Kunde besorgt, Matchingergebnisse liegen zu schnell vor

Kunde besorgt, Matchingergebnisse liegen zu schnell vor

Drosselklappe als neues Modul für MatchPoint?

An alles haben wir gedacht, als wir mit der Entwicklung unserer Such-und Matching-Applikation Matchpoint starteten. Eines der K.o.-Kriterien, das über Erfolg oder Misserfolg entscheiden würde, neben der Qualität der Ergebnisse, wird schlicht und einfach sein: wie schnell liegen die Ergebnisse vor?

Such- und Matchingapplikation Matchpoint

Zur Erfüllung beider Kriterien haben wir sehr viel Zeit investiert – und es hat sich gelohnt.

Oder doch nicht? Zumindest hinsichtlich der Optimierung der Zeitdauer, bis das Ergebnis vorliegt, kommen uns leise, ganz leise Zweifel. Da ginge etwas nicht mit richtigen Dingen zu! Das könne nicht wahr sein!, hörten wir dieser Tage von einem Interessenten. Da waren wir dann doch etwas überrascht, bzw. waren wir in Wahrheit eigentlich stolz darauf, dass wir dieses Bedenken grundsätzlich auslösen konnten. Hieß es doch hin und wieder eher: „Das dauert mir zu lang!“

Es lohnt sich also vielleicht, zur „Ehrenrettung“ der MatchPoint-Geschwindigkeit ein paar wichtige Eckdaten anzuführen – und vielleicht doch nicht an einer Drosselklappe zu arbeiten.

Also: Führt man eine Suche in MatchPoint durch, so ist das oberste Ziel, die am besten zur jeweiligen Suche passenden Ergebnisse (also im sogenannten Index gespeicherte Objekte = Jobs und/oder CVs) zurückzuliefern. Hierfür muss „einfach“ ausgerechnet werden, wie gut jedes Objekt zur Suchanfrage passt (matcht).

Würde man aber jedes semantische Objekt, welches in MatchPoint gespeichert ist, für eine Suche bzw. ein Matching heranziehen und mit all seinen Details vergleichen, so würde eine einfache Suchanfrage Minuten dauern, da eben zu jedem einzelnen Objekt viele hundert Details gespeichert sind, die berücksichtigt werden müssen.

MatchPoint verwendet daher ausgeklügelte Suchalgorithmen, welche die Anzahl der schlussendlich im Detail zu vergleichender Objekte drastisch reduziert - so drastisch, dass sich die Suchzeit von mehreren Minuten auf wenige hundert Millisekunden reduziert. Diese besonders hochoptimierten Verfahren sind wesentlich für die enorme Geschwindigkeit und Skalierbarkeit von MatchPoint verantwortlich, ohne dass die Matching-Qualität in irgendeiner Form darunter leidet.

Neben den äußerst effizienten Suchalgorithmen ist auch das Management des Arbeitsspeichers maßgeblich für die enorme Suchgeschwindigkeit und die hohe Skalierbarkeit verantwortlich. Auch hier mussten neue Wege beschritten werden, woraus eine in ihrer Effizient einzigartige mehrstufige Caching-Architektur entstand, die die jeweiligen Objekte nur dann in all ihren Details in den Hauptspeicher lädt, wenn diese auch tatsächlich gebraucht werden. Dank ausgeklügelter Look-Ahead-Algorithmen bremst die Caching-Architektur den eigentlichen Suchvorgang dabei nicht aus. Des Weiteren sorgen selbstentwickelte In-Memory-Kompressionsalgorithmen dafür, dass auch bei einer Vielzahl sich gleichzeitig im Hauptspeicher befindlicher Objekte der Speicherverbrauch und damit auch die Laufzeiten niedrig gehalten werden.

Diese hochspezialisierten Mechanismen bringen neben der rasend schnellen Suche noch einen weiteren Vorteil mit sich: Die Startup-Zeit konnte auf ein Minimum reduziert werden, wodurch MatchPoint nach einem Neustart fast unmittelbar einsatzbereit ist, ohne dass vorher Gigabyteweise Daten in den Hauptspeicher geschaufelt werden müssen.

Klingt gut – ist gut! Wir denken, wir sparen uns nun doch besser die Zeit für die Entwicklung des Moduls Drosselklappe und verwenden sie für sinnvollere Aufgaben.

Mehr Infos zu unserer Such- und Matchingapplikation MatchPoint gibt es hier.

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