다음을 사용하여 데이터베이스 소스에 대한 데이터 흐름 만들기 Flow Service API

이 튜토리얼에서는 데이터베이스 소스에서 데이터를 검색하고 이를 사용하여 플랫폼으로 가져오는 단계를 설명합니다. Flow Service API.

시작하기

이 자습서를 사용하려면 Adobe Experience Platform의 다음 구성 요소를 잘 알고 있어야 합니다.

• Experience Data Model (XDM) System: Experience Platform이 고객 경험 데이터를 구성하는 표준화된 프레임워크입니다.
  • 스키마 컴포지션 기본 사항: 스키마 컴포지션의 주요 원칙 및 모범 사례를 포함하여 XDM 스키마의 기본 구성 요소에 대해 알아봅니다.
  • 스키마 레지스트리 개발자 안내서: 스키마 레지스트리 API 호출을 성공적으로 수행하기 위해 알아야 하는 중요한 정보가 포함되어 있습니다. 여기에는 다음 항목이 포함됩니다. {TENANT_ID}, "컨테이너"의 개념 및 요청을 하는 데 필요한 헤더(Accept 헤더 및 가능한 값에 특별한 주의 필요).
• Catalog Service: 카탈로그는 Experience Platform 내의 데이터 위치 및 계보에 대한 레코드 시스템입니다.
• Batch ingestion: 일괄 처리 수집 API 를 사용하면 데이터를 일괄 처리 파일로 Experience Platform에 수집할 수 있습니다.
• 샌드박스: Experience Platform은 디지털 경험 애플리케이션을 개발하고 발전시키는 데 도움이 되는 단일 플랫폼 인스턴스를 별도의 가상 환경으로 분할하는 가상 샌드박스를 제공합니다.

Platform API 사용

Platform API를 성공적으로 호출하는 방법에 대한 자세한 내용은 의 안내서를 참조하십시오. platform API 시작하기.

소스 연결 만들기

에 POST 요청을 하여 소스 연결을 만들 수 있습니다. Flow Service API. 소스 연결은 연결 ID, 소스 데이터 파일에 대한 경로 및 연결 사양 ID로 구성됩니다.

소스 연결을 만들려면 데이터 형식 특성에 대한 열거형 값도 정의해야 합니다.

파일 기반 커넥터에 대해 다음 열거형 값을 사용하십시오.

모든 테이블 기반 커넥터의 경우 값을 로 설정합니다. tabular.

API 형식

POST /sourceConnections

요청

curl -X POST \
    'https://platform.adobe.io/data/foundation/flowservice/sourceConnections' \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
        "name": "Database source connection",
        "baseConnectionId": "6990abad-977d-41b9-a85d-17ea8cf1c0e4",
        "description": "Database source connection",
        "data": {
            "format": "tabular"
        },
        "params": {
            "tableName": "test1.Mytable",
            "columns": [
                {
                    "name": "TestID",
                    "type": "string",
                    "xdm": {
                        "type": "string"
                    }
                },
                {
                    "name": "Name",
                    "type": "string",
                    "xdm": {
                        "type": "string"
                    }
                },
                {
                    "name": "Datefield",
                    "type": "string",
                    "meta:xdmType": "date-time",
                    "xdm": {
                        "type": "string",
                        "format": "date-time"
                    }
                }
            ]
        },
        "connectionSpec": {
            "id": "3c9b37f8-13a6-43d8-bad3-b863b941fedd",
            "version": "1.0"
        }
    }'

응답

성공적인 응답은 고유 식별자()를 반환합니다.id)을 참조하십시오. 이 ID는 대상 연결을 만드는 이후 단계에서 필요합니다.

{
    "id": "b7581b59-c603-4df1-a689-d23d7ac440f3",
    "etag": "\"ef05d265-0000-0200-0000-6019e0080000\""
}

대상 XDM 스키마 만들기

소스 데이터를 플랫폼에서 사용하려면 타겟 스키마를 만들어 필요에 따라 소스 데이터를 구조화해야 합니다. 그런 다음 대상 스키마를 사용하여 소스 데이터가 포함된 Platform 데이터 세트를 만듭니다.

