In het voortdurend veranderende digitale landschap hebben contentplatforms zoals Momspresso een robuuste data-infrastructuur nodig om gepersonaliseerde ervaringen aan hun gebruikers te leveren. Vandaag deel ik graag inzichten in de schaalbare datapipeline die we voor Momspresso hebben gebouwd, die hun analytics en aanbevelingssystemen aandrijft.
De uitdaging#
Momspresso had een systeem nodig dat:
- Gebruikersgebeurtenissen in realtime kon vastleggen
- Grote hoeveelheden gegevens efficiënt kon verwerken en opslaan
- Snelle analyse en visualisatie van gebruikersgedrag mogelijk maakte
- Een aanbevelingsengine voor gepersonaliseerde contentlevering ondersteunde
Onze oplossing: Een uitgebreide datapipeline#
We hebben een datapipeline met meerdere componenten ontworpen die aan deze behoeften voldoet:
1. Python Events SDK#
We ontwikkelden een eenvoudige Python-klasse die in de hele codebase van Momspresso kan worden geïntegreerd. Deze SDK stelt het systeem in staat om gebeurtenissen te pushen zonder onderliggende code te schrijven, waardoor het voor ontwikkelaars gemakkelijk is om gebruikersinteracties bij te houden.
2. Event Webservice#
Deze service ontvangt gebeurtenissen van de SDK en pusht ze naar Kafka na een kleine validatie. Het fungeert als het toegangspunt voor alle gebruikersinteractiegegevens.
3. Apache Kafka#
We kozen Kafka als ons message broking en pub-sub systeem vanwege de hoge doorvoer en fouttolerante ontwerp. Momenteel draait het op één machine, maar het is klaar om te schalen naarmate Momspresso groeit.
4. Gegevensvastleggingssysteem#
Dit onderdeel luistert naar alle gebeurtenissen van Kafka en voegt ze in een PostgreSQL-database in. Door gebruik te maken van de JSON-mogelijkheden van Postgres hebben we een flexibele en bevraagbare dataset gecreëerd.
5. PostgreSQL Gebeurtenissenopslag#
Onze primaire gegevensopslag voor alle gebeurtenissen. We hebben een maandelijks archiveringssysteem geïmplementeerd om de opslag efficiënt te beheren.
6. Grafana voor realtime analytics#
Verbonden met onze gebeurtenissenopslag, stelt Grafana Momspresso in staat om realtime query’s te grafieken, functiegebruik bij te houden, conversieprestaties te monitoren en anomalieën te detecteren.
7. Gegevensweergavesysteem#
Dit onderdeel voert een reeks heuristieken en modellen uit om gebruikersattributen te definiëren en werkt een aparte gebruikersweergavedatabase bij.
8. PostgreSQL Gegevensweergavedatabase#
Deze database slaat de verwerkte gebruikersweergaven op, waardoor snelle toegang tot afgeleide gebruikersgegevens mogelijk is.
9. Metabase voor dashboards#
Met behulp van de gegevensweergavedatabase kan Momspresso via Metabase aangepaste dashboards en rapporten maken met SQL-query’s.
10. Unieke Userprint Webservice#
Een slimme 1x1 pixel service die een unieke handtekening in een cookie toewijst aan elke gebruiker, waardoor we gebruikers over sessies heen kunnen volgen.
De kracht van deze pipeline#
Deze datapipeline stelt Momspresso op verschillende manieren in staat:
- Realtime inzichten: Momspresso kan nu gebruikersgedrag en contentprestaties in realtime volgen.
- Personalisatie: De gestructureerde gebruikersgegevens maken geavanceerde contentaanbevelingsalgoritmen mogelijk.
- Flexibele analyse: Met gegevens opgeslagen in bevraagbare formaten kan Momspresso gemakkelijk ad-hoc analyses uitvoeren.
- Schaalbaarheid: Het modulaire ontwerp maakt het mogelijk om individuele componenten naar behoefte te schalen of te vervangen.
Vooruitblik#
Naarmate Momspresso blijft groeien, zal deze datapipeline een cruciale rol spelen bij het begrijpen van gebruikersgedrag en het leveren van gepersonaliseerde ervaringen. We zijn benieuwd hoe Momspresso deze infrastructuur zal benutten om hun platform te verbeteren en hun gemeenschap effectiever te betrekken.
Blijf op de hoogte voor ons volgende bericht, waarin we dieper ingaan op het aanbevelingssysteem dat bovenop deze datapipeline is gebouwd!