Überwachen von Datenflüssen für Streaming-Quellen in der Benutzeroberfläche
In diesem Tutorial werden die Schritte zum Überwachen von Datenflüssen für Streaming-Quellen mithilfe von Sources Workspace beschrieben.
Erste Schritte
Dieses Tutorial setzt ein Grundverständnis der folgenden Komponenten von Adobe Experience Platform voraus:
- Datenflüsse: Datenflüsse sind eine Darstellung von Datenvorgängen, die Daten über Experience Platform verschieben. Datenflüsse werden über verschiedene Dienste hinweg konfiguriert und helfen beim Verschieben von Daten aus Quell-Connectoren in Zieldatensätze, in Identity und Profile sowie in Destinations.
- Datenflussausführungen: Datenflussausführungen sind die wiederkehrenden geplanten Aufträge, die auf der Häufigkeitskonfiguration ausgewählter Datenflüsse basieren.
- Quellen: Experience Platform ermöglicht die Aufnahme von Daten aus verschiedenen Quellen und bietet Ihnen die Möglichkeit, die eingehenden Daten mithilfe von Experience Platform-Services zu strukturieren, zu kennzeichnen und anzureichern.
- Sandboxes: Experience Platform bietet virtuelle Sandboxes, die eine einzelne Experience Platform-Instanz in separate virtuelle Umgebungen unterteilen, damit Sie Programme für digitale Erlebnisse besser entwickeln und weiterentwickeln können.
Überwachen von Datenflüssen für Streaming-Quellen
Wählen Sie in der Benutzeroberfläche von Experience Platform in der linken Navigationsleiste Sources aus, um auf den Sources-Arbeitsbereich zuzugreifen. Der Bildschirm Catalog zeigt eine Vielzahl von Quellen an, mit denen Sie ein Konto erstellen können.
Um vorhandene Datenflüsse für Streaming-Quellen anzuzeigen, wählen Sie Dataflows in der oberen Kopfzeile aus.
Die Seite Dataflows enthält eine Liste aller vorhandenen Datenflüsse in Ihrer Organisation, einschließlich Informationen zu ihren Quelldaten, ihrem Kontonamen und dem Ausführungsstatus des Datenflusses.
Wählen Sie den Namen des Datenflusses aus, den Sie anzeigen möchten.
Die folgende Tabelle enthält weitere Informationen zum Ausführungsstatus von Datenflüssen:
Completed gibt an, dass alle Datensätze für die entsprechende Datenflussausführung innerhalb des Zeitraums von einer Stunde verarbeitet wurden. Ein Completed kann weiterhin Fehler in Datenflussausführungen enthalten.Success gibt an, dass alle Datensätze für die entsprechende Datenflussausführung innerhalb des Zeitraums von einer Stunde verarbeitet wurden und dass im Verlauf der Datenflussausführung keine Fehler aufgetreten sind.Processing zeigt an, dass ein Datenfluss noch nicht aktiv ist. Dieser Status tritt häufig unmittelbar nach der Erstellung eines neuen Datenflusses auf.Error zeigt an, dass der Aktivierungsprozess eines Datenflusses unterbrochen wurde.No runs gibt an, dass der Datenfluss erstellt, aber keine Datenflussausführungen gestartet wurden.Auf der Seite Dataflow Activity werden spezifische Informationen zu Ihrem Streaming-Datenfluss angezeigt. Das obere Banner enthält die kumulative Anzahl der aufgenommenen und fehlgeschlagenen Datensätze für alle Streaming-Datenflussausführungen in Ihrem ausgewählten Datumsbereich.
Standardmäßig enthalten die angezeigten Daten Aufnahmeraten der letzten sieben Tage. Wählen Sie Last 7 days aus, um den Zeitrahmen der angezeigten Datensätze anzupassen.
