이 문서에서는 API를 사용하여 고객의 구매 가능성을 예측하는 방법을 설명합니다.
이 문서는 사용자에게 보다 맞춤화된 환경을 제공하여 옴니채널 플랫폼과 전자상거래 플랫폼을 통해 더 많은 수익을 창출하려는 API 개발자와 데이터 전문가를 대상으로 합니다. 여기서는 사용자가 Apigee, BigQuery ML, Spanner, Google Cloud CLI, Apache Maven에 익숙하다고 가정합니다.
생성된 API는 온라인 예측을 사용하여 웹사이트에서의 사용자 행동을 기반으로 실시간 조치를 취합니다. 온라인 예측은 머신러닝(ML) 통계를 제품 카탈로그 및 기타 정보와 결합하므로 여러 채널에서 고객에게 더 나은 환경을 만드는 데 도움이 됩니다.
아키텍처
다음 다이어그램은 이 솔루션에 사용된 아키텍처 및 프로세스를 보여줍니다.
이 프로세스에는 다음 단계가 포함됩니다.
- 소비자 앱은 Apigee 플랫폼에 배포된 API에 HTTPS 요청을 보냅니다. 이 요청은 로그인한 사용자의 제품 추천 데이터를 가져옵니다.
- API 프록시는 BigQuery 데이터 세트에서 사용자 ID의 제품 추천 데이터를 가져옵니다.
- API 프록시는 Spanner 인스턴스의 제품 기본 데이터베이스에서 데이터를 가져오는 콜아웃을 만듭니다.
- API 프록시는 제품 추천과 제품 기본 데이터 세트의 데이터를 집계합니다.
- 응답이 소비자 앱으로 반환됩니다.
설계 고려사항
다음 가이드라인은 보안 및 비용에 대한 조직의 요구사항을 충족하는 아키텍처를 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.
보안, 개인정보 보호, 규정 준수
승인되지 않은 액세스로부터 API를 보호하기 위해서는 배포 절차에 설명된 대로 API 키가 필요한 API 프록시를 포함합니다. 앱이 요청을 수행하 때 앱은 유효한 키를 제공해야 합니다. 이 키가 유효하면 요청이 허용됩니다. 키가 유효하지 않으면 요청이 승인되지 않습니다.
선택사항으로 전자상거래 웹사이트 사용자에게 제품 추천을 보여주는 AppSheet 앱을 만들 수 있습니다. 또한 AppSheet는 API 프록시를 새 앱의 데이터 소스로 사용합니다. 자세한 내용은 선택사항: Apigee를 데이터 소스로 사용하여 AppSheet 앱 만들기를 참조하세요.
비용 최적화
이 문서에서는 비용이 청구될 수 있는 다음과 같은 Google Cloud 구성요소를 사용합니다.
- BigQuery 및 BigQuery ML 가변 슬롯
- Spanner
- Apigee
프로젝트 사용량을 기준으로 예상 비용을 산출하려면 가격 계산기를 사용하세요.
Deployment
이 아키텍처를 배포하려면 Apigee, BigQuery ML, Spanner를 사용하여 고객 구매 경향을 예측하는 스마트 API 빌드를 참조하세요.
다음 단계
- Apigee API 프록시에서 Google Cloud 서비스를 호출하는 방법 알아보기
- 그 밖의 참조 아키텍처, 다이어그램, 튜토리얼, 권장사항을 알아보려면 클라우드 아키텍처 센터를 확인하세요.