Información general sobre el laboratorio
Una empresa definió un conjunto de reglas que describen qué productos recomendar cuando un cliente navega por el portal web. Los requisitos detallados se pueden dividir en las siguientes categorías:
Para un ID X de cliente determinado:
- consultar la lista de productos recomendados con un acuerdo de nivel de servicios (service level agreement, SLA) de 200 ms,
- buscar productos del historial de pedidos del cliente y recomendar los que se encuentren en la tabla de paquetes de productos,
- NO ofrecer el producto si alguien en el mismo hogar ya lo ha comprado,
- Solo ofrecer productos que tengan una calificación de 3,5 o superior.
En este laboratorio, aprenderá a modelar los datos de fuente de las bases de datos relacionales y los almacenes de documentos para Amazon Neptune con el fin de satisfacer esta necesidad empresarial. Usará una base de datos de pedidos de clientes de ejemplo para crear un sistema de recomendaciones de productos que se utilizará para enviar recomendaciones de productos en tiempo real mientras los clientes naveguen por el portal de productos.
Con las bases de datos de gráficos, se recomienda empezar a trabajar en sentido inverso desde los objetivos empresariales o los patrones de acceso antes de empezar con el modelado de datos. Este laboratorio se divide en 5 tareas que lo guían a través del escenario completo.
Objetivos
Al finalizar el laboratorio, podrá realizar lo siguiente:
- modelar los datos de fuente de las bases de datos relacionales para crear vértices y periferias en la base de datos de Amazon Neptune,
- extraer las entidades incrustadas de los datos de fuente,
- utilizar conjuntos de datos adicionales para respaldar nuevos casos prácticos con resultados más relevantes.
Conocimientos técnicos previos necesarios
- Debe tener experiencia con bases de datos relacionales, estructuras de bases de datos y lenguaje de consulta de datos.
- Debe estar familiarizado con los conceptos fundamentales de las bases de datos de gráficos.
- Debe estar familiarizado con Amazon Neptune.
- Debe saber utilizar la Consola de administración de AWS de forma básica.
Significados de los íconos
A lo largo de este laboratorio, se utilizan varios íconos para llamar la atención sobre diferentes tipos de instrucciones y notas. En la siguiente lista, se explica el propósito de cada ícono:
- Resultado previsto: un resultado de ejemplo que puede utilizar para verificar el resultado de un comando o archivo editado.
- Más información: dónde encontrar más información.
- Nota: Una pista, consejo u orientación importante
- Tarea completada: un punto de conclusión o resumen del laboratorio.
