W ciągle zmieniającym się krajobrazie cyfrowym, platformy treści takie jak Momspresso potrzebują solidnej infrastruktury danych, aby dostarczać spersonalizowane doświadczenia swoim użytkownikom. Dziś z radością dzielę się spostrzeżeniami na temat skalowalnego potoku danych, który zbudowaliśmy dla Momspresso, zasilającego ich systemy analityczne i rekomendacyjne.
Wyzwanie#
Momspresso potrzebowało systemu, który mógłby:
- Przechwytywać zdarzenia użytkowników w czasie rzeczywistym
- Efektywnie przetwarzać i przechowywać duże ilości danych
- Umożliwiać szybką analizę i wizualizację zachowań użytkowników
- Wspierać silnik rekomendacji do personalizowanego dostarczania treści
Nasze rozwiązanie: Kompleksowy potok danych#
Zaprojektowaliśmy wielokomponentowy potok danych, który odpowiada na te potrzeby:
1. SDK zdarzeń w Pythonie#
Opracowaliśmy prostą klasę Pythona, którą można zintegrować w całym kodzie Momspresso. To SDK pozwala systemowi przesyłać zdarzenia bez pisania podstawowego kodu, ułatwiając programistom śledzenie interakcji użytkowników.
2. Usługa sieciowa zdarzeń#
Ta usługa odbiera zdarzenia z SDK i przesyła je do Kafki po niewielkiej walidacji. Działa jako punkt wejścia dla wszystkich danych o interakcjach użytkowników.
3. Apache Kafka#
Wybraliśmy Kafkę jako nasz system pośredniczenia wiadomości i pub-sub ze względu na wysoką przepustowość i odporną na awarie konstrukcję. Obecnie działa na jednej maszynie, gotowa do skalowania wraz z rozwojem Momspresso.
4. System przechwytywania danych#
Ten komponent nasłuchuje wszystkich zdarzeń z Kafki i wstawia je do bazy danych PostgreSQL. Wykorzystując możliwości JSON Postgres, stworzyliśmy elastyczny i przeszukiwalny zestaw danych.
5. Magazyn zdarzeń PostgreSQL#
Nasz główny magazyn danych dla wszystkich zdarzeń. Wdrożyliśmy miesięczny system archiwizacji, aby efektywnie zarządzać przechowywaniem.
6. Grafana do analityki w czasie rzeczywistym#
Połączona z naszym magazynem zdarzeń, Grafana pozwala Momspresso na tworzenie wykresów zapytań w czasie rzeczywistym, śledzenie wykorzystania funkcji, monitorowanie wydajności konwersji i wykrywanie anomalii.
7. System widoku danych#
Ten komponent uruchamia serię heurystyk i modeli w celu zdefiniowania atrybutów użytkownika, aktualizując oddzielną bazę danych widoku użytkownika.
8. Baza danych widoku danych PostgreSQL#
Ta baza danych przechowuje przetworzone widoki użytkowników, umożliwiając szybki dostęp do pochodnych danych użytkownika.
9. Metabase do dashboardów#
Korzystając z bazy danych widoku danych, Metabase pozwala Momspresso tworzyć niestandardowe dashboardy i raporty przy użyciu zapytań SQL.
10. Usługa sieciowa unikalnego odcisku użytkownika#
Sprytna usługa piksela 1x1, która przypisuje unikalny podpis w pliku cookie dla każdego użytkownika, pozwalając nam śledzić użytkowników między sesjami.
Moc tego potoku#
Ten potok danych wzmacnia Momspresso na kilka sposobów:
- Wgląd w czasie rzeczywistym: Momspresso może teraz śledzić zachowania użytkowników i wydajność treści w czasie rzeczywistym.
- Personalizacja: Ustrukturyzowane dane użytkowników umożliwiają zaawansowane algorytmy rekomendacji treści.
- Elastyczna analiza: Dzięki danym przechowywanym w przeszukiwalnych formatach, Momspresso może łatwo przeprowadzać analizy ad-hoc.
- Skalowalność: Modułowa konstrukcja pozwala na skalowanie lub wymianę poszczególnych komponentów w miarę potrzeb.
Patrząc w przyszłość#
W miarę dalszego rozwoju Momspresso, ten potok danych będzie odgrywał kluczową rolę w zrozumieniu zachowań użytkowników i dostarczaniu spersonalizowanych doświadczeń. Jesteśmy podekscytowani, widząc, jak Momspresso wykorzysta tę infrastrukturę do ulepszenia swojej platformy i skuteczniejszego angażowania swojej społeczności.
Bądźcie czujni na nasz następny post, w którym zagłębimy się w system rekomendacji zbudowany na bazie tego potoku danych!