평가하는 단순한 텍스트 검색엔진에는 물론, 풀 텍스트(full text, 제목과 내용을 모두 포함) 검색엔진이나 페이지 랭크로 순위를 매기는 경우에도 상당한 성능을 보여주기 때문이다.

페이지 랭크는 한 페이지의 인용 횟수(백 링크, back link)를 카운팅하는 방식으로 계산된다. 한 페이지가 얼마나 많은 레퍼런스를 받고 있느냐의 수준이 그 페이지의 중요성이나 품질(quality)을 추정할 수 있는 요소로 간주된다. 페이지 랭크는 이 기본적인 아이디어를 확장하여 그 링크가 어떤 페이지에서 왔는지를 차별화하고, 링크하는 페이지에서 외부로 나가는 총 링크 개수로 노멀라이징(normalizing)을 수행했다.

페이지 랭크를 간략하게 정리하자면 다음과 같다. 페이지 A를 링크하는 다른 페이지들의 set을 (T1, T2, T3, ...., Tn)이라고 한다면, 파라미터 d는 0~1 사이의 값을 갖는다. C(A)는 페이지 A에서 외부로 나가는 아웃 링크(out link)의 개수이다. 이 때 페이지 A의 페이지 랭크 값 PR(A)은 다음과 같은 수식으로 표현된다.

페이지 랭크 PR(A)은 반복 알고리즘(iterative algorithm)으로 계산할 수 있으며, 그 값은 웹 링크를 노멀라이징해서 행렬로 바꾸었을 때 주 고유 벡터(principal eigen-vector)에 해당한다. 참고로 이것은 약 2600만 페이지의 페이지 랭크를 계산하는데 중급의 워크스테이션으로 수 시간 내에 연산이 가능한 수준이다.

페이지 랭크는 또한 사용자의 행동 패턴을 모델링하고 있다. 무작위로 선택한 하나의 웹 페이지에서 출발해서 백 버튼을 누르지 않은 상태로 계속 링크를 따라 네비게이션하는 랜덤 서퍼(random surfer)는 네비게이션 도중 지루해지면 다시 무작위로 페이지를 선택해서 네비게이션을 시작한다. 한 페이지의 페이지 랭크는 랜덤 서퍼가 그 페이지를 방문할 확률을 나타낸다. 페이지 랭크에서 주요 파라미터 중 하나가 댐핑 팩터(damping factor) d이다. 페이지 랭크에서는 파라미터 d를 특정 페이지 하나 또는 일련의 페이지에만 선택적으로 적용함으로써 개인화(personalization)를 가능하게 하며, 페이지에 대한 랭킹을 올리기 위한 속임수(abusing)를 사실상 불가능하게 만들 수 있다.

페이지 랭크의 직관적인 요소 중 또 하나는 페이지 랭크 값이 커지기 위해서는 많은 페이지가 어떤 한 페이지를 집중적으로 레퍼런스하고 있거나, 특정 페이지를 레퍼런스하는 페이지 자체의 페이지 랭크 값이 커야 한다는 것이다. 예를 들어 많은 페이지로부터 인용되고 있는 페이지는 살펴볼 만한 가치가 있는 것이고, 야후 같은 메이저 페이지(major page)에서 링크되고 있는 페이지는 그렇지 않은 페이지보다 중요하다고 간주되는 것이다. 페이지 랭크에 대한 더 자세한 내용은 뒤에서 따로 다루겠다.

앵커 텍스트의 사용

구글 검색엔진은 링크의 텍스트 자체를 특별하게 취급한다. 대부분의 검색엔진들은 링크의 텍스트(앵커 텍스트)를 링크를 담고 있는 페이지 자체의 정보 중 일부로만 취급하고 있지만, 구글의 검색엔진은 링크가 가리키고 있는 페이지를 링크의 텍스트와 연관시켜 처리한다. 이런 방법은 몇 가지 장점을 가진다. 첫째, 앵커 텍스트는 링크를 담고 있는 페이지에 대한 설명보다 링크가 가리키고 있는 페이지에 대해 더 정확한 설명을 담고 있는 경우가 대부분이다. 둘째, 일반적인 텍스트 검색엔진이 색인할 수 없는 이미지나 프로그램, 데이터베이스로의 앵커(링크)도 존재할 수 있다. 따라서 앵커를 사용한다면 크롤링되지 않는 웹 페이지들까지도 찾아낼 수 있다. 물론 이러한 링크에 걸려있는 대상들은 검색에 유효하지 않은 대상일 수 있으므로 사용자에게 보여주기 전에 먼저 유효성 검사를 통과해야 한다. 존재하지 않는 페이지를 가리키는 앵커의 경우에도 유효성 검사를 거치면 큰 문제는 없다.

앵커 텍스트를 그 앵커가 가리키는 페이지로 전파시켜 나간다는 아이디어는 World Wide Web Worm(WWWW) 검색엔진에서 먼저 구현됐다. 앵커 텍스트가 텍스트 이외의 데이터에 대한 검색을 용이하게 해 주었고, 검색엔진이 크롤링한 웹 문서보다 훨씬 더 많은 영역을 포괄하게 해주는 것에 이 아이디어의 유용성이 있다. 다만, 이를 위해서는 대용량 데이터 처리를 위한 구조가 필수적이다.

그 밖의 특징

페이지 랭크와 앵커 텍스트에 대한 접근 방식 외에도 구글 검색엔진은 몇 가지 특징을 갖는다. 첫째, 구글 검색엔진은 문서로부터 추출된 모든 키워드들에 대한 위치 정보(positional information)를 저장한다. 위치 정보의 저장은 검색 수행 시 근접도의 광범위한 사용을 가능케 한다. 둘째, 구글은 문서 내에서 추출된 키워드의 폰트 크기, 대소문자 여부 등에 대한 부수적이고 시각적인 세부 요소들을 추적한다. 폰트 크기가 큰 단어나 볼드체로 된 단어, 대문자로 작성된 단어의 경우에는 그렇지 못한 단어에 비해 더 높은 가중치(weight)가 부여된다. 셋째, 구글 검색엔진은 수집된 웹 문서를 완전한 HTML 형식으로 압축 저장하기 때문에 이를 활용할 수 있는 여지가 있다.