Es wird ein Kalender-Popup-Fenster angezeigt, in dem Sie Optionen für alternative Erfassungszeitrahmen finden. Sie können den Zeitrahmen der Datenflussausführung konfigurieren, um die Flussausführungen der letzten sieben Tage oder der letzten 30 Tage anzuzeigen. Alternativ können Sie den interaktiven Kalender so konfigurieren, dass er einen benutzerdefinierten Zeitrahmen Ihrer Wahl festlegt. Wenn Sie fertig sind, wählen Sie Apply aus.
Die untere Hälfte der Seite zeigt Informationen zur Anzahl der empfangenen, aufgenommenen und fehlgeschlagenen Datensätze pro Flussausführung an. Jeder Durchfluss wird innerhalb eines stündlichen Fensters aufgezeichnet.
Datenfluss-Ausführungsmetriken dataflow-run-metrics
Jede einzelne Datenflussausführung zeigt die folgenden Details:
- Dataflow run start: Die Zeit, zu der der Datenfluss ausgeführt wurde.
- Processing time: Die Zeit, die für die Verarbeitung des Datenflusses benötigt wurde.
- Records Received: Die Gesamtzahl der Datensätze, die im Datenfluss von einem Quell-Connector empfangen wurden.
- Records Ingested: Die Gesamtzahl der in Data Lake aufgenommenen Datensätze.
- Records with Warnings: Die Gesamtzahl der aufgenommenen Datensätze mit Warnhinweisen. Alle Mapper-Umwandlungsfehler werden als Warnungen gemeldet, und Zeilen, die teilweise aufgenommen werden, werden als
successmit einer Warnung gekennzeichnet. Hinweis: Die Aufnahme von Datensätzen mit Warnungen wird nur von Streaming-Quellen unterstützt. - Records Failed: Die Anzahl der Datensätze, die aufgrund von Datenfehlern nicht in Data Lake aufgenommen wurden.
- Ingestion Rate: Die Erfolgsrate der in Data Lake aufgenommenen Datensätze. Diese Metrik gilt, wenn Partial Ingestion aktiviert ist.
- Status: Gibt den Status des Datenflusses an: entweder Completed oder Processing. Completed bedeutet, dass alle Datensätze für die entsprechende Datenflussausführung innerhalb des Zeitraums von einer Stunde verarbeitet wurden. Processing bedeutet, dass die Datenflussausführung noch nicht abgeschlossen ist.
Die Seite Dataflow run overview enthält zusätzliche Informationen zu Ihrem Datenfluss, z. B. die entsprechende Datenflussausführungs-ID, den Zieldatensatz und die Organisations-ID.
Eine Flussausführung mit Fehlern enthält auch das Bedienfeld Dataflow run errors , das den jeweiligen Fehler, der zum Fehlschlagen der Ausführung geführt hat, sowie die Gesamtzahl der fehlgeschlagenen Datensätze anzeigt.
Anzeigen von Datensätzen mit Warnungen warnings
Records with warnings zeigt eine Liste der Mapper-Umwandlungswarnungen an, die während der Flussausführung aufgetreten sind. Zeilen, die teilweise aufgenommen werden, werden als erfolgreich betrachtet und mit Warnungen versehen, wenn Fehler bei der Mapper-Transformation gefunden werden.
Standardmäßig werden alle Mapper-Umwandlungsfehler als Warnungen betrachtet, es sei denn, sie sind einer der folgenden:
- Syntaxfehler
- Verweise auf nicht vorhandene Attribute
- Nicht übereinstimmende XDM-Datentypen
Um die Fehlerdiagnose anzuzeigen, wählen Sie Preview error diagnostics aus.
Im Error diagnostics preview können Sie bis zu 100 Fehler und/oder Warnungen zu Ihrer Datenflussausführung in der Vorschau anzeigen. Von hier aus können Sie auch das Aufnahmefehlermanifest für weitere Informationen herunterladen, indem Sie die Data Access-API verwenden.
Nächste Schritte
In diesem Tutorial haben Sie erfolgreich den Sources-Arbeitsbereich verwendet, um Ihre Streaming-Datenflüsse zu überwachen und die Fehler zu identifizieren, die zu fehlgeschlagenen Datenflüssen geführt haben. Weiterführende Informationen finden Sie in folgenden Dokumenten: