Hostem tohoto dílu je Adam Surák – director of infrastructure ve společnosti Algolia.com, která se zabývá hostovaným vyhledáváním. Algolia vytváří vlastní databázové řešení, které se dá nejvíce přirovnat k Elastic Search. Kombinuje fulltextové vyhledávání s hledáním přes atributy uložených objektů. Algolia je hojně používaná na větších e-shopech a pohání např. platformu Twitch.tv.
Celkově jsme s Adamem Surákem natočili 2 interview, to první, které máte právě teď možnost shlédnout, je o Adamově historii a jak se do firmy Algolia dostal. Dále v něm rozebíráme vlastnosti jejich vlajkového produktu a jejich začátky. Pro techničtěji zaměřené posluchače je cílený druhý díl, kde se podíváme na zoubek postupům a technologiím, které v Algolii používají.
Správná verze názvu je Algolia – nenechte se zmást, když v interview já nebo Petr mylně použijeme termíny Algolio nebo Algolie. Název společnosti jednoduše vybízí k hraní si s koncovkou slova 🙂
Tip: kdo shlédne video pozorně až do konce, tak si ze závěrečných titulků odnese voucher na vyzkoušení Algolie na 2 měsíce zcela zdarma.
Tento díl jsme natáčeli v prostorách firmy LMC v Lighthouse Towers, v Praze Holešovicích. Za pozvání děkujeme.
Chcete také hostit natáčení Kafemlejnek.TV ve Vaší firmě? Napište nám
Zdroje
- Algolia.com
- Blog Algolia.com – zdroj řady zajímavých informací
- Case study Netlify
- Algolia vs. Elastic Search vs. Solr
Video
Pouze audio
Obsah
- Představení Adama Suráka 0:44
- Jak vypadala situace, když jsi do Algolia přišel? 1:56
- Co jsi dělal ještě před Algolií? Proč jsi nepokračoval ve svém vlastním startupu? 2:20
- Jaký byl tedy důvod pro ukončení vašeho startupu Pikr? Rozpad týmu? 4:38
- Kde jsou začátky Algolie a proč jste se rozhodli dělat hostovanou databázi? 5:38
- Jaké jsou hlavní přednosti Algolie? Čím se třeba lišíte od Elastic Search? 7:48
- Jak Algolie odhaduje offline dataset, který leží přímo na klientovi? 11:53
- Jak se Algolie integruje do projektu? 13:49
- Je dalece je možné klientské knihovny customizovat (co se týká vzhledu a funkcionality)? 15:46
- Jaké velké zákazníky po světě máte? 16:22
- Jaká úskalí řeší autoři fulltext vyhledávání (stopwords, jazykové zvláštnosti, odolnost proti typos)? 21:14
- Jak dalece je možné customizovat vyhledávací logiku? Je pro všechny vaše zákazníky stejná? 23:42
- Jaká data si pro analýzu získáváte sami a co dodává klient v rámci datového setu? 27:35
- Promítáte nasbírané statistické výsledky automaticky do vyhledávacího procesu nebo je potřeba lidský zásah? 30:55
- Co je pro vás konverze? 33:28
- Nabíráte lidi? 35:57
Viz. problem kniha s nazvem co se deje. Je dobre v Elastiku nektere fieldy indexovat vicekrat. Napr. String analyzatore se stopwords a Keyword exact match analyzatorem s lowercase filtrem a bez stopwords. V dotazu pak ruznym fieldem davat ruzny boosting. To by melo vyresit vas problem.
To je dobrý nápad – díky za tip. Bohužel tohle člověku dojde až ve chvíli, kdy na problém narazí. Předám to kolegům … tohle zrovna není moje dítko 🙂