Construindo um Pipeline de Dados Escalável para a Momspresso: Capacitando a Personalização de Conteúdo

No cenário digital em constante evolução, plataformas de conteúdo como a Momspresso precisam de uma infraestrutura de dados robusta para oferecer experiências personalizadas aos seus utilizadores. Hoje, estou entusiasmado em partilhar informações sobre o pipeline de dados escalável que construímos para a Momspresso, que alimenta os seus sistemas de análise e recomendação.

O Desafio #

A Momspresso precisava de um sistema que pudesse:

1. Capturar eventos do utilizador em tempo real
2. Processar e armazenar grandes volumes de dados de forma eficiente
3. Permitir análise rápida e visualização do comportamento do utilizador
4. Suportar um motor de recomendação para entrega de conteúdo personalizado

A Nossa Solução: Um Pipeline de Dados Abrangente #

Projetámos um pipeline de dados com múltiplos componentes que atende a estas necessidades:

1. SDK de Eventos Python #

Desenvolvemos uma classe Python simples que pode ser integrada em todo o código da Momspresso. Este SDK permite que o sistema envie eventos sem escrever código subjacente, facilitando o rastreamento de interações do utilizador pelos programadores.

2. Serviço Web de Eventos #

Este serviço recebe eventos do SDK e envia-os para o Kafka após uma validação mínima. Atua como o ponto de entrada para todos os dados de interação do utilizador.

3. Apache Kafka #

Escolhemos o Kafka como nosso sistema de intermediação de mensagens e pub-sub devido à sua alta taxa de transferência e design tolerante a falhas. Atualmente a funcionar numa única máquina, está pronto para escalar à medida que a Momspresso cresce.

4. Sistema de Captura de Dados #

Este componente escuta todos os eventos do Kafka e insere-os numa base de dados PostgreSQL. Ao utilizar as capacidades JSON do Postgres, criámos um conjunto de dados flexível e consultável.

5. Armazenamento de Eventos PostgreSQL #

O nosso armazenamento de dados principal para todos os eventos. Implementámos um sistema de arquivamento mensal para gerir o armazenamento de forma eficiente.

6. Grafana para Análise em Tempo Real #

Conectado ao nosso armazenamento de eventos, o Grafana permite que a Momspresso crie gráficos de consultas em tempo real, acompanhe o uso de recursos, monitorize o desempenho de conversão e detete anomalias.

7. Sistema de Visualização de Dados #

Este componente executa uma série de heurísticas e modelos para definir atributos do utilizador, atualizando uma base de dados separada de Visualização do Utilizador.

8. Base de Dados de Visualização de Dados PostgreSQL #

Esta base de dados armazena as visualizações de utilizador processadas, permitindo acesso rápido aos dados derivados do utilizador.

9. Metabase para Painéis #

Utilizando a base de dados de Visualização de Dados, o Metabase permite que a Momspresso crie painéis personalizados e relatórios usando consultas SQL.

10. Serviço Web de Impressão Digital Única #

Um serviço inteligente de pixel 1x1 que atribui uma assinatura única num cookie para cada utilizador, permitindo-nos rastrear utilizadores entre sessões.

O Poder Deste Pipeline #

Este pipeline de dados capacita a Momspresso de várias formas:

1. Insights em Tempo Real: A Momspresso pode agora acompanhar o comportamento do utilizador e o desempenho do conteúdo em tempo real.
2. Personalização: Os dados estruturados do utilizador permitem algoritmos sofisticados de recomendação de conteúdo.
3. Análise Flexível: Com os dados armazenados em formatos consultáveis, a Momspresso pode realizar análises ad-hoc facilmente.
4. Escalabilidade: O design modular permite que componentes individuais sejam escalados ou substituídos conforme necessário.

Olhando para o Futuro #

À medida que a Momspresso continua a crescer, este pipeline de dados desempenhará um papel crucial na compreensão do comportamento do utilizador e na entrega de experiências personalizadas. Estamos entusiasmados para ver como a Momspresso aproveitará esta infraestrutura para melhorar a sua plataforma e envolver a sua comunidade de forma mais eficaz.

Fiquem atentos ao nosso próximo post, onde mergulharemos no sistema de recomendação construído sobre este pipeline de dados!