Рекомендательные системы в облаке
Что мы предлагаем
Вы можете создать рекомендательную систему с использованием ML-моделей и AI-инструментов. При этом облачные PaaS- и IaaS-сервисы обеспечивают легкость их развертывания и управления, позволяют экономично масштабировать решения. Интеграция с платформой данных упрощает сбор и анализ больших объемов информации, улучшает точность рекомендаций и понимание пользовательских предпочтений.
В какие сервисы можно встраивать рекомендательную модель
B2C-сервисы на коммерческой основе: сервисы доставки, такси, каршеринга
Стриминговые и медиасервисы: музыкальные стриминги, видеохостинги
Сервисы продаж в интернете: маркетплейсы, онлайн-магазины и сервисы размещения объявлений
Онлайн-порталы разной направленности: развлекательные и новостные
Почему лучше в облаке
Ресурсы не ограничены
Можно легко добавить или сократить объем ресурсов, требуемых для хранения и вычислений.
Простая интеграция
Доступна гибкая интеграция с любыми источниками данных и внешними системами.
Автомасштабирование
По мере роста бизнеса объемы вычислений и ресурсов можно расширять автоматически.
Вариативность использования ресурсов
Можно выбрать удобный формат работы — использовать PaaS, виртуальные машины, выделенные серверы и/или Kubernetes.
GPU
Мощные графические процессоры для обучения моделей и быстрой проверки гипотез.
Разные виды хранения
Доступны различные по производительности и стоимости варианты хранения данных.
Наличие и интеграция BI-инструментов
Система предоставляет большой выбор инструментов для сбора, анализа и наглядного представления данных.
Гарантия надежности
Несколько зон доступности инфраструктуры и балансировщик нагрузки для бесперебойной работы системы
Как рекомендательные системы работают на облачных платформах Cloud.ru
Архитектура рекомендательной системы при работе с облачными сервисами платформы Cloud.ru Evolution
Какие задачи можно решить с рекомендательными системами Сloud.ru
Удобное управление данными
Единая платформа для комплексной работы с данными содержит обширный набор решений для их эффективного сбора и интеграции, а также обработки данных из различных источников.
Надежное и безопасное хранение данных
Защита данных с помощью шифрования, автоматического резервного копирования, обезличивания и строгого контроля доступа.
Обучение и инференс RecSys-моделей
Разработка и развертывание RecSys-моделей для получения точных рекомендаций в режиме реального времени.
Эффективные алгоритмы поиска
Векторные базы данных для быстрого отбора кандидатов и хранения численных представлений миллионов товаров.
Рекомендации по бизнес-процессам в реальном времени
Снижение задержки предсказаний (latency) за счет использования платформенных сервисов и ресурсов с гибкой конфигурацией.
Автоматическое масштабирование
Автоматическое перераспределение ресурсов при изменениях нагрузки для поддержания стабильной производительности и сокращения издержек.
Сервисы, которые решают эти задачи
Вычислительные мощности с GPU
Аренда виртуальных машин, серверов и ML-сервисов с графическими ускорителями
Advanced Distributed Message Service for Kafka
Брокер сообщений на базе Apache Kafka
Advanced Data Lake Insight
Сервис для обработки и анализа больших данных
Advanced DataArts Studio
Хранение, вычисление и анализ больших данных
Advanced MapReduce Service
Хранение, обработка и анализ больших данных
Advanced Object Storage Service
Объектное хранилище, полностью совместимое с S3
Advanced Data Warehouse Service
Надежное хранилище корпоративных данных
Почему Cloud.ru
Управляемая платформа данных
Используйте инструменты для обработки данных (DLI, MRS, Managed Spark), сервисы хранения (S3, NFS, HDFS), корпоративные хранилища и витрины (DWS, MRS ClickHouse, Arenadata DB).
Гибкое использование ресурсов
Уменьшайте затраты за счет использования разных хранилищ и встроенных возможностей хранения холодных данных на S3, автоматического масштабирования и бессерверных решений.
