شخصی سازی در قلب تجربیات دیجیتال مدرن است. این که آیا این محصول مناسب را نشان می دهد ، نشان دادن تبلیغات متناسب یا به روزرسانی پویا ، کاربران انتظار دارند که تعامل سریع و مرتبط در هر نقطه لمسی باشد. اما این چالش در اینجا وجود دارد: هرچه منطق شخصی سازی به باطن نزدیک شود ، تأخیر بیشتر و تنگناهای بالقوه شما معرفی می کنید. اینجاست که Akamai Edgeworkers بازی را تغییر می دهد.
محاسبات Edge در نحوه فکر کردن در مورد عملکرد متحول شده است. به جای اینکه کاملاً به سرورهای مبدا تکیه کنیم ، اکنون می توانیم منطق و شخصی سازی تجارت را به کاربر نزدیک کنیم – درست به لبه.
چرا شخصی سازی به لبه نیاز دارد
به طور سنتی ، محتوای شخصی شده در زمان اجرا توسط خدمات پس زمینه تولید می شود. این اغلب شامل تماس های API ، اعتبار سنجی جلسه ، تقسیم کاربر و منطق ارائه است. در حالی که قدرتمند است ، این رویکرد می تواند:
- زمان بارگذاری صفحه را افزایش دهید
- سرویس های پس زمینه را تحت فشار زیاد فشار دهید
- هنگام افزایش ترافیک باعث تخلفات SLA می شود
- تأخیر در ارائه پویا از اجزای UI شخصی
با استفاده از Akamai Edgeworkers ، می توانیم بخش اعظم این موارد را به لبه بارگذاری کنیم. این بدان معناست که پاسخ های سریعتر ، بار منشأ پایین و تجربه کاربر بهبود یافته است.
آکاما Edgeworkers چیست؟
Akamai Edgeworkers توابع JavaScript بدون سرور هستند که در گره های لبه شبکه تحویل محتوای Akamai اجرا می شوند. آنها را به عنوان کارگران سبک و توزیع شده فکر کنید:
- درخواست ها/پاسخ ها را رهگیری و اصلاح کنید
- به کوکی ها ، هدر و پارامترهای پرس و جو دسترسی پیدا کنید
- تصمیمات سمت لبه را بگیرید (به عنوان مثال ، رندر مبتنی بر بخش)
- محتوای ذخیره شده را بطور هوشمندانه سرو یا بازنویسی کنید
شخصی سازی موارد استفاده از Edgeworkers
در اینجا نحوه استفاده از Edgeworkers برای بهبود عملکرد و پاسخگویی برای موتور شخصی سازی آورده شده است:
1. تقسیم بندی کاربر در لبه
ما به جای انتظار برای شناسایی بخش ها (به عنوان مثال ، “مشتری وفادار” ، “بازدید کننده بار اول”) ، کوکی ها و هدرها را مستقیماً در لبه ارزیابی کردیم تا گروه های کاربر را تعیین کنیم. این فعال شد:
تجربیات هدفمند بدون میزگردهای پشتی
کاهش تأخیر شخصی سازی به زیر 50ms
5. تزریق مؤلفه شخصی
ما ماژول های شخصی از پیش ارائه شده را به صفحات ذخیره شده تزریق کردیم. به عنوان مثال ، بر اساس بخش کاربر ، EdgeWorker به صورت پویا یک بخش “توصیه شده برای شما” را به پاسخ HTML اضافه کرد.
3. Sla-Drawn Failover و تخریب برازنده
اگر API Origin شکست خورد یا کند بود ، کارگران Edgeing از محتوای برگشتی از حافظه نهان استفاده می کردند. این SLA های محافظت شده ، از وقفه های خودداری می کردند و اطمینان می دادند که کاربران همیشه چیزی را شخصی می دیدند – حتی اگر کمی بی رنگ باشند.
4. شخصی سازی GEO و دستگاه آگاه
ما ابرداده Edge را برای تطبیق محتوا بر اساس مکان یا نوع دستگاه بدون تماس های پس زمینه اضافی استفاده کردیم. این برای تبلیغات محلی ، آگهی های خاص موبایل و غیره بسیار عالی بود.
