Esta guía le permite obtener información sobre lo que dicen los clientes sobre sus productos y servicios en los sitios web de redes sociales, como X (antes conocido como Twitter). En lugar de filtrar los datos de X manualmente, puede crear un sistema de alertas casi en tiempo real que consuma los datos de X y clasifique los tuits mediante un modelo preentrenado de Hugging Face Hub.
Diagrama de la arquitectura
Paso 1
Una tarea de Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) se pone en marcha en una infraestructura sin servidor administrada por AWS Fargate y mantiene una conexión abierta a la API de X.
Paso 2
El token al portador de X se almacena de forma segura en Almacén de parámetros de AWS Systems Manager y la imagen del contenedor se aloja en Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR).
Paso 3
Cuando llega un tuit nuevo, se coloca en una cola de Amazon Simple Queue Service (SQS).
Paso 4
La lógica de la solución reside en los microservicios de funciones de AWS Lambda, coordinados por AWS Step Functions.
Paso 5
Un modelo de clasificación de Hugging Face se aloja en los puntos de conexión sin servidor de Amazon SageMaker.
Paso 6
Amazon Comprehend extrae sentimientos, frases clave y entidades. Si es posible, Amazon Comprehend extrae la ubicación.
Paso 7
Amazon Location Service transforma el nombre de una ubicación en coordenadas.
Paso 8
El tuit y los metadatos se envían a Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) y Amazon Athena analiza los tuits procesados con SQL estándar.
Paso 9
Amazon Lookout for Metrics busca anomalías en el volumen de menciones por categoría. Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) envía una alerta a los usuarios cuando se detecta una anomalía.
Paso 10
Recomendamos configurar un panel de Amazon QuickSight para que los usuarios empresariales puedan visualizar fácilmente la información.
Paso 1
Una tarea de Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) se pone en marcha en una infraestructura sin servidor administrada por AWS Fargate y mantiene una conexión abierta a la API de X.
Paso 2
El token al portador de X se almacena de forma segura en Almacén de parámetros de AWS Systems Manager y la imagen del contenedor se aloja en Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR).
Paso 3
Cuando llega un tuit nuevo, se coloca en una cola de Amazon Simple Queue Service (SQS).
Paso 4
La lógica de la solución reside en los microservicios de funciones de AWS Lambda, coordinados por AWS Step Functions.
Paso 5
Un modelo de clasificación de Hugging Face se aloja en los puntos de conexión sin servidor de Amazon SageMaker.
Paso 6
Amazon Comprehend extrae sentimientos, frases clave y entidades. Si es posible, Amazon Comprehend extrae la ubicación.
Paso 7
Amazon Location Service transforma el nombre de una ubicación en coordenadas.
Paso 8
El tuit y los metadatos se envían a Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) y Amazon Athena analiza los tuits procesados con SQL estándar.
Paso 9
Amazon Lookout for Metrics busca anomalías en el volumen de menciones por categoría. Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) envía una alerta a los usuarios cuando se detecta una anomalía.
Paso 10
Recomendamos configurar un panel de Amazon QuickSight para que los usuarios empresariales puedan visualizar fácilmente la información.
Pilares de Well-Architected
AWS Well-Architected Framework le permite comprender las ventajas y desventajas de las decisiones que tome durante la creación de sistemas en la nube. Los seis pilares de este marco permiten aprender las prácticas recomendadas arquitectónicas para diseñar y explotar sistemas confiables, seguros, eficientes, rentables y sostenibles. Con la Herramienta de AWS Well-Architected, que se encuentra disponible gratuitamente en la Consola de administración de AWS, puede revisar sus cargas de trabajo con respecto a estas prácticas recomendadas al responder a un conjunto de preguntas para cada pilar.
El diagrama de arquitectura mencionado es un ejemplo de una solución que se creó teniendo en cuenta las prácticas recomendadas de una buena arquitectura. Para tener completamente una buena arquitectura, debe seguir todas las prácticas recomendadas de buena arquitectura posibles.
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Excelencia operativaLea el documento técnico sobre excelencia operativa
Puede revertir los cambios realizados en la arquitectura mediante una plantilla de AWS CloudFormation. Si los cambios implementados fallan en Fargate y Lambda, se pueden revertir automáticamente a las versiones anteriores.
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SeguridadLea el documento técnico sobre seguridad
Para implementar esta arquitectura, debe configurar un usuario o rol en Identity and Access Management (IAM) con los permisos adecuados para los servicios. Además, los datos almacenados en Amazon S3 se cifran con una clave de AWS Key Management Service (AWS KMS).
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FiabilidadLea el documento técnico sobre fiabilidad
Los datos se almacenan en Amazon S3, un servicio de almacenamiento de objetos que ofrece una durabilidad del 99.999999999 %. Si sus datos son críticos para la empresa, puede implementar la S3 Cross Region Replication (CRR) para replicar la información en otras regiones de AWS para la recuperación de desastres. Cuando se producen anomalías por encima de un determinado umbral, Amazon SNS le envía alertas para que pueda resolver el problema rápidamente.
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Eficiencia en el rendimientoLea el documento técnico sobre eficacia del rendimiento
AWS se encarga de las tareas administrativas de los servicios gestionados, como parches y actualizaciones, para ayudar a mantener la eficiencia del rendimiento. Los servicios como Lookout for Metrics y Amazon Location están diseñados específicamente para detectar anomalías y añadir datos de ubicación a las aplicaciones, respectivamente.
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Optimización de costosLea el documento técnico sobre optimización de costes
En esta guía, la mayoría de los datos se consumen directamente en AWS mediante Athena y QuickSight, lo que reduce la cantidad de cargos por transferencia de datos. La transferencia de datos mediante Amazon SNS solo se produce en el caso de anomalías que superan los umbrales definidos por el usuario. Además, esta arquitectura utiliza servicios sin servidor, por lo que solo paga por los recursos que consume.
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SostenibilidadLea el documento técnico sobre sostenibilidad
Los servicios sin servidor se escalan con el uso, por lo que no tiene que ejecutar una infraestructura inactiva para hacer frente al crecimiento de la demanda.
Recursos de implementación
El código de muestra es un punto de partida. Está validado por el sector, es prescriptivo, pero no definitivo, y sirve como un pequeño adelanto para ayudarle a empezar.
Contenido relacionado
Build a news-based real-time alert system with Twitter, Amazon SageMaker, and Hugging Face
Descargo de responsabilidad
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