Mẫu thiết kế xác thực địa chỉ với số lượng lớn

Mục tiêu

Hướng dẫn Xác thực địa chỉ số lượng lớn đã hướng dẫn bạn qua nhiều tình huống có thể sử dụng tính năng xác thực địa chỉ số lượng lớn. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ giới thiệu cho bạn các mẫu thiết kế khác nhau trong Google Cloud Platform để chạy tính năng Xác thực địa chỉ số lượng lớn.

Chúng ta sẽ bắt đầu bằng thông tin tổng quan về cách chạy tính năng Xác thực địa chỉ số lượng lớn trong Google Cloud Platform bằng Cloud Run, Compute Engine hoặc Google Kubernetes Engine cho các lần thực thi một lần. Sau đó, chúng ta sẽ tìm hiểu cách đưa tính năng này vào quy trình dữ liệu.

Sau khi đọc xong bài viết này, bạn sẽ hiểu rõ các lựa chọn để chạy API Xác thực địa chỉ với số lượng lớn trong môi trường Google Cloud.

Kiến trúc tham chiếu trên Google Cloud Platform

Phần này đi sâu hơn vào các mẫu thiết kế khác nhau cho tính năng Xác thực địa chỉ số lượng lớn bằng Google Cloud Platform. Bằng cách chạy trên Google Cloud Platform, bạn có thể tích hợp với các quy trình và quy trình dữ liệu hiện có.

Chạy dịch vụ Xác thực địa chỉ số lượng lớn một lần trên Google Cloud Platform

Dưới đây là cấu trúc tham chiếu về cách xây dựng một quy trình tích hợp trên Google Cloud Platform, phù hợp hơn cho các hoạt động hoặc thử nghiệm một lần.

hình ảnh

Trong trường hợp này, bạn nên tải tệp CSV lên một bộ chứa Cloud Storage. Sau đó, bạn có thể chạy tập lệnh Xác thực địa chỉ số lượng lớn trong môi trường Cloud Run. Tuy nhiên, bạn có thể thực thi mã này trong bất kỳ môi trường thời gian chạy nào khác như Compute Engine hoặc Google Kubernetes Engine. Bạn cũng có thể tải tệp CSV đầu ra lên bộ chứa Cloud Storage.

Chạy dưới dạng quy trình dữ liệu của Google Cloud Platform

Mô hình triển khai trong phần trước rất phù hợp để nhanh chóng thử nghiệm tính năng Xác thực địa chỉ số lượng lớn cho một lần sử dụng. Tuy nhiên, nếu cần sử dụng thường xuyên trong quy trình dữ liệu, bạn có thể tận dụng các chức năng gốc của Google Cloud Platform để tăng cường hiệu quả. Một số thay đổi mà bạn có thể thực hiện bao gồm:

hình ảnh

  • Trong trường hợp này, bạn có thể kết xuất tệp CSV trong bộ chứa Cloud Storage.
  • Một công việc Dataflow có thể chọn các địa chỉ cần xử lý rồi lưu vào bộ nhớ đệm trong BigQuery.
  • Bạn có thể mở rộng thư viện Python của Dataflow để có logic cho tính năng Xác thực địa chỉ số lượng lớn nhằm xác thực địa chỉ từ công việc Dataflow.

Chạy tập lệnh từ một quy trình dữ liệu dưới dạng quy trình định kỳ kéo dài

Một phương pháp phổ biến khác là xác thực một loạt địa chỉ trong quy trình dữ liệu trực tuyến dưới dạng một quy trình định kỳ. Bạn cũng có thể lưu trữ địa chỉ trong kho dữ liệu BigQuery. Trong phương pháp này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách xây dựng một quy trình dữ liệu định kỳ (cần được kích hoạt hằng ngày/hằng tuần/hằng tháng)

hình ảnh

  • Tải tệp CSV ban đầu lên một bộ chứa Cloud Storage.
  • Sử dụng Memorystore làm kho dữ liệu cố định để duy trì trạng thái trung gian cho quy trình chạy trong thời gian dài.
  • Lưu địa chỉ cuối cùng vào kho dữ liệu BigQuery.
  • Thiết lập Cloud Scheduler để chạy tập lệnh định kỳ.

Kiến trúc này có những ưu điểm sau:

  • Bạn có thể sử dụng Cloud Scheduler để xác thực địa chỉ theo định kỳ. Bạn nên xác thực lại các địa chỉ hằng tháng hoặc xác thực mọi địa chỉ mới hằng tháng/hằng quý. Kiến trúc này giúp giải quyết trường hợp sử dụng đó.

  • Nếu dữ liệu khách hàng nằm trong BigQuery, thì bạn có thể lưu trực tiếp địa chỉ đã xác thực hoặc Cờ xác thực vào bộ nhớ đệm tại đó. Lưu ý: Những nội dung có thể lưu vào bộ nhớ đệm và cách lưu được mô tả chi tiết trong bài viết về Xác thực địa chỉ số lượng lớn

  • Việc sử dụng Memorystore giúp tăng khả năng phục hồi và khả năng xử lý nhiều địa chỉ hơn. Bước này thêm trạng thái vào toàn bộ quy trình xử lý cần thiết để xử lý các tập dữ liệu địa chỉ rất lớn. Bạn cũng có thể sử dụng các công nghệ cơ sở dữ liệu khác như Cloud SQL [https://cloud.google.com/sql] hoặc bất kỳ loại cơ sở dữ liệu nào khác mà Google Cloud Platform cung cấp. Tuy nhiên, chúng tôi tin rằng Memorystore cân bằng hoàn hảo giữa nhu cầu về khả năng mở rộng và tính đơn giản, do đó, đây nên là lựa chọn đầu tiên.

Kết luận

Bằng cách áp dụng các mẫu được mô tả ở đây, bạn có thể sử dụng Address Validation API cho nhiều trường hợp sử dụng và từ nhiều trường hợp sử dụng trên Google Cloud Platform.

Chúng tôi đã viết một thư viện Python nguồn mở để giúp bạn bắt đầu với các trường hợp sử dụng được mô tả ở trên. Bạn có thể gọi công cụ này từ dòng lệnh trên máy tính hoặc từ Google Cloud Platform hoặc các nhà cung cấp dịch vụ đám mây khác.

Tìm hiểu thêm về cách sử dụng thư viện trong bài viết này.

Các bước tiếp theo

Tải Sách trắng Cải thiện quy trình thanh toán, giao hàng và hoạt động bằng địa chỉ đáng tin cậy và xem Hội thảo trực tuyến Cải thiện quy trình thanh toán, giao hàng và hoạt động bằng tính năng Xác thực địa chỉ .

Tài liệu đọc thêm được đề xuất:

Người đóng góp

Google duy trì bài viết này. Những người đóng góp sau đây là tác giả ban đầu của nội dung này.
Tác giả chính:

Henrik Valve | Kỹ sư giải pháp
Thomas Anglaret | Kỹ sư giải pháp
Sarthak Ganguly | Kỹ sư giải pháp