معماری با یک نگاه
خط لوله شخصی سازی معمولی ما به این شکل بود:
1. درخواست بازدید Akamai CDN
2. Edgeworker اجرا می کند:
– کوکی ها/هدرها را می خواند
– بخش کاربر را تعیین می کند
– Snippet شخصی HTML شخصی (یا از آن استفاده می کند)
– محتوای پویا را به پاسخ تزریق می کند
3 پاسخ به کاربر ارائه می شود در <100ms ، با تعامل حداقل یا بدون منشأ
ابزارها و تکنیک هایی که از آنها استفاده کردیم
- لبه بسیار: برای ذخیره و بازیابی قطعه های شخصی سازی در لبه
- مدیر املاک Akamai: برای مسیریابی منطق و ارتباط با کارگران لبه
- الگوهای مبتنی بر JSON: منطق تزریق جزء مدولار کردن
- ورود به سیستم/اشکال زدایی: با استفاده از Akamai CLI و Sandbox برای Dev محلی
امنیت و ملاحظات مقیاس
به همان اندازه که Edgeworkers قدرتمند هستند ، امنیت و عملکرد در مقیاس نیاز به طراحی دقیق دارند.
🔐 رسیدگی به داده های حساس به مشتری
- از ذخیره PII (اطلاعات شخصی شناسایی شده) در لبه خودداری کنید.
- استفاده کردن Edgev برای شخصی سازی خاص کاربر یا بخش ایمن ، نه پروفایل های کامل کاربر.
- همیشه کلیدهای حافظه پنهان را پیکربندی کنید تا ابعاد شخصی سازی مانند هش یا بخش شناسه کاربر را شامل شود.
- کوکی ها را با پرچم های httponly ، امن و samesite ایمن کنید.
- برای جلوگیری از تزریق یا سوء استفاده ، ورودی را به شدت در لبه کارگران تأیید کنید.
⚙ خدمت به میلیون ها کاربر به طور کارآمد
- شبکه بزرگ لبه آکاما اطمینان می دهد که درخواست های کاربر در سطح جهان توزیع می شود و فشار گره را کاهش می دهد.
- Edgeworkers بدون تابعیت و سبک وزن است که در بین میلیون ها اعدام ایجاد می شود.
- شخصی سازی سطح کوهورت (20-100 بخش کاربر) تعداد نوع حافظه نهان را قابل کنترل نگه می دارد.
- برای جلوگیری از سوءاستفاده از محدود کننده نرخ و حمایت از سهمیه استفاده کنید.
- Edgekv عملیات خواندن در میلی ثانیه – ideal برای شخصی سازی.
تأثیر و یادگیری
- کاهش 40-60 ٪ ترافیک مبدا برای صفحات شخصی
- 200 میلیون پوند بهبود در زمان تعاملی برای نماهای شخصی
- نقض صفر SLA در حین وقایع اوج ترافیک
- توسعه دهندگان می توانند قبل از استقرار در سطح جهان ، منطق را به صورت محلی آزمایش کنند
اما بزرگترین برد؟ ما شخصی سازی را به یک ویژگی سرعت تبدیل کردیم ، نه یک مسئولیت عملکرد.
افکار نهایی
شخصی سازی لازم نیست کند ، سنگین یا پیچیده باشد. با استفاده از آکامای Edgeworkers ، ما اطلاعاتی را به لبه آوردیم و تجربه های سریعتر و باهوش تری را به هر کاربر ارائه دادیم.
اگر در حال بررسی راه های بهینه سازی عملکرد پلت فرم دیجیتال خود هستید ، آنچه را که می توانید به لبه منتقل کنید در نظر بگیرید. ممکن است تعجب کنید که منطق شخصی سازی در آنجا چقدر متناسب است – و چقدر کاربران شما از آن سود می برند.
افکار یا سوالات خود را در نظرات به من اطلاع دهید. همیشه خوشحال می شوم که از لبه ، عملکرد یا شخصی سازی صحبت کنید!
