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在 AWS 上捕获和分析非结构化客户反馈的指南
概览
本指南将帮助您收集以非结构化数据格式（例如表单、评论、电子邮件和聊天机器人）提供的客户反馈，并使这些反馈实现普及。它使用 Amazon Comprehend 等自然语言处理（NLP）服务来提取文本并执行实体解析和情绪分析。本指南还使用 AWS Lambda、Amazon Simple Notification Service（Amazon SNS）和 Amazon Simple Queue Service（Amazon SQS）等基于事件的服务，将反馈通知内部团队。
工作原理
这些技术细节包含一张架构图，用于说明如何有效使用本解决方案。该架构图展示了关键组件及其相互作用，并逐步概述了架构的结构和功能。
Well-Architected 支柱
上面的架构图是按照 Well-Architected 最佳实践创建的解决方案示例。要做到完全的良好架构，您应该遵循尽可能多的 Well-Architected 最佳实践。
事件驱动的架构支持近乎实时地将反馈传达给相应的团队。收到客户反馈后，Amazon S3 会调用 Lambda 函数，从反馈中推导出推断结果。关键反馈通过 Amazon SNS 近乎实时地传达给用户。Amazon S3 提供可靠、可扩展的存储，并启动后续处理。OpenSearch Service 可捕获对索引中记录和反馈的近乎实时的更新。
阅读卓越运营白皮书为 S3 存储桶和 OpenSearch Service 默认启用加密可保护数据免遭未经授权的访问，以防出现安全漏洞或意外泄露。这有助于维护已存储数据的机密性和完整性。IAM 根据角色配置精细的权限，包括访问其他资源（例如 S3 存储桶和 OpenSearch Service 索引）上资源的权限。将 SNS 主题配置为仅接受加密通信有助于确保安全传输，降低通信期间遭侦听或篡改的风险。
Amazon S3 提供高可靠性和容错能力，同时还具有成本效益。您可以应用自定义业务逻辑，以确定何时将请求重定向到其他 AWS 区域。QuickSight 和 Amazon SNS 是无服务器服务，可存储数据、直观呈现见解，并大规模发出事件通知。
阅读可靠性白皮书Lambda 是一种无服务器计算服务，可根据需求自动扩展。OpenSearch Service 的分布式特性使其能够并行处理大量数据，快速地为您的查询找到最佳匹配项。无服务器服务有助于确保服务能够满足需求。
阅读性能效率白皮书Amazon S3、Lambda 和 Amazon SNS 都是无服务器服务，可按需运行，并可容纳所需的计算容量。这样可以最大限度地提高性能和资源使用率。此外，高效利用无服务器资源可降低运行工作负载所需的总能耗。SageMaker 批量推理作业在执行时会使用适当的实例大小，以确保最佳利用资源及实现成本效益。
阅读可持续发展白皮书免责声明
示例代码；软件库；命令行工具；概念验证；模板；或其他相关技术（包括由我方人员提供的任何前述项）作为 AWS 内容按照《AWS 客户协议》或您与 AWS 之间的相关书面协议（以适用者为准）向您提供。您不应将这些 AWS 内容用在您的生产账户中，或用于生产或其他关键数据。您负责根据特定质量控制规程和标准测试、保护和优化 AWS 内容，例如示例代码，以使其适合生产级应用。部署 AWS 内容可能会因创建或使用 AWS 可收费资源（例如，运行 Amazon EC2 实例或使用 Amazon S3 存储）而产生 AWS 费用。
本指南中提及的第三方服务或组织并不意味着亚马逊或 AWS 与第三方之间的认可、赞助或从属关系。AWS 的指导是一个技术起点，您可以在部署架构时自定义与第三方服务的集成。
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