在生产中使用 PredictionIO

Question

我已经在本地安装了 PredictionIO，使用我根据需要修改的 Universal Recommendation 模板训练了引擎，一切看起来都很好。

现在我知道这可以满足我的需求，我希望将它部署到生产中，不幸的是，没有太多关于它的文档。

理想情况下，我希望将所有东西都部署在 AWS 上，有一部分文档描述了它，但由于 CloudFormation 模板被禁用，所以没用。

我正在考虑使用 Docker 来实现它，但我对整个堆栈缺乏了解，想了解以下内容：

• 数据应该存储在哪里？ hbase 似乎是“数据库”，将它与其他服务器（事件服务器，预测服务器）？

• 它如何扩展？我需要在负载均衡器后面运行多个 PredictionIO 实例还是一个就足够了？如果是这样，如何实现？

• 什么是好的分布式架构？为了扩展，我很确定我们需要将 EventServer 与 PredictionServer 分开，这样做的好方法是什么？

希望有人可以提供帮助。谢谢。西里尔

Answer 1

1. 数据应该存储在哪里？

据PredictionIO网站：

如果您决定将 HBase 安装到其他位置，则必须编辑 PredictionIO-0.10.0-incubating/conf/pio-env.sh 并更改 PIO_STORAGE_SOURCES_HBASE_HOME 变量以指向您自己的 HBase 安装。

在那个网页中也提到了

对于生产部署，运行完全分布式的 HBase 配置。

1. 如何扩展？

predition-io google group 有一个很好的答案，他们将缩放分解为单独的部分

1. 什么是好的分布式架构？

为了扩展，我很确定我们需要将 EventServer 与 PredictionServer 分开，这样做的好方法是什么？

分离摄取层、处理层和服务层通常被认为是好的做法，但您需要注意不要过度设计。这在很大程度上取决于您的具体用例，不要忘记您所做的每次分离都会给系统增加更多复杂性（部署、监控等）。