Az állandóan fejlődő digitális környezetben a Momspressohoz hasonló tartalomplatformoknak robusztus adatinfrastruktúrára van szükségük a személyre szabott élmények nyújtásához felhasználóik számára. Ma örömmel osztom meg azokat a betekintéseket, amelyeket a Momspresso számára kiépített skálázható adatcsatornáról szereztünk, amely az elemzési és ajánlási rendszereiket működteti.
A kihívás#
A Momspressonak olyan rendszerre volt szüksége, amely:
- Valós időben rögzíti a felhasználói eseményeket
- Hatékonyan dolgozza fel és tárolja a nagy mennyiségű adatot
- Lehetővé teszi a felhasználói viselkedés gyors elemzését és vizualizációját
- Támogat egy ajánlórendszert a személyre szabott tartalom kézbesítéséhez
Megoldásunk: Átfogó adatcsatorna#
Egy többkomponensű adatcsatornát terveztünk, amely kielégíti ezeket az igényeket:
1. Python Events SDK#
Kifejlesztettünk egy egyszerű Python osztályt, amely integrálható a Momspresso kódbázisában. Ez az SDK lehetővé teszi a rendszer számára az események továbbítását az alapul szolgáló kód írása nélkül, megkönnyítve a fejlesztők számára a felhasználói interakciók nyomon követését.
2. Esemény webszolgáltatás#
Ez a szolgáltatás fogadja az eseményeket az SDK-tól, és kisebb ellenőrzés után továbbítja őket a Kafkába. Ez szolgál belépési pontként minden felhasználói interakciós adat számára.
3. Apache Kafka#
A Kafkát választottuk üzenetközvetítő és pub-sub rendszerként magas áteresztőképessége és hibatűrő kialakítása miatt. Jelenleg egyetlen gépen fut, de készen áll a skálázásra, ahogy a Momspresso növekszik.
4. Adatrögzítő rendszer#
Ez a komponens figyeli az összes eseményt a Kafkából, és beilleszti őket egy PostgreSQL adatbázisba. A Postgres JSON képességeit kihasználva rugalmas és lekérdezhető adatkészletet hoztunk létre.
5. PostgreSQL eseménytár#
Elsődleges adattárunk minden esemény számára. Havi archiválási rendszert vezettünk be a tárhely hatékony kezelésére.
6. Grafana valós idejű elemzéshez#
Az eseménytárunkhoz kapcsolódva a Grafana lehetővé teszi a Momspresso számára a valós idejű lekérdezések grafikonos ábrázolását, a funkciók használatának nyomon követését, a konverziós teljesítmény figyelését és az anomáliák észlelését.
7. Adatnézet rendszer#
Ez a komponens heurisztikák és modellek sorozatát futtatja a felhasználói attribútumok meghatározására, frissítve egy külön Felhasználói Nézet adatbázist.
8. PostgreSQL adatnézet adatbázis#
Ez az adatbázis tárolja a feldolgozott felhasználói nézeteket, lehetővé téve a gyors hozzáférést a származtatott felhasználói adatokhoz.
9. Metabase irányítópultokhoz#
Az Adatnézet adatbázist használva a Metabase lehetővé teszi a Momspresso számára egyedi irányítópultok és jelentések létrehozását SQL lekérdezések segítségével.
10. Egyedi felhasználói lenyomat webszolgáltatás#
Egy ügyes 1x1 pixeles szolgáltatás, amely egyedi aláírást rendel egy sütiben minden felhasználóhoz, lehetővé téve számunkra a felhasználók nyomon követését a munkamenetek között.
Az adatcsatorna ereje#
Ez az adatcsatorna több módon is erősíti a Momspressot:
- Valós idejű betekintések: A Momspresso most már valós időben követheti nyomon a felhasználói viselkedést és a tartalom teljesítményét.
- Személyre szabás: A strukturált felhasználói adatok lehetővé teszik a kifinomult tartalomajánló algoritmusok használatát.
- Rugalmas elemzés: Az adatok lekérdezhető formátumban való tárolásával a Momspresso könnyen végezhet ad-hoc elemzéseket.
- Skálázhatóság: A moduláris kialakítás lehetővé teszi az egyes komponensek skálázását vagy cseréjét szükség szerint.
Előretekintés#
Ahogy a Momspresso továbbra is növekszik, ez az adatcsatorna kulcsfontosságú szerepet fog játszani a felhasználói viselkedés megértésében és a személyre szabott élmények nyújtásában. Izgatottan várjuk, hogy a Momspresso hogyan fogja kihasználni ezt az infrastruktúrát platformjuk fejlesztésére és közösségük hatékonyabb bevonására.
Maradjon velünk a következő bejegyzésünkig, ahol részletesen bemutatjuk az erre az adatcsatornára épülő ajánlórendszert!