شمارش بازدیدها و اکشن‌های کاربر با فناوری‌های مدرن داده
در پست قبلی درباره روش‌های کلاسیک شمارش بازدید محصولات یا تماشای ویدئو صحبت کردم.
https://t.iss.one/bigdata_ir/445
اما امروز می‌خواهیم به سراغ راهکارهای مدرن‌تر برویم. پیشرفت‌های اخیر در استک‌های داده، امکانات جدیدی برای ما فراهم کرده که فقط محدود به شمارش ساده نیستند.
🎯 هدف ما فقط شمارش نیست!
آنچه امروز اهمیت دارد، ذخیره‌سازی دقیق تمام اکشن‌های کاربر است.
چرا؟
✅برای شخصی‌سازی تجربه کاربری بر اساس رفتار هر فرد
✅برای تحلیل عمیق روی محصولات یا ویدئوها و بهبود تجربه کاربران
پس راهکار ایده‌آل باید هم شمارش و هم ذخیره‌سازی کامل داده‌ها را پوشش دهد.
🛠 سه راهکار مدرن برای شمارش و ذخیره اکشن‌ها
1️⃣ استفاده از Cassandra / ScyllaDB و قابلیت Distributed Counter
🎯برای هر کاربر و هر محصول، یک جدول بازدید ایجاد می‌کنیم
🎯هر اکشن را در هر دو جدول ذخیره می‌کنیم (مدل داده این دیتابیس‌ها بر اساس Query طراحی می‌شود)
🎯شمارش اکشن‌ها با Distributed Counter انجام می‌شود
🎯امکان تعریف شمارنده برای بازه‌های زمانی مختلف (ساعتی، روزانه و...) وجود دارد
✅مزیت اصلی: مقیاس‌پذیری بالا و سرعت فوق‌العاده
2️⃣ ذخیره خام داده‌ها در قالب Apache Iceberg با AutoMQ
🎯جایگزین Kafka سنتی با AutoMQ
🎯 پیام رسان AutoMQ که دقیقا منطبق بر استاندارد کافکا است، پیام‌ها را مستقیماً در Iceberg ذخیره می‌کند
🎯شمارش با Flink + Redis انجام می‌شود
🎯امکان تحلیل بعدی رفتار کاربران با ابزارهایی مثل ClickHouse یا Spark
✅مزیت اصلی: فشار کمتر روی دیتابیس اصلی و نگهداری داده‌های خام برای تحلیل‌های آینده
3️⃣ استفاده از دیتابیس جریانی RisingWave – سریع، مدرن و چندکاره 🚀
دیتابیس RisingWave یک دیتابیس جریانی (Streaming Database) است که با استاندارد PostgreSQL توسعه یافته و از SQL به‌عنوان زبان اصلی پردازش داده‌های جریانی استفاده می‌کند.
📌 ویژگی‌ها و مزایا:
🎯شمارش و پردازش جریانی با SQL ساده → ایجاد Materialized Viewها برای شمارش بازدیدها و اکشن‌ها در لحظه
🎯ذخیره اکشن‌ها در S3 و Iceberg → امکان نگهداری داده‌های خام برای تحلیل‌های آینده
🎯سرعت بالا به لطف Rust → هسته سیستم با زبان Rust نوشته شده و از مزایای کارایی و مصرف کم منابع بهره می‌برد
🎯پشتیبانی از Sinkهای متنوع → خروجی مستقیم به دیتابیس‌ها، سیستم‌های پیام‌رسان، S3، Kafka و...
🎯پردازش رویدادهای پیچیده → اجرای Queryهای تحلیلی پیشرفته بر روی جریان داده بدون نیاز به ابزار جداگانه
✅ نتیجه؟
با RisingWave می‌توان علاوه بر شمارش بازدید و اکشن‌ها، بسیاری از پردازش‌های هم‌زمان و تحلیل‌های اولیه را نیز انجام داد، بدون نیاز به زیرساخت پیچیده و چندلایه.
📌 جمع‌بندی
این سه راهکار نسبت به روش‌های سنتی و حتی رویکرد Kafka + Flink، مدرن‌تر هستند و از فناوری‌های جدید حوزه داده بهره می‌برند.
اگر در حال طراحی یا ارتقای بخش شمارش بازدید و اکشن‌ها هستید، پیشنهاد می‌کنم این گزینه‌ها را نیز بررسی کنید.