<그림 1> 구글 검색엔진의 아키텍처

구글 검색엔진의 전반적인 구조

지금까지 구글 검색엔진의 특징을 살펴보았고, 이제는 구글 검색엔진의 구조에 대해 알아보자. <그림 1>은 구글 검색엔진의 아키텍처를 표현하고 있다. 구글 검색엔진의 구조는 일반 검색엔진과 큰 차이가 없다. 구글 검색엔진은 크게 웹 문서를 수집하는 크롤러(crawler) 영역과, 역 색인(inverted index)을 생성하는 색인기(indexer) 영역, 그리고 검색을 수행하는 검색기(searcher) 영역으로 구분된다. 구글 검색엔진이 데이터를 수집하고 색인을 생성하여 검색을 수행하는 전반적인 시퀀스는 다음과 같다.

• 크롤링

- 분산 배치된 크롤러에 의해 웹 페이지들이 다운로드된다.
- 크롤러가 수집한 문서들은 URL server로 보내져서 URL list로 변환된다.
- 크롤러로부터 패치(fetch)된 웹 문서들은 Store server에 저장된다.
- Store server에 저장된 웹 문서들은 압축되어 리파지토리에 저장된다.
- 저장된 웹 문서들은 특정한 docID를 부여받는다.

• 색인

- Indexer가 리파지토리를 읽어 압축된 웹 문서들의 압축을 해제한다.
- Indexer가 압축 해제된 웹 문서를 파싱하여 문서에 포함된 부수적인 정보(위치 정보, 폰트 크기, 대소문자 여부)와 함께 추출한 키워드 정보(Hits라고 불린다)의 set을 생성하고, 링크들을 분석하여 링크의 방향성과 앵커 텍스트들을 추출해서 anchor file을 생성한다.
- Indexer가 문서 당 추출된 키워드들의 set을 Barrel에 일부분 정렬이 이루어진 forward index 형태로 분산 저장한다.
- URL resolver가 anchor file을 분석하여 상대 URL(relative URL)을 절대 URL(absolute URL)로 변환하고, 변환된 URL 정보를 Barrel에 저장되어 있는 forward index의 docID와 조합한다.
- Sorter가 Barrel에 docID 순으로 정렬되어 있는 정보를 키워드 별로 정렬하여 wordID를 할당한다.
- Indexer가 wordID 순으로 정렬된 정보를 이용하여 최종적으로 역 색인(inverted index)을 생성하여 Lexicon에 저장한다.

<그림 2> 라파지토리의 자료구조

• 검색

- 입력 받은 질의어를 분석한다.
- Lexicon을 뒤져서 분석을 통해 추출된 키워드에 해당하는 wordID를 찾는다.
- 발견된 wordID에 해당하는 doclist의 시작 위치를 Barrel을 뒤져서 찾는다.
- doclist를 스캔하여 입력된 search term과 매칭되는 도큐먼트들을 찾는다.
- 탐색된 도큐먼트들에 대해서 페이지 랭크를 계산한다.

구글 검색엔진의 자료구조

구글 검색엔진은 기본적으로 대용량 데이터를 다룬다. 기본적인 정보 외에도 부수적인 정보들을 충분히 다루고 있는 만큼 모든 색인 구조를 비롯한 자료구조는 매우 효율적이고 최적화돼 있어야 한다. 머신의 성능은 급격하게 발전하고 있지만 디스크 I/O 속도는 크게 변함이 없는 현실에서 자료구조는 훨씬 더 중요한 위치를 차지한다. 다음은 구글 검색엔진에서 사용하고 있는 자료구조들이다. 구글 검색엔진의 자료구조를 살펴보면, 구글 검색엔진의 내부 프로세스와 구조를 더 자세히 볼 수 있다.

• 리파지토리
리파지토리는 크롤러에 의해 수집된 웹 문서의 full HTML을 zlib를 이용해 압축, 저장한다(zlib은 다른 압축 솔루션에 비해 압축과 압축 해제 속도가 뛰어나다). 리파지토리에 저장되는 각 웹 문서들은 docID를 prefix로 사용하여, 기타 정보들을 함께 묶은 형태의 자료구조로 표현된다. 웹 문서의 consistency 유지나 크롤러의 에러는 리파지토리의 모든 자료구조를 재생성(rebuilding)함으로써 해결한다. <그림 2>는 리파지토리의 자료구조를 나타낸 그림이다.

• 도큐먼트 인덱스(Document Index)
도큐먼 트 인덱스는 각 도큐먼트의 정보들을 저장하며, 기본적으로 docID에 의해 정렬된 fixed width ISAM(Index sequential access mode)이다. 이것은 도큐먼트에 대한 추가적인 정보로 도큐먼트의 상태 정보, 리파지토리 내에서의 해당 도큐먼트에 대한 위치, 도큐먼트 체크섬(checksum), 기타 수치적 정보들을 포인터로 담고 있다. 포인터 정보만 사용함으로써 콤팩트한 자료구조의 구성이 가능하며, 검색을 수행하는 동안 디스크 탐색 시간을 줄일 수 있다. 추가로, 도큐먼트의 정보 중 URL과 docID의 관계를 저장해 두기 위해 URL을 docID로 변환한 관계를 저장하는 파일이 존재한다. 이것은 URL 체크섬을 키(key)로 갖고, docID를 데이터로 갖는 자료구조로 일반적인 btree(binary tree) 검색과 유사한 방식에 의해, URL 체크섬을 키로 던져 해당 URL의 docID를 찾아내는데 사용된다. 이 방식은 URLresolver가 URL을 docID로 변환하는데 사용된다.

• Lexicon
Lexicon은 실제 검색을 수행할 때 반드시 필요한 역 색인 구조를 만들기 위한 자료구조이다. 검색엔진의 성능과 처리 가능한 용량이 대부분 Lexicon과 역 색인 구조에 기반해 결정되기 때문에 Lexicon의 자료구조는 검색엔진의 전체 구조 중 매우 중요한 요소를 차지한다. 검색엔진의 속도 향상을 위한 기초적인 접근 방식은 Lexicon을 메모리에 구동 가능한 크기로 쪼개는 것이다. 초기 구글 검색엔진의 경우에는 256MB 메인 메모리에 올라갈 수 있는 크기로 설계됐고, 256MB 안에 1,400만 개의 단어를 올릴 수 있었다. 구글의 Lexicon은 추출된 단어들의 리스트와 포인터의 해시(hash) 테이블, 두 가지 요소로 구성된다.

