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動態定價的無伺服器策略 - 動態定價的無伺服器策略
動態定價的無伺服器策略深入閱讀圖表歷史記錄

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

動態定價的無伺服器策略

發佈日期：2021 年 6 月 28 日 (圖表歷史記錄)

此架構顯示動態定價的無伺服器策略。對於根據日期範圍的預訂，您可以平行建立價格，並根據日期、持續時間和人數等因素動態計算這些價格。然後，您會顯示回應時間低於秒的排序比較產品，並根據目前的市場條件更新價格。

動態定價的無伺服器策略

架構圖顯示使用 Amazon API Gateway、Amazon DynamoDB AWS Lambda、Amazon Kinesis 和 Amazon SageMaker AI 的無伺服器動態定價解決方案。

下列步驟說明 架構：

  1. 您可以提供搜尋輸入，以取得依價格和其他屬性篩選的產品排序清單。資料會透過 Amazon API Gateway 傳送，該閘道會呼叫多個 AWS Lambda函數來平行處理定價請求，以進行即時價格查詢。

  2. 批次平行處理器 Lambda 函數會呼叫規則計算器函數，從 Amazon DynamoDB 取得最新的產品規則。產品會根據搜尋 ID 計算並存放在 Amazon ElastiCache 中。批次函數完成後，會從快取傳回搜尋 ID 的所有結果。

  3. 來自預訂引擎的歷史資料和外部市場資料提供資訊，因此定價引擎有足夠的資料可即時更新定價。

  4. 預訂引擎事件會在 Amazon Kinesis 上擷取和監控。Amazon Kinesis Data Analytics 會查詢資料串流，並在偵測到變更時觸發價格評估器 Lambda 函數。事件存放在 Amazon Simple Storage Service 中，並支援歷史批次資料。

  5. Amazon SageMaker AI Train 模型使用歷史預訂資料和擴增的歷史資料來訓練模型，以取得定價建議。

  6. 使用 SageMaker AI 推論建議者模型，定價引擎會根據市場條件取得新的價格建議。

深入閱讀

如需詳細資訊，請參閱下列資源：

圖表歷史記錄

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變更描述日期

初次出版

首先發佈參考架構圖。

2021 年 6 月 28 日

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