Swoole 기반 고성능 온라인 번역 시스템 설계 및 구현

최근 몇 년 동안 사람들의 세계화 추구와 인공 지능의 급속한 발전으로 인해 번역 시스템은 없어서는 안 될 도구가 되었습니다. 기존 온라인 번역 시스템은 높은 동시성 및 빅데이터 처리로 인해 병목 현상과 지연이 발생하기 쉽습니다. 온라인 번역의 품질과 속도를 향상시키기 위해 이 기사에서는 Swoole 프레임워크를 기반으로 고성능 온라인 번역 시스템을 구축합니다. 이 기사에서는 이 시스템의 설계 및 구현을 소개합니다.

1. 배경

인터넷의 대중화와 세계화의 가속화로 인해 점점 더 많은 사람들이 언어를 넘어 소통해야 합니다. 번역 시스템의 대중화로 인해 이러한 문제가 크게 완화되었으며 사람들의 정보 교환 요구가 충족되었습니다. 그러나 많은 수의 사용자와 방대한 데이터로 인해 기존 번역 시스템은 성능 병목 현상, 지연, 시스템 안정성 등과 같은 많은 문제에 직면하게 됩니다. 따라서 고성능 온라인 번역 시스템을 구축해야 합니다.

2. 시스템 설계

1. 전체 아키텍처

이 시스템은 높은 동시성, 고효율 및 고성능 번역 서비스를 달성하기 위해 Swoole을 네트워크 통신 프레임워크로 사용합니다. 구체적인 프레임워크는 그림 1에 나와 있습니다.

그림 1 전체 아키텍처 다이어그램

기존 번역 시스템은 사용하기 쉽고, 확장하기 쉽고, 관리하기 쉬운 LAMP 아키텍처를 사용합니다. 그러나 사용자 수, 트래픽 및 동시 요청 수가 증가함에 따라 성능이 향상됩니다. 이 아키텍처는 지연과 같은 문제를 야기합니다. 따라서 우리는 고성능 번역 서비스를 구현하기 위해 LAMP 아키텍처를 대체하기 위해 Swoole 프레임워크를 사용했습니다. Swoole 프레임워크는 기존 동기식 IO 프레임워크와 비교하여 비동기적이고 효율적인 네트워크 통신 프레임워크입니다. 단일 프로세스는 더 많은 요청을 지원할 수 있습니다. 실험 결과에 따르면 Swoole 프레임워크는 동일한 HTTP 요청을 처리할 때 기존 동기식 io 프레임워크에 비해 처리량을 거의 100배 늘릴 수 있습니다.

2. 상세 구현

(1) 고객 요청

고객이 요청한 내용은 주로 번역할 텍스트입니다. 요청이 HTTP POST를 통해 서버로 전송된 후 서버는 요청을 구문 분석하고 번역할 텍스트를 얻은 다음 텍스트를 확인하고 전처리합니다.

(2) NLP 전처리

클라이언트가 요청한 텍스트에는 비표준 텍스트 내용이 있고, 언어 간 표현 방법과 습관에도 소위 "언어 장벽"이 있습니다. 번역의 정확성과 언어 일관성을 높이기 위해서는 번역할 텍스트를 NLP(자연어 처리)로 전처리해야 합니다. NLP 전처리에는 주로 다음 작업이 포함됩니다.

Operation	Content
Clause	텍스트를 여러 문장으로 분해
단어 분할	문장 하나하나
POS 태깅	단어별 품사 태깅을 제공하여 언어 변환의 기초를 제공
엔티티 인식	시간, 장소 등 문장 내 주요 정보를 식별

( 3) 언어 식별

번역 시스템은 먼저 번역할 텍스트가 어떤 언어에 속하는지 구별해야 더 잘 번역할 수 있습니다. Google Translate API 라이브러리를 사용하여 입력 언어 유형을 감지했습니다. 텍스트를 GoogleAPI에 전달하고 응답 메시지를 구문 분석하여 입력 텍스트의 언어 유형을 식별합니다.

(4) 번역 서비스 호출

위의 NLP 전처리 및 언어 인식을 완료한 후 번역을 위해 번역 서비스에 호출해야 합니다. Youdao 온라인 번역 API 서비스를 이용하여 전처리된 텍스트를 요청 및 전송하고, 반환된 결과를 번역 결과로 활용하여 고객에게 다시 전송했습니다.

(5) 결과 반환

번역 서비스가 요청을 처리하고 결과를 반환한 후 서버는 결과를 HTTP 응답으로 캡슐화하여 클라이언트에 반환합니다.

3. 성능 최적화

1. Warm-up

서비스가 시작된 후 Swoole 프레임워크는 서비스가 요청을 수락하는 정상적인 작동 상태에 도달할 수 있도록 일정 시간 동안 워밍업해야 합니다. 예열에는 주로 다음 세 가지 측면이 포함됩니다.

컴파일 최적화 프로그램Swoole 프레임워크의 자체 코드 컴파일 최적화 프로그램을 로드

2. Process Control

Swoole 프레임워크는 단일 프로세스를 사용하여 높은 동시 연결을 지원할 수 있는 단일 스레드 비동기 네트워크 통신 프레임워크입니다. CPU와 메모리를 더 잘 활용하기 위해서는 프로세스 수를 제어하는 ​​것이 필수적입니다. 우리는 프로세스 수를 제어하여 서버 요청 요구 사항을 충족하기 위해 Swoole 프레임워크의 프로세스 관리 메커니즘을 채택했습니다.

3. 다중 프로세스의 캐시 풀

번역 서비스의 응답 지연과 서비스 응답 시간을 줄이기 위해 캐싱 메커니즘을 채택합니다. CPU의 동시 처리 기능을 최대한 활용하기 위해 여러 프로세스에서 캐시 풀을 사용하고, 캐시 풀의 사용 가능 수와 만료 시간을 제어하여 캐시 사용 효율성을 높이고 CPU 유휴 시간을 줄입니다.

IV.결론

이 글은 Swoole 프레임워크를 기반으로 고성능 온라인 번역 시스템을 구축하여 좋은 결과를 얻었습니다. 이 시스템은 NLP 전처리, 언어 인식 및 통화 번역 서비스와 같은 단계를 채택하며 Swoole의 지원으로 스트레스 테스트 및 내결함성과 같은 많은 장점을 갖춘 매우 동시적이고 효율적인 번역 서비스를 제공합니다. 앞으로도 지속적으로 시스템을 최적화하고, 사용자 경험과 시스템 성능을 개선하며, 더 많은 사용자의 요구를 충족하기 위해 서비스 사업 범위를 확장하려고 노력할 것입니다.

위 내용은 Swoole 기반 고성능 온라인 번역 시스템 설계 및 구현의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!