Sürekli gelişen dijital ortamda, Momspresso gibi içerik platformları kullanıcılarına kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak için sağlam veri altyapısına ihtiyaç duyar. Bugün, Momspresso için oluşturduğumuz ve analitik ve öneri sistemlerini destekleyen ölçeklenebilir veri hattı hakkında içgörüler paylaşmaktan heyecan duyuyorum.
Zorluk#
Momspresso’nun ihtiyaç duyduğu sistem şunları yapabilmeliydi:
- Kullanıcı etkinliklerini gerçek zamanlı olarak yakalamak
- Büyük hacimlerde veriyi verimli bir şekilde işlemek ve depolamak
- Kullanıcı davranışının hızlı analiz ve görselleştirmesini sağlamak
- Kişiselleştirilmiş içerik sunumu için bir öneri motorunu desteklemek
Çözümümüz: Kapsamlı Bir Veri Hattı#
Bu ihtiyaçları karşılayan çok bileşenli bir veri hattı tasarladık:
1. Python Etkinlikler SDK’sı#
Momspresso’nun kod tabanı genelinde entegre edilebilen basit bir Python sınıfı geliştirdik. Bu SDK, geliştiricilerin kullanıcı etkileşimlerini kolayca takip etmesini sağlayarak, sistemin altta yatan kodu yazmadan etkinlikleri göndermesine olanak tanır.
2. Etkinlik Web Servisi#
Bu servis, SDK’dan gelen etkinlikleri alır ve küçük bir doğrulama sonrasında Kafka’ya gönderir. Tüm kullanıcı etkileşim verileri için giriş noktası olarak görev yapar.
3. Apache Kafka#
Yüksek verim ve hata toleranslı tasarımı nedeniyle mesaj aracılığı ve yayın-abone sistemi olarak Kafka’yı seçtik. Şu anda tek bir makinede çalışıyor, ancak Momspresso büyüdükçe ölçeklenmeye hazır.
4. Veri Yakalama Sistemi#
Bu bileşen, Kafka’dan gelen tüm etkinlikleri dinler ve bunları bir PostgreSQL veritabanına ekler. Postgres’in JSON yeteneklerini kullanarak esnek ve sorgulanabilir bir veri seti oluşturduk.
5. PostgreSQL Etkinlik Deposu#
Tüm etkinlikler için ana veri depomuz. Depolamayı verimli bir şekilde yönetmek için aylık bir arşivleme sistemi uyguladık.
6. Gerçek Zamanlı Analitik için Grafana#
Etkinlik depomuza bağlı olan Grafana, Momspresso’nun gerçek zamanlı sorguları grafikleştirmesine, özellik kullanımını takip etmesine, dönüşüm performansını izlemesine ve anomalileri tespit etmesine olanak tanır.
7. Veri Görünümü Sistemi#
Bu bileşen, kullanıcı özelliklerini tanımlamak için bir dizi sezgisel yöntem ve model çalıştırır ve ayrı bir Kullanıcı Görünümü veritabanını günceller.
8. PostgreSQL Veri Görünümü Veritabanı#
Bu veritabanı, işlenmiş kullanıcı görünümlerini depolar ve türetilmiş kullanıcı verilerine hızlı erişim sağlar.
9. Gösterge Tabloları için Metabase#
Veri Görünümü veritabanını kullanan Metabase, Momspresso’nun SQL sorguları kullanarak özel gösterge tabloları ve raporlar oluşturmasına olanak tanır.
10. Benzersiz Kullanıcı İmzası Web Servisi#
Her kullanıcı için bir çerezde benzersiz bir imza atayan akıllı bir 1x1 piksel hizmeti, kullanıcıları oturumlar arasında takip etmemizi sağlar.
Bu Veri Hattının Gücü#
Bu veri hattı Momspresso’yu çeşitli şekillerde güçlendirir:
- Gerçek Zamanlı İçgörüler: Momspresso artık kullanıcı davranışını ve içerik performansını gerçek zamanlı olarak takip edebilir.
- Kişiselleştirme: Yapılandırılmış kullanıcı verileri, sofistike içerik öneri algoritmalarını mümkün kılar.
- Esnek Analiz: Veriler sorgulanabilir formatlarda depolandığından, Momspresso kolayca özel analizler gerçekleştirebilir.
- Ölçeklenebilirlik: Modüler tasarım, ihtiyaç duyuldukça bireysel bileşenlerin ölçeklendirilmesine veya değiştirilmesine olanak tanır.
Geleceğe Bakış#
Momspresso büyümeye devam ettikçe, bu veri hattı kullanıcı davranışını anlamada ve kişiselleştirilmiş deneyimler sunmada çok önemli bir rol oynayacak. Momspresso’nun platformlarını geliştirmek ve topluluklarını daha etkili bir şekilde dahil etmek için bu altyapıyı nasıl kullanacağını görmek için sabırsızlanıyoruz.
Bu veri hattı üzerine inşa edilen öneri sistemine derinlemesine daldığımız bir sonraki yazımız için bizi takipte kalın!