Comment nous dans IVI utilisons les tableaux dans ClickHouse pour calculer les métriques de produit

IVI est un service multiplateforme, ce qui signifie que nous devons analyser les métriques partout: sur le web, les téléviseurs et les applications mobiles. Le produit évolue constamment pour être aussi efficace, pratique que possible, pour ajouter de la valeur et attirer votre abonnement. Avant d'introduire une nouvelle fonctionnalité, nous effectuons des tests a / b et examinons dans quelle mesure l'innovation sera demandée et comment elle affectera la conversion ou l'audience. Dans le même temps, nous pouvons tester jusqu'à 70 hypothèses, dont dépendent directement les plans de développement de produits.

Afin d'évaluer correctement le succès ou l'échec du test, une solution technologique était nécessaire. Ici, nous avons parlé de la façon dont nous sommes passés à ClickHouse (ainsi que de ses problèmes pour janvier 2018). Le nouveau schéma ETL nous a permis d'avoir des référentiels tolérants aux doublons. En cas d'erreur dans le code, nous pouvons toujours annuler l'offset consommateur dans kafka et traiter à nouveau certaines des données, sans faire aucun effort supplémentaire pour déplacer les données. Nous aimerions vous expliquer comment, chez IVI, nous utilisons ClickHouse pour calculer des métriques pour résoudre diverses tâches du produit et comprendre que nous améliorons vraiment le produit et ne proposons pas de fonctionnalités que personne n'utilisera.

À propos des tableaux et des «machinations» avec monétisation de contenu.

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