Các biện pháp thực hành tốt nhất về kiến trúc cho phi máy chủ

Xây dựng một nền tảng dữ liệu để phục vụ cả nhu cầu vận hành và phân tích bằng cách sử dụng các tiêu chuẩn dữ liệu mở, cơ sở dữ liệu được xây dựng cho mục đích nhất định và kiến trúc phi máy chủ có thể mở rộng.

PDF

Máy học và trí tuệ nhân tạo | Phục vụ khách hàng | Du lịch | Phi máy chủ

Tăng cường nền tảng dữ liệu bằng cách sử dụng các công cụ quản lý dữ liệu chính (MDM) để xác định các khách du lịch duy nhất và trùng lặp trong tư cách thành viên trung thành. Phương pháp này cho phép bạn phát triển một chế độ xem duy nhất về khách hàng vượt ngoài thành viên thân thiết.

PDF

Máy học và trí tuệ nhân tạo | Phục vụ khách hàng | Du lịch | Phi máy chủ

Di chuyển một hệ thống quản lý doanh thu tại chỗ sang Amazon Web Services (AWS) nhằm bổ sung các tính năng theo thời gian thực, cải thiện tính linh hoạt và cơ động của hoạt động báo cáo cũng như phân tích, đồng thời giảm tổng chi phí sở hữu (TCO) bằng cách sử dụng Phiên bản dùng ngay và kiến trúc dữ liệu lớn.

PDF

Máy học và trí tuệ nhân tạo | Phục vụ khách hàng | Du lịch | Phi máy chủ

Cải thiện trải nghiệm của khách hàng và lòng trung thành với thương hiệu bằng cách cá nhân hóa các tương tác với khách hàng và cải thiện thời gian gọi cũng như thời gian phản hồi. Quy trình công việc này nhanh chóng nhận ra khách hàng, nhu cầu của khách hàng, ý định đồng thời tối ưu hóa các tương tác.

PDF

Máy học và trí tuệ nhân tạo | Phục vụ khách hàng | Du lịch | Phi máy chủ

Cá nhân hóa và cải thiện trải nghiệm của khách hàng bằng cách chủ động nhận ra những thay đổi và thất bại của dịch vụ, phục hồi từ những thất bại và tương tác với khách hàng trên kênh liên lạc ưa thích của họ.

PDF

Máy học và trí tuệ nhân tạo | Phục vụ khách hàng | Du lịch | Phi máy chủ

Tiếp nhận các hệ thống phân tán trên phần frontend bằng cách sử dụng các frontend vi mô (micro-frontend). Phương pháp này trình bày cách triển khai các micro-frontend hiển thị phía máy chủ trên AWS bằng cách sử dụng phương pháp phi máy chủ.

PDF

Phi máy chủ