Flow Service API를 사용하여 데이터 흐름 업데이트

이 자습서에서는 Flow Service API을(를) 사용한 데이터 흐름 이름, 설명 및 일정을 포함하여 데이터 흐름 업데이트 단계를 설명합니다.

시작하기

이 자습서를 사용하려면 유효한 흐름 ID가 있어야 합니다. 유효한 흐름 ID가 없는 경우 소스 개요에서 선택한 커넥터를 선택하고 이 튜토리얼을 시작하기 전에 앞서 설명한 단계를 따르십시오.

또한 이 자습서에서는 Adobe Experience Platform의 다음 구성 요소에 대해 자세히 알아야 합니다.

• 소스:Experience Platform을 사용하면 Platform 서비스를 사용하여 수신 데이터를 구조화, 레이블 지정 및 향상시키는 기능을 제공하면서 다양한 소스에서 데이터를 수집할 수 있습니다.
• 샌드박스:Experience Platform은 디지털 경험 애플리케이션을 개발하고 발전시키는 데 도움이 되도록 단일 플랫폼 인스턴스를 별도의 가상 환경으로 분할하는 가상 샌드박스를 제공합니다.

다음 섹션에서는 Flow Service API를 사용하여 데이터 흐름을 성공적으로 업데이트하려면 알아야 하는 추가 정보를 제공합니다.

샘플 API 호출 읽기

이 자습서에서는 요청의 서식을 지정하는 방법을 보여주는 API 호출 예를 제공합니다. 여기에는 경로, 필수 헤더 및 올바른 형식의 요청 페이로드가 포함됩니다. API 응답으로 반환된 샘플 JSON도 제공됩니다. 샘플 API 호출에 대한 설명서에 사용된 규칙에 대한 자세한 내용은 Experience Platform 문제 해결 안내서의 API 호출 예를 읽는 방법을 참조하십시오.

필수 헤더에 대한 값 수집

플랫폼 API를 호출하려면 먼저 인증 자습서를 완료해야 합니다. 인증 자습서를 완료하면 아래와 같이 모든 Experience Platform API 호출에서 각 필수 헤더에 대한 값을 제공합니다.

• Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}
• x-api-key: {API_KEY}
• x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}

Flow Service에 속하는 리소스를 포함하여 Experience Platform의 모든 리소스는 특정 가상 샌드박스로 분리됩니다. 플랫폼 API에 대한 모든 요청에는 작업이 수행할 샌드박스의 이름을 지정하는 헤더가 필요합니다.

• x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}

페이로드(POST, PUT, PATCH)을 포함하는 모든 요청에는 추가 미디어 유형 헤더가 필요합니다.

• Content-Type: application/json

데이터 흐름 세부 사항 보기

데이터 흐름 업데이트의 첫 번째 단계는 흐름 ID를 사용하여 데이터 흐름 세부 정보를 가져오는 것입니다. /flows 종단점에 GET 요청을 하여 기존 데이터 흐름 세부 정보를 볼 수 있습니다.

API 형식

GET /flows/{FLOW_ID}

요청

다음 요청은 흐름 ID에 대한 업데이트된 정보를 검색합니다.

curl -X GET \
    'https://platform.adobe.io/data/foundation/flowservice/flows/2edc08ac-4df5-4fe6-936f-81a19ce92f5c' \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

응답

성공적인 응답은 해당 버전, 일정 및 고유 식별자(id)를 포함하여 데이터 흐름의 현재 세부 정보를 반환합니다.

