Présentation de l’atelier
Une entreprise a défini un ensemble de règles qui décrit les produits à recommander lorsqu’un client parcourt le portail web. Les exigences détaillées peuvent être réparties dans les catégories suivantes :
Pour un ID client X donné :
- Retrouvez la liste des produits recommandés avec un SLA de 200 ms.
- Recherchez des produits dans l’historique des commandes du client et recommandez des produits dans la table des packages de produits.
- NE PROPOSEZ PAS le produit s’il a déjà été acheté par une personne du même foyer.
- Ne proposez que des produits dont la note est supérieure ou égale à 3,5.
Dans cet atelier, vous allez apprendre à modéliser vos données source à partir de bases de données relationnelles et de banques de documents sur Amazon Neptune afin de répondre à ce besoin commercial. Vous utilisez un exemple de base de données de commandes client pour développer un système de recommandation de produits utilisé pour envoyer des recommandations de produits en temps réel lorsque les clients naviguent sur le portail des produits.
Dans le cas des bases de données orientées graphe, il est recommandé de commencer à travailler à rebours à partir d’objectifs commerciaux ou de modèles d’accès avant de commencer à modéliser les données. Cet atelier est divisé en 5 tâches qui permettent de passer en revue l’intégralité du scénario.
Objectifs
À la fin de cet atelier, vous saurez effectuer les actions suivantes :
- Modéliser des données sources à partir de bases de données relationnelles en sommets et en arêtes dans la base de données Amazon Neptune.
- Extraire des entités intégrées à partir des données sources.
- Utiliser des jeux de données supplémentaires pour prendre en charge de nouveaux cas d’utilisation avec des résultats plus pertinents.
Connaissances techniques préalables
- Expérience de travail avec des bases de données relationnelles, des structures de bases de données et un langage d’interrogation de données.
- Connaissance des concepts fondamentaux des bases de données orientées graphe.
- Connaissance des principes de base d’Amazon Neptune.
- Compétences de base en ce qui concerne la Console de gestion AWS.
Signification des icônes
De nombreuses icônes sont utilisées dans cet atelier pour attirer l’attention sur différents types d’instructions et de remarques. La liste suivante explique la signification de chaque icône :
- Sortie attendue : exemple de sortie que vous pouvez utiliser pour vérifier la sortie d’une commande ou d’un fichier modifié.
- En savoir plus : emplacement où trouver davantage d’informations.
- Remarque : un indice, une directive ou un conseil important
- Tâche terminée : une conclusion ou un récapitulatif de l’atelier.
