UI에서 클라우드 스토리지 일괄 연결에 대한 데이터 흐름 구성

데이터 흐름(Dataflow)은 소스의 데이터를 검색하여 Platform 데이터 세트로 인제스트하는 예약된 작업입니다. 이 자습서에서는 클라우드 저장소 계정을 사용하여 새 데이터 흐름을 구성하는 절차를 제공합니다.

시작하기

이 자습서에서는 Adobe Experience Platform의 다음 구성 요소에 대해 작업해야 합니다.

또한 이 튜토리얼을 사용하려면 이미 설정된 클라우드 스토리지 계정이 있어야 합니다. UI에서 다른 클라우드 저장소 계정을 만들기 위한 자습서 목록은 소스 커넥터 개요에서 찾을 수 있습니다.

지원되는 파일 형식

Experience Platform 외부 저장소에서 인제스트할 다음 파일 형식을 지원합니다.

  • 구분 기호 구분 값(DSV):DSV 형식 데이터 파일에 대한 지원은 현재 쉼표로 구분된 값으로 제한됩니다. DSV 형식 파일 내의 필드 헤더 값은 영숫자 문자와 밑줄로만 구성되어야 합니다. 일반 DSV 파일에 대한 지원은 나중에 제공될 예정입니다.
  • JavaScript Object Notation (JSON):JSON 형식 데이터 파일은 XDM과 호환되어야 합니다.
  • Apache Parquet:쪽모이 세공 마룻바닥으로 된 데이터 파일은 XDM과 호환되어야 합니다.

데이터 선택

클라우드 저장소 계정을 만든 후 클라우드 저장소 파일 계층 구조를 탐색하는 데 사용할 수 있는 인터페이스를 제공하는 데이터 선택 단계가 나타납니다.

  • 인터페이스의 왼쪽 절반은 서버 파일과 디렉토리를 표시하는 디렉토리 브라우저입니다.
  • 인터페이스의 오른쪽 절반을 사용하면 호환 파일에서 최대 100개의 데이터 행을 미리 볼 수 있습니다.

나열된 폴더를 선택하면 폴더 계층 구조를 더 깊은 폴더로 이동할 수 있습니다. 호환되는 파일 또는 폴더를 선택한 경우 [미리 보기] 창에 데이터를 표시할 형식을 선택할 수 있는 데이터 형식 선택 드롭다운이 나타납니다.

인제스트할 파일에 적합한 데이터 형식을 선택하고 미리 보기 창이 채워질 때까지 몇 초 동안 허용합니다.

구분된 파일을 인제스트할 때 사용자 지정 구분 기호를 설정할 수 있습니다. 구분 기호 옵션을 선택한 다음 드롭다운 메뉴에서 구분 기호를 선택합니다. 메뉴는 쉼표(,), 탭(\t) 및 파이프(|)를 포함하여 구분 기호에 가장 자주 사용되는 옵션을 표시합니다. 또는 사용자 지정​을 선택하고 팝업 입력 막대에서 원하는 사용자 정의 구분 기호를 입력합니다.

데이터 형식을 선택하고 구분 기호를 설정한 후 다음​을 선택합니다.

인제스트 쪽모이 세공 또는 JSON 파일

클라우드 스토리지 계정은 JSON 및 쪽모이 세공 마룻파일도 지원합니다. XDM과 호환되어야 하며 JSON 파일은 XDM을 사용하지 않아도 됩니다. JSON 또는 쪽모이 세공 마룻바닥으로 인제스트하려면 디렉토리 브라우저에서 적절한 파일 형식을 선택하고 올바른 인터페이스에서 호환되는 데이터 형식을 적용합니다.

데이터 형식이 JSON인 경우 파일 내의 데이터에 대한 정보를 보여주는 미리 보기가 표시됩니다. 미리 보기 화면에서 XDM 호환 드롭다운을 사용하여 JSON이 XDM과 호환되는지 선택할 수 있습니다.

계속하려면 다음​을 선택합니다.

중요

구분된 파일 유형 및 JSON 파일 형식과 달리, 미리 보기에서는 쪽모이 세공 문서 형식 파일을 사용할 수 없습니다.

데이터 필드를 XDM 스키마에 매핑

소스 데이터를 Platform 데이터 세트에 매핑하기 위한 대화형 인터페이스를 제공하는 매핑 단계가 나타납니다. Parameter에서 형식이 지정된 소스 파일은 XDM과 호환되어야 하며 수동으로 매핑을 구성할 필요가 없습니다. CSV 파일을 사용하려면 매핑을 명시적으로 구성해야 하지만 매핑할 소스 데이터 필드를 선택할 수 있어야 합니다. XDM 불만 사항으로 표시된 JSON 파일은 수동 구성이 필요하지 않습니다. 그러나 XDM 규격으로 표시되지 않으면 매핑을 명시적으로 구성해야 합니다.

