通过机器学习保持个性化体验

第 1 步
AWS CloudFormation 模板部署了一个用于存储个性化数据和配置文件的 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）存储桶。

第 2 步
将新的或更新的个性化配置上传到个性化数据存储桶时启动的 AWS Lambda 函数。

第 3 步
AWS Step Functions 工作流，用于管理 Amazon Personalize 数据集组的所有资源（包括数据集、架构、事件跟踪器、筛选条件、解决方案、活动和批量推理作业）。

第 4 步
针对每个经过训练的新解决方案版本加入适用于 Amazon Personalize 的 Amazon CloudWatch 指标，以帮助您评估模型随时间推移的性能。

第 5 步
Amazon Simple Notification Service（Amazon SNS）主题和订阅，用于在维护工作流完成时通过电子邮件通知管理员。

第 6 步
Amazon DynamoDB 跟踪为 Amazon Personalize 配置的计划事件，以完全或部分重新训练 Amazon Personalize 解决方案、导入或重新导入数据集以及执行批量推理作业。

第 7 步
Step Functions 工作流跟踪当前运行的计划事件，调用步骤函数来执行 Amazon Personalize 解决方案维护（创建新的解决方案版本、更新活动）、导入更新的数据集和执行批量推理。

第 8 步
一组维护 Step Functions，用于按计划创建新的数据集导入作业；按计划执行 Amazon Personalize 解决方案全面重新培训（并更新相关活动）；按计划执行 Amazon Personalize 解决方案更新重新培训（并更新相关活动）；以及创建批量推理作业。
 

第 9 步
在整个 Step Functions 工作流过程中，资源状态通知更新发布到 Amazon EventBridge 事件总线。

第 10 步
命令行界面（CLI）可以为 Amazon Personalize 中已有的资源导入和建立计划。