Gehen Sie zu https://console.cloud.google.com/. Navigieren Sie zu Cloud-Funktionen.
Dann wirst du das sehen. Klicken Sie auf Projekt erstellen.
Verwenden Sie als Projektname Server-seitig starten - GCP.
Wählen Sie unter Location aus, wo Sie Ihr Projekt speichern möchten.
Klicken Sie auf CREATE.
Ihr Projekt wird dann erstellt.
Anschließend können Sie eine Cloud-Funktion erstellen. Klicken Sie auf CREATE FUNCTION.
Dann wirst du das sehen.
Nehmen Sie die folgenden Optionen vor:
Du solltest das jetzt haben. Klicken Sie auf SAVE.
Klicken Sie auf NEXT.
Daraufhin sehen Sie Folgendes:
Nehmen Sie die folgenden Optionen vor:
Klicken Sie auf API AKTIVIEREN , um Cloud Build-API zu aktivieren. Dann sehen Sie ein neues Fenster. Klicken Sie in diesem neuen Fenster erneut auf ENABLE .
Sobald die Cloud Build-API aktiviert wurde, wird dies angezeigt.
Gehen Sie zurück zu Ihrer Cloud-Funktion.
Vergewissern Sie sich im Inline-Editor Ihrer Cloud-Funktion, dass der folgende Code vorhanden ist:
/**
* Responds to any HTTP request.
*
* @param {!express:Request} req HTTP request context.
* @param {!express:Response} res HTTP response context.
*/
exports.helloAEP = (req, res) => {
let message = req.query.message || req.body.message || 'Hello World!';
res.status(200).send(message);
};
Klicken Sie anschließend auf BEREITSTELLEN.
Dann wirst du das sehen. Ihre Cloud-Funktion wird jetzt erstellt. Dies kann einige Minuten dauern.
Sobald Ihre Funktion erstellt und ausgeführt wurde, wird dies angezeigt. Klicken Sie auf den Namen Ihrer Funktion, um sie zu öffnen.
Dann wirst du das sehen. Navigieren Sie zu TRIGGER. Anschließend sehen Sie die Trigger-URL, die Sie zum Definieren des Endpunkts im Server-seitigen Launch verwenden werden.
Kopieren Sie die Trigger-URL, die wie folgt aussieht: https://us-central1-launch-server-side-gcp.cloudfunctions.net/vangeluw-launch-ssf.
In den nächsten Schritten konfigurieren Sie Adobe Experience Platform Data Collection Server, um bestimmte Informationen über Seitenansichten an Ihre Google Cloud-Funktion zu streamen. Anstatt die volle Payload unverändert weiterzuleiten, senden Sie nur Elemente wie ECID, Zeitstempel und Seitenname an Ihre Google Cloud-Funktion.
Hier ist ein Beispiel für eine Payload, die Sie analysieren müssen, um die oben genannten Variablen herauszufiltern:
{
"events": [
{
"xdm": {
"eventType": "web.webpagedetails.pageViews",
"web": {
"webPageDetails": {
"URL": "https://public.aepdemo.net/index.html",
"name": "Luma Home"
},
"webReferrer": {
"URL": "https://public.aepdemo.net/admin.html"
}
},
"device": {
"screenHeight": 1080,
"screenWidth": 1920,
"screenOrientation": "landscape"
},
"environment": {
"type": "browser",
"browserDetails": {
"viewportWidth": 1920,
"viewportHeight": 507,
"userAgent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 11_1_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.96 Safari/537.36",
"acceptLanguage": "en"
}
},
"placeContext": {
"localTime": "2021-01-29T15:45:26.815+01:00",
"localTimezoneOffset": -60
},
"timestamp": "2021-01-29T14:45:26.815Z",
"implementationDetails": {
"name": "https://ns.adobe.com/experience/alloy/reactor",
"version": "2.3.0+2.2.0",
"environment": "browser"
},
"_experienceplatform": {
"identification": {
"core": {
"ecid": "83249052138816938582105724584714316131"
}
},
"demoEnvironment": {
"tms": "Launch",
"ldap": "vangeluw",
"brandLogo": "https://parsefiles.back4app.com/hgJBdVOS2eff03JCn6qXXOxT5jJFzialLAHJixD9/d632e769791f0a4dbe0b84058d282d45_logo.png",
"brandName": "Luma",
"brandIndustry": "retail"
}
}
}
Dies sind die Felder, die die Informationen enthalten, die analysiert werden müssen:
Gehen wir jetzt zum Adobe Experience Platform-Datenerfassungsserver, um die Datenelemente so zu konfigurieren, dass dies möglich ist.
Gehen Sie zu https://experience.adobe.com/#/data-collection/.
Klicken Sie in der oberen linken Ecke auf Client Side und klicken Sie im Dropdown-Menü auf Server Side. Daraufhin wird eine Übersicht über alle verfügbaren Adobe Experience Platform-Datenerfassungsservereigenschaften angezeigt. Klicken Sie auf , um die Eigenschaft zu öffnen, die Sie in Übung 21.1 erstellt haben.
