Как подключить алгоритм машинного обучения к базе данных

Question

Я создал алгоритм машинного обучения в Python, который обслуживается через REST API, и хотел бы реализовать его в Google Cloud / Amazon EC2 для прогнозирования в реальном времени.Прежде чем я сделаю это, я хотел бы создать «журнал» каждого запроса / прогноза, который входит / выходит из модели - это кажется хорошей практикой для меня и может также помочь в создании уникальных идентификаторов прогноза.Просто 1 или 0, хранящиеся в базе данных с отметкой даты и времени и уникальным идентификатором.

Как мне отправить эти данные в базу данных, не влияя на время выполнения модели?Оператор INSERT INTO в API?Совсем отдельный API?

Большое спасибо за помощь!

Answer 1

Зависит от латентности результатов.Если вы хотите, чтобы данные сохранялись в БД мгновенно, тогда API должен быть создан немедленно после получения запроса.Поскольку это будут файлы журналов по своей природе, я бы рекомендовал хранить их локально и вставлять журналы один раз в день, чтобы уменьшить перегрузку сети с течением времени.Если ваш существующий API уже подключен к БД, и я не вижу смысла вообще создавать новый API для простого post вызова