Observação
O acesso a essa página exige autorização. Você pode tentar entrar ou alterar diretórios.
O acesso a essa página exige autorização. Você pode tentar alterar os diretórios.
Importante
A partir de 20 de setembro de 2023, você não pode criar novos recursos do Personalizador. O serviço Personalizador está sendo desativado em 25 de agosto de 2026. Recomendamos migrar para o software livre microsoft/learning-loop.
Os aplicativos e os sites de alto desempenho e de alto tráfego têm dois fatores principais a considerar com o Personalizador para desempenho e escalabilidade:
- Manter baixa latência ao fazer chamadas à API de Classificação
- Como assegurar que a capacidade de processamento do treinamento acompanhe a entrada de eventos
A personalização pode retornar uma classificação muito rapidamente. A maior parte da duração da chamada é dedicada à comunicação por meio da API REST. Azure dimensionará automaticamente a capacidade de responder às solicitações rapidamente.
Cenários de baixa latência
Alguns aplicativos exigem latências baixas ao retornar uma classificação. São necessárias latências baixas:
- Para evitar que usuário tenha que esperar um tempo considerável para exibir o conteúdo classificado.
- Para ajudar um servidor que esteja enfrentando tráfego extremo a evitar associar conexões de rede e tempo de computação escassos.
Escalabilidade e throughput de treinamento
O Personalizador funciona atualizando um modelo que é retreinado com base em mensagens enviados de forma assíncrona pelo Personalizador após as APIs de Classificação e Recompensa. Essas mensagens são enviadas usando uma Azure EventHub para o aplicativo.
É improvável que a maioria dos aplicativos atinjam a taxa de transferência máxima de treinamento e de associação do Personalizador. Embora atingir este máximo não torne o aplicativo mais lento, isso significaria que as filas no Hub de Eventos estão sendo preenchidas com mais rapidez do que elas podem ser limpas.
Como estimar seus requisitos de desempenho
- Estime o número médio de bytes por evento de classificação adicionando os comprimentos dos documentos JSON de contexto e de ação.
- Divida 20 MB/seg pela média estimada de bytes.
Por exemplo, se sua carga média tem 500 recursos e cada um tem em média 20 caracteres, então cada evento tem aproximadamente 10 KB. Com essas estimativas, 20.000.000/10.000 = 2.000 eventos/s, o que representa cerca de 173 milhões de eventos/dia.
Se você está atingindo esses limites, entre em contato com nossa equipe de suporte para obter orientações sobre arquitetura.