Google Research: Mesa vernetzt weltweit Googles Werbeserver und -kunden

Die Forschungsabteilung von Google erklärt, wie sie die Rechenzentren für das Werbegeschäft weltweit so verbindet, dass diese in nahezu Echtzeit miteinander kommunizieren können. Das eingesetzte System Mesa verwendet dazu bekannte Techniken wieder, aber nicht überall.

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Google Research: Mesa vernetzt weltweit Googles Werbeserver und -kunden
(Bild: Google)

Mit dem Infrastrukturprojekt Mesa betreibt Google sein weltweites Werbegeschäft. In einer nun von der Forschungsabteilung des Unternehmens veröffentlichten Beschreibung dazu heißt es in der Zusammenfassung: "Mesa hantiert mit Petabyte an Daten, verarbeitet Millionen von Datensatzupdates pro Sekunde sowie Milliarden von Suchanfragen am Tag, die Billionen von Datensätzen zurückgeben".

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Die Autoren schreiben, dass die mit einer von Google ausgelieferten Werbeanzeige verknüpften Informationen wie Zielgruppe oder auch Klicks nahezu in Echtzeit aufgenommen und verarbeitet werden müssten. Dies gebe den Werbern wichtige Details zu einer laufenden Kampagne, und Google selbst nutze dies für die Preisgestaltung sowie eine bestmögliche Positionierung der Anzeigen.

Ein derartiges System müsse über atomare Updates verfügen und zudem konsistent, korrekt sowie ständig verfügbar sein. Die Leistung der Suchanfragen, schnelle Updates von Datensätzen und eine sehr gute Skalierbarkeit seien ebenso entscheidend für den Erfolg des Systems. All das soll das intern bei Google verwendete Mesa ermöglichen.

Dazu verwendet Google zwar Eigenentwicklungen wie das Dateisystem Colossus oder Mapreduce. Doch die für andere Teilbereiche Googles verwendeten Techniken wie Bigtable, Spanner oder auch F1 ließen sich nicht ohne weiteres wiederverwenden, da diese nicht die notwendige Atomarität oder Datendurchsatz erlaubten.

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Mesa verwende außerdem "horizontal partitionierte und replizierte" Daten und erlaube "granulare Updates einzelner Tabellen". Um die Konsistenz der Daten während der Updates aufrechtzuerhalten, hält das System mehrere Versionen vor. Um dies auch über mehrere Rechenzentren hinweg leisten zu können, wird der Paxos-Algorithmus verwendet.

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