Add project - movieflix #71
Conversation
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MovieRecommend-Infra 레포에서 google-cloud-sdk 설치해서, 로컬에서 cli로 서버에 접근하는 명령어를 추가해도 좋을것 같아요! |
google-cloud-sdk도 사용한다라면 실제 실습하기가 더 편하기는 하겠네요!! 좋은의견 감사합니다. kafka topic에 대한 자료는 링크에서 확인가능하십니다.
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어떻게해야하는지 알려주세여 제가 도울수있는거 도울게욥 |
앞서 공유드린 링크를 보시면 Source Connector와 Sink Connector에 대한 정보를 json 에 작성해두었습니다. 좀 더 깔끔하게 connector생성, topic생성하는 방법이 있다면 도움을 주시면 감사하겠습니다ㅎㅎ 요 부분은 해당 Repo에 Issue로 추가해두겠습니다.
문서상에 추가되었으면 하는 내용은 없으신가용?
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| <img src="./images/9_0_2.png" align="center"> | ||
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| - `그룹별 평균 만족도 점수` 차트 혹은 `유저 만족도 현황` 차트를 보았을 때 A/B Test에서 B그룹 만족도가 개선 |
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혹시 유저 만족도 현황 차트에서는 B그룹 만족도가 개선된걸 어떻게 확인할 수 있는건가요..?!
(개인적으로 궁금한 부분입니다..! 이전에 알려주셨는데 까먹은거 같기도 하네요ㅎㅎ;)
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이 부분인데 개선되는게 잘 안보이죠...?ㅜㅜ!! 추천시스템 성능이 좀 고만고만해서 쉽지않네요
의도자체는 아래 처럼 A/B 테스트가 시작되면 확 튀는 모습을 보여주고 싶긴 했었습니다😂
해당 부분도 이슈로 올려놓긴 했습니다ㅎㅎㅎ
book/docs/p_movieFlix/main_page.md
Outdated
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| ## Data | ||
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| - [MovieLen](https://grouplens.org/datasets/movielens/) |
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감사합니다 수정했습니다!! :)
| ## Flow | ||
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| - Infra부분의 README를 참고하여 진행합니다. | ||
| - Terraform 부분의 README를 참고하여 GCP e2-standard-2 VM 3대를 생성합니다. |
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오 job trend 플젝에서도 윤호님 제안으로 terraform 적용해볼 예정인데 참고해 보겠습니다👀
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| ## Airflow | ||
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| - 람다 아키텍처에서 Batch Layer를 담당합니다. |
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이 부분에 batch layer의 역할과,
아래 kafka 부분에 speed layer의 역할 내용도 추가해주시면
더 이해하기 좋을 것 같아요!
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감사합니다. 추가했습니다!
이 부분 구현을 완벽하게 했더라면 설명하기가 더 편했을텐데 타협을 했더니 설명이 쉽지않네요... 😢
이슈로도 정리해놨는데 언제쯤 업그레이드 할 수 있을지 모르겠네요...!! 😂
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