Budowanie skalowalnego potoku danych dla Momspresso: Wzmacnianie personalizacji treści

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:

1. Przechwytywać zdarzenia użytkowników w czasie rzeczywistym
2. Efektywnie przetwarzać i przechowywać duże ilości danych
3. Umożliwiać szybką analizę i wizualizację zachowań użytkowników
4. 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:

1. Wgląd w czasie rzeczywistym: Momspresso może teraz śledzić zachowania użytkowników i wydajność treści w czasie rzeczywistym.
2. Personalizacja: Ustrukturyzowane dane użytkowników umożliwiają zaawansowane algorytmy rekomendacji treści.
3. Elastyczna analiza: Dzięki danym przechowywanym w przeszukiwalnych formatach, Momspresso może łatwo przeprowadzać analizy ad-hoc.
4. 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!