Construction d'un Pipeline de Données Évolutif pour Momspresso : Renforcer la Personnalisation du Contenu
Dans le paysage numérique en constante évolution, les plateformes de contenu comme Momspresso ont besoin d’une infrastructure de données robuste pour offrir des expériences personnalisées à leurs utilisateurs. Aujourd’hui, je suis ravi de partager des informations sur le pipeline de données évolutif que nous avons construit pour Momspresso, qui alimente leurs systèmes d’analyse et de recommandation.
Le Défi #
Momspresso avait besoin d’un système capable de :
- Capturer les événements utilisateur en temps réel
- Traiter et stocker efficacement de grands volumes de données
- Permettre une analyse rapide et une visualisation du comportement des utilisateurs
- Soutenir un moteur de recommandation pour une diffusion de contenu personnalisée
Notre Solution : Un Pipeline de Données Complet #
Nous avons conçu un pipeline de données à plusieurs composants qui répond à ces besoins :
1. SDK d’Événements Python #
Nous avons développé une classe Python simple qui peut être intégrée dans l’ensemble du code de Momspresso. Ce SDK permet au système de pousser des événements sans écrire de code sous-jacent, facilitant ainsi le suivi des interactions utilisateur par les développeurs.
2. Service Web d’Événements #
Ce service reçoit les événements du SDK et les pousse vers Kafka après une validation mineure. Il agit comme le point d’entrée pour toutes les données d’interaction utilisateur.
3. Apache Kafka #
Nous avons choisi Kafka comme notre système de courtage de messages et de pub-sub pour son débit élevé et sa conception tolérante aux pannes. Actuellement exécuté sur une seule machine, il est prêt à évoluer à mesure que Momspresso grandit.
4. Système de Capture de Données #
Ce composant écoute tous les événements de Kafka et les insère dans une base de données PostgreSQL. En utilisant les capacités JSON de Postgres, nous avons créé un ensemble de données flexible et interrogeable.
5. Stockage d’Événements PostgreSQL #
Notre stockage de données principal pour tous les événements. Nous avons mis en place un système d’archivage mensuel pour gérer efficacement le stockage.
6. Grafana pour l’Analyse en Temps Réel #
Connecté à notre stockage d’événements, Grafana permet à Momspresso de graphiquer des requêtes en temps réel, de suivre l’utilisation des fonctionnalités, de surveiller les performances de conversion et de détecter les anomalies.
7. Système de Vue des Données #
Ce composant exécute une série d’heuristiques et de modèles pour définir les attributs des utilisateurs, mettant à jour une base de données de Vue Utilisateur séparée.
8. Base de Données de Vue des Données PostgreSQL #
Cette base de données stocke les vues utilisateur traitées, permettant un accès rapide aux données utilisateur dérivées.
9. Metabase pour les Tableaux de Bord #
En utilisant la base de données de Vue des Données, Metabase permet à Momspresso de créer des tableaux de bord personnalisés et des rapports à l’aide de requêtes SQL.
10. Service Web d’Empreinte Utilisateur Unique #
Un service ingénieux de pixel 1x1 qui attribue une signature unique dans un cookie pour chaque utilisateur, nous permettant de suivre les utilisateurs à travers les sessions.
La Puissance de Ce Pipeline #
Ce pipeline de données renforce Momspresso de plusieurs façons :
- Insights en Temps Réel : Momspresso peut désormais suivre le comportement des utilisateurs et les performances du contenu en temps réel.
- Personnalisation : Les données utilisateur structurées permettent des algorithmes sophistiqués de recommandation de contenu.
- Analyse Flexible : Avec les données stockées dans des formats interrogeables, Momspresso peut facilement effectuer des analyses ad hoc.
- Évolutivité : La conception modulaire permet d’adapter ou de remplacer des composants individuels selon les besoins.
Perspectives d’Avenir #
Alors que Momspresso continue de croître, ce pipeline de données jouera un rôle crucial dans la compréhension du comportement des utilisateurs et la fourniture d’expériences personnalisées. Nous sommes impatients de voir comment Momspresso exploitera cette infrastructure pour améliorer leur plateforme et engager leur communauté plus efficacement.
Restez à l’écoute pour notre prochain article, où nous plongerons dans le système de recommandation construit sur ce pipeline de données !