事件溯源对机器学习有帮助吗
Is Event Sourcing helpful to Machine Learning
我是事件溯源、事件存储、消息存储和机器学习的新手。
我们正计划实施消息存储，他们提到实施消息存储（而不是传统的数据库、crud）的原因是因为消息存储最终有助于深度学习或机器学习。
我对事件存储、CQRS 有基本的了解，但无法理解它与机器学习的关系。
CQRS/Event采购
机器学习与事件溯源和 CQRS 无关。它们是设计模式，用于分离读取和写入数据操作并存储发生在您的域中的所有事件而不是更新状态。
机器学习
机器学习是关于数据的。您拥有的数据越多，您的预测就越好。由于事件溯源意味着您将存储发生在您的域中的每个事件，这意味着您有更多数据要分析并且可以预测更好的结果。
例子
我有一个在线购物商店，有些人在付款前将订单放在购物车中的时间比其他人直接付款的时间长。如果您有事件溯源，您可以跟踪用户的行为，例如添加项目、删除项目、创建预订等。您可以使用机器学习来预测立即付款的人可能会在下次获得产品并发送折扣给他们等或了解他们的购物行为，向他们展示他们更感兴趣的产品。
想象一下，您处理的不是事件源，而是状态，您可以在其中简单地更新数据库中的订单状态字段。你永远无法预测这种行为。
希望对您有所帮助！
在事件溯源中，events/facts 存储在数据库中。这确保对聚合的任何更改都记录在数据库中。存储的信息一般是事件负载，是结构化的格式，有利于机器学习。
我是事件溯源、事件存储、消息存储和机器学习的新手。
我们正计划实施消息存储，他们提到实施消息存储（而不是传统的数据库、crud）的原因是因为消息存储最终有助于深度学习或机器学习。
我对事件存储、CQRS 有基本的了解，但无法理解它与机器学习的关系。
CQRS/Event采购
机器学习与事件溯源和 CQRS 无关。它们是设计模式，用于分离读取和写入数据操作并存储发生在您的域中的所有事件而不是更新状态。
机器学习
机器学习是关于数据的。您拥有的数据越多，您的预测就越好。由于事件溯源意味着您将存储发生在您的域中的每个事件，这意味着您有更多数据要分析并且可以预测更好的结果。
例子
我有一个在线购物商店，有些人在付款前将订单放在购物车中的时间比其他人直接付款的时间长。如果您有事件溯源，您可以跟踪用户的行为，例如添加项目、删除项目、创建预订等。您可以使用机器学习来预测立即付款的人可能会在下次获得产品并发送折扣给他们等或了解他们的购物行为，向他们展示他们更感兴趣的产品。
想象一下，您处理的不是事件源，而是状态，您可以在其中简单地更新数据库中的订单状态字段。你永远无法预测这种行为。
希望对您有所帮助！
在事件溯源中，events/facts 存储在数据库中。这确保对聚合的任何更改都记录在数据库中。存储的信息一般是事件负载，是结构化的格式，有利于机器学习。