Архитектурные подходы к интеграции МРБ

Вы уже знаете, как запустить простой МРБ-эксперимент. Теперь давайте разберёмся, как внедрить многоруких бандитов в реальные проекты. Это ключевой шаг, чтобы получить от МРБ максимум пользы.

Где живут многорукие бандиты?

Встроить МРБ в вашу систему можно по-разному. Выбор зависит от сложности системы, объёма трафика и требований к скорости. Рассмотрим основные подходы.

1. На стороне клиента (Frontend/Mobile)

Здесь логика выбора варианта («руки») и сбора «наград» работает прямо в браузере или мобильном приложении.

Плюсы:

• Быстро: Можно быстро проверить гипотезы, не трогая бэкенд.
• Нет нагрузки на сервер: Все вычисления — на клиенте.

Минусы:

• Уязвимость: Клиентскую часть легко подделать, что исказит результаты.
• Сложно синхронизировать: Трудно поддерживать актуальное состояние алгоритма (например, параметров Thompson Sampling) между сессиями или устройствами.
• Ограничения: Сложные алгоритмы или персонализацию не реализовать.

Совет: Этот подход подходит для очень простых экспериментов, где риск искажения данных минимален. Например, для тестирования цвета кнопки на лендинге, если это не влияет на критические бизнес-метрики.

2. На стороне сервера (Backend)

Это самый распространённый и надёжный подход. Логика МРБ находится на вашем бэкенде. Когда пользователь что-то запрашивает, бэкенд обращается к МРБ-модулю, который решает, какой вариант показать.

Плюсы:

• Надёжно и безопасно: Все вычисления и сбор данных под вашим контролем.
• Централизовано: Легко управлять алгоритмами, обновлять параметры и следить за экспериментами.
• Масштабируемо: Обрабатывает большой трафик и сложные модели.
• Гибко: Можно интегрировать МРБ с другими сервисами (рекомендательными системами, аналитикой).

Минусы:

• Нагрузка на сервер: Требует вычислительных ресурсов.
• Сложно внедрять: Возможно, придётся менять архитектуру или создавать новый микросервис.

Варианты реализации на бэкенде:

• Встроенный модуль: МРБ-логика — часть вашего основного бэкенд-приложения.
  • Пример: В приложении на Python (Django или Flask) можно создать модуль mab_service.py с функциями для выбора «руки» и обновления параметров.
• Отдельный микросервис: Выделенный сервис, отвечающий только за МРБ. Другие сервисы обращаются к нему по API.
  • Пример: Если у вас уже есть микросервисная архитектура, создайте отдельный сервис MAB_API. Он будет принимать запросы на выбор варианта и возвращать результат. Это даёт лучшую изоляцию и масштабируемость.

3. Готовые платформы (SaaS)

Есть облачные решения для A/Б тестирования и МРБ, такие как Optimizely, VWO. Google Optimize прекращает поддержку, но был хорошим примером. В России тоже развиваются свои платформы.

Плюсы:

• Быстрый старт: Не нужно разрабатывать свою инфраструктуру.
• Много функций: Обычно есть удобный интерфейс, аналитика, сегментация.
• Поддержка: Профессиональная поддержка и обновления.

Минусы:

• Цена: Может быть дорого для большого трафика или специфических задач.
• Зависимость: Вы привязаны к функционалу и ограничениям платформы.
• Конфиденциальность: Ваши данные обрабатывает сторонняя компания.

Важно: Выбирая SaaS-решение для российского рынка, убедитесь, что оно соответствует требованиям законодательства РФ по хранению и обработке персональных данных.

Выбор архитектуры: что учесть?

Принимая решение, задайте себе эти вопросы:

1. Насколько важен эксперимент? Если ошибка приведёт к большим потерям, выбирайте надёжные серверные решения.
2. Какой трафик ожидаете? Для миллионов запросов в день нужна масштабируемая серверная система или специализированная платформа.
3. Насколько сложен ваш МРБ-алгоритм? Простые алгоритмы можно на клиенте, но для сложных моделей (например, контекстных бандитов) нужен сервер.
4. Какие у вас ресурсы (команда, время)? Самостоятельная разработка серверного решения требует больше времени и квалификации.
5. Нужна ли персонализация? Для персонализированных рекомендаций, основанных на данных пользователя, необходим бэкенд.

Понимание этих архитектурных подходов поможет вам выбрать оптимальный путь для внедрения МРБ в ваш проект. Но как это выглядит на практике?