Hedef
Yüksek Hacimli Adres Doğrulama eğiticisi, yüksek hacimli adres doğrulamasının kullanılabileceği farklı senaryolar konusunda size yol gösterir. Bu eğiticide, Google Cloud Platform'da Yüksek Hacimli Adres Doğrulama özelliğini çalıştırmak için kullanılan farklı tasarım kalıpları hakkında bilgi vereceğiz.
İlk olarak, Google Cloud Platform'da Cloud Run, Compute Engine veya Google Kubernetes Engine ile Yüksek Hacimli Adres Doğrulama özelliğini tek seferlik yürütmeler için çalıştırma hakkında genel bir bakış sunacağız. Ardından, bu özelliğin bir veri ardışık düzeninin parçası olarak nasıl dahil edilebileceğini göreceğiz.
Bu makalenin sonunda, Adres Doğrulama özelliğini Google Cloud ortamınızda yüksek hacimde çalıştırmak için kullanabileceğiniz farklı seçenekler hakkında bilgi edinmiş olacaksınız.
Google Cloud Platform'da referans mimari
Bu bölümde, Google Cloud Platform kullanılarak Yüksek Hacimli Adres Doğrulama için farklı tasarım kalıpları ayrıntılı olarak açıklanmaktadır. Google Cloud Platform'da çalıştırarak mevcut süreçleriniz ve veri ardışık düzenlerinizle entegrasyon yapabilirsiniz.
Yüksek Hacimli Adres Doğrulamasını Google Cloud Platform'da bir kez çalıştırma
Aşağıda, Google Cloud Platform'da tek seferlik işlemler veya testler için daha uygun olan bir entegrasyonun nasıl oluşturulacağına dair bir referans mimari gösterilmektedir.
Bu durumda, CSV dosyasını bir Cloud Storage paketine yüklemenizi öneririz. Böylece Yüksek Hacimli Adres Doğrulama komut dosyası, bir Cloud Run ortamından çalıştırılabilir. Ancak Compute Engine veya Google Kubernetes Engine gibi başka bir çalışma zamanı ortamında çalıştırabilirsiniz. Çıkış CSV'si, Cloud Storage paketine de yüklenebilir.
Google Cloud Platform veri ardışık düzeni olarak çalışma
Önceki bölümde gösterilen dağıtım kalıbı, Yüksek Hacimli Adres Doğrulama özelliğini tek seferlik kullanım için hızlı bir şekilde test etmek için idealdir. Ancak bir veri ardışık düzeninin parçası olarak düzenli bir şekilde kullanmanız gerekiyorsa Google Cloud Platform'un yerel özelliklerinden faydalanarak onu daha güçlü hale getirebilirsiniz. Yapabileceğiniz değişikliklerden bazıları şunlardır:
- Bu durumda, CSV dosyalarının dökümünü Cloud Storage paketlerine gönderebilirsiniz.
- Dataflow işleri, işlenecek adresleri alıp BigQuery'de önbelleğe alabilir.
- Dataflow Python kitaplığı, Dataflow işindeki adresleri doğrulamak amacıyla Yüksek Hacim Adres Doğrulama mantığı içerecek şekilde genişletilebilir.
Komut dosyasını bir veri ardışık düzeninden uzun süreli, yinelenen bir işlem olarak çalıştırma
Yaygın olarak kullanılan bir başka yaklaşım da, akış verisi ardışık düzeninin parçası olarak bir grup adresi tekrarlayan bir işlem olarak doğrulamaktır. Adresler bir BigQuery veri deposunda da bulunabilir. Bu yaklaşımda, yinelenen bir veri hattının (günlük/haftalık/aylık olarak tetiklenmesi gerekir) nasıl oluşturulacağına bakacağız.
- İlk CSV dosyasını bir Cloud Storage paketine yükleyin.
- Uzun süreli işlem için ara durumu korumak amacıyla kalıcı veri deposu olarak Memorystore'u kullanın.
- Son adresleri bir BigQuery veri deposunda önbelleğe alın.
- Komut dosyasını düzenli aralıklarla çalıştırmak için Cloud Scheduler'ı kurun.
Bu mimari aşağıdaki avantajlara sahiptir:
- Adres doğrulaması, Cloud Scheduler kullanılarak düzenli aralıklarla yapılabilir. Adresleri aylık olarak yeniden doğrulamak veya yeni adresleri her ay ya da üç ayda bir doğrulamak isteyebilirsiniz. Bu mimari, bu kullanım alanının çözülmesine yardımcı olur.
Müşteri verileri BigQuery'de bulunuyorsa doğrulanmış adresler veya doğrulama işaretleri doğrudan buradan önbelleğe alınabilir. Not: Yüksek Hacimli Adres Doğrulama makalesinde nelerin önbelleğe alınabileceği ve nasıl açıklanacağı,
Memorystore'un kullanılması, daha fazla esneklik ve daha fazla adresi işleme imkanı sağlar. Bu adımlar, çok büyük adres veri kümelerinin işlenmesi için gerekli olan tüm işleme ardışık düzenine bir durum kontrolü ekler. Cloud SQL[https://cloud.google.com/sql] gibi diğer veritabanı teknolojileri veya Google Cloud Platform'un sunduğu diğer veritabanları burada da kullanılabilir. Ancak bellek deposunun, ölçeklendirme ve basitlik ihtiyaçlarını mükemmel bir şekilde dengelemesi gerektiğine inanıyoruz. Bu nedenle ilk tercih olması gerekir.
Sonuç
Burada açıklanan kalıpları uygulayarak Google Cloud Platform'daki farklı kullanım alanları ve farklı kullanım alanları için Address Validation API'den yararlanabilirsiniz.
Yukarıda açıklanan kullanım alanlarına başlamanıza yardımcı olmak için açık kaynaklı bir Python kitaplığı hazırladık. Bilgisayarınızda bir komut satırından veya Google Cloud Platform ya da diğer bulut sağlayıcılarından çağrılabilir.
Bu makaleden kitaplığın nasıl kullanılacağı hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
Sonraki adımlar
Güvenilir adreslerle ödeme, teslimat ve işlemleri iyileştirme Teknik Belgesini indirin ve Adres Doğrulama ile ödeme, teslimat ve işlemleri iyileştirme web seminerini görüntüleyin.
Önerilen daha fazla bilgi:
- Address Validation API Belgeleri
- Coğrafi Kodlama ve Adres Doğrulama
- Adres Doğrulama demosunu keşfedin
Katılımcılar
Bu makale Google tarafından saklanmaktadır. Mesajı ilk olarak aşağıdaki katkıda bulunanlar yazmış.
Baş yazarlar:
Henrik Valve | Çözüm Mühendisi
Thomas Anglaret | Çözüm Mühendisi
Sarthak Ganguly | Çözüm Mühendisi