Flow Service API を使用した eコマースソースのデータフローの作成
このチュートリアルでは、eコマースソースからデータを取得し、Flow Service API を使用して Platform に取り込む手順について説明します。
- データフローを作成するには、e コマースソースを持つ有効なベース接続 ID が必要となります。 この ID を持っていない場合は、ベース接続を作成できる E コマースソースのリストについて ソースの概要を参照してください。
- Experience Platformでデータを取り込むには、すべてのテーブルベースのバッチソースのタイムゾーンを UTC に設定する必要があります。
はじめに
このチュートリアルは、Adobe Experience Platform の次のコンポーネントを実際に利用および理解しているユーザーを対象としています。
-
Experience Data Model (XDM) System：Experience Platform が顧客体験データを整理するための標準的なフレームワーク。
- スキーマ構成の基本：スキーマ構成の主要な原則やベストプラクティスなど、XDM スキーマの基本的な構成要素について説明します。
- Schema Registry API：Schema Registry API への呼び出しを正常に実行する方法について説明します。 これには、
{TENANT_ID}、「コンテナ」の概念、リクエストを行うのに必要なヘッダー（Accept ヘッダーと使用可能な値には特に注意を払う）が含まれます。
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Catalog Service：カタログは Experience Platform 内のデータの場所と系列の記録システムです。
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Batch ingestion：Batch Ingestion API を使用すると、データをバッチファイルとして Experience Platform に取り込むことができます。
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Sandboxes：Experience Platform には、単一の Platform インスタンスを別々の仮想環境に分割し、デジタルエクスペリエンスアプリケーションの開発と発展に役立つ仮想サンドボックスが用意されています。
Platform API の使用
Platform API を正常に呼び出す方法については詳しくは、Platform API の概要のガイドを参照してください。
ソース接続の作成 source
Flow Service API に対して POST リクエストを実行することで、ソース接続を作成することができます。ソース接続は、接続 ID、ソースデータファイルへのパス、接続仕様 ID から構成されます。
ソース接続を作成するには、データ形式属性の列挙値も定義する必要があります。
ファイルベースのコネクタには、次の列挙値を使用します。
delimitedjsonparquetすべてのテーブルベースのコネクタで、値をtabularに設定します。
API 形式
POST /sourceConnections
リクエスト
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": "Shopify source connection",
"baseConnectionId": "582f4f8d-71e9-4a5c-a164-9d2056318d6c",
"description": "Shopify source connection",
"data": {
"format": "tabular"
},
"params": {
"tableName": "Shopify.Orders",
"columns": [
{
"name": "Email",
"type": "string"
},
{
"name": "Phone",
"type": "string"
},
]
},
"connectionSpec": {
"id": "4f63aa36-bd48-4e33-bb83-49fbcd11c708",
"version": "1.0"
}
}'
baseConnectionIdparams.pathconnectionSpec.id応答
リクエストが成功した場合は、新しく作成したソース接続の一意の ID（id）が返されます。この ID は、後の手順でターゲット接続を作成する際に必要になります。
{
"id": "c278ab14-acdf-440b-b67f-1265d15a7655",
"etag": "\"10007c3f-0000-0200-0000-5fa9be720000\""
}
ターゲット XDM スキーマの作成 target-schema
ソースデータを Platform で使用するには、必要に応じてターゲットスキーマを作成してソースデータを構造化する必要があります。 次に、ターゲットスキーマを使用して、ソースデータが含まれる Platform データセットを作成します。
Schema Registry API に POST リクエストを実行することで、ターゲット XDM スキーマを作成できます。
ターゲット XDM スキーマの作成手順について詳しくは、 API を使用したスキーマの作成に関するチュートリアルを参照してください。
ターゲットデータセットの作成 target-dataset
Catalog Service API に POST リクエストを実行し、その際にペイロード内でターゲットスキーマの ID を指定することで、ターゲットデータセットを作成できます。
ターゲットデータセットの作成手順について詳しくは、 API を使用したデータセットの作成に関するチュートリアルを参照してください。
ターゲット接続の作成 target-connection
ターゲット接続は、取り込まれたデータが取り込まれる宛先への接続を表します。 ターゲット接続を作成するには、データレイクに関連付けられた固定接続仕様 ID を提供する必要があります。この接続仕様 ID は c604ff05-7f1a-43c0-8e18-33bf874cb11c です。
これで、ターゲットスキーマとターゲットデータセットの一意の識別子、およびデータレイクに対する接続仕様 ID が得られました。 Flow Service API を使用すると、受信ソースデータを格納するデータセットと共にこれらの識別子を指定することで、ターゲット接続を作成できます。
API 形式
POST /targetConnections
リクエスト
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": "Shopify target connection",
"description": "Shopify target connection",
"data": {
"format": "parquet_xdm",
"schema": {
"id": "https://ns.adobe.com/{TENANT_ID}/schemas/854ddc36ad2c7bd001f66a4392575ed4004f81883328772f",
"version": "application/vnd.adobe.xed-full-notext+json; version=1"
}
},
"params": {
"dataSetId": "5fa9c083de62e418dd170b42"
},
"connectionSpec": {
"id": "c604ff05-7f1a-43c0-8e18-33bf874cb11c",
"version": "1.0"
}
}'
data.schema.id$id。data.schema.versionapplication/vnd.adobe.xed-full+json;version=1 に設定する必要があります。params.dataSetIdconnectionSpec.idc604ff05-7f1a-43c0-8e18-33bf874cb11c です。応答