Gehen Sie im linken Menü zu Datenelemente. Klicken Sie auf Datenelement hinzufügen.
Anschließend wird ein neues Datenelement angezeigt, das konfiguriert werden soll.
Wählen Sie Folgendes aus:
arc.event.xdm.--aepTenantId--.identification.core.ecid
ein. Durch Eingabe dieses Pfads filtern Sie das Feld ecid aus der Ereignis-Payload aus, die von der Website oder App an die Adobe Edge gesendet wird.In den oben und unten aufgeführten Pfaden wird auf arc verwiesen. arcsteht für Adobe Resource Context und arcalways für das höchste verfügbare Objekt, das im serverseitigen Kontext verfügbar ist. Anreicherungen und Umwandlungen können dem arc -Objekt hinzugefügt werden, das die Funktionen des Adobe Experience Platform-Datenerfassungsservers verwendet.
In den oben und unten aufgeführten Pfaden wird auf event verwiesen. events steht für ein eindeutiges Ereignis und Adobe Experience Platform Data Collection Server wertet jedes Ereignis immer einzeln aus. Manchmal wird in der Payload, die vom Web SDK Client Side gesendet wird, ein Verweis auf events angezeigt, aber in Adobe Experience Platform Data Collection Server wird jedes Ereignis einzeln ausgewertet.
Das wirst du jetzt haben. Klicken Sie auf Speichern.
Klicken Sie auf Datenelement hinzufügen.
Anschließend wird ein neues Datenelement angezeigt, das konfiguriert werden soll.
Wählen Sie Folgendes aus:
Das wirst du jetzt haben. Klicken Sie auf Speichern.
Klicken Sie auf Datenelement hinzufügen.
Anschließend wird ein neues Datenelement angezeigt, das konfiguriert werden soll.
Wählen Sie Folgendes aus:
Das wirst du jetzt haben. Klicken Sie auf Speichern.
Sie haben jetzt diese Datenelemente erstellt:
Gehen Sie im linken Menü zu Regeln. In der vorherigen Übung haben Sie die Regel Alle Seiten erstellt. Klicken Sie auf diese Regel, um sie zu öffnen.
Dann wirst du das machen. Klicken Sie auf das Symbol + unter Aktionen, um eine neue Aktion hinzuzufügen.
Dann wirst du das sehen.
Wählen Sie Folgendes aus:
Dies sollte Ihnen Name geben: Adobe Cloud Connector - Rufen Sie den Abruf ab. Sie sollten jetzt Folgendes sehen:
Konfigurieren Sie als Nächstes Folgendes:
Du solltest das jetzt haben. Navigieren Sie als Nächstes zu Body.
Dann wirst du das sehen. Klicken Sie auf die Optionsschaltfläche für JSON.
Konfigurieren Sie den Body wie folgt:
SCHLÜSSEL | WERT |
---|---|
customerECID | {{customerECID}} |
pageName | {{pageName}} |
eventTimestamp | {{eventTimestamp}} |
Dann wirst du das sehen. Klicken Sie auf Änderungen beibehalten.
Dann wirst du das sehen. Klicken Sie auf Speichern.
Sie haben Ihre vorhandene Regel jetzt in einer Adobe Experience Platform-Datenerfassungsservereigenschaft aktualisiert. Gehen Sie zu Veröffentlichungsfluss , um Ihre Änderungen zu veröffentlichen. Öffnen Sie Ihre Entwicklungsbibliothek v1, indem Sie wie angegeben auf Bearbeiten klicken.
Klicken Sie auf die Schaltfläche Alle geänderten Ressourcen hinzufügen, nach der Ihre Regel und Ihr Datenelement in dieser Bibliothek angezeigt werden. Klicken Sie anschließend auf Speichern und für die Entwicklung erstellen. Ihre Änderungen werden jetzt bereitgestellt.
Nach einigen Minuten werden Sie feststellen, dass die Implementierung abgeschlossen ist und getestet werden kann.
Öffnen Sie ein neues, sauberes Inkognito-Browser-Fenster und gehen Sie zu https://public.aepdemo.net.
Dann wirst du das sehen.
Geben Sie Ihre Konfigurations-ID ein und klicken Sie auf Konfiguration laden. Ihre Konfiguration wird dann geladen.
Scrollen Sie nach unten und klicken Sie auf Konfiguration speichern.
Sie werden dann zur Admin-Homepage weitergeleitet. Gehen Sie zu Wählen Sie LDAP. Wählen Sie Ihren LDAP aus und klicken Sie auf Save.
Sie werden dann zur Admin-Homepage weitergeleitet. Gehen Sie zu Wählen Sie Marke und wählen Sie die Marke Luma aus. Klicken Sie auf Speichern.
Sie werden dann zur