• Hit Lists
Hit는 하나의 도큐먼트에서 추출된 하나의 단어에 대한 부가적인 위치 정보, 폰트 정보, 대문자 여부 등의 집합이다. Hit List는 forward index와 inverted index에서 모두 사용되며 검색엔진 내의 정보 중 상당 부분을 차지하기 때문에 가능한 효율적인 구조를 가져야 한다. 구글 검색엔진은 하나의 hit를 2바이트로 인코딩하는 방식을 취한다.

Hit는 다시 각 도큐먼트에서 URL, title, anchor text, meta tag로부터 추출된 정보를 저장하는 fancy hit, anchor text로부터 정보를 추출된 정보를 저장하는 anchor hit, 그리고 그 밖의 요소들로부터 추출되는 plane hit 등 3개의 hit로 구분된다. <표 1>은 인코딩된 fancy hit과 plane hit, anchor hit의 구조를 나타낸다.

Anchor hit에 포함된 4비트짜리 해시는 해당 anchor가 출현한 웹 문서의 docID에 대한 해시 값을 저장한다. 이것은 anchor file에 저장되어, 랭크 산출에 가중치 요소로 사용된다. 최종적으로 hit list들은 Barrel에 forward index를 구성하면서 wordID를 기준으로 저장되고, inverted index에 docID를 기준으로 저장된다.

• Forward Index
Forward Index는 도큐먼트에 대한 docID를 기준으로 추출된 hit list를 wordID와 함께 붙여서 barrel에 분산해놓은 구조이다. Barrel 자체가 wordID의 특정 range에 대해 분산되도록 설계되어 있기 때문에 docID가 중복 저장될 가능성이 있다. 하지만 inverted index를 구성할 때 Sorter에 의해 wordID를 중심으로 재구성되어야 하기 때문에, 실제로는 이와 같은 방식이 조금 더 효율적일 수 있다. Barrel 내에 forward index가 저장될 때는 wordID 24비트와 hit list length에 대한 정보가 8비트 추가된다.

• Inverted Index
Inverted Index는 forward index가 Sorter에 의해 wordID 순으로 정렬된 구조이다. 유효한(valid) wordID는 Lexicon에 저장되고, 각 wordID가 속한 도큐먼트에 대한 docID는 Barrel 내에 역 색인으로서 저장된다. Lexicon의 각 wordID는 inverted barrel 내의 docID를 가리키는 포인터를 갖는다.

<그림 3>은 Forward Index, Inverted Index, Lexicon의 구조에 대한 그림이다. Forward Barrel에 저장된 docID의 리스트는 최종적으로 Lexicon과 Inverted Barrel에 저장되면서 최종적인 역 색인 구조를 구성하게 된다.

<그림 3> Forward/Bcakward Index와 Lexicon의 자료구조

지금까지 구글 검색엔진에 대한 특징과 아키텍처, 자료구조에 대해 살펴보았다. 구글이 등장한지 많은 시간이 흘렀지만, 구글의 검색엔진은 여전히 최적화된 혁신적인 구조로 개발자들에게 받아들여지고 있다. 많은 검색엔진들은 여전히 구글 검색엔진을 벤치마크 대상으로 이용하고 있고, 구글 검색엔진이 갖고 있는 합리적인 랭킹 모델이나 데이터 처리 모델과 자료구조는 많은 검색엔진이 닮고 싶어하는 요소들이다.

현대적 랭킹 모델, 페이지 랭크 알고리즘

구글은 처음 등장할 때 대량의 웹 페이지 데이터들에 대한 새로운 개념의 랭킹 모델 적용으로 가장 주목받았다. 페이지 랭크라 불리는 이 랭킹 모델(ranking model)은 각 웹 페이지들의 중요성(importance) 을 기반으로 계산(scoring)된, 사용자 입장에서 상당히 정확해 보이는 랭킹을 제공한다.

세르게이 브린(Sergey Brin)이 제안한 페이지 랭크 알고리즘은 웹 페이지의 중요성에 기반을 둔 일종의 보팅 알고리즘(voting algorithm)으로, 사용자 중심의 주관적 영역에 놓여있던 ‘중요성’을 상대적이고 기계적인 관점에서 정량화가 가능한 객관적 영역으로 변환시킨다. 이것은 기존의 야후나 기타 검색엔진들이 제공했던 사람이 직접 웹 페이지의 중요도를 등록하여 결과로 제공하는 것이 웹 페이지의 랭크라고 믿어오던 사람들의 생각을 완전히 바꿨다. 구글은 모든 페이지들의 중요도를 인터넷에서 웹 페이지를 생산해내는 사람들과 사용자들이 웹 페이지에 접근하는 행태를 분석하여 자동으로 랭킹이 계산되는 구조를 만들어 냈다. 인력으로 랭킹을 처리하는 데에는 한계가 있었기 때문에, 비교할 수 없을 정도로 훨씬 더 많은 데이터들에 대해 유효해 보이고 자동화된 랭킹을 제공한 구글은 단숨에 검색 사용자들의 이목을 끌 수밖에 없었다.

<그림 4> 역 링크: 링크 A와 링크 B는 페이지 C에 대한 역 링크이다.

랭크를 갖는 링크: 링크를 통한 랭킹의 전파

웹 링크의 중요성에 대한 접근은 구글 이전에도 있었는데 대부분 웹 공간 상에서 링크는 논문에 기재되는 학술적 레퍼런스와 유사한 개념으로 보아, 레퍼런스 구조를 분석하고 중요성을 계산하는 테크닉들이 대부분이었다. 예를 들어, 학술적으로 자주 인용되는 논문은 그렇지 않은 논문에 비해 중요한 논문일 가능성이 크다고 보는 것이다. 페이지 랭크의 기본적인 아이디어는 웹 상의 이러한 레퍼런스 구조를 웹 공간의 링크 구조로 더욱 포괄적으로 확장하는 데 있다.

웹 페이지는 그 페이지에서 밖으로 나가는 순 링크(forward link, outedge)와 외부에서 그 페이지를 가르키는 역 링크(back link, inedge)를 포함한다. 기본적으로 페이지 랭크에서 측정되는 웹 도큐먼트의 중요성은 웹 도큐먼트의 컨텐트와 상관없이 그 웹 도큐먼트가 갖고 있는 링크 구조를 분석함으로써 측정된다.

