Estrategia sin servidor para precios dinámicos

Introduce los datos de búsqueda para obtener una lista ordenada de productos filtrados por precio y otros atributos. Los datos se envían a través de Amazon API Gateway, que llama a varias AWS Lambda funciones para procesar las solicitudes de precios en paralelo y así poder consultarlos en tiempo real.

Las funciones Lambda del procesador paralelo por lotes invocan la función de calculadora de reglas para obtener las reglas de producto más recientes de Amazon DynamoDB. El producto se calcula en función del identificador de búsqueda y se almacena en Amazon. ElastiCache Una vez completadas las funciones por lotes, todos los resultados del identificador de búsqueda se devuelven de la caché.

Los datos históricos del motor de reservas y los datos del mercado externo proporcionan información para que el motor de precios tenga datos suficientes para actualizar los precios en tiempo real.

Los eventos del motor de reservas se capturan y supervisan en Amazon Kinesis. Amazon Kinesis Data Analytics consulta la transmisión de datos y activa la función Lambda del evaluador de precios si se detecta un cambio. Los eventos se almacenan en Amazon Simple Storage Service con los correspondientes datos históricos de lotes.

Un modelo de Amazon SageMaker AI Train utiliza datos históricos de reservas y datos históricos aumentados para preparar el modelo a la hora de recomendar precios.

Al utilizar un modelo de recomendación por inferencia de SageMaker inteligencia artificial, el motor de precios recibe nuevas recomendaciones de precios en función de las condiciones del mercado.