Construyendo un Pipeline de Datos Escalable para Momspresso: Potenciando la Personalización de Contenido

En el panorama digital en constante evolución, las plataformas de contenido como Momspresso necesitan una infraestructura de datos robusta para ofrecer experiencias personalizadas a sus usuarios. Hoy, estoy emocionado de compartir ideas sobre el pipeline de datos escalable que hemos construido para Momspresso, que impulsa sus sistemas de análisis y recomendación.

El Desafío #

Momspresso necesitaba un sistema que pudiera:

1. Capturar eventos de usuario en tiempo real
2. Procesar y almacenar grandes volúmenes de datos de manera eficiente
3. Permitir un análisis rápido y visualización del comportamiento del usuario
4. Soportar un motor de recomendación para la entrega de contenido personalizado

Nuestra Solución: Un Pipeline de Datos Integral #

Diseñamos un pipeline de datos multicomponente que aborda estas necesidades:

1. SDK de Eventos en Python #

Desarrollamos una clase simple en Python que puede integrarse en todo el código de Momspresso. Este SDK permite al sistema enviar eventos sin escribir código subyacente, facilitando a los desarrolladores el seguimiento de las interacciones del usuario.

2. Servicio Web de Eventos #

Este servicio recibe eventos del SDK y los envía a Kafka después de una validación menor. Actúa como punto de entrada para todos los datos de interacción del usuario.

3. Apache Kafka #

Elegimos Kafka como nuestro sistema de intermediación de mensajes y pub-sub por su alto rendimiento y diseño tolerante a fallos. Actualmente se ejecuta en una sola máquina, listo para escalar a medida que Momspresso crece.

4. Sistema de Captura de Datos #

Este componente escucha todos los eventos de Kafka y los inserta en una base de datos PostgreSQL. Al utilizar las capacidades JSON de Postgres, hemos creado un conjunto de datos flexible y consultable.

5. Almacén de Eventos PostgreSQL #

Nuestro almacén de datos principal para todos los eventos. Hemos implementado un sistema de archivo mensual para gestionar el almacenamiento de manera eficiente.

6. Grafana para Análisis en Tiempo Real #

Conectado a nuestro almacén de eventos, Grafana permite a Momspresso graficar consultas en tiempo real, rastrear el uso de funciones, monitorear el rendimiento de conversión y detectar anomalías.

7. Sistema de Vista de Datos #

Este componente ejecuta una serie de heurísticas y modelos para definir atributos de usuario, actualizando una base de datos separada de Vista de Usuario.

8. Base de Datos de Vista de Datos PostgreSQL #

Esta base de datos almacena las vistas de usuario procesadas, permitiendo un acceso rápido a los datos de usuario derivados.

9. Metabase para Paneles de Control #

Utilizando la base de datos de Vista de Datos, Metabase permite a Momspresso crear paneles de control personalizados e informes utilizando consultas SQL.

10. Servicio Web de Huella Digital Única #

Un ingenioso servicio de píxel 1x1 que asigna una firma única en una cookie para cada usuario, permitiéndonos rastrear usuarios a través de sesiones.

El Poder de Este Pipeline #

Este pipeline de datos potencia a Momspresso de varias maneras:

1. Insights en Tiempo Real: Momspresso ahora puede rastrear el comportamiento del usuario y el rendimiento del contenido en tiempo real.
2. Personalización: Los datos de usuario estructurados permiten algoritmos sofisticados de recomendación de contenido.
3. Análisis Flexible: Con los datos almacenados en formatos consultables, Momspresso puede realizar análisis ad-hoc fácilmente.
4. Escalabilidad: El diseño modular permite que los componentes individuales se escalen o reemplacen según sea necesario.

Mirando hacia el Futuro #

A medida que Momspresso continúa creciendo, este pipeline de datos jugará un papel crucial en la comprensión del comportamiento del usuario y la entrega de experiencias personalizadas. Estamos emocionados de ver cómo Momspresso aprovechará esta infraestructura para mejorar su plataforma y involucrar a su comunidad de manera más efectiva.

¡Estén atentos a nuestra próxima publicación, donde profundizaremos en el sistema de recomendación construido sobre este pipeline de datos!