페이지 랭크에서 중요성에 대해 가장 주요한 요소로 간주된 것은 링크가 많이 된 페이지가 그렇지 못한 페이지보다 대부분 더 중요하다는 가정이었다. 역 링크라 불리는, 외부 페이지로부터의 레퍼런스 횟수는 중요성을 계산하는데 기본적인 요소로 사용되었다. <그림 4>는 역 링크의 일반적인 형태를 나타낸다.

하지만 역 링크의 개수를 세는 것만으로 중요성을 매기는 것은 유효하지 않을 수도 있다. 어떤 웹 페이지가 달랑 야후 하나에 링크되어 있다면 그 도큐먼트는 단 1개의 역 링크를 갖고 있지만, 그 링크는 중요하지 않은 페이지로부터의 역 링크 몇 개보다 훨씬 더 중요한 링크라고 간주될 수 있다. 페이지 랭크는 링크를 통해 랭킹을 전파하는 구조이다. 모든 역 링크에는 랭크 값이 있고, 랭크 값이 높은 역 링크의 레퍼런스를 많이 갖는 웹 도큐먼트일수록 웹 도큐먼트의 랭크가 올라간다.

페이지 랭크의 개념

페이지 랭크를 단순하게 모델링한다면 다음과 같은 간단한 수식으로 표현할 수 있다.

어떤 웹 페이지를 u라고 하고, 웹 페이지 u가 레퍼런스하고 있는 페이지의 집합을 Fu, 웹 페이지 u를 역 링크하고 있는 페이지의 집합을 Bu로 표현한다. Nu는 웹 페이지 u로부터 나가는 순 링크의 개수(| Fu |)이다. c는 웹 페이지의 랭크 총합을 일정 레벨로 맞추기 위한 노멀라이징 팩터(normalizing factor)이다. <그림 5>는 페이지 랭크가 계산되는 방식을 간단하게 보여준다.

그러나 웹 공간 상의 복잡한 링크 구조는 이와 같은 수식으로 해결하기 어려운 그래프를 구성하기도 하는데, 랭크 싱크(rank sink)와 댕글링 링크(dangling link)가 그것이다 ⑵. 페이지 랭크에서는 이런 문제를 해결하기 위해 사용자 정의 파라미터를 하나 더 둔다. 다음은 사용자 정의 파라미터 E가 추가된 페이지 랭크 모델을 표현한다.

추가 파라미터 E(u)는 웹 페이지 u로부터 또 다른 특정 페이지로 이탈할 확률 분포에 대한 모델이다. 앞서 검색엔진을 설명하면서 잠시 거론되었던 페이지 랭크의 사용자 행동 패턴에 대한 모델링(랜덤 서퍼 모델)이 바로 파라미터 E이다. 즉, 파라미터 E는 랜덤 서퍼가 특정 확률 주기에 의해 다른 페이지로 이탈하는 것을 의미하며 이것은 댕글링 링크를 이탈하는 행동의 모델링으로 볼 수 있다. 구글 검색엔진은 일반적으로 모든 페이지에 동일한 확률 주기의 E 값을 셋팅하여, 모든 서퍼들이 주기적으로 링크의 그래프를 이탈한다고 보지만 E 값을 특정 페이지로 지정함으로써, 개인화된 페이지 랭크 모델을 만들 수도 있다.

만약 2개의 페이지 랭크 모델을 만들어서 하나는 E를 일반 포탈 사이트의 홈페이지로, 나머지 하나는 E를 컴퓨터 사이언스 관련 커뮤니티의 홈페이지로 셋팅한다면, 일반 포탈 쪽 랭크보다 컴퓨터 사이언스 관련 커뮤니티 쪽의 랭크들이 더 큰 값을 가지게 될 것이다.

페이지 랭크의 구현

페이지 랭크는 일반적인 재귀 연산(recursive operation)의 형태이지만, 효율성을 위해 컴퓨터 상에서는 벡터의 형태로 변환되어 계산된다. 이에 관련된 정보를 얻고 싶다면 Taher H. Haveliwala가 쓴 『Efficient Computation of PageRank(Stanford Technical Report, 1999)』를 참조하기 바란다. 페이지 랭크가 컴퓨터 상에서 처리되는 방식은 다음과 같다.

 R0 ← S loop : Ri + 1 ← ARi d ← ||Ri||1 - ||Ri + 1 ||1 Ri + 1 ← Ri + 1 + dE δ ← ||Ri + 1 - Ri||1 while δ ＞ ∈

• S는 한 웹 페이지의 초기 벡터 값이다.
• Ri는 i번째 페이지 랭크 벡터 값을 나타낸다.
• ||R||1은 벡터 R의 노름(norm) 값이다.
• d는 댐핑 팩터(damping factor)이다.
• A는 한 웹 페이지 u에서 다른 웹 페이지 v로 연결되는 포워드 링크의 개수의 역수이다. 만약 서로 연관된 링크가 없다면 0이 된다.

<그림 5> 페이지 랭크의 계산

이와 같은 연산은 수렴(convergence)이 이루어질 때까지 반복적으로 이루어진다. 구글 검색엔진 내부에서는 방대한 웹 페이지들의 페이지 랭크 계산을 위해 다음과 같은 방식으로 프로세스를 진행한다.

① docID를 이용하여 링크 구조를 정렬한다.
② 링크 데이터베이스에서 댕글링 링크를 제거한다.
③ 랭크 값을 초기화한다.
④ 각 페이지의 가중치를 저장하기 위한 메모리를 할당한다.
⑤ 한 단계의 계산이 완료되면 디스크에 가중치를 저장하고, 다음 단계의 계산을 메모리 상에서 진행한다.
⑥ Stet 5를 수렴할 때까지 반복된다.

페이지 랭크의 의미

페이지 랭크는 본질적으로, 웹 링크의 그래프 상에서의 랜덤 서퍼가 갖는 행동 패턴을 제한된 분포로 결정짓는 작업이다. 그래프 상의 한 노드의 중요도는 충분한 시간이 흐른 후에 랜덤 서퍼가 그 노드 위에 있을 확률이다. 확률이 높다면 웹 상의 서퍼들이 접근할 가능성은 높아진다. 이것은 웹 페이지의 컨텐츠와 상관없이 웹 상에 존재하는 가중치가 부여된 링크 구조에 의한 중요성을 산출한다는 의미이다. 이런 특징은 대부분 사용자들의 웹 페이지 접근 의도에 대한 일반적인 케이스(common case) 처리가 가능토록 한다.

