プログラミング

TALAがオープンソース化

293 pointsby alixanderwang2026年9月8日23 コメント

要約

Terrastructの自動レイアウトアルゴリズムであるTALAが、D2と同じMPL-2.0ライセンスの下でオープンソースとして公開されました。TALAは、ソフトウェアアーキテクチャ図に特化した新しい直交レイアウトエンジンで、美しさを追求するために複数の目的を考慮します。カスタムノード位置指定の柔軟性も特徴ですが、レイアウト結果のランダム性やDAGへの最適化不足といったトレードオフも存在します。

全文翻訳

TALAがオープンソース化

こちらのアナウンスに続き、TALA（Terrastruct's AutoLayout Algorithm）がD2と同じライセンス（MPL-2.0）の下でオープンソース化されました。

TALAは、ソフトウェアアーキテクチャ図を念頭に置いて設計された新しい自動レイアウトアルゴリズムです。これは主に直交レイアウトエンジンであり、一方向に成長するDAGベースのものよりも、ホワイトボードで見かけるものにより近いものです。さまざまなグラフ描画研究論文（ソースコード中に引用）のアイデアと独自のテクニックを組み合わせて、美しい図を実現します。対称性、平均距離、フロー、類似ノードのクラスタリングなど、「美しさ」の複数の目的を考慮しています。

ここではテキストを短くし、例を先に示します。

最初のバッチでは、TALAでレンダリングされた図を、D2に付属する他の2つのレイアウトアルゴリズム（DagreとELK）と比較しています。これらは手作業で選んだものではなく、GitHub上の公開されているd2ファイルを見つけただけです。そのため、TALA以外のレイアウトを好む場合もあるでしょう。
2番目のバッチは、TALAのユニークな特性を示しています。つまり、ノードの位置とサイズをカスタマイズできることです（例：座標の固定）。これは、エージェンティックなユースケースに特に適しています。モデルは2D空間での描画は得意ですが、TALAはまだモデルが苦労しているルーティングを担当します。これらはAIが生成しました。
3番目のバッチは、一部のノードが座標を指定し、残りはレイアウトエンジンに任せるというハイブリッドをサポートするTALAの能力を示しています。特定の形状のノードコレクションを想定している場合、座標で指定でき、TALAが残りを処理できます。これもAIが生成しました。

また、TALAにもトレードオフがあることに注意してください。

アルゴリズムにランダム性があります。デフォルトで3つのシードを使用して最適なレイアウトを見つけ、最もスコアの高いものを選択します。同じシードと入力であれば、同じ図が生成されます。しかし、たとえばノードを1つ追加したとします。図は完全に異なるものになる可能性があります。DagreやELKでは、追加ノードが収容されるだけで、以前とほとんど同じように見えます。これは時に望ましいことです。
DAG（有向非巡回グラフ）のレイアウトは得意ではありません。長いフローを持つグラフを望む場合、DagreやELKを好むことが多いです。
より大きな図の場合、実行に時間がかかることがあります。非線形にスケールします。TALAの実行パフォーマンスと他のアルゴリズムとの比較ベンチマークについては、https://github.com/d2lang/d2-benchmarks を参照してください。

TALAはD2 v0.9.0にバンドルされていますので、インストールして--layout=talaを指定して試してみてください！または、https://play.d2lang.com, こちらも100%クライアントサイドで実行されます。オープンソース化によってもたらされる改善に特に期待しており、コミュニティからどのような改善やアイデアが提出されるか楽しみにしています。

TALA全体にわたる多大な貢献をしてくれたGavin Nishizawa氏、および階層アルゴリズムなどの作業をしてくれたJúlio César Batista氏に感謝します。皆さんとこのような興味深い作業ができて、とても楽しかったです。