応答が成功すると、新しいターゲット接続の一意の ID（id）が返されます。この値は、後の手順でデータフローを作成する際に必要になります。
{
"id": "6c0ba537-a96b-4d74-8c95-450eb88baee8",
"etag": "\"00005506-0000-0200-0000-5fa9c13c0000\""
}
マッピングの作成 mapping
ソースデータをターゲットデータセットに取り込むには、まず、ターゲットデータセットが準拠するターゲットスキーマにマッピングする必要があります。
マッピングセットを作成するには、Data Prep API の mappingSets エンドポイントに POST リクエストを実行し、その際にターゲット XDM スキーマ $id および作成するマッピングセットの詳細を指定します。
API 形式
POST /mappingSets
リクエスト
curl -X POST \
'https://platform.adobe.io/data/foundation/conversion/mappingSets' \
-H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
-H 'x-api-key: {API_KEY}' \
-H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
-H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"version": 0,
"xdmSchema": "https://ns.adobe.com/{TENANT_ID}/schemas/854ddc36ad2c7bd001f66a4392575ed4004f81883328772f",
"xdmVersion": "1.0",
"id": null,
"mappings": [
{
"destinationXdmPath": "personalEmail.address",
"sourceAttribute": "Email",
"identity": false,
"version": 0
},
{
"destinationXdmPath": "mobilePhone.number",
"sourceAttribute": "Shipping_Address_Phone",
"identity": false,
"version": 0
}
]
}'
xdmSchema$id。応答
応答が成功すると、一意の ID（id）など、新しく作成されたマッピングの詳細が返されます。この ID は、後の手順でデータフローを作成する際に必要になります。
{
"id": "22922102bffd4369b6209c102a604062",
"version": 0,
"createdDate": 1604960750613,
"modifiedDate": 1604960750613,
"createdBy": "{CREATED_BY}",
"modifiedBy": "{MODIFIED_BY}"
}
データフロー仕様の検索 specs
データフローは、ソースからデータを収集し、それらを Platform に取り込みます。データフローを作成するには、まずは Flow Service API に GET リクエストを実行することで、データフローの仕様を取得する必要があります。データフロー仕様は、eコマースソースからのデータ収集を行います。
API 形式
GET /flowSpecs?property=name=="CRMToAEP"
リクエスト
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}'
応答
応答が成功すると、ソースから Platform にデータを取り込む必要があるデータフローの仕様の詳細が返されます。応答には、新しいデータフローを作成するために必要な、一意のフロー仕様 id が含まれます。
| code language-json |
|---|
|
データフローの作成
データ収集のための最後の手順は、データフローの作成です。 この時点で、次の必要な値が用意されているはずです。
データフローは、ソースからデータをスケジュールおよび収集する役割を果たします。POST リクエストを実行し、その際にリクエストペイロード内で前述の値を指定することで、データフローを作成できます。
取り込みをスケジュールするには、まず開始時刻の値をエポック時間（秒）に設定する必要があります。次に、頻度の値を次の 5 つのオプションのいずれかに設定する必要があります。once、minute、hour、day または week。インターバルの値には、連続した 2 回の取り込みの間の期間を指定します。1 回限りの取り込みを作成する場合は、インターバルを設定する必要はありません。それ以外の頻度では、間隔の値を 15 以上に設定する必要があります。
API 形式
POST /flows
リクエスト
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": "Test Shopify dataflow",
"description": "Shopify With mapping ingestion",
"flowSpec": {
"id": "14518937-270c-4525-bdec-c2ba7cce3860",
"version": "1.0"
},
"sourceConnectionIds": [
"c278ab14-acdf-440b-b67f-1265d15a7655"
],
"targetConnectionIds": [
"6c0ba537-a96b-4d74-8c95-450eb88baee8"
],
"transformations": [
{
"name": "Mapping",
"params": {
"mappingId": "22922102bffd4369b6209c102a604062",
"mappingVersion": 0
}
}
],
"scheduleParams": {
"startTime": "1604961070",
"frequency": "once"
}
}'
flowSpec.idsourceConnectionIdstargetConnectionIdstransformations.params.mappingIdtransformations.params.mappingIdscheduleParams.startTimescheduleParams.frequencyfrequency。 使用できる値には、once、minute、hour、day または week があります。scheduleParams.intervalfrequency が once に設定されている場合、間隔は必要ありません。その他の frequency の値では、間隔は 15 以上にする必要があります。応答
リクエストが成功した場合は、新しく作成したデータフローの ID id が返されます。
{
"id": "20c115bc-46e3-40f3-bfe9-fb25abe4ba76",
"etag": "\"030018cb-0000-0200-0000-5fa9c31a0000\""
}
データフローの監視
データフローが作成されると、それを通して取り込まれるデータを監視し、フローの実行状況、完了状況、エラーなどの情報を確認することができます。データフローのモニタリング方法について詳しくは、API でのデータフローの監視のチュートリアルを参照してください。
次の手順
このチュートリアルでは、設定したスケジュールに従ってデータ eコマースを収集するソースコネクタを作成しました。 Real-Time Customer Profile や Data Science Workspace など、ダウンストリームの Platform サービスで受信データを使用できるようになりました。詳しくは、次のドキュメントを参照してください。