예를 들어 꽃이라는 키워드를 쳤을 때, 일반적인 케이스는 꽃에 대한 설명이 담긴 페이지들이 아니라 꽃 구입이나 배달과 관련된 페이지들이다. 일반적으로 사람들이 특정 질의어를 입력했을 때 특정 페이지가 일반적인 케이스라는 정보는 HTML 자체에는 담겨져 있지 않기 때문에, 링크 구조를 분석하는 페이지 랭크는 일반적인 케이스 처리에 매우 효과적이다. 또한 페이지 랭크는 사용자에게 자신이 찾고 있는 링크가 중요도 측면에서 어느 정도의 위치를 차지하고 있는지에 대한 인디케이터(indicator)가 될 수도 있다.

참고로, 페이지 랭크의 요소들은 지금도 계속해서 튜닝되고 있다. 예를 들면 웹 페이지의 컨텐츠가 얼마나 자주 갱신되는가에 대한 빈도수(frequency) 등이 새롭게 추가되는 요소들 중 하나이다.

대용량 파일의 분산 처리를 위한 구글 파일 시스템

검색엔진의 성능이 검색엔진의 자료구조와 아키텍처에 밀접한 관계가 있는 것은 사실이지만, 어느 수준의 성능 이상을 요구하는 경우에는 반드시 최적화된 하부 구조가 필요하다. 앞서 살펴보았던 구글 검색엔진은 대용량의 웹 데이터를 다루고, 그에 따른 대용량 데이터와 색인 구조들을 다루고 있다. 대용량 처리를 위해서는 비용 문제를 간과하기 힘들기 때문에, 구글은 저 사양의 머신들을 대량 배치하여 분산 처리하는 것으로 대용량 데이터와 대용량 트래픽에 대응하고 있다. 이를 가능하게 한 데에는 효율적으로 대용량 파일의 분산 처리와 성능을 위해 자체적으로 개발된 구글 파일 시스템의 역할이 크다.

<그림 6> 구글 파일시스템 아키텍처

구글 파일 시스템의 특징

대용량 분산 파일 시스템이 가져야 하는 요소에는 확장성(scal ability), 성능(performance), 신뢰성(reliability), 가용성(avail ability) 등이 있다. 구글 파일 시스템 역시 이런 특징적 요소들을 모두 포함하고 있다. 구글 파일 시스템은 리눅스 파일 시스템을 기반으로 개발되었으며, 추가적으로 다음과 같은 접근 특성들에 대한 처리 목표를 취하고 있다.

• 분산 처리 서버들의 오류(failure)에 대한 대응
- 애플리케이션 버그, 디스크 오류, 메모리 오류, 커넥션 오류, 네트워킹 오류, 파워 서플라이 오류 등에 대해서 모니터링, 오류 허용(fault-tolerance), 자동 복구(automatic recovery) 등이 시스템에 포함

• 기존의 파일에 비해 훨씬 더 큰 대용량 파일의 처리
- Multi-GB 파일들이 사용되기 때문에 I/O 오퍼레이션과 블럭 크기(block size)에 대한 파라미터 조정을 통해 효율적으로 관리

• 특징적인 읽기/쓰기 패턴에 대한 최적화
- Large streaming reads
- Small random reads
- Large, sequential writes
- Small writes

• Well-defined semantics를 갖는 구조
- 동일 파일에 읽기/쓰기를 하려는 다수의 클라이언트의 오퍼레이션을 처리하기 위해 동기화(synchronization) 처리

• 고속의 대역폭(bandwidth) 유지
- 읽기/쓰기에 대해 엄격한 응답 시간(response time) 유지

구글 파일 시스템 아키텍처

구글 파일 시스템은 하나의 마스터 서버(master server)와 다수의 청크 서버(chunk server), 그리고 다수의 클라이언트(client)로 구성되어 있다(이러한 서버들은 모두 표준화된 형태인데, 구글에서는 표준화된 서버를 pizza server box라고 부른다). <그림 6>은 이러한 구글 파일 시스템의 아키텍처에 대한 그림이다.

마스터 서버는 청크 서버에 대한 메타 데이터들을 관리한다. 청크 서버는 정해진 크기의 청크들을 저장하고, 클라이언트는 마스터 서버의 메타 데이터들을 확인하고, 청크 서버에 접근하여 필요한 데이터를 읽고 쓴다.

각 파일들은 정해진 크기의 청크(chunk)로 나뉜다. 각 청크는 생성 시점에 마스터 서버에 의해 글로벌하게 유니크한(globally uni que) 청크 핸들(chunk handle)을 할당받는다. 청크 핸들과 바이트 레인지(byte range)에 의해 결정된 청크 데이터들은 청크 서버의 로컬 디스크에 저장되는데, 저장되는 청크 데이터는 기본적으로 3개의 복제본을 가지게 된다. 하나의 청크 서버에서 청크들을 로컬 파일로 존재하므로 별도의 캐시(cache) 없이 리눅스의 버퍼 캐시 효과를 그대로 사용한다. 구글 파일 시스템의 청크 크기는 64MB로 일반적인 리눅스 파일 시스템의 블럭 크기보다 크다. 이처럼 큰 청크 크기를 사용함으로써, 클라이언트가 동일한 청크에 접근할 때 불필요하게 마스터 서버와의 통신을 줄일 수 있고, 클라이언트의 네트워크 오버헤드와 마스터 서버에 저장되는 메타 데이터의 크기도 줄일 수 있다.

마스터 서버는 모든 파일 시스템의 네임 스페이스(name space), 액세스 컨트롤 정보(access control information), 파일-청크 간의 맵핑 정보 등의 메타 데이터를 관리한다. 마스터 서버는 이 정보를 이용하여 청크 서버들과 Heart Beat 메시지에 의한 커뮤니케이션을 통해 청크에 대한 가비지 컬렉션(garbage collection), 청크 서버 간의 마이그레이션(migration)을 수행한다. 마스터 서버의 메타 데이터들은 모두 메모리 상에 저장되기 때문에, 마스터 서버의 오퍼레이션이 매우 빠르다. 이는 주기적으로 상태를 스캐닝하여 청크 서버의 오류 상황이 발생했을 때 복제본을 재배치한다거나 청크 서버들의 디스크 사용 상태에 따라 청크 마이그레이션을 수행하는데 매우 효율적인 방식이다.

