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通用推荐模板训练了引擎，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，遗憾的是，没有太多关于它的文档。

理想情况下，我希望在AWS上部署所有内容，有一部分文档描述它，但由于CloudFormation模板被禁用，因此无用。

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

• 应该在哪里存储数据？ hbase似乎是“数据库”，将它与其余服务器（事件服务器，预测服务器）放在同一台服务器上并不危险吗？

• 它如何扩展？ 我是否需要在负载均衡器后面运行多个PredictionIO实例？ 如果是这样，如何实现呢？

• 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？

希望有人能提供帮助。 谢谢。 西里尔

Answer 1

1. 应该在哪里存储数据？

根据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。

也在该网页中提到

对于生产部署，请运行完全分布式HBase配置。

2. 它如何扩展？

在predition-io谷歌小组有一个很好的答案，他们分解成单独的部分

3. 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？

分离摄取图层，处理图层和服务图层通常被认为是一种很好的做法，但您确实需要注意不要过度工程。 这在很大程度上取决于您的具体使用情况，不要忘记您所做的每个分离都会给系统带来更多复杂性（部署，监控等）。