CPG 行业个性化推荐与预测性互动参考架构

1. 用途和受众

1.1 预期用途

• 指导华为云上 CPG（消费品行业）个性化推荐与预测性消费者互动系统的设计和开发。
• 为售前、解决方案设计、实施和审查提供可重用的架构模式。
• 作为解决方案手册、交付包或实际部署的架构基础。
• 定义安全性、可靠性、性能、成本、运营和合规性护栏。

1.2 目标受众

• 华为云 ModelArts 用户和机器学习推荐算法工程师；
• 消费品行业（CPG）的数字化营销和消费者运营团队；
• 需要构建实时个性化推荐引擎、实现消费者行为捕获到推荐推送秒级闭环的企业技术团队；
• 关注批流分离数据架构、希望将 ERP/CRM 批量数据与实时点击流事件统一治理的数据架构师；
• 希望通过多渠道统一编排（Web/移动端/短信/邮件）实现精准营销触达、并持续优化推荐模型的品牌运营管理者。

2. 参考架构概述

2.1 架构描述

本架构面向消费品行业（CPG），通过机器学习分析消费者的行为数据（浏览、购买、加购等），实时生成个性化商品推荐，并通过多渠道（Web、移动端、短信、邮件）向消费者推送精准的营销消息，实现"在正确的时间通过正确的渠道向正确的消费者发送正确的消息"。架构采用 6 层布局：外部系统/用户层、数据采集与准备层、实时事件处理层、ML 推荐引擎层、服务与互动层、公共服务。核心价值在于：ML 实时推荐实现千人千面；实时事件流即时响应消费者行为；多渠道统一编排确保跨渠道体验一致；数据驱动的持续自学习优化推荐模型。

2.2 业务背景

2.3 架构优点

2.4 设计关注点

2.5 典型架构

典型架构图

架构采用 6 层布局：

2.6 流程描述

架构按编号标注了完整的数据流转路径（6 步）：

ERP/CRM ──①──→ DataArts Studio ──→ OBS
                                    │
Web/Mobile ──②──→ DMS ──③──→ DIS ──→ OBS
                    │               │
                    └──→ FunctionGraph ──④──→ ModelArts
                                               ↑
                    训练数据（虚线）────────────┘
                                               │
消费者 ←──⑥── SMN ←── FunctionGraph ←──⑤── APIG
                                    │
                                    └──→ ModelArts（获取推荐）

2.7 云服务产品清单

3. 参考链接

• 产品文档：https://support.huaweicloud.com/productdesc-modelarts/zh-cn_topic_0130171810.html
• 实施指南：https://support.huaweicloud.com/bestpractice-modelarts/bestpractice_001.html
• 源代码或 IaC：
• 操作手册：
• 源参考架构：

4. 使用限制

• ModelArts 推荐模型需基于三类数据（交互数据、商品数据、用户数据）训练，数据质量直接影响推荐效果。
• DMS 实时事件流吞吐能力需根据峰值并发量评估，超出分区上限时需扩容分区数。
• FunctionGraph 函数有执行超时限制（默认 3 秒，最大 40 秒），复杂推荐推理需评估耗时。
• SMN 消息推送有频率限制，高频营销场景需配置发送速率控制避免触发限流。
• DIS 数据交付到 OBS 有延迟（通常 60 秒缓冲），对实时性要求极高的场景需评估是否可接受。

附录 A. 术语和缩略语