{
    "items": [
        {
            "id": "2edc08ac-4df5-4fe6-936f-81a19ce92f5c",
            "createdAt": 1612310475905,
            "updatedAt": 1614122324830,
            "createdBy": "{CREATED_BY}",
            "updatedBy": "{UPDATED_BY}",
            "createdClient": "{CREATED_CLIENT}",
            "updatedClient": "{UPDATED_CLIENT}",
            "sandboxId": "{SANDBOX_ID}",
            "sandboxName": "{SANDBOX_NAME}",
            "imsOrgId": "{IMS_ORG}",
            "name": "Database dataflow using BigQuery",
            "description": "collecting test1.Mytable from Google BigQuery",
            "flowSpec": {
                "id": "14518937-270c-4525-bdec-c2ba7cce3860",
                "version": "1.0"
            },
            "state": "enabled",
            "version": "\"5400d99c-0000-0200-0000-60358d540000\"",
            "etag": "\"5400d99c-0000-0200-0000-60358d540000\"",
            "sourceConnectionIds": [
                "b7581b59-c603-4df1-a689-d23d7ac440f3"
            ],
            "targetConnectionIds": [
                "320f119a-5ac1-4ab1-88ea-eb19e674ea2e"
            ],
            "inheritedAttributes": {
                "sourceConnections": [
                    {
                        "id": "b7581b59-c603-4df1-a689-d23d7ac440f3",
                        "connectionSpec": {
                            "id": "3c9b37f8-13a6-43d8-bad3-b863b941fedd",
                            "version": "1.0"
                        },
                        "baseConnection": {
                            "id": "6990abad-977d-41b9-a85d-17ea8cf1c0e4",
                            "connectionSpec": {
                                "id": "3c9b37f8-13a6-43d8-bad3-b863b941fedd",
                                "version": "1.0"
                            }
                        }
                    }
                ],
                "targetConnections": [
                    {
                        "id": "320f119a-5ac1-4ab1-88ea-eb19e674ea2e",
                        "connectionSpec": {
                            "id": "c604ff05-7f1a-43c0-8e18-33bf874cb11c",
                            "version": "1.0"
                        }
                    }
                ]
            },
            "scheduleParams": {
                "startTime": "1612310466",
                "frequency": "week",
                "interval": "15",
                "backfill": "true"
            },
            "transformations": [
                {
                    "name": "Copy",
                    "params": {
                        "deltaColumn": {
                            "name": "Datefield",
                            "dateFormat": "YYYY-MM-DD",
                            "timezone": "UTC"
                        }
                    }
                },
                {
                    "name": "Mapping",
                    "params": {
                        "mappingId": "0b090130b58b4819afc78b6dc98b484d",
                        "mappingVersion": "0"
                    }
                }
            ],
            "runs": "/flows/2edc08ac-4df5-4fe6-936f-81a19ce92f5c/runs",
            "lastOperation": {
                "started": 1614122316652,
                "updated": 1614122324830,
                "percentCompleted": 100.0,
                "status": {
                    "value": "completed",
                    "errors": []
                },
                "ops": [
                    {
                        "op": "replace",
                        "path": "/scheduleParams/frequency",
                        "value": "week"
                    }
                ],
                "operation": "update"
            },
            "lastRunDetails": {
                "id": "a10cc80b-fbea-4c6b-873e-d7fd32f4d12d",
                "state": "success",
                "startedAtUTC": 1613079975512,
                "completedAtUTC": 1613080027511
            }
        }
    ]
}

데이터 흐름 업데이트

데이터 흐름의 실행 일정, 이름 및 설명을 업데이트하려면 흐름 ID, 버전 및 사용할 새 일정을 제공하는 동안 Flow Service API에 PATCH 요청을 수행합니다.

API 형식

PATCH /flows/{FLOW_ID}

요청

다음 요청은 흐름 실행 일정과 데이터 흐름 이름 및 설명을 업데이트합니다.

curl -X PATCH \
    'https://platform.adobe.io/data/foundation/flowservice/flows/2edc08ac-4df5-4fe6-936f-81a19ce92f5c' \
    -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
    -H 'If-Match: "1a0037e4-0000-0200-0000-602e06f60000"' \
    -d '[
            {
                "op": "replace",
                "path": "/scheduleParams/frequency",
                "value": "day"
            },
            {
                "op": "replace",
                "path": "/name",
                "value": "Database Dataflow Feb2021"
            },
            {
                "op": "replace",
                "path": "/description",
                "value": "Database dataflow for testing update API"
            }
        ]'

응답

성공적인 응답은 흐름 ID와 업데이트된 태그를 반환합니다. 흐름 ID를 제공하면서 Flow Service API에 GET 요청을 수행하여 업데이트를 확인할 수 있습니다.

{
    "id": "2edc08ac-4df5-4fe6-936f-81a19ce92f5c",
    "etag": "\"50014cc8-0000-0200-0000-6036eb720000\""
}

다음 단계

이 튜토리얼을 따라 Flow Service API를 사용하여 데이터 흐름 실행 일정, 이름 및 설명을 업데이트했습니다. 소스 커넥터 사용에 대한 자세한 내용은 소스 개요를 참조하십시오.