在信息爆炸时代，为解决用户与物品的高效匹配问题，个性化推荐系统正逐步成为一种必要的信息设施。媒体、电商、旅游等行业的客户广泛开展针对个人用户的业务，普遍存在构建个性化推荐系 统的需求。越来越多的 2C 业务场景有构建推荐系统的需求，但客户往往需要花费很多精力才能构 建出工业级别的推荐系统。
我们根据九河云对AWS服务的分析，寻找适用于媒体、电商、旅游、游戏、金融等行业的客户的大数据个性化推荐系统。
自建个性化推荐系统具备较高的技术门槛，需要解决复杂的系统工程问题 (大数据架构、数据驱动的系统设计、微服务架构等)，跨越挑战的算法设计问题 (针对不同场景设计合适的算法与模型)，以及开展持续的迭代和维护 (用户的兴趣与习惯在发生变化，物品也有新旧迭代)。
因此，搭建一个完整的推荐系统需要算法团队和工程团队的支撑，但客户往往不具备完整的团队和技术积累。
该方案面向构建推荐系统的场景，提供了面向终端用户的在线服务、离线数据处理机制，以及端到端的开发流程：
1.在线服务基于 Amazon EKS，通过 Amazon EFS 和 Redis 实现数据共享和缓存，最终实现在线推理、用户画像等功能。
2.离线更新基于 Amazon SageMaker 和 Amazon Step Functions，根据具体场景需求，支持模型更新、新物品上线和批量推理等功能
个性化推荐方案快速实现了推荐系统的基本组件，提供云原生的推荐系统架构，支持弹性伸缩，具有高可用、易于二次开发等特点。内置的基本算法和模型，以及插件式的模块设计，能够满足客户快速搭建推 荐系统，并能继续扩展定制的需求。