三、数据模型设计：从 Telegram 经验中学习
用户数据模型
包含用户基本信息、联系人列表、在线状态和权限设置。设计时需支持高并发访问和实时更新。
消息数据模型
设计为支持多媒体类型（文本、图片、视频、文件等），并包含时间戳、发送者ID、接收者ID、消息状态（已发送、已读）等字段。
聊天会话模型
支持一对一聊天和群组聊天，群组模型需管理成员列表、管理员权限和消息历史。
Telegram 使用端到端加密，数据模型需支持密钥管理和加密算法的集成。
实时数据同步模型
利用消息队列（如 PubSub）和缓存数据库（如 Redis）实现消息的实时同步和特征工程，确保用户体验流畅。
四、构建数据管道与机器学习模型服务的启示
数据收集与存储
通过移动端事件收集管道，将数据 新西兰电报电话号码列表 传输至大数据平台（如 BigQuery）进行存储和分析，为后续模型训练提供数据基础。
实时特征工程
利用 Redis 等低延迟数据库实时更新用户特征向量，支持个性化推荐和智能消息推送。
模型服务部署
构建容器化的模型服务，部署在 Kubernetes 等托管平台，实现模型的实时调用和动态更新。