에 대한 POST 요청을 수행하여 대상 XDM 스키마를 생성할 수 있습니다. 스키마 레지스트리 API.

대상 XDM 스키마를 만드는 방법에 대한 자세한 단계는 다음 자습서를 참조하십시오. api를 사용하여 스키마 만들기.

타겟 데이터 세트 만들기

에 대한 POST 요청을 수행하여 타겟 데이터 세트를 생성할 수 있습니다. 카탈로그 서비스 API페이로드 내에 대상 스키마의 ID를 제공합니다.

Target 데이터 세트를 만드는 방법에 대한 자세한 단계는 의 자습서를 참조하십시오. api를 사용하여 데이터 세트 만들기.

대상 연결 만들기

대상 연결은 수집된 데이터가 들어오는 대상에 대한 연결을 나타냅니다. 대상 연결을 만들려면 데이터 레이크와 연결된 고정 연결 사양 ID를 제공해야 합니다. 이 연결 사양 ID는 c604ff05-7f1a-43c0-8e18-33bf874cb11c.

이제 타겟 스키마에 대한 고유 식별자, 타겟 데이터 세트 및 데이터 레이크에 대한 연결 사양 ID가 있습니다. 사용 Flow Service API를 사용하면 인바운드 소스 데이터를 포함할 데이터 세트와 함께 이러한 식별자를 지정하여 타겟 연결을 만들 수 있습니다.

API 형식

POST /targetConnections

요청

curl -X POST \
    'https://platform.adobe.io/data/foundation/flowservice/targetConnections' \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
        "name": "Database target connection",
        "description": "Database target connection",
        "data": {
            "schema": {
                "id": "https://ns.adobe.com/{TENANT_ID}/schemas/52b59140414aa6a370ef5e21155fd7a686744b8739ecc168",
                "version": "application/vnd.adobe.xed-full+json;version=1"
            }
        },
        "params": {
            "dataSetId": "6019e0e7c5dcf718db5ebc71"
        },
        "connectionSpec": {
            "id": "c604ff05-7f1a-43c0-8e18-33bf874cb11c",
            "version": "1.0"
        }
    }'

응답

성공적인 응답은 새 타겟 연결의 고유 식별자( )를 반환합니다.id). 이 값은 데이터 흐름을 만들기 위해 이후 단계에서 필요합니다.

{
    "id": "320f119a-5ac1-4ab1-88ea-eb19e674ea2e",
    "etag": "\"c0038936-0000-0200-0000-6019e1190000\""
}

매핑 만들기

소스 데이터를 타겟 데이터 세트에 수집하려면 먼저 타겟 데이터 세트가 준수하는 타겟 스키마에 매핑해야 합니다.

POST 매핑 세트를 만들려면 mappingSets 의 엔드포인트 Data Prep API target XDM 스키마를 제공하는 동안 $id 만들려는 매핑 세트의 세부 정보.

API 형식

POST /mappingSets

요청

curl -X POST \
    'https://platform.adobe.io/data/foundation/conversion/mappingSets' \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
        "version": 0,
        "xdmSchema": "https://ns.adobe.com/{TENANT_ID}/schemas/52b59140414aa6a370ef5e21155fd7a686744b8739ecc168",
        "xdmVersion": "1.0",
        "id": null,
        "mappings": [
            {
                "destinationXdmPath": "_id",
                "sourceAttribute": "TestID",
                "identity": false,
                "identityGroup": null,
                "namespaceCode": null,
                "version": 0
            },
            {
                "destinationXdmPath": "person.name.fullName",
                "sourceAttribute": "Name",
                "identity": false,
                "identityGroup": null,
                "namespaceCode": null,
                "version": 0
            },
            {
                "destinationXdmPath": "person.birthDate",
                "sourceAttribute": "Datefield",
                "identity": false,
                "identityGroup": null,
                "namespaceCode": null,
                "version": 0
            }
        ]
    }'

응답

성공적인 응답은 고유한 식별자( )를 포함하여 새로 생성된 매핑의 세부 정보를 반환합니다.id). 이 ID는 데이터 흐름을 만들기 위해 이후 단계에서 필요합니다.