클라이언트는 구글 파일 시스템 API에 의해 구현된 애플리케이션을 담고 있으며, 마스터 서버 및 청크 서버와 커뮤니케이션하면서 애플리케이션에 필요한 데이터를 읽고 쓴다. 클라이언트는 마스터 서버와의 메타 데이터와 오퍼레이션 내용과 커뮤니케이션하고, 모든 실제 데이터와의 커뮤니케이션을 청크 서버와 직접 하게 된다.

구글 파일 시스템의 일관성 모델(Consistency Model)

클라이언트에 의해 파일이 청크 서버에 저장될 때는 오류 발생에 대비해서 3개의 복제본으로 저장된다. 만약, 데이터가 변경/추가된다면 청크 서버 내의 모든 복제본에 대해 동기화가 이루어져야 한다. 파일 쓰기가 이루어졌을 때 다음과 같은 순서로 복제본의 동기화가 이루어진다.

① 클라이언트가 마스터 서버에게 현재 사용하고 있는 청크와 또 다른 복제본들의 위치에 대한 정보를 요청한다.
② 마스터 서버가 클라이언트에게 1차 복제본(primary replica)의 ID와 2차 복제본(secondary replica)의 위치 정보를 보내준다.
③ 클라이언트가 모든 복제본에 대해 데이터를 푸시한다. 각 청크 서버는 넘어온 데이터들을 저장한다.
④ 모든 복제본들이 데이터를 받은 것에 대한 완료 여부(acknowledge)가 확인되면 클라이언트는 1차 복제본에 쓰기 요청을 한다.
⑤ 1차 복제본은 모든 2차 복제본에 쓰기 요청을 전달한다.
⑥ 2차 복제본의 오퍼레이션이 완료되면 1차 복제본에 완료 시그널을 보낸다.
⑦ 모든 2차 복제본에서 완료 시그널이 오면 1차 복제본은 쓰기 요청이 완료되었음을 클라이언트에게 회신한다.

<그림 7>은 이와 같은 동작의 흐름을 나타낸 그림이다. 이러한 동작은 기본적으로 컨트롤 플로우(control flow)와 데이터 플로우(data flow)가 구분되어 네트워크를 효율적으로 사용하는 방식으로 구성되어 있다.

구글 파일 시스템의 마스터 서버 오퍼레이션

마스터 서버는 구글 파일 시스템 내의 모든 네임 스페이스와 청크들의 복제본에 대한 관리를 처리한다. 마스터 서버에서 진행되는 오퍼레이션들을 간단하게 살펴보면 다음과 같다.

• 네임 공간에 대한 관리 및 락킹(locking)
- 네임 공간은 풀 패스 명(full path name)의 맵핑 테이블에 의해 관리된다.
- 읽기/쓰기가 발생할 때 lock 처리를 해 conflict가 발생하는 상황을 방지한다.

• 복제본 배치
- 청크의 복제본을 데이터의 신뢰성과 가용성을 최대화하는 방향으로 배치한다.
- 청크의 복제본을 네트워크 사용성(utilization)을 최대화하는 방향으로 배치한다.

<그림 7> Write Control and Data Flow

• 청크와 복제본에 대한 관리
- 새로운 청크를 생성할 때 청크 서버의 디스크 사용 수준이나 최근 영역의 분포 등을 확인하여 생성한다.
- 오류가 발생하여 복제본 간의 내용이 맞지 않다면(corrupted 되었다면) 정상적인 복제본을 재배포한다.
- 청크 서버의 디스크 상태와 부하(load) 상태를 확인하여 좀 더 나은 상태의 청크 서버로 복제본을 재분산(rebalancing)한다.

<그림 8> 구글플렉스의 논리적 구조

<그림 9> 구글의 주요 기술 요소들을 나타내는 다이어그램

• 가비지 컬렉션
- 파일 삭제가 일어나면 마스터 서버에 삭제 시간을 비롯한 정보가 로그로 남는다. 실제 청크 서버에서는 파일 삭제가 바로 이루어지지 않고, 히든 타입으로 리네임(rename) 처리가 된다.
- 마스터 서버에서는 청크 네임 공간 스캔을 통해 3일 이상된 히든 타입의 파일들을 삭제한다.
- 파일이 네임 공간에서 삭제되면 마스터 서버의 메타 데이터가 삭제된다.

구글 파일 시스템의 오류 복구

마스터 서버와 청크 서버는 각각 메모리에 올라갈 수 있는 수준의 메타 데이터를 가지고 있다. 서버에 문제가 생겨서 재시작되는 경우 빠른 시간 안에 재동작을 할 수 있는 상황으로 복구될 수 있다.

각 청크는 여러 대의 서로 다른 랙(rack)에 위치한 청크 서버에 복제본을 기본적으로 3개 배치한다. 각 청크들은 체크섬 버전 정보를 가지고 관리되며 이에 의해 각 복제본 간의 동기화 작업이 이루어진다. 데이터를 읽기 위해 접근한 청크 서버가 문제가 있다면 또 다른 청크 서버에 담겨있는 복제본에 의해 데이터 읽기 작업은 무사히 수행될 수 있다.

마스터 서버 역시 마스터 서버에서 일어나는 모든 오퍼레이션의 로그와 상태(state), 체크 포인트들은 여러 대의 머신으로 복제한다(Shadow master라고 불린다). 마스터 서버의 디스크에 오류가 있거나, 외부 모니터링 툴에 의해 이상이 발견되는 경우 복제된 마스터 서버에 의해 파일 시스템 오퍼레이션은 정상 수행되도록 조정된다.

구글 파일 시스템은 구글 검색엔진과 서비스에 적합하도록 심플하고 효과적인 파일 시스템으로 설계되어 있다. 구글에서 일어나는 대부분의 데이터 액세스는 추가(append) 중심의 쓰기 작업과 빈번한 읽기 중심의 작업들이고, 저가의 머신에 의한 클러스터(cluster) 구성이기 때문에 오류 처리 역시 중요한 이슈가 된다.

구글의 파일 시스템은 시스템 내의 중심적인 읽기/쓰기 패턴을 명확하게 정의하고 오류 처리를 중심으로 견고하고 효과적으로 설계되어 있다. 검색엔진에서 하부 저장 구조라는 것은 검색엔진 자체의 성능을 뛰어넘도록 하고 검색엔진 자체의 안정성을 확장하는 요소로, 구글이 갖고 있는 효율적인 하부 저장 구조는 구글의 기반을 다진 핵심 기술 요소 중 매우 중요한 요소로 볼 수 있다.

