设计Azure云原生应用程序以实现机器学习洞察和行动

我有一个想法,打算构建一个用于算法交易的云原生应用程序,理想情况下完全使用PaaS和SaaS(不使用IaaS),我想就我的构建计划征求一些反馈。这个概念非常简单,我打算通过API查询从外部SaaS解决方案中获取金融交易数据,然后将这些数据输入到各种Azure PaaS解决方案中(特别是用于建模的机器学习),并采取相应的行动。以下是我目前构思的高层次图表:

解决方案概览

需要说明的是,虽然我熟悉Azure,但我并不是Azure云工程师,并且在实际构建解决方案方面的经验有限。因此,我打算利用这个项目作为进一步教育自己的基础。

在开始构建时,我立即质疑是否应该使用事件中心。从概念上讲这是有意义的,因为我将数据流的生产与其消费解耦了。显然,这有助于在将来需要更新数据源时减少复杂性。我还考虑了数据的存储位置…是应该使用SQL数据库,还是更简单的Azure表?这里的想法是,交易数据需要存储,以便在迭代模型时进行回归测试。综上所述,希望能从在这个领域有经验的人那里获得一些见解。

谢谢!


回答:

这里没有真正的问题。请查看微软提供的架构参考:https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/reference-architectures/

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注