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现在我们将从冥想数据分析的世界转移到快速运行时并讨论该项目

为什么 Yandex 需要 Antirobot?事实上,多达 30% 的搜索请求是由程序设置的。这不仅仅是一个高负载,它是一个无法控制的搜索负载。没有什么能阻止机器人在任何时候将其请求数量加倍、增加三倍,甚至将其乘以 n。此外,还有对搜索算法进行逆向工程的尝试,许多 SEO 社区还不相信算法如此复杂,以至于解析任意数量的查询都不太可能有助于理解其实际工作原理。最后,对于提供内容的服务,如市场,内容解析是一种不受欢迎的现象。这就是我们制作 Antirobot 的原因。

这个项目是一个真正的高负载,400-500 k RPS 是一个绝对正常的日常负载,它非常快 – 98% 的请求在 1 毫秒内处理,它由几十台机器组成。

怎么运行的首先满足用户要求的就是所谓的平衡器

平衡所有后端的负载。但在请求到达服务之前,它会转到 Antirobot 进行验证。如果请求来自人类,Antirobot 会回复平衡器——“一切正常,跳过它”——然后请求才会到达服务。如果 Anti-Robot 认为请求是机器人请求,它会返回验证码并且请求根本不会到达服务。

由于 Anti-Robot 内置于搜索中,它必须 日本手机号码清单 超快速响应,因此我们需要异步请求处理。首先,请求进入所谓的“缓存器”,其中包含一个已知机器人的数据库,它响应平衡器,然后它向所谓的处理器发送一个较慢处理的请求,所有的魔法都在那里确定请求是否是机器人的。

Yandex 反机器人基于 MatrixNet 公式

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它是机器学习的,我们没有单一的“如果 cz 列表 那么机器人”启发式。request,到达这个processor,被分成一行factor,有4000多个factor,这么多的factor,我们有自动采集和标记样本,因为我们需要大样本。此外,Antirobot 支持多公式,即在搜索中是机器人的用户并不一定是市场上的机器人,因此对这两种服务的用户应使用不同的公式,因为有不同的行为模式用户和机器人。

这个项目最美妙的地方在于它完全属于我们的团队。我们不仅对这个项目进行分析、开发、测试,我们自己管理同一个集群,有十几台机器,我们自己进行部署、监控和警报,这也是我们的职责范围。我们前端没有很多,最多十几页,但是我们自己写,另外我们分析用户的投诉,因为准确性要求对我们来说很重要。如果我们向一个人展示一个验证码,我们一定会彻底分析为什么会这样。

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