모든 기술을 아우르는 거대한 프레임워크

지금까지 구글이 갖고 있는 기술들 중에 핵심 기술(core technology)이라고 불릴 수 있는 요소들에 대해 간략하게 살펴보았다. 이 기술들은 현재의 구글을 있게 만든 구글만의 독자적인 기술임에 틀림없다. 하지만 구글의 기술은 이것이 전부가 아니다. 구글은 모든 애플리케이션과 기능들을 웹 중심(web-centric)으로 흡수하기 위한 작업을 하고 있다. 그 기반에는 구글의 기술들을 모두 아우르는 거대한 프레임워크가 존재한다.

구글플렉스

구글플렉스(Googleplex, 구글 본사 건물의 별칭이기도 하다)는 구글의 프레임워크에서 매우 중요한 위치를 차지하는 요소이다. 구글플렉스는 동일한 개체들이 모여 거대한 시스템을 구성하는 논리적 구조이다. 하나의 서버는 다른 서버들과 기능과 속성들을 공유한다. 이런 서버들이 모여서 클러스터를 구성한다. 클러스터들을 모여서 데이터 센터(data center)를 구성한다. 또 다시 데이터 센터들은 다른 애플리케이션 서버들과 모여서 구글의 온라인 시스템을 구성한다.

<그림 8>은 구글플렉스의 타이트하고 규칙적으로 조직화된 모습을 보여준다. 그림을 살펴보면 구글플렉스 내의 모든 레벨에 걸쳐 동일한 패턴이 반복되고 있음을 알 수 있다. 다시 말해 구글플렉스의 모든 구성 요소들은 동형(homogeneous)의 컴퓨팅 시스템이다. 구글 버전의 리눅스 위에서 돌아가는 구글 애플리케이션들의 집합은 슈퍼컴퓨터를 이용해 애플리케이션을 돌리는 것과 유사하다.

동형의 컴퓨팅 시스템은 몇 개의 장점을 갖고 있다. 모든 데이터 센터를 구성하고 있는 서버들의 구성 역시 동일한 구성이기 때문에, 시스템 규모의 확장시 단순히 서버 랙을 꽂고(plugged-in) 케이블을 연결하는 작업만으로도 셋팅과 설정(configuration)을 가능하게 한다. 앞서 살펴보았던 구글 파일 시스템 내에서 마스터가 청크 서버에 청크들을 복제하는 작업 역시 동형의 컴퓨팅 시스템에 대한 접근이므로 매우 친숙하고 쉬운 오퍼레이션으로 구현될 수 있다. 즉, 구글플렉스는 구글 파일 시스템의 기능과 목적들을 효율적이고 효과적으로 지원할 수 있는 논리적 구조이다.

구글 컴퓨팅 프레임워크

개발자들이 흔히 말하는 ‘구글스럽다’라는 말의 의미는 무엇인가. 검색 영역의 개발자와 일반 영역의 개발자가 바라보는 관점이 약간의 차이는 있을 수 있겠지만, 대부분의 경우 구글을 구글스럽게 만드는 것은 검색 기술처럼 특화된 기술 자체가 아니라 일반적이고 연구 개발적인 관점에서 접근하는 소프트웨어 공학적이면서 하드웨어 공학적인 솔루션들이 일으키는 시너지이다.

<그림 9>는 구글 프레임워크의 전체적인 모습을 나타낸 다이어그램이다. 이 그림을 보면 구글의 프레임워크에 포함되어 있는 중요한 기술들에 대해 알 수 있다.

• 대용량 파일 및 function 가속을 위해 수정된 리눅스
- 기능에 적합하게 튜닝된 리눅스를 사용한다.

• 기능 추가 및 규모 확대에 플러그인 방식에 의해 별도로 손이 가지 않을 정도로 표준화된 분산 구조
- 구글플렉스는 자기 유사 구조를 가지며, 서버의 추가와 오류에 대한 대응이 쉽다.

• 스케일 레벨(scale level)에 관계없이 유사한 기술 구조
- 동형(homogeneous) 구조에 의해 모든 요소들이 구성된다.

• 프로그래밍 언어에 관계없이 기능 구현이 가능한 웹 기반 아키텍처
- 프레임워크의 인터페이스로 WSDL, XML, HTML, POP3, SMTP 등과 같은 플랫폼 독립(platform-independent)적인 프로토콜을 제공한다.

<그림 10> Google's fuction: Hardware and Software Innovations

<그림 11> 구글 검색과 LostGoocle을 이용한 검색의 비교

구글의 프레임워크는 구글 파일 시스템에 의해 구성된 데이터 센터와 분석적 방법으로 광고를 집행하는 구글 광고 시스템(Ad System), 각종 서비스 시스템(gmail, News 등), 검색엔진 등을 모두 포함한다. 구글플렉스의 외부와 내부에는 새로운 서비스 시스템과 애플리케이션들이 추가될 수 있고, 기본적인 인터페이스들을 통해 구글 프레임워크로의 접근과 구글 프레임워크의 기능을 사용할 수 있는 확장적이고 오픈된 구조이다(구글의 피카사(Picasa)나 구글 어스(Earth)는 로컬 머신에서 수행되는 애플리케이션을 구글 프레임워크로 포괄시키는 좋은 예이다).

조금 다른 관점에서 본다면, 구글 프레임워크는 소프트웨어 공학과 하드웨어 공학의 접점에 놓여 있다. 소프트웨어적인 관점에서 성능을 확보하면서 동시에 하드웨어 공학적인 관점에서 비용 절감을 위한 기술들을 모두 포함한다. 이는 비용 절감, 저가형 하드웨어, 스마트한 소프트웨어에 대해 집중하는 구글 문화의 주요 부분이다.

구글 프레임워크는 구글을 여타 다른 경쟁업체와 차이를 갖도록 하는 명확한 요소이다. 구글플렉스는 구글 파일 시스템과 구글이 지향하는 성능과 비용절감의 측면에서 매우 효율적인 구조이다. 서버 랙이나 데이터 센터가 오류를 일으키더라도 데이터의 손실이나 구글플렉스 전체의 다운은 방지된다. 또한, 동형 시스템의 사용으로 인해 머신의 설치 과정이나 설정(configuration)의 표준화와 자동화를 가능케 했다. 이는 타 업체가 소프트웨어 중심의 튜닝이나 하드웨어의 업그레이드에 의존해 성능과 안정성을 유지하는 모습과는 상당한 차이를 보인다.