수집할 인바운드 데이터의 데이터 세트를 선택합니다. 기존 데이터 집합을 사용하거나 새 데이터 집합을 만들 수 있습니다.

기존 데이터 세트 사용

데이터를 기존 데이터 세트에 인제스트하려면 기존 데이터 세트​를 선택한 다음 데이터 세트 아이콘을 선택합니다.

데이터 세트 선택 대화 상자가 나타납니다. 사용할 데이터 세트를 찾아 선택한 다음 계속​을 클릭합니다.

새 데이터 세트 사용

데이터를 새 데이터 세트에 인제스트하려면 새 데이터 세트​를 선택하고 제공된 필드에 데이터 세트에 대한 이름과 설명을 입력합니다. 스키마를 추가하려면 스키마 선택 대화 상자에 기존 스키마 이름을 입력할 수 있습니다. 또는 스키마 고급 검색​을 선택하여 적절한 스키마를 검색할 수 있습니다.

이 단계 동안 데이터 세트에 Real-time Customer Profile을(를) 사용할 수 있도록 하고 엔티티의 속성 및 행동을 전체적으로 볼 수 있습니다. 활성화된 모든 데이터 집합의 데이터는 Profile에 포함되며 데이터 흐름을 저장할 때 변경 내용이 적용됩니다.

프로필 데이터 집합 단추를 전환하여 Profile에 대한 대상 데이터 집합을 활성화합니다.

스키마 선택 대화 상자가 나타납니다. 새 데이터 세트에 적용할 스키마를 선택한 다음 완료​를 선택합니다.

필요에 따라 필드를 직접 매핑하거나 매퍼 함수를 사용하여 계산된 값 또는 계산된 값을 파생하도록 소스 데이터를 변형할 수 있습니다. 데이터 매핑 및 매퍼 함수에 대한 자세한 내용은 CSV 데이터를 XDM 스키마 필드에 매핑하기 튜토리얼을 참조하십시오.

JSON 파일의 경우 필드를 다른 필드에 직접 매핑하는 것 외에도 개체를 다른 개체 및 배열에 직접 매핑할 수 있습니다. 또한 클라우드 스토리지 소스 커넥터를 사용하여 JSON 파일의 배열과 같은 복잡한 데이터 유형을 미리 보고 매핑할 수 있습니다.

서로 다른 유형으로는 매핑할 수 없습니다. 예를 들어 객체를 배열에 매핑하거나 필드를 객체에 매핑할 수 없습니다.

Platform 선택한 대상 스키마 또는 데이터 세트를 기반으로 자동 매핑 필드에 대한 지능적인 권장 사항을 제공합니다. 사용 사례에 맞게 매핑 규칙을 수동으로 조정할 수 있습니다.

선택한 데이터 세트에서 최대 100개의 샘플 데이터 행 매핑 결과를 보려면 데이터 미리 보기​를 선택합니다.

미리 보기 중에 ID 열은 매핑 결과를 확인할 때 필요한 주요 정보이므로 첫 번째 필드로 우선 순위가 지정됩니다.

소스 데이터가 매핑되면 닫기​를 선택합니다.

통합 실행 예약

예약 단계가 나타나 구성된 매핑을 사용하여 선택한 소스 데이터를 자동으로 인제스트하도록 통합 일정을 구성할 수 있습니다. 다음 표에서는 스케줄링에 대해 다른 구성 가능한 필드에 대해 설명합니다.

필드 설명
빈도 선택 가능한 주파수는 Once, Minute, Hour, DayWeek입니다.
간격 선택한 주파수의 간격을 설정하는 정수입니다.
시작 시간 첫 번째 수집이 발생하도록 설정된 시기를 나타내는 UTC 타임스탬프.
채우기 처음에 인제스트할 데이터를 결정하는 부울 값입니다. Backfill​이(가) 활성화된 경우, 지정된 경로의 현재 파일이 첫 번째 예약 인제스트 동안 모두 인제스트됩니다. Backfill​이 비활성화된 경우 처음 통합 실행과 시작 시간 사이에 로드되는 파일만 인제스트됩니다. 시작 시간 전에 로드된 파일은 인제스트되지 않습니다.

데이터 흐름 기능은 예약된 시간에 자동으로 데이터를 인제스트하도록 디자인되었습니다. 섭취 빈도를 선택하여 시작합니다. 그런 다음 두 흐름 실행 사이의 기간을 지정하는 간격을 설정합니다. 간격의 값은 0이 아닌 정수여야 하며 15보다 크거나 같도록 설정해야 합니다.

통합 시작 시간을 설정하려면 시작 시간 상자에 표시된 날짜와 시간을 조정합니다. 또는 달력 아이콘을 선택하여 시작 시간 값을 편집할 수 있습니다. 시작 시간은 UTC의 현재 시간보다 크거나 같아야 합니다.

일정 값을 입력하고 다음​을 선택합니다.

