Ölçeklenebilirlik ve performans
Yüksek performanslı ve yüksek trafikli web siteleri ve uygulamalar, ölçeklenebilirlik ve performans için Kişiselleştiriciye göz önünde bulundurmanız gereken iki ana etkene sahiptir:
- Derecelendirme API 'SI çağrıları yaparken düşük gecikme süresi tutma
- Eğitim aktarım hızının olay girişi ile devam ettiğinizden emin olma
Kişiselleştirme, REST API aracılığıyla iletişime ayrılan çağrı süresinin büyük bir bölümünü hızla bir derece döndürebilir. Azure, isteklere hızla yanıt verebilme özelliğini otomatik olarak sağlar.
Düşük gecikmeli senaryolar
Bazı uygulamalar bir derece döndürürken düşük gecikme süreleri gerektirir. Düşük gecikme süreleri gereklidir:
- Kullanıcının, derecelendirilen içeriği görüntülemeden önce fark edilebilir bir süre beklememasını sağlamak.
- Extreme trafiği yaşayan bir sunucuda, nadir işlem süresini ve ağ bağlantılarını kullanmaktan kaçının.
Ölçeklenebilirlik ve eğitim performansı
Kişiselleştirici, API 'Lerin derecelendirmeden ve geri alındıktan sonra zaman uyumsuz olarak gönderilen iletilere bağlı olarak yeniden paketlenmiş bir model güncelleştirerek işe yarar. Bu iletiler, uygulama için bir Azure EventHub kullanılarak gönderilir.
Çoğu uygulama, kişiselleştirici için en fazla katılma ve eğitim aktarım hızına ulaşacaktır. Bu sınıra ulaşıldığında, uygulama yavaşlamadan, Olay Hub 'ı sıralarının, temizlenmeden daha hızlı doldurulmuş olduğunu fark eder.
Verimlilik gereksinimlerinizi tahmin etme
- Bağlam ve eylem JSON belgelerinin uzunluklarını ekleyerek sıralama olayı başına ortalama bayt sayısını tahmin edin.
- Bu tahmini ortalama bayt ile 20 MB/sn bölün.
Örneğin, ortalama yükünüzü 500 özelliği varsa ve her biri tahmini 20 karakter ise, her olay yaklaşık 10 KB olur. Bu tahminlerde 20.000.000/10.000 = 2.000 olay/sn, bu da 173.000.000 olaylar/gün ile ilgilidir.
Bu sınırlara ulaşmanız durumunda, lütfen mimari önerisi için destek ekibimize başvurun.