구글의 프레임워크는 또한 구글 내의 개발자는 물론, 일반적인 개발자들에게 아주 좋은 장난감 꾸러미(toy box)이다. 구글 프레임워크의 인터페이스를 통해 언제 어디서나 웹과 연결된 환경이라면 구글의 강력한 기능을 그대로 활용할 수 있는 것이다. 이러한 확장적이고 오픈되어 있는 프레임워크 구조는 많은 개발자들의 호응을 얻고 있다.

구글 APIs

구글은 개발자들이 쉽게 구글 프레임워크에 접근할 수 있는 API set을 제공한다. 구글이 갖고 있는 기술에 쉽게 접근하여 방대한 데이터와 강력한 기능들을 사용할 수 있는 구글 API는 개발자들에게 매력적인 요소일 수밖에 없다. 앞서 1부에서 소개한 것처럼 구글에서는 다양한 API들을 제공하는데, 여기서는 가장 대표적으로 사용되고 있는 구글 웹 검색 API에 대해 살펴보겠다.

구글 웹 검색 APIs

구글 웹 검색 API는 SOAP과 WSDL 표준을 기반으로 구글과 통신할 수 있는 방식을 제공한다. 개발자는 어떤 프로그래밍 언어를 사용하든 상관없이 구글과의 프로토콜만 맞춰줌으로써 구글의 기능을 그대로 사용할 수 있다. 구글 웹 검색 APIs 페이지(http://www.google. com/apis/)에는 다음과 같은 프로그래밍 아이디어들이 기재되어 있다.

- 주제에 맞는 새로운 정보에 대한 자동 모니터링
- 시간의 흐름에 따른 마켓 분석과 트렌드 분석
- 온라인 게임의 개발 - 새로운 검색 UI의 개발
- 구글의 스펠 체크 기능을 애플리케이션에 추가

<표 3> 구글 웹 검색 APls를 통한 검색 요청에 사용되는 기본적인 파라미터

구글 웹 검색 APIs는 SOAP을 사용하는 웹 서비스 모델과 만나면 굉장한 효과를 발휘할 수 있다. LostGoogle(http://lostgoggles.com) 은 구글 API를 이용하여 웹 검색 결과에 해당 페이지의 스크린샷을 썸네일로 제공한다. 만약 LostGoogle을 이용하여 아마존닷컴(http:// www.amazon.com)의 내용을 검색하고자 하면 아마존닷컴에서 웹 서비스로 제공하고 있는 요소들과 합쳐져 도서에 관련된 훨씬 더 풍부한 정보 도서의 형태, 가격, 인기도 등을 볼 수 있다.

구글 웹 검색 APIs를 통한 검색 요청

구글 웹 검색 APIs를 통해 구글로 검색 요청을 보내기 위해 사용하는 기본적인 파라미터는 <표 3>과 같다. 질의어 파라미터에 해당되는 는 <표 4>와 같은 형식으로 기술할 수 있다. 부수적인 qualifier들을 사용함으로써 검색 결과를 특정 조건에 맞게 필터링할 수 있다. 파라미터들을 이용하여 SOAP을 구성한다면 <화면 2>와 같은 형식으로 구글에 리퀘스트를 날리게 될 것이다.

<화면 2> SOAP으로 구성된 구글 검색 요청

<화면 3> SOAP으로 구성된 구글 검색 결과 포맷

<표 4> 질의어 파라미터의 기술 형식

구글 웹 검색 API를 이용한 검색 결과의 수신

SOAP을 이용하여 리퀘스트를 날리면, 구글은 SOAP으로 검색 결과를 회신한다. 회신되는 결과에 포함되는 주요 정보들은 다음과 같다.

<summary> - 검색결과가 ODP 디렉토리 내의 리스트의 경우, ODP 서머리에 해당되는 텍스트 스트링
 <URL> - 검색 결과의 URL path
 <snippet> - 검색 결과 웹 페이지 중 입력된 질의어가 출현한 부분을 볼드 처리하여 추출한 웹 페이지 컨텐츠의 일부 스트링
 <title> - 검색 결과의 타이틀 - 캐시된 페이지의 KB 크기
 <relatedInformationPresent> - related: 요청에 대한 true/false 값
 <hostName> - 필터링이 수행되어 한 호스트에서 두 개의 결과가 노출되는 경우, 두 번째 결과에 추가적으로 호스트 네임이 기술된다.

SOAP에 의해 넘어온 검색 결과는 <화면 3>과 같은 형태가 될 것이다. 구글 웹 검색 APIs를 다운로드하면 자바로 작성된 간단한 패키지가 포함되어 있다. 이것은 자바를 통해 SOAP 메시지를 구성해 구글과 간단하게 통신할 수 있는 환경을 제공한다. 굳이 자바뿐 아니라 SOAP 처리를 위한 기타 프로그래밍 언어의 라이브러리도 다수 공개되어 있으니 개발자가 편의에 맞는 언어를 선택해 SOAP 프로토콜을 처리하는 데에는 그리 큰 어려움이 없다.

구글만이 가진 튼튼한 인프라 구조

지금까지 구글의 핵심 기술이라고 불릴 수 있는 요소들에 대해서 간략하게나마 살펴보았다. 검색에 대한 기술들이 상당 부분 오픈되어 있는 현재 상황으로 볼 때, 검색 기술에 대한 진입 장벽은 많이 높은 편이 아니다. 그럼에도 불구하고 구글이 검색 업계에서 독보적인 위치를 차지할 수 있는 것은 구글만이 갖고 있는 핵심 기술들이 선구적이고 핵심에 집중하며 멈추지 않고 성장하고 있기 때문이다. 게다가 그 기술들은 숨겨져 있는 것이 아니라 많은 개발자들을 위해 개방되어 있다. 구글의 기술이 개발자들에게 전파되고 전파된 기술들이 역으로 다시 구글을 발전시킨다.

사용자들이 흔히 말하는 바와 같이, 구글의 서비스가 구글스러울 수밖에 없는 것은 구글만이 갖고 있는 인프라 구조들이 버티고 있기 때문이다. 최하단의 인프라 구조들과 그것을 아우르는 프레임워크, 그리고 구글이 기술을 바라보는 철학이 최상단의 서비스에 영향을 미치고 있는 것이다.

제공 : DB포탈사이트 DBguide.net