Wie Twitter mit Natural-Language-Queries Daten-Insights gewinnt

• Interne Business-Teams haben mit Qurious ein System der nächsten Generation aufgebaut, mit dem sich verschiedene Daten per natürlicher Sprache abfragen lassen
  → „Wie viele Tweets werden pro Tag ungefähr veröffentlicht?“
• Architektur
  1. Fragen können über Slack/Web-App gestellt werden
  2. Fragen werden über den Google-Cloud-Load-Balancer/NgRoutes an die Qurious-App auf GKE gesendet
  3. Die Frage wird an Googles Data QnA API gesendet
  4. Data QnA interpretiert die Nutzerfrage und gibt sie als SQL-Query zurück
  5. Das erzeugte SQL wird zur Ausführung an BigQuery gesendet
  6. Der Egress Proxy liefert das Ausführungsergebnis an die Slack-App, der LB an die WebApp
  7. Fragen und Antworten werden in GCS/CloudSQL gespeichert