Hedef
Yüksek Hacimli Adres Doğrulaması eğitimiyle, yüksek hacimli adres doğrulamasının kullanılabileceği farklı senaryolarda size yol gösterildi. Bu eğiticide, Yüksek Hacimli Adres Doğrulaması'nı çalıştırmak için Google Cloud Platform'daki farklı tasarım kalıplarını tanıtacağız.
Cloud Run, Compute Engine veya Google Kubernetes Engine ile Google Cloud Platform'da tek seferlik yürütme işlemleri için Yüksek Hacimli Adres Doğrulama'yı çalıştırmaya genel bakışla başlayacağız. Ardından, bu yeteneğin veri ardışık düzenine nasıl dahil edilebileceğini göreceğiz.
Bu makalenin sonunda, Adres Doğrulama'yı Google Cloud ortamınızda yüksek hacimde çalıştırmak için kullanabileceğiniz farklı seçenekleri öğrenmiş olacaksınız.
Google Cloud Platform'da referans mimari
Bu bölümde, Google Cloud Platform'u kullanan yüksek hacimli adres doğrulama için farklı tasarım kalıpları ayrıntılı olarak ele alınmaktadır. Google Cloud Platform'da çalıştırarak mevcut süreçleriniz ve veri ardışık düzenlerinizle entegrasyon yapabilirsiniz.
Google Cloud Platform'da yüksek hacimli adres doğrulamasını bir kez çalıştırma
Aşağıda, Google Cloud Platform'da tek seferlik işlemler veya testler için daha uygun olan bir entegrasyon oluşturma ile ilgili referans mimari gösterilmektedir.
Bu durumda, CSV dosyasını bir Cloud Storage paketine yüklemenizi öneririz. Yüksek Hacimli Adres Doğrulama komut dosyası daha sonra bir Cloud Run ortamından çalıştırılabilir. Ancak Compute Engine veya Google Kubernetes Engine gibi diğer çalışma ortamı türlerinde de çalıştırabilirsiniz. Çıkış CSV'si Cloud Storage paketine de yüklenebilir.
Google Cloud Platform veri ardışık düzeni olarak çalıştırma
Önceki bölümde gösterilen dağıtım modeli, yüksek hacimli adres doğrulamasını tek seferlik kullanım için hızlıca test etmek için idealdir. Ancak bir veri ardışık düzeninin parçası olarak düzenli olarak kullanmanız gerekiyorsa daha güçlü hale getirmek için Google Cloud Platform'un yerel özelliklerinden daha iyi yararlanabilirsiniz. Yapabileceğiniz değişikliklerden bazıları şunlardır:
- Bu durumda, CSV dosyalarını Cloud Storage paketlerine aktarabilirsiniz.
- Dataflow işi, işlenecek adresleri alıp BigQuery'de önbelleğe alabilir.
- Dataflow Python kitaplığı, Dataflow işindeki adresleri doğrulamak için Yüksek Hacimli Adres Doğrulaması mantığına sahip olacak şekilde genişletilebilir.
Komut dosyasını bir veri ardışık düzeninden uzun süreli yinelenen bir işlem olarak çalıştırma
Yaygın bir yaklaşım da, akış halinde veri ardışık düzeni kapsamında bir adres grubunu yinelenen bir işlem olarak doğrulamaktır. Adresler bir BigQuery veri deposunda da olabilir. Bu yaklaşımda, yinelenen bir veri ardışık düzeninin (günlük/haftalık/aylık olarak tetiklenmesi gerekir) nasıl oluşturulacağını göreceğiz.
- İlk CSV dosyasını bir Cloud Storage paketine yükleyin.
- Uzun süre çalışan işlemin ara durumunu korumak için kalıcı veri deposu olarak Memorystore'u kullanın.
- Nihai adresleri bir BigQuery veri deposunda önbelleğe alın.
- Komut dosyasını düzenli olarak çalıştırmak için Cloud Scheduler'ı ayarlayın.
Bu mimarinin avantajları şunlardır:
- Cloud Scheduler kullanılarak adres doğrulaması düzenli olarak yapılabilir. Adresleri aylık olarak yeniden doğrulamak veya yeni adresleri aylık/üç aylık olarak doğrulamak isteyebilirsiniz. Bu mimari, söz konusu kullanım alanını çözmeye yardımcı olur.
Müşteri verileri BigQuery'deyse doğrulanmış adresler veya doğrulama işaretleri doğrudan burada önbelleğe alınabilir. Not: Nelerin önbelleğe alınabileceği ve nasıl alınacağı Yüksek Hacimli Adres Doğrulama makalesinde ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.
Memorystore kullanmak, daha fazla adres işleyebilme ve daha yüksek esneklik sağlar. Bu adımlar, çok büyük adres veri kümelerini işlemek için gereken tüm işleme ardışık düzenine durum bilgisi ekler. Cloud SQL[https://cloud.google.com/sql] gibi diğer veritabanı teknolojileri veya Google Cloud Platform'un sunduğu diğer veritabanı türleri de burada kullanılabilir. Ancak memorystore'un ölçeklendirme ve basitlik ihtiyaçlarını mükemmel bir şekilde dengelediğini ve bu nedenle ilk tercih edilmesi gerektiğini düşünüyoruz.
Sonuç
Burada açıklanan kalıpları uygulayarak Address Validation API'yi farklı kullanım alanları için ve Google Cloud Platform'daki farklı kullanım alanlarından kullanabilirsiniz.
Yukarıda açıklanan kullanım alanlarına başlamanıza yardımcı olmak için açık kaynak bir Python kitaplığı yazdık. Bilgisayarınızdaki bir komut satırından veya Google Cloud Platform'dan ya da diğer bulut sağlayıcılardan çağrılabilir.
Kitaplığı kullanma hakkında daha fazla bilgiyi bu makalede bulabilirsiniz.
Sonraki Adımlar
Güvenilir adreslerle ödeme, teslimat ve işlemleri iyileştirin teknik belgesini indirin ve Adres Doğrulama ile ödeme, teslimat ve işlemleri iyileştirme webinar'ını görüntüleyin.
Önerilen ek okuma:
- Address Validation API Belgeleri
- Coğrafi Kodlama ve Adres Doğrulama
- Adres Doğrulama demosunu inceleyin
Katkıda bulunanlar
Bu makale Google tarafından yönetilmektedir. Bu makaleyi ilk olarak aşağıdaki katkıda bulunanlar yazdı.
Başlıca yazarlar:
Henrik Valve | Çözüm Mühendisi
Thomas Anglaret | Çözüm Mühendisi
Sarthak Ganguly | Çözüm Mühendisi