Pattern per il risultato "Assemblaggio" da più origini dati

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Sto creando un server in Java (anche se questa domanda è indipendente dal linguaggio) che farà quanto segue:

  1. Estrarre un set di "lead" da un database ogni 10 minuti
  2. Per tutti i lead con un determinato indicatore, utilizza un database diverso per ottenere ulteriori informazioni
  3. Per ogni lead che ha effettivamente dati rilevanti nel database n. 2, combina i dati di due origini dati e passa ad alcuni algoritmi di Machine Learning (ML)
  4. Memorizza i risultati degli algoritmi ML nel Database # 1

Sono confuso sul modo migliore per organizzarlo. Dopo aver esaminato questa domanda pertinente , penso che lo schema del repository possa far parte della soluzione ma non penso che soddisfi tutti i requisiti. In particolare, penso che ogni "lead" dovrebbe essere elaborato nella sua stessa discussione, ma mi piacerebbe utilizzare un pattern che mi consenta di utilizzare pool di thread memorizzati nella cache.

Sebbene possano esistere specifiche classi o librerie Java che possono essere utili, ho contrassegnato la questione in modo agnostico poiché ritengo che la risposta alla domanda sia la migliore, suggerendo uno o più modelli. Ritornerò di conseguenza se la comunità non è d'accordo.

    
posta ahjohnston25 30.07.2015 - 17:04
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1 risposta

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Il repository può essere utile per gestire l'accesso ai dati ai diversi database.

Per il resto, a seconda di ciò che si passa agli algoritmi ML, si potrebbe voler usare una facciata che nasconde i dettagli dell'accesso al diverso database e determinare se le informazioni sono pertinenti. Passerai un vantaggio a una classe di facciata, quella classe determinerebbe quali marker ci sono e passerà il lead a classi diverse a seconda dei marker. Queste classi a loro volta aggiungono dati dagli altri database.

Alla fine, il tuo flusso di "base" sarebbe: ottenere un vantaggio, "migliorare" il lead con i dati rilevanti, passare lead a ML e memorizzare i risultati.

    
risposta data 31.07.2015 - 09:06
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