{
    "id": "0b090130b58b4819afc78b6dc98b484d",
    "version": 0,
    "createdDate": 1612309018666,
    "modifiedDate": 1612309018666,
    "createdBy": "{CREATED_BY}",
    "modifiedBy": "{MODIFIED_BY}"
}

데이터 흐름 사양 검색

데이터 흐름은 소스에서 데이터를 수집하고 플랫폼으로 가져오는 역할을 합니다. 데이터 흐름을 만들려면 먼저 다음에 대한 GET 요청을 수행하여 데이터 흐름 사양을 얻어야 합니다 Flow Service API. 데이터 흐름 사양은 외부 데이터베이스 또는 NoSQL 시스템에서 데이터를 수집하는 역할을 합니다.

API 형식

GET /flowSpecs?property=name=="CRMToAEP"

요청

curl -X GET \
    'https://platform.adobe.io/data/foundation/flowservice/flowSpecs?property=name=="CRMToAEP"' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

응답

성공적인 응답은 소스에서 플랫폼으로 데이터를 가져오는 역할을 하는 데이터 흐름 사양의 세부 정보를 반환합니다. 응답에는 고유한 흐름 사양이 포함됩니다 id 새 데이터 흐름을 만드는 데 필요합니다.

{
  "id": "14518937-270c-4525-bdec-c2ba7cce3860",
  "name": "CRMToAEP",
  "providerId": "0ed90a81-07f4-4586-8190-b40eccef1c5a",
  "version": "1.0",
  "attributes": {
    "isSourceFlow": true,
    "flacValidationSupported": true,
    "frequency": "batch",
    "notification": {
      "category": "sources",
      "flowRun": {
        "enabled": true
      }
    }
  },
  "sourceConnectionSpecIds": [
    "3416976c-a9ca-4bba-901a-1f08f66978ff",
    "38ad80fe-8b06-4938-94f4-d4ee80266b07",
    "d771e9c1-4f26-40dc-8617-ce58c4b53702",
    "3c9b37f8-13a6-43d8-bad3-b863b941fedd",
    "cc6a4487-9e91-433e-a3a3-9cf6626c1806",
    "3000eb99-cd47-43f3-827c-43caf170f015",
    "26d738e0-8963-47ea-aadf-c60de735468a",
    "74a1c565-4e59-48d7-9d67-7c03b8a13137",
    "cfc0fee1-7dc0-40ef-b73e-d8b134c436f5",
    "4f63aa36-bd48-4e33-bb83-49fbcd11c708",
    "cb66ab34-8619-49cb-96d1-39b37ede86ea",
    "eb13cb25-47ab-407f-ba89-c0125281c563",
    "1f372ff9-38a4-4492-96f5-b9a4e4bd00ec",
    "37b6bf40-d318-4655-90be-5cd6f65d334b",
    "a49bcc7d-8038-43af-b1e4-5a7a089a7d79",
    "221c7626-58f6-4eec-8ee2-042b0226f03b",
    "a8b6a1a4-5735-42b4-952c-85dce0ac38b5",
    "6a8d82bc-1caf-45d1-908d-cadabc9d63a6",
    "aac9bbd4-6c01-46ce-b47e-51c6f0f6db3f",
    "8e6b41a8-d998-4545-ad7d-c6a9fff406c3",
    "ecde33f2-c56f-46cc-bdea-ad151c16cd69",
    "102706fb-a5cd-42ee-afe0-bc42f017ff43",
    "09182899-b429-40c9-a15a-bf3ddbc8ced7",
    "0479cc14-7651-4354-b233-7480606c2ac3",
    "d6b52d86-f0f8-475f-89d4-ce54c8527328",
    "a8f4d393-1a6b-43f3-931f-91a16ed857f4",
    "1fe283f6-9bec-11ea-bb37-0242ac130002",
    "fcad62f3-09b0-41d3-be11-449d5a621b69",
    "ea1c2a08-b722-11eb-8529-0242ac130003",
    "35d6c4d8-c9a9-11eb-b8bc-0242ac130003",
    "ff4274f2-c9a9-11eb-b8bc-0242ac130003",
    "ba5126ec-c9ac-11eb-b8bc-0242ac130003",
    "b2e08744-4f1a-40ce-af30-7abac3e23cf3",
    "929e4450-0237-4ed2-9404-b7e1e0a00309",
    "2acf109f-9b66-4d5e-bc18-ebb2adcff8d5",
    "2fa8af9c-2d1a-43ea-a253-f00a00c74412"
  ],
  "targetConnectionSpecIds": [
    "c604ff05-7f1a-43c0-8e18-33bf874cb11c"
  ],
  "permissionsInfo": {
    "view": [
      {
        "@type": "lowLevel",
        "name": "EnterpriseSource",
        "permissions": [
          "read"
        ]
      }
    ],
    "manage": [
      {
        "@type": "lowLevel",
        "name": "EnterpriseSource",
        "permissions": [
          "write"
        ]
      }
    ]
  },
  "optionSpec": {
    "name": "OptionSpec",
    "spec": {
      "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
      "type": "object",
      "properties": {
        "errorDiagnosticsEnabled": {
          "title": "Error diagnostics.",
          "description": "Flag to enable detailed and sample error diagnostics summary.",
          "type": "boolean",
          "default": false
        },
        "partialIngestionPercent": {
          "title": "Partial ingestion threshold.",
          "description": "Percentage which defines the threshold of errors allowed before the run is marked as failed.",
          "type": "number",
          "exclusiveMinimum": 0
        }
      }
    }
  },
  "scheduleSpec": {
    "name": "PeriodicSchedule",
    "type": "Periodic",
    "spec": {
      "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
      "type": "object",
      "properties": {
        "startTime": {
          "description": "epoch time",
