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검색 지원 애플리케이션 - 검색 지원 애플리케이션
검색 지원 애플리케이션참조 자료다이어그램 기록

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검색 지원 애플리케이션

게시일: 2022년 11월 17일(다이어그램 기록)

이 아키텍처는 기존 애플리케이션에 대한 검색을 추가하거나 개선하는 프로세스를 간략하게 설명합니다. 인덱싱 및 검색에는 Amazon OpenSearch Service를, ML 보강에는 SageMaker AI를, 사용자 상호 작용 데이터 스토리지에는 Amazon Simple Storage Service를 사용합니다.

검색 지원 애플리케이션

Amazon OpenSearch Service, SageMaker AI, Amazon RDS 및 Amazon S3를 사용하는 검색 지원 애플리케이션을 보여주는 아키텍처 다이어그램입니다.

다음 단계에서는 아키텍처를 설명합니다.

  1. 애플리케이션 사용자가 웹 서버로 쿼리를 보냅니다.

  2. 웹 서버는 쿼리를 쿼리 서비스로 전송합니다. 쿼리 서비스는 사용자 세분화, 개념 및 개체 추출, query-to-click 분석을 위해 SageMaker AI의 ML 모델을 사용할 수 있습니다.

  3. 쿼리 서비스는 SageMaker AI의 사용자 세분화, Amazon RDS의 사용자 기본 설정 및 과거 쿼리 성능을 기반으로 쿼리를 보강하거나 다시 작성합니다. 증강 쿼리를 Amazon OpenSearch Service로 전송합니다.

  4. 사용자는 관계형 또는 NoSQL 시스템을 레코드 시스템으로 사용하여 검색 가능한 데이터만 Amazon OpenSearch Service로 전송합니다. 쿼리 서비스는 검색 결과에서 키만 검색하고 레코드 시스템에서 전체 레코드를 가져옵니다.

  5. 웹 서버 및 쿼리 서비스는 사용자 상호 작용 데이터를 Amazon S3 데이터 레이크 또는 Amazon Redshift로 전송합니다.

  6. 오프라인 프로세스는 데이터 레이크에서 사용자 상호 작용 데이터를 가져옵니다.

  7. 오프라인 프로세스는 클릭과 같은 데이터를 가져와 카탈로그의 레코드를 보강하고 SageMaker AI의 모델을 업데이트합니다.

  8. 레코드는 필요에 따라 Amazon OpenSearch Service에서 업데이트됩니다.

  9. 웹 서버는 카탈로그 업데이트를 Amazon OpenSearch Service로 보내거나 변경 데이터 캡처 프로세스를 통해 이러한 업데이트를 Amazon OpenSearch Service로 가져옵니다.

  10. 비즈니스 분석가는 처리된 사용자 상호 작용에서 보고 및 KPIs를 생성합니다.

참조 자료

자세한 내용은 다음 리소스를 참조하세요.

다이어그램 기록

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변경 사항설명날짜

최초 게시

참조 아키텍처 다이어그램이 처음 게시되었습니다.

2022년 11월 17일

참고

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