实时处理大量数据可能非常困难。现代系统需要管理数百万个数据点，且不能降低速度或降低准确性。
解决方法如下：
- 使用分布式处理：将工作负载分散到多个系统。手机号码列表等平台非常适合处理大量用户交互，每秒可处理数百万个事件，且延迟低。
- 对不太重要的任务实施数据采样：
- 将 100% 的数据用于重要交易。
- 取10-20%的样本进行趋势分析。
- 对历史数据使用渐进式加载。
拥有强大的基础设施是有效应对这些挑战的关键。
系统要求
为了有效应对数据挑战，您的系统应该满足某些技术标准：销售线索
- 处理能力：具有至少 8 个核心的服务器，适用于小型到中型操作。
- 内存：至少 32GB RAM 以确保顺利运行。
- 存储：SSD，可实现更快的数据访问。
- 网络：低延迟连接（低于 50 毫秒）。
- 备份系统：冗余服务器确保 99.9% 的正常运行时间。实时将细分应用于Matomo数据
为了获得更好的性能，请使用不同级别的缓存：
- 与用户相关的数据的浏览器级缓存。
- 段规则的应用程序级缓存。
- 用于频繁访问信息的数据库级缓存。
手动与自动决策
在自动化和人工干预之间找到适当的平衡至关重要。自动化非常适合重复性任务，但对于关键决策，人工监督必不可少。
何时实现自动化：
- 将用户分为标准类别。
- 响应行为触发因素。
- 定期更新片段。
- 应用基本的个性化规则。