Вопрос проверяет понимание типовой архитектуры рекомендательных систем и разделения ответственности между её компонентами.
Backend рекомендательной системы состоит из сбора событий, хранения данных, расчёта рекомендаций и API выдачи. Часть данных обрабатывается в реальном времени, часть — заранее. Используются очереди, хранилища и кеш. Компоненты обычно разделены для масштабируемости. Такая архитектура позволяет балансировать точность и производительность.
Рекомендательная система — это не один сервис, а набор взаимосвязанных компонентов.
Перед перечислением важно зафиксировать: рекомендации формируются на основе данных, моделей и контекста запроса.
Сбор событий
клики
просмотры
покупки
Очереди и стриминг
асинхронная доставка событий
буферизация нагрузки
Хранилище данных
сырые события
агрегированные признаки
Оффлайн-расчёты
обучение моделей
предрасчёт рекомендаций
Онлайн-сервис рекомендаций
учёт контекста
быстрый отклик
Кеш
популярные рекомендации
горячие пользователи
API-слой
выдача рекомендаций клиенту
Пользовательское событие
Асинхронная запись
Агрегация / расчёт
Быстрая выдача через API
Backend рекомендательной системы строится как набор специализированных компонентов, каждый из которых оптимизирован под свою нагрузку и роль.
