আমি দিনের আপ সমাপ্ত করেছি 2 Sunny নিডহ্যাম দ্রুত প্রশিক্ষণ, এমএ, এবং আমি ধারনা করছি ফেটে যাওয়া (সব ভাল প্রশিক্ষণের ক্লাস আমার যা). One particular aspect of FAST has me thinking and I wanted to write it down while it was still fresh and normal day-to-day "stuff" আমার মাথার এটি push করা.

আমরা SharePoint WSS 3.0 / MOSS প্রয়োগকারীদের প্রায়শই কোনো যুক্তিসঙ্গতভাবে মাপের SharePoint প্রকল্পের সঙ্গে একটি কঠিন সমস্যা: আমরা তা আমাদের পুরোপুরি পরিকল্পিত তথ্য আর্কিটেকচারের মধ্যে ফিট করে যেমন SharePoint মধ্যে লোড হওয়া সকল untagged তথ্য কিভাবে পেতে পারি?

প্রায়ই যথেষ্ট, এই যেমন হার্ড সমস্যা না থাকার কারণে কষ্টে আমরা সুযোগ নিজেদেরকে খুঁজে: "We don’t care about anything more than 3 months old." "We’ll handle all that old stuff with keyword search and going-forward we’ll do it the RIGHT way…" Etc.

কিন্তু, what happens if we can’t scope ourselves out of trouble and we’re looking at 10’s of thousands or 100’s of thousands (অথবা এমনকি লক্ষ লক্ষ) ডক্সের — লোড হচ্ছে এবং যা ট্যাগিং আমাদের ধর্মপ্রাণ পছন্দ হয়?

দ্রুত উত্তর হতে পারে.

দ্রুত অনুসন্ধান কর্ম চলন্ত অংশ অনেক অন্তর্ভুক্ত কিন্তু এক সরলীকৃত ভিউ এই হল:

• একটি ক্রলার প্রক্রিয়া বিষয়বস্তু অনুসন্ধান.
• এটা বিষয়বস্তু খুঁজে পায় এবং ডকুমেন্ট প্রসেসরের একটি পুল পরিচালনকারী একটি দালাল প্রক্রিয়া এটি বন্ধ হাত.
• করার Broker প্রক্রিয়া ডকুমেন্ট প্রসেসর এক এটি বন্ধ হাত.
• ডকুমেন্ট প্রসেসর নথি বিশ্লেষণ এবং একটি পাইপলাইন প্রক্রিয়ার মাধ্যমে, নথির খুঁজে bejeezus বিশ্লেষণ এবং একটি সূচক রচয়িতা টাইপ প্রক্রিয়া এটি বন্ধ হাত.

Starship দ্রুত অন, we have a lot of control over the document processing pipeline. We can mix and match about 100 পাইপলাইন উপাদান এবং, সবচেয়ে মজার ব্যাপার, we can write our own components. Like I say, FAST is analyzing documents every which way but Sunday and it compiles a lot of useful information about those documents. Those crazy FAST people are clearly insane and obsessive about document analysis because they have tools and/or strategies to REALLY categorize documents.

সুতরাং … আমাদের নিজস্ব পাইপলাইন কম্পোনেন্ট সঙ্গে একযোগে দ্রুত ব্যবহার করে, we can grab all that context information from FAST and feed it back to MOSS. It might go something like this:

• ডকুমেন্ট MOSS থেকে দ্রুত মধ্যে প্রতিপালিত হয়.
• সাধারন পাগল-obsessive দ্রুত ডকুমেন্ট পার্সিং এবং বিভাগীকরণের ঘটবে.
• আমাদের নিজস্ব পাইপলাইন কম্পোনেন্ট একটি ডাটাবেস যে প্রেক্ষাপটে কিছু তথ্য বন্ধ ড্রপ.
• আমাদের নিজস্ব নকশা একটি প্রক্রিয়া প্রসঙ্গ তথ্য সার্চ, আমাদের IA এর মধ্যে যে MOSS ডকুমেন্ট মাপসই কিভাবে কিছু সিদ্ধান্ত তোলে এবং একটি ওয়েব পরিষেবা এবং অবজেক্ট মডেল ব্যবহার করে এটি চিহ্নিত.

অবশ্যই, কোন স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়া obsessive নিখুঁত কিন্তু ধন্যবাদ হতে পারে (এবং সম্ভবত উন্মাদ কিন্তু ইন একটি ভাল উপায় দ্রুত মানুষ), শুধু সবে-অনুসন্ধানযোগ্য কাগজপত্র একটি গুচ্ছ সঙ্গে একটি SQL ডাটাবেস ভরাট আর আমরা আরও আছে যে একটি সত্যিকারের কার্যকর ভর লোড প্রক্রিয়া গুলি একটি বাস্তব যুদ্ধ হতে পারে.

</শেষ>

আমার ব্লগ এর জন্য সাবস্ক্রাইব করুন.