AI-инструменты и GPU в прямом доступе
Пользуйтесь средами для обучения и инференса моделей в разных форматах, а также используйте GPU для ускорения этих процессов.
Гарантия безопасности
Маскируйте данные при переносе в хранилище, шифруйте их на дисках в хранилище S3 и отслеживайте состояние систем с помощью встроенных сервисов логирования, аудита и мониторинга.
Архитектурный центр
Вебинары
Истории успеха наших клиентов
Ответы на вопросы
Каковы преимущества создания рекомендательной системы в облаке?
Ключевое преимущество — отсутствие необходимости планирования с запасом и ожидания ресурсов. Облачные ресурсы доступны сразу, их можно увеличивать в любой момент и оплачивать по факту потребления. А еще в облаке многие привычные инструменты доступны в виде управляемых сервисов, что снижает время на ввод в эксплуатацию и сокращает затраты на администрирование.
Насколько платформы и сервисы Cloud.ru адаптированы под специфические бизнес-потребности?
Платформы и сервисы Cloud.ru легко можно настроить под любые задачи бизнеса. При желании вы можете интегрировать в нашу инфраструктуру нужные вам инструменты и подключить дополнительные источники данных и внешние сервисы через API. А еще вы можете гибко управлять ресурсами при росте или уменьшении нагрузки или объема данных.
Стоит ли небольшой компании создавать рекомендательную систему в облаке?
В облаке доступно много гибких решений, поэтому любая компания может создать платформу для рекомендаций, соответствующую специфике. Для небольших компаний могут подойти наши простые решения на основе готовых API.
Можно ли масштабировать рекомендательную систему в облаке с течением времени?
Вы можете начать работать с данными с минимальными ресурсами и по мере развития платформы наращивать их:
вертикально — увеличивать количество вычислительных ресурсов;
горизонтально — увеличивать количество серверов в кластерах;
в хранилище — увеличивать объем хранилища без изменения мощности вычислений.
Как автоматизировать сбор и обработку данных в облаке?
Можно использовать встроенные в облако инструменты автоматизации или интегрировать облачные сервисы в имеющиеся внешние конвейеры работы с данными через API или SDK.
Как лучше — использовать облачные сервисы или локально развернуть инструменты для работы с данными?
При размещении инфраструктуры в облаке не надо закупать оборудование, думать про отказоустойчивость на физическом уровне и настраивать инструменты самостоятельно. Вместо этого платформу данных можно собрать из готовых элементов: хранилищ данных, КДХ и т.д. Возможно, набор инструментов в обоих случаях будет использоваться одинаковый, но затраты на их запуск и поддержку будут отличаться.
Можно ли перенести в облако сразу всю работу с данными?
Да, если построить гибридную платформу данных, в которой используются облачные сервисы и инструменты, которые компания разворачивает и администрирует самостоятельно.
Такую платформу подключают к облаку по оптике. При этом каждая компания сама решает, как разделить платформу на облачную и собственную части:
перенести только архивные данные в облако и подключить их к собственным сервисам;
хранить данные на собственной инфраструктуре, а обрабатывать в облаке;
публичные данные хранить и обрабатывать в облаке, а конфиденциальные — на собственной инфраструктуре.
Как оптимизировать затраты на облачные ресурсы?
Чтобы оптимизировать затраты, можно:
использовать подходящие типы хранилищ для различных данных;
использовать разные классы хранения данных в объектном хранилище;
автоматически масштабировать сервисы по мере изменения нагрузки;
перераспределять вычислительные мощности по мере роста объема обрабатываемых данных и отказываться от простаивающих ресурсов.
Где находятся дата-центры Cloud.ru?
Мы пользуемся надежными и современными дата-центрами в России. Все ЦОД прошли сертификацию на соответствие международным нормам и требованиям по надежности и безопасности, отвечают требованиям стандарта Tier III. А все облачные платформы Cloud.ru соответствуют 152-ФЗ, УЗ-1.