Otimizando Dados de Sequência do Usuário: Mais Eficiência, Rapidez e Facilidade de Uso

O Pinterest reestruturou sua plataforma de dados de machine learning para empregar uma definição única de "configuration-as-code" que padroniza os dados de sequência do usuário, abrangendo indexação em tempo real, processamento em lote e serving online. Esta arquitetura no estilo lambda, aliada a um modelo de armazenamento colunar e particionado por tempo, resultou em uma redução significativa dos custos de infraestrutura, ao mesmo tempo em que acelerou o onboarding de novos eventos e enriquecimentos de dados.