Cosmos DB kullanarak kişiselleştirme

API Apps
Container Instances
Cosmos DB

Çözüm Fikri

Olası kullanım örnekleri, alternatif hizmetler, uygulama konuları veya fiyatlandırma kılavuzu gibi daha fazla bilgiyle bu makaleyi genişletmemizi görmek için Geri Bildirim ile GitHub!

Anında Öngörüler için düşük gecikme süreli ve ayarlanabilir tutarlılık ayarlarını kullanarak müşteriler için kişiselleştirilmiş öneriler oluşturun

Mimari

Mimari diyagramı Bu mimarinin bir SVG indirin.

Veri akışı

  1. Alışverişçinin/Kullanıcı kendi kimlik bilgilerini kullanarak e-ticaret uygulamasına oturum açar.
  2. Alışverişçinin/Kullanıcı sipariş ve siparişi Azure API Apps 'ye girer.
  3. veriler Cosmos DB (müşteri siparişi) içinde depolanır.
  4. değişiklik akışı Cosmos DB etkinleştirilmiştir ve kullanılabilir olaylar için tüm değişiklikleri işler.
  5. Azure veri blokları üzerinde Apache Spark kullanarak, veriler Cosmos DB eğitilmiş ve saklanır (ürün + kullanıcı vektörleri)
  6. En son öneri, Azure Container Service (öneri API 'Leri) kullanılarak e-ticaret Mağazası Kullanıcı arabirimi tarafından alınacaktır.

Bileşenler

Bu mimari aşağıdaki bileşenleri içerir:

  • Azure Web App Azure App Service bir parçasıdır. Web uygulamalarını, REST API 'Leri ve mobil arka uçları barındırmak için HTTP tabanlı bir hizmettir. .NET, .NET Core, Java, Ruby, Node.js, PHP veya Python dahil en sevdiğiniz dilde geliştirebilirsiniz. uygulamalar hem Windows hem de Linux tabanlı ortamlarda kolayca çalışır ve ölçeklendirebilir.

  • Azure Cosmos DB , büyük ölçekte veri esnek hizmeti sağlayan birden çok modelli veritabanıdır. Azure Cosmos DB, genel olarak çoklu yazma modelinde dağıtılan uygulamalar için tasarlanmıştır.

  • Değişiklik akışı , bir kapsayıcıda meydana gelen değişikliklerin kalıcı bir kaydını gerçekleşdikleri sırada sağlar.

  • Azure Container Instances , kapsayıcıları sunucusuz Microsoft Azure ortamında isteğe bağlı olarak çalıştırır. Azure Container Instances, tam bir Docker konağı veya Kubernetes yüklemesi gerektirmeyen kapsayıcıları çalıştırmanın düşük duyarlı bir yöntemidir.

  • Azure Kubernetes hizmeti , öneri modeli gibi Kapsayıcılı uygulamaların dağıtımını, ölçeklendirilmesini ve yönetimini otomatikleştirir.

  • Azure Databricks , Microsoft Azure bulut hizmetleri platformu için iyileştirilmiş bir veri analizi platformudur. Azure Databricks, veri kullanımı yoğun uygulamalar geliştirmeye yönelik iki ortam sunar: Azure Databricks SQL analiz ve Azure Databricks çalışma alanı.

Dikkat edilmesi gerekenler

Kapsayıcı hizmetinin önündeki API Yönetimi, hız kısıtlama, API sürümü oluşturma, ilkeler gibi çeşitli avantajlar sağlar. Daha fazla bilgi için lütfen Azure API Managementbaşvurun.

Ölçeklenebilirlik

Azure Cosmos DB, veritabanlarınızda ve kapsayıcılarınızda standart (el ile) ya da otomatik ölçeklendirme sağlanan aktarım hızını yapılandırabilirsiniz. Azure Cosmos DB tarafından otomatik olarak sağlanan aktarım hızı, veritabanınızın veya kapsayıcının verimini (RU/s) otomatik olarak ve anında ölçeklendirmenize olanak tanır. Verimlilik, iş yükünün kullanılabilirliğini, gecikme süresini, verimini veya performansını etkilemeden, kullanıma göre ölçeklendirilir.

Azure SYNAPSE, yerel Apache Spark özellikleri de sağlar ve bir öneri modelinin geliştirilmesi ve eğitimi için alternatif bir seçenek olarak düşünülebilir.

AKS kümesini performans ve verimlilik gereksinimlerinizi karşılayacak şekilde ölçeklendirin. Kümeden tamamen yararlanmak ve kümenin düğümlerini, hizmetinizin talebine uyacak şekilde ölçeklendirmek için, düğüm sayısının ölçeğini ölçeklendirin.

Sonraki Adımlar