일회성 데이터 흐름 설정

일회성 섭취를 설정하려면 빈도 드롭다운 화살표를 선택하고 한 번​을 선택합니다. 시작 시간이 앞으로 남아 있는 한 1회 빈도 수집에 대해 데이터 흐름 세트를 계속 편집할 수 있습니다. 시작 시간이 지나면 1회 빈도 값을 더 이상 편집할 수 없습니다. 일회성 데이터 흐름 ​을 설정할 때는 대화형 값과 배경 입력 기능이 표시되지 않습니다.

중요

FTP 커넥터을(를) 사용할 때는 데이터 흐름을 1회 수집하도록 예약하는 것이 좋습니다.

일정에 적절한 값을 제공했으면 다음​을 선택합니다.

데이터 흐름 세부 정보 제공

데이터 흐름 세부 정보 단계가 나타나 새 데이터 흐름 이름을 지정하고 간단한 설명을 제공할 수 있습니다.

이 프로세스 중에 부분 통합오류 진단​을(를) 활성화할 수도 있습니다. 부분 통합​을 활성화하면 설정할 수 있는 특정 임계값까지 오류가 포함된 데이터를 인제스트할 수 있습니다. 오류 진단​을(를) 활성화하면 별도로 묶인 잘못된 데이터에 대한 세부 정보가 제공됩니다. 자세한 내용은 부분 일괄 처리 통합 개요를 참조하십시오.

데이터 흐름 값을 입력하고 다음​을 선택합니다.

데이터 흐름 검토

검토 단계가 나타나 새 데이터 흐름을 만들기 전에 검토할 수 있습니다. 세부 사항은 다음 카테고리 내에서 그룹화됩니다.

  • 연결:소스 유형, 선택한 소스 파일의 관련 경로 및 해당 소스 파일 내의 열 양을 표시합니다.
  • 데이터 세트 및 매핑 필드 할당:데이터 세트가 준수하는 스키마를 포함하여 원본 데이터를 수집할 데이터 집합을 표시합니다.
  • 예약:통합 일정의 활성 기간, 빈도 및 간격을 표시합니다.

데이터 흐름을 검토했으면 완료​를 클릭하고 데이터 흐름을 만들 시간을 잠시 기다립니다.

데이터 흐름 모니터링

데이터 흐름 기능이 만들어지면 데이터 수집이 처리되는 데이터를 모니터링하여 데이터 수집률, 성공 및 오류에 대한 정보를 확인할 수 있습니다. 데이터 흐름 모니터링 방법에 대한 자세한 내용은 UI](…/…/monitor.md)의 [모니터링 계정 및 데이터 흐름 관련 자습서를 참조하십시오.

데이터 흐름 삭제

데이터 흐름 작업 영역에서 사용할 수 있는 삭제 함수를 사용하여 더 이상 필요하지 않거나 잘못 만들어진 데이터 흐름을 삭제할 수 있습니다. 데이터 흐름 삭제 방법에 대한 자세한 내용은 UI](…/…/delete.md)에서 데이터 흐름 삭제의 자습서를 참조하십시오.[

다음 단계

이 튜토리얼을 따라 데이터 흐름을 만들어 외부 클라우드 스토리지에서 데이터를 가져오고 데이터 집합 모니터링에 대한 통찰력을 얻었습니다. 데이터 흐름 만들기에 대한 자세한 내용을 보려면 아래 비디오를 시청하여 학습 내용을 보완할 수 있습니다. 또한 이제 수신 데이터를 Real-time Customer Profile 및 Data Science Workspace 등의 다운스트림 Platform 서비스에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음 문서를 참조하십시오.

경고

다음 비디오에 표시된 Platform UI가 최신 상태가 아닙니다. 최신 UI 스크린샷 및 기능은 위의 설명서를 참조하십시오.

부록

다음 섹션에서는 소스 커넥터 작업에 대한 추가 정보를 제공합니다.

데이터 흐름 비활성화

데이터 흐름을 만들면 즉시 활성 상태가 되어 지정된 일정에 따라 데이터를 인제스트합니다. 아래 지침에 따라 언제든지 활성 데이터 흐름을 비활성화할 수 있습니다.

소스 작업 영역에서 찾아보기 탭을 클릭합니다. 그런 다음 비활성화할 활성 데이터 프롤에 연결된 계정 이름을 클릭합니다.

소스 활동 페이지가 나타납니다. 목록에서 활성 데이터 흐름을 선택하여 화면 오른쪽의 속성 열을 엽니다. 이 열에는 활성화 전환 단추가 있습니다. 토글을 클릭하여 데이터 흐름을 비활성화합니다. 데이터 흐름을 비활성화한 후 동일한 전환을 사용하여 다시 활성화할 수 있습니다.

Profile 모집단용 인바운드 데이터 활성화

소스 커넥터의 인바운드 데이터를 사용하여 Real-time Customer Profile 데이터를 누름 및 채울 수 있습니다. Real-time Customer Profile 데이터를 채우는 방법에 대한 자세한 내용은 프로필 채우기에 대한 자습서를 참조하십시오.

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