          "type": "integer"
        },
        "frequency": {
          "type": "string",
          "enum": [
            "once",
            "minute",
            "hour",
            "day",
            "week"
          ]
        },
        "interval": {
          "type": "integer"
        },
        "backfill": {
          "type": "boolean",
          "default": true
        }
      },
      "required": [
        "startTime",
        "frequency"
      ],
      "if": {
        "properties": {
          "frequency": {
            "const": "once"
          }
        }
      },
      "then": {
        "allOf": [
          {
            "not": {
              "required": [
                "interval"
              ]
            }
          },
          {
            "not": {
              "required": [
                "backfill"
              ]
            }
          }
        ]
      },
      "else": {
        "required": [
          "interval"
        ],
        "if": {
          "properties": {
            "frequency": {
              "const": "minute"
            }
          }
        },
        "then": {
          "properties": {
            "interval": {
              "minimum": 15
            }
          }
        },
        "else": {
          "properties": {
            "interval": {
              "minimum": 1
            }
          }
        }
      }
    }
  },
  "transformationSpec": [
    {
      "name": "Copy",
      "spec": {
        "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
        "type": "object",
        "properties": {
          "deltaColumn": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "name": {
                "type": "string"
              },
              "dateFormat": {
                "type": "string"
              },
              "timezone": {
                "type": "string"
              }
            },
            "required": [
              "name"
            ]
          }
        },
        "required": [
          "deltaColumn"
        ]
      }
    },
    {
      "name": "Mapping",
      "spec": {
        "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
        "type": "object",
        "description": "defines various params required for different mapping from source to target",
        "properties": {
          "mappingId": {
            "type": "string"
          },
          "mappingVersion": {
            "type": "string"
          }
        }
      }
    }
  ],
  "runSpec": {
      "name": "ProviderParams",
      "spec": {
        "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
        "type": "object",
        "description": "defines various params required for creating flow run.",
        "properties": {
          "startTime": {
            "type": "integer",
            "description": "An integer that defines the start time of the run. The value is represented in Unix epoch time."
          },
          "windowStartTime": {
            "type": "integer",
            "description": "An integer that defines the start time of the window against which data is to be pulled. The value is represented in Unix epoch time."
          },
          "windowEndTime": {
            "type": "integer",
            "description": "An integer that defines the end time of the window against which data is to be pulled. The value is represented in Unix epoch time."
          },
          "deltaColumn": {
            "type": "object",
            "description": "The delta column is required to partition the data and separate newly ingested data from historic data.",
            "properties": {
              "name": {
                "type": "string"
              },
              "dateFormat": {
                "type": "string"
              },
              "timezone": {
                "type": "string"
              }
            },
            "required": [
              "name"
            ]
          }
        },
        "required": [
          "startTime",
          "windowStartTime",
          "windowEndTime",
          "deltaColumn"
        ]
      }
    }
}

