Инженеры Target стали тратить на обслуживание баз данных и инфраструктуры на 50% меньше времени. Компания получила такой результат после переноса поиска товаров в Spanner Graph. Новая система хранит сведения о товарах и связи между ними. Там же лежат данные для смыслового поиска.
Эта система помогает разговорным сервисам Target подбирать товары с учётом запроса покупателя. Один из них - Gift Finder. Компания запустила его перед праздничным сезоном 2025 года. Покупатель описывает получателя подарка или повод, а помощник предлагает подходящие варианты.
Почему помощнику нужна связная база товаров
Раньше Target хранила поисковые индексы в Elasticsearch, а сведения об операциях - в отдельных базах. Команде приходилось синхронизировать несколько систем. Из-за этого часть связей терялась, результаты запросов могли расходиться, а инженеры вручную настраивали индексы и перенос данных.
Для подбора подарка мало совпадения по словам. Сервису нужно понимать, как товар связан с возрастом получателя или совместимыми аксессуарами. Target собрала эти отношения в единую сеть связей. Там же хранятся числовые признаки, по которым система находит товары со схожим смыслом.
Как Target перенесла поиск без остановки
Команда сначала описала товары, категории, бренды и предпочтения покупателей в новой схеме. Затем она стала параллельно передавать в Spanner Graph живые обновления каталога и проверять их на реальной нагрузке.
После этого Target постепенно направляла запросы в новую систему. Инженеры сравнивали скорость и точность смыслового поиска. Отдельно они проверяли устойчивость базы. Когда испытания закончились, компания отключила прежнюю систему Elasticsearch.
Так Target убрала отдельные базы для поиска и операций. Разработчики теперь тратят на администрирование и поддержку инфраструктуры вдвое меньше времени. Освободившиеся часы команда направляет на новые функции для покупателей.
Что взять интернет-магазину
Этот пример показывает, что ИИ в продажах зависит от устройства каталога. Помощник даст слабый подбор, если характеристики товара лежат отдельно от остатков, а связи между позициями устаревают.
Начать можно с одного сценария, например с подбора подарка. Команда определяет, какие свойства влияют на выбор, проверяет обновление остатков и собирает связи между товарами. Затем она подключает помощника к готовому набору данных и оценивает его советы на живых запросах покупателей.