我是Event Sourcing，Event Store，Message Store和Machine Learning的新手。
我们计划实现消息存储，他们提到的实现消息存储（而不是传统的db，crud）的原因是因为消息存储最终有助于深度学习或机器学习。
我对事件存储，CQRS有基本的了解，但无法理解它与机器学习的关系。
CQRS /活动采购
机器学习与Event Sourcing和CQRS无关。它们是设计模式，用于隔离读取和写入数据操作，并存储发生在域中的所有事件，而不是更新状态。
机器学习
机器学习是关于数据的。您拥有的数据越多，您的预测就越好。由于事件采购意味着您要存储发生在您的域中的每个事件，这意味着您需要分析更多数据，并且可以预测更好的结果。
例
我有网上购物商店，有些人在付款之前将订单保存在购物车中比其他直接付款的人更长。如果你有事件采购，你可以跟踪用户的行为，如添加项目，删除项目，预订创建等。您可以使用机器学习来预测直接付款的人可能下次获得产品并发送折扣给他们等或了解他们的购物行为，向他们展示他们更感兴趣的产品。
想象一下，而不是事件来源，而是处理状态，您可以在数据库中简单更新订单状态字段。你永远无法预测这种行为。
希望有所帮助！