데이터 흐름을 만듭니다

데이터 수집을 위한 마지막 단계는 데이터 흐름을 만드는 것입니다. 이 시점에서 다음 필수 값을 준비해야 합니다.

• 소스 연결 ID
• 대상 연결 ID
• ID 매핑
• 데이터 흐름 사양 ID

데이터 흐름은 소스에서 데이터를 예약하고 수집합니다. POST 페이로드 내에 앞에서 언급한 값을 제공하면서 요청 요청을 수행하여 데이터 흐름을 만들 수 있습니다.

수집을 예약하려면 먼저 시작 시간 값을 에포크 시간(초)으로 설정해야 합니다. 그런 다음 빈도 값을 다음 다섯 가지 옵션 중 하나로 설정해야 합니다. once, minute, hour, day, 또는 week. 간격 값은 두 개의 연속 수집 사이의 기간을 지정하며 1회 수집을 만들 때 간격을 설정할 필요가 없습니다. 다른 모든 주파수의 경우 간격 값이 보다 크거나 같게 설정되어야 합니다. 15.

API 형식

POST /flows

요청

curl -X POST \
    'https://platform.adobe.io/data/foundation/flowservice/flows' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
        "name": "Database dataflow using BigQuery",
        "description": "collecting test1.Mytable",
        "flowSpec": {
            "id": "14518937-270c-4525-bdec-c2ba7cce3860",
            "version": "1.0"
        },
        "sourceConnectionIds": [
            "b7581b59-c603-4df1-a689-d23d7ac440f3"
        ],
        "targetConnectionIds": [
            "320f119a-5ac1-4ab1-88ea-eb19e674ea2e"
        ],
        "transformations": [
            {
                "name": "Copy",
                "params": {
                    "deltaColumn": {
                        "name": "Datefield",
                        "dateFormat": "YYYY-MM-DD",
                        "timezone": "UTC"
                    }
                }
            },
            {
                "name": "Mapping",
                "params": {
                    "mappingId": "0b090130b58b4819afc78b6dc98b484d",
                    "mappingVersion": 0
                }
            }
        ],
        "scheduleParams": {
            "startTime": "1612310466",
            "frequency":"minute",
            "interval":"15",
            "backfill": "true"
        }
    }'

+++

응답

성공적인 응답은 ID( )를 반환합니다.id)을 참조하십시오.

{
    "id": "2edc08ac-4df5-4fe6-936f-81a19ce92f5c",
    "etag": "\"770029f8-0000-0200-0000-6019e7d40000\""
}

데이터 흐름 모니터링

데이터 흐름이 만들어지면 데이터 흐름을 통해 수집되는 데이터를 모니터링하여 흐름 실행, 완료 상태 및 오류에 대한 정보를 볼 수 있습니다. 데이터 흐름을 모니터링하는 방법에 대한 자세한 내용은 api에서 데이터 흐름 모니터링

다음 단계

이 자습서에 따라 일정에 따라 데이터베이스에서 데이터를 수집하는 소스 커넥터를 만들었습니다. 이제 다음과 같은 다운스트림 플랫폼 서비스에서 수신 데이터를 사용할 수 있습니다. Real-Time Customer Profile 및 Data Science Workspace. 자세한 내용은 다음 문서를 참조하십시오.

• 실시간 고객 프로필 개요
• 데이터 과학 작업 영역 개요

부록

다음 섹션에서는 다양한 클라우드 스토리지 소스 커넥터와 해당 연결 사양을 나열합니다.

연결 사양