Atualização do servidor DWB: 6.1 para 6.2

Atualização dos componentes do servidor para o Data Workbench 6.2 e 6.2.2.

Problemas de atualização do 6.2

  • O perfil Atribuição é configurado para usuários que implementaram o perfil do Adobe SC para empregar o feed de dados do Analytics (SC/Insight). Por padrão, os eventos de Marketing e Conversão são empregados como as interações padrão avaliadas nos modelos baseados em regras. Consulte Implantação do perfil de atribuição para obter mais informações.
  • Para usuários do perfil do Adobe SC que atualizam para o Data Workbench 6.2, se você não estiver usando as configurações padrão, verifique se o valor x-bot_id no arquivo SC Fields.cfg está sendo decodificado corretamente e se o campo x-bot_id está listado corretamente nos arquivos Decoding Instructions.cfg e Exclude Hit.cfg. Isso só será um problema se você tiver modificado o arquivo de configuração da configuração padrão.
  • Se você tiver excluído campos não utilizados no arquivo Dataset > Log Processing > SC Fields.cfg para o perfil do Adobe SC, será necessário atualizar para acomodar os valores de campo atualizados usados para o perfil de Atribuição (consulte Implantando o Perfil de Atribuição).

Problemas de atualização do 6.2.2

  • Os arquivos de pesquisa Browsers e Operating Systems não serão atualizados dentro do perfil herdado Traffic (por exemplo, Lookups\Traffic\Browsers.txt). Em vez disso, a configuração do perfil Traffic utilizará o pacote DeviceAtlas ( Lookups\DeviceAtlas\DeviceAtlas.bundle) para fornecer essas informações de configuração.
  • O Análise de big data 6.2.1 será a última versão a oferecer o download de um aplicativo de 32 bits. Todos os futuros downloads de aplicativos do cliente deverão ter 64 bits, e será necessário o Windows 7 ou versão mais recente. Limitações de memória do aplicativo de 32 bits são endereçadas com a introdução do aplicativo de 64 bits, a começar pela versão 6.1.
OBSERVAÇÃO

A versão de 32 bits do aplicativo cliente Data Workbench pode apresentar possíveis problemas relacionados às limitações de memória ao executar modelos preditivos usando os recursos de cluster e pontuação.

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