如何在微服务体系结构中访问大量用于机器学习的数据

Question

假设您正在为电子商务应用程序构建一个产品推荐算法，它是作为一个微服务体系结构构建的，该体系结构为用户和产品提供了独立的服务。该算法应该公开为推荐服务，该服务给定用户id，根据推荐产品的购买历史返回推荐产品的列表。

问题是，假设推荐算法是脱机的，因此分批运行，并要求每个用户为每次运行购买历史记录，您如何从用户服务中获取这些数据？在单块体系结构中，您可以直接从数据库的报告副本中读取数据，这样就可以在不影响生产性能的情况下进行大型复杂查询。

对我来说，最明显的答案似乎是，您只是在每次运行时向用户服务提出了一个巨大的请求，并确保您有能力处理该请求，有更好的解决方案吗？

Answer 1

在您的推荐服务中保存用户购买历史记录的副本。然后，对于每一个新的批处理运行，它只需要从用户服务请求更新的用户(如果您想这样调用它，则是一个增量更新)。

您将需要一个大的更新来提升推荐服务，并且可能不时需要一个大的同步更新，但是您不需要每次都请求完整的采购历史记录。