#DataEngineering #StreamingData #RealTimeAnalytics #Kafka #Flink #Iceberg #ClickHouse #RisingWave #ScyllaDB #BigData #UserAnalytics #TechInnovation #RustLang #SQL
در پست قبلی درباره روش‌های کلاسیک شمارش بازدید محصولات یا تماشای ویدئو صحبت کردم.
https://t.iss.one/bigdata_ir/445
به‌طور خلاصه گفتیم که در بار ترافیکی بالا، بهتر است بازدیدها را در حافظه نگهداری و جمع‌بندی کرده، سپس در بازه‌های زمانی مشخص وارد دیتابیس کنیم. همچنین به رویکرد پیشرفته‌تری با Kafka + Flink برای ایجاد بافر و بروزرسانی دوره‌ای دیتابیس اشاره شد.
اما امروز می‌خواهیم به سراغ راهکارهای مدرن‌تر برویم. پیشرفت‌های اخیر در استک‌های داده، امکانات جدیدی برای ما فراهم کرده که فقط محدود به شمارش ساده نیستند.
🎯 هدف ما فقط شمارش نیست!
آنچه امروز اهمیت دارد، ذخیره‌سازی دقیق تمام اکشن‌های کاربر است.
چرا؟
✅برای شخصی‌سازی تجربه کاربری بر اساس رفتار هر فرد
✅برای تحلیل عمیق روی محصولات یا ویدئوها و بهبود تجربه کاربران
پس راهکار ایده‌آل باید هم شمارش و هم ذخیره‌سازی کامل داده‌ها را پوشش دهد.
🛠 سه راهکار مدرن برای شمارش و ذخیره اکشن‌ها
1️⃣ استفاده از Cassandra / ScyllaDB و قابلیت Distributed Counter
🎯برای هر کاربر و هر محصول، یک جدول بازدید ایجاد می‌کنیم
🎯هر اکشن را در هر دو جدول ذخیره می‌کنیم (مدل داده این دیتابیس‌ها بر اساس Query طراحی می‌شود)
🎯شمارش اکشن‌ها با Distributed Counter انجام می‌شود
🎯امکان تعریف شمارنده برای بازه‌های زمانی مختلف (ساعتی، روزانه و...) وجود دارد
✅مزیت اصلی: مقیاس‌پذیری بالا و سرعت فوق‌العاده
2️⃣ ذخیره خام داده‌ها در قالب Apache Iceberg با AutoMQ
🎯جایگزین Kafka سنتی با AutoMQ
🎯 پیام رسان AutoMQ که دقیقا منطبق بر استاندارد کافکا است، پیام‌ها را مستقیماً در Iceberg ذخیره می‌کند
🎯شمارش با Flink + Redis انجام می‌شود
🎯امکان تحلیل بعدی رفتار کاربران با ابزارهایی مثل ClickHouse یا Spark
✅مزیت اصلی: فشار کمتر روی دیتابیس اصلی و نگهداری داده‌های خام برای تحلیل‌های آینده
3️⃣ استفاده از دیتابیس جریانی RisingWave – سریع، مدرن و چندکاره 🚀
دیتابیس RisingWave یک دیتابیس جریانی (Streaming Database) است که با استاندارد PostgreSQL توسعه یافته و از SQL به‌عنوان زبان اصلی پردازش داده‌های جریانی استفاده می‌کند.
📌 ویژگی‌ها و مزایا:
🎯شمارش و پردازش جریانی با SQL ساده → ایجاد Materialized Viewها برای شمارش بازدیدها و اکشن‌ها در لحظه
🎯ذخیره اکشن‌ها در S3 و Iceberg → امکان نگهداری داده‌های خام برای تحلیل‌های آینده
🎯سرعت بالا به لطف Rust → هسته سیستم با زبان Rust نوشته شده و از مزایای کارایی و مصرف کم منابع بهره می‌برد
🎯پشتیبانی از Sinkهای متنوع → خروجی مستقیم به دیتابیس‌ها، سیستم‌های پیام‌رسان، S3، Kafka و...
🎯پردازش رویدادهای پیچیده → اجرای Queryهای تحلیلی پیشرفته بر روی جریان داده بدون نیاز به ابزار جداگانه
✅ نتیجه؟
با RisingWave می‌توان علاوه بر شمارش بازدید و اکشن‌ها، بسیاری از پردازش‌های هم‌زمان و تحلیل‌های اولیه را نیز انجام داد، بدون نیاز به زیرساخت پیچیده و چندلایه.
📌 جمع‌بندی
این سه راهکار نسبت به روش‌های سنتی و حتی رویکرد Kafka + Flink، مدرن‌تر هستند و از فناوری‌های جدید حوزه داده بهره می‌برند.
اگر در حال طراحی یا ارتقای بخش شمارش بازدید و اکشن‌ها هستید، پیشنهاد می‌کنم این گزینه‌ها را نیز بررسی کنید.
#DataEngineering #StreamingData #RealTimeAnalytics #Kafka #Flink #Iceberg #ClickHouse #RisingWave #ScyllaDB #BigData #UserAnalytics #TechInnovation #RustLang #SQL
👍5