Выбор при проектировании и архитектуре служб принятия решений
Автор: Тьерри Сио Опубликовано 7 июля 2023 г. 0 комментариев
В этом блоге мы поговорим об архитектуре и проектировании служб принятия решений.
Во-первых, чтобы задать контекст, а также чтобы архитектура и проектирование вписывались в более широкую картину, давайте рассмотрим высокоуровневые шаги, которые происходят в таких проектах:
1. Обычно команда определяет процесс принятияНикаких ошибок в вашей библиотеке телефонных номеров больше И это включало в себя еженедельное обновление нашей библиотеки телефонных номеров! Основа: Мы используем эту базу данных веб-сайта и hi-rrolution Библиотека телефонных номеров siz или vоlum. Поскольку мы организуем детали через pros man, поэтому получаем стопроцентно точные результаты в нашей библиотеке диапазонов контактов Полная, но актуальная до августа 2024 года Наша цифровая библиотека номеров телефонов включает в себя массу ручных дней и ночей. решений, который необходимо автоматизировать, и анализирует и количественно оценивает, как эта автоматизация повысит эффективность и точность.
Следующий шаг — определить данные
Yкоторые будут использоваться службами принятия решений. Скорее всего, вы начнете участвовать на этом этапе.
3. Затем вам нужно будет определить, как и где службы принятия решений будут интегрироваться в более крупное программное решение. Вам также нужно будет оценить, насколько масштабируемы службы принятия решений и как они будут обрабатывать указанные объемы данных. Вам нужно будет рассмотреть будущие пути развития.
Наконец, на последнем этапе вам нужно
Yбудет разработать логику принятия решений. Здесь вы начнете создавать правила.
Примечание: в этом блоге мы сосредоточимся в основном на третьем этапе.
Декомпозиция
Вам нужно будет разложить процесс, который необходимо автоматизировать, на набор служб принятия решений. Вы можете создать одну службу принятия решений или набор более мелких независимых служб.
Конечно, не существует универсального рецепта. В некоторых случаях обработка одной службы может соответствовать вашим требованиям, но в целом желательно создавать более мелкие независимые службы.
Для этого есть несколько причин:
Вы можете независимо разрабатывать и тестировать их. Это улучшит время выхода на рынок, поскольку вы сможете распараллеливать усилия.
Вы можете независимо развертывать их. Это станет очень важным при устранении проблем, а также при выполнении глобального обновления.
Более мелкие службы легче масштабировать, поскольку вы можете распределять ресурсы на более гранулированном уровне. Вы можете легче собирать метрики по использованию конкретных служб, стоимости, производительности и т. д. Это особенно актуально в средах Serverless, поскольку поставщики уже предоставляют различные метрики на уровне функций Serverless.
Их легче использовать повторно.
Данные
Службы принятия решений действуют на основе входных данных, иногда изменяют входные данные и выдают выходные данные.
Основным архитектурным решением будет оценка того, сколько данных нужно передать.
Некоторые службы принятия решений будут простыми с этой точки зрения: им будут нужны все входные данные все время, чтобы принять решение.
Однако некоторые службы будут использовать только некоторые данные в определенных путях выполнения. Другими словами, некоторым службам потребуется условный доступ к дополнительным данным на основе условий, вычисленных в службе принятия решений. Например, при расчете предложения по установке солнечной системы вам понадобится доступ к различным данным о ценах на конфигурации; вместо того, чтобы передавать все данные для всех возможных конфигураций, может быть более целесообразным позволить службе принятия решений запрашивать подмножество данных, которые ей действительно нужны на этом этапе выполнения.
Интеграция
В современном решении вам нужно будет интегрировать свои службы принятия решений с другими службами поставщиков облачных услуг. Вам нужно будет оцен Webflow или WordPress: какая платформа лучше всего подходит для вашего … ить, насколько гибок механизм служб принятия решений в отношении работы с другими службами.
Кроме того, по ряду причин, от улучшения стоимости и инфраструктуры до работы с партнером или интеграции решений из приобретенных решений, вам нужно будет легко запускать одни и те же службы принятия решений в различных инфраструктурах поставщиков облачных услуг.
Гибкая архитектурная модель Corticon
Corticon поддерживает службу принятия решений любого размера, поэтому у вас есть полная свобода декомпозировать свои службы принятия решений на любом гранулярном уровне, необходимом для вашего решения.
Кроме того, он поддерживает либо передачу всех данных, либо условный доступ к данным по мере необходимости. Он также поддерживает запись в источник b2c lead данных в любой точке потока служб принятия решений.
Когда дело доходит до интеграции, Corticon обеспечивает лучшую в своем классе простоту и гибкую модель, поскольку он разработан с нуля для встраивания в любую инфраструктуру поставщиков облачных услуг без изменений, а также для работы локально. Фактически, он действительно предоставляет службы принятия решений, которые не зависят от облака — работа в многооблачном режиме или гибридная среда — это реальность с Corticon.
Наконец, он не заставляет вас использовать определенное решение оркестровки или рабочего процесса. Он работает из коробки с сервисом оркестровки поставщика облачных услуг, с которым ваша команда, возможно, уже знакома и который, возможно, уже используется в ваших решениях.
В заключение, архитектура и проектирование служб принятия решений для современных программных решений требуют хорошего понимания бизнес-процессов, задействованных данных и требуемых точек интеграции.
Вам понадобится механизм правил
Yкоторый обеспечивает вам гибкость, маневренность и выбор в интеграции для любой среды.
Узнайте здесь, как Corticon как среда без кода/с малым кодом может помочь повысить вашу производительность и быстрее предоставлять ваши решения.
