此亚马逊云科技解决方案有何用途?

构建推荐系统是一项艰巨的任务,因为它需要分析、机器学习、软件工程和系统运维等方面的专业知识。亚马逊云科技为您提供了端到端的、云原生的推荐系统解决方案。 其利用诸如Amazon SageMakerAmazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS),Amazon CodeBuild等服务,帮助您可以大大缩短设计和搭建推荐系统的时间。

该解决方案基于微服务架构,使您灵活的实现各种推荐场景(例如,新闻推荐,电影推荐,课程推荐等)。

 

亚马逊云科技解决方案概述

下图显示了您可以使用此解决方案的架构。您可以联系销售顾问获取此方案更详细的材料以及定制化支持。

Architecture of Spot Tagging Bot

此方案将从三方面为您构建一个云原生的推荐系统:

  1. 在线服务模块。此方案基于Amazon EKS提供了在线运行服务,包括用户画像,数据加载,事件通知,召回,排序,后处理等。这些服务采用微服务架构设计,会根据需要与Redis进行交互。
  2. 离线处理模块。此方案使用Amazon Step FunctionsAmazon SageMaker实现了的推荐系统离线处理模块,其中包括数据清理,模型训练,模型验证、批量处理等流程。当有生成新的文件或者模型生成时,系统会通知在线相关服务对其进行重新加载。
  3. CI/CD自动发布管道。此方案通过Amazon CodeBuildArgo CD实现CI/CD功能,便于用户将最新的版本部署到生产环境里。

个性化推荐系统解决方案

版本 1.0.0
上次更新日期:2021 年 4月
作者:亚马逊云科技

预计部署时间:20 分钟

功能特性

插件式设计

整个方案内置了针对不同场景的优化算法和模型,比如新闻推荐和电影推荐场景。同时,方案采取插件式设计,用户能够针对不同场景定制所需要的逻辑。

弹性伸缩

Amazon EKS 自动管理负责安排容器、管理应用程序可用性、存储集群数据和其他关键任务的 Kubernetes 控制平面节点的可用性和可扩展性。

端到端

此方案涵盖了一个推荐系统所需的基本要素,使您可以快速实现完整推荐系统。同时,方案中集成了完整的自动化CI/CD管道。开发人员可以轻松的对系统进行持续迭代。
Standard Product Icons (Features) Squid Ink
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