Solução de criação de sistema de pesquisa de e-mail seguro e com privacidade
O modelo de pesquisa em fluxo contínuo (Streaming Search) da Vespa é ideal para lidar com cenários sensíveis à privacidade, com benefícios importantes:
- isolamento de dadosNão são criados índices globais e os dados de cada usuário são tratados de forma independente
- Otimização de custosRedução do consumo de recursos em 20 vezes em comparação com a pesquisa tradicional
- garantia em tempo realNovos dados estão disponíveis assim que chegam, sem necessidade de esperar pela indexação em lote.
Etapas de implementação:
- Ativar o modo de pesquisa de streaming (exemplo de configuração de chave):
{
"schema": {
"document": {"mode": "streaming" },
"documenttype": "email"
}
} - Armazenar dados em fatias por ID de usuário para garantir o isolamento físico
- Autenticação de usuário estritamente vinculada ao desenvolvimento do front-end de pesquisa
- Para requisitos genéricos de compreensão semântica (por exemplo, reconhecimento de spam), podem ser implantados modelos leves de aprendizado de máquina
Advertências:
- O modo de streaming não oferece suporte à análise de agregação de dados entre usuários
- Recomenda-se que os últimos 6 meses de dados sejam mantidos no armazenamento de streaming e que os dados históricos sejam arquivados no armazenamento de objetos
- Monitore as APIs para definir limites de frequência de acesso a fim de evitar o cracking de força bruta
A solução foi validada em aplicativos do mundo real, com uma latência de pesquisa de <200 ms para dados de 10 milhões de e-mails de um único usuário, atendendo aos requisitos de conformidade com o GDPR.
Essa resposta foi extraída do artigoVespa.ai: uma plataforma de código aberto para criar sistemas eficientes de pesquisa e recomendação de IAO
