我已经在本地安装了PredictionIO,使用我根据需要修改的通用推荐模板训练了引擎,一切看起来都很好.
现在我知道这可以满足我的需求,我希望将它部署到生产中,遗憾的是,没有太多关于它的文档.
理想情况下,我希望在AWS上部署所有内容,有一部分文档描述它,但由于CloudFormation模板被禁用,因此无用.
我正在考虑使用Docker来实现它,但我对整个堆栈缺乏了解,并希望了解以下内容：
>数据应存储在何处？ hbase似乎是“数据库”,将它与其余服务器(事件服务器,预测服务器)放在同一台服务器上并不危险吗？
>它是如何扩展的？我是否需要在负载均衡器后面运行多个PredictionIO实例？如果是的话,如何实现呢？
>什么是优秀的分布式架构？为了扩展,我很确定我们需要将EventServer与PredictionServer分开,这样做的好方法是什么？
希望有人能提供帮助.谢谢.西里尔
根据PredictionIO网站：
If you decide to install HBase to another location,you must edit
PredictionIO-0.10.0-incubating/conf/pio-env.sh and change the PIO_STORAGE_SOURCES_HBASE_HOME variable to point to your own HBase installation.
也在该网页中提到
For production deployment,run a fully distributed HBase configuration.
>它如何扩展？
在predition-io google group有一个很好的答案,他们分解成单独的部分
>什么是优秀的分布式架构？
in order to scale,I’m pretty sure we will need to separate the EventServer from the PredictionServer,what is the good way to do this?
分离摄取图层,处理图层和服务图层通常被认为是一种很好的做法,但您确实需要注意不要过度工程.这在很大程度上取决于您的具体使用情况,不要忘记您所做的每个分离都会给系统带来更多复杂性(部署,监控等).
