リクエストを受け取り、いくつかのマトリックスとルックアップ テーブルを使用してレスポンスを計算する F# + Suave ベースのマイクロ サービスを作成しようとしています。このサービスは、Linux の docker コンテナーで実行する必要があります (モノ以降の CoreCLR)。
これらのマトリックスとルックアップ テーブルには、1000 から最大 100 万の要素 (通常は float) があり、さまざまな IPython ノートブック (Pandas DataFrames) を使用してオフラインで生成されます。
これらのマトリックスをバイナリ形式でサービスに埋め込むことは可能ですか? もしそうなら、それを行うためのベストプラクティスは何ですか?
これまで私は resgen を調べてきましたが、主にローカリゼーションの問題に焦点を当てているようです。また、Pandas DataFrame を CSV にエクスポートし、これらをバイナリ データに変換するスクリプトを作成することも考えています。しかし、これらのバイナリを F#/Suave サービスに埋め込むにはどうすればよいでしょうか? または、より良いアプローチがありますか？