微服务可以通过将复杂工作流分解为独立、专注的组件来增强推荐系统。每个微服务处理一个特定任务，例如数据收集、特征处理或推荐生成。例如，用户交互跟踪服务可以收集点击或评分，而单独的特征工程服务则将这些数据转换为机器学习模型的输入。通过隔离这些任务，团队可以在不中断整个系统的情况下更新或扩展单个组件。这种模块化还允许为每个服务灵活选择最佳工具——例如使用 Python 构建 ML 模型，使用 Go 进行高吞吐量数据摄取。
实际实施可能涉及三个核心微服务。第一个处理实时数据摄取，捕获用户行为（例如，产品浏览、视频观看）并将其存储在数据库中。第二个对这些数据进行预处理，生成用户嵌入或物品流行度得分等特征。第三个服务运行推荐算法——例如协同过滤或神经网络——来生成建议。这些服务通过 API 进行通信：例如，推荐服务在生成结果之前可能会向特征服务查询用户偏好。这种分离确保了用户活动的激增不会使模型推理服务过载，因为每个组件都可以独立扩展。Kubernetes 等工具可以自动管理这种扩展。
这种方法的好处包括提高容错性和更容易的实验。如果基于内容的过滤服务失败，系统可以回退到更简单的基于流行度的推荐器，而不会导致全面停机。团队还可以隔离测试新算法——例如，将图神经网络部署为独立微服务与现有模型并行，并将一小部分流量路由到它。此外，职责更加清晰：数据工程师管理摄取管道，而 ML 工程师专注于模型更新。这种结构减少了瓶颈，并与 DevOps 实践保持一致，从而加快迭代速度。例如，Netflix 使用微服务解耦推荐阶段，允许他们在不中断数据收集工作流的情况下更新个性化模型。