Personalização com o Cosmos DB

Aplicações API
Container Instances
Cosmos DB

Ideia de solução

Se quiser ver-nos expandir este artigo com mais informações, detalhes de implementação, orientação de preços ou exemplos de código, informe-nos com o Feedback do GitHub!

Gerar recomendações personalizadas para os clientes em tempo real, utilizando configurações de baixa latência e consistência incapaz para insights imediatos

Arquitetura

Diagrama de arquitetura Descarregue um SVG desta arquitetura.

Fluxo de dados

  1. O comprador/utilizador assina a aplicação de e-commerce utilizando as suas próprias credenciais.
  2. O comprador/Utilizador coloca a encomenda e a encomenda vai para as Aplicações API da Azure.
  3. Os dados são armazenados em Cosmos DB (Ordem do Cliente).
  4. O feed de alteração está ativado na DB cosmos e processa todas as alterações para eventos disponíveis.
  5. Utilizando a Faísca Apache em Tijolos de Dados Azure, os dados são treinados e armazenados em Cosmos DB (Vetores de utilizador Product+)
  6. A recomendação mais recente será recolhida pela UI da loja de e-commerce utilizando o Serviço de Contentores Azure (APIs de recomendação).

Componentes

Esta arquitetura inclui os seguintes componentes:

  • A Azure Web App faz parte do Azure App Service. É um serviço baseado em HTTP para hospedar aplicações web, APIs REST e extremidades traseiras móveis. Pode desenvolver no seu idioma favorito, seja .NET, .NET Core, Java, Ruby, Node.js, PHP ou Python. As aplicações funcionam e escalam com facilidade tanto em ambientes baseados no Windows como no Linux.

  • Azure Cosmos DB é uma base de dados de vários modelos que pode servir dados elasticamente a uma escala massiva. A Azure Cosmos DB foi projetado para aplicações que são distribuídas globalmente num modelo multi-escrita.

  • A alteração do alimento fornece um registo persistente de alterações num recipiente na ordem em que ocorrem.

  • A azure Container Instances executa contentores a pedido num ambiente Microsoft Azure sem servidor. Azure Container Instances é um método de baixa fricção de contentores que não requer um hospedeiro docker completo ou instalação kubernetes.

  • O Serviço Azure Kubernetes automatiza a implantação, dimensionamento e gestão de aplicações contentorizadas, como o modelo de Recomendação.

  • A azure Databricks é uma plataforma de análise de dados otimizada para a plataforma de serviços cloud da Microsoft Azure. A Azure Databricks oferece dois ambientes para o desenvolvimento de aplicações intensivas de dados: Azure Databricks SQL Analytics e Azure Databricks Workspace.

Considerações

A gestão da API, em frente ao serviço de contentores, oferece uma série de benefícios, tais como estrangulamento de taxas, versões API, políticas. Para mais informações, consulte a Azure API Management.

Escalabilidade

Na Azure Cosmos DB, pode configurar o rendimento padrão (manual) ou autoescalado nas suas bases de dados e contentores. A produção de autoescalação provisida em Azure Cosmos DB permite-lhe escalar a produção (RU/s) da sua base de dados ou contentor automaticamente e instantaneamente. A produção é dimensionada com base na utilização, sem afetar a disponibilidade, latência, produção ou desempenho da carga de trabalho.

O Azure Synapse também fornece capacidades nativas de Apache Spark e pode ser considerado uma opção alternativa para o desenvolvimento e formação de um modelo de recomendação.

Dimensione o cluster AKS para satisfazer os seus requisitos de desempenho e produção. Tenha cuidado para aumentar o número de cápsulas para utilizar plenamente o cluster e escalar os nós do cluster para atender à procura do seu serviço.

Passos Seguintes