検索から結果の反映まで20秒程度。この間、約200,000件の検索を実施し、結果をツリーとして表示しています。この件数の情報を20秒程度で人間が調査しやすい形に整形し、人間は数クリックで必要な情報にたどり着くこともできます。link図を表示する機能も有しており、表示されたツリーの情報をlink図で整理や関係性を確認することもできます。実際にlink図を整理する操作を動画にしました。/wp-content/uploads/2019/09/02_search_linkgraph_host_www.azurlane.jp_.mp4動画で作成したlink図です。amazonaws.comのドメインが保有するホストと関連づいていることがわかります。手順を示した動画の時間は合計で80秒程度でした。カップラーメンを作るのは難しいぐらいの時間で、調査を行うことが可能です。今回の例では、イメージしてもらいやすいよう、かなり多くの情報は非表示にしました。本来の調査では、この数十倍の情報が画面上に表示されます。そこから、怪しいと思った情報に対して検索し(ツリーの末端を増やしてき)、関連性から見える事実を導き出していきます。検索は、検索結果をさらに検索し、さらに検索し、、、、と再帰的に行われます。iij.ad.jpの例でも示した通り、1度の検索で数10万件単位です。これらを20秒程度で表示させる為に、データを集める検索は10秒程度で完了しています。10秒で数10万件単位の検索結果を応答させる為には、ポピュラーなRDBシステムでは、圧倒的に速度が不足します。内部構造を開発し、高速化を図っています。軽量なわかりやすい表示インターネット上で見かける検索UIの多くは検索結果を表で出力していると感じます。検索された情報を表で表示しません。情報の関連性を人間にわかりやすく伝える為に必要なことです。利用する目的は、情報の関連性を人間がわかりやすい形で認識し、欲しい情報を楽に見つけ出す事にあります。提供すべきは1つ1つの情報の詳細がただ列挙される事ではなく、いかに人間がわかりやすい形で、関連性を表示できるかということが求められています。そのため、直感的に関連性を認識できるよう、ツリー構造が採用されています。何10万件の情報からなるツリーの描画処理はクライアントWebブラウザ上のJavaScriptで行っています。軽量に実装する為、以下の技術topicで紹介するD3.jsを用いて実装されています。ついてとりあえず興味を持っていただく為、とても簡単に紹介させていただきました。仕組みよりの部分を技術的な観点も含めてより細かく紹介させていただく予定です。ついて紹介する予定です。