問題文
あるニュース配信サービスは、記事の推薦で使う「直近1時間の閲覧数」という特徴量を日次のバッチで再計算しており、朝の時点の値が1日中使われている。閲覧数の急変に数分で追随できることが表示の成果に直結すると分かっている。最も適した構成はどれか。
選択肢
- 日次のバッチのままにし、更新の間隔は変えない
- 日次のバッチをそのまま1分間隔で繰り返し起動し、結果を低遅延で引ける特徴量ストアへ書き込んで推論から参照する。1分ごとの移動集計として値を作り、鮮度は起動の間隔で担保する
- Amazon Managed Service for Apache Flink で1分ごとの移動集計を計算し、低遅延で引ける特徴量ストアへ書き込んで推論から参照する
- 推論のたびに元の閲覧ログを直近1時間ぶんだけ集計して特徴量を計算し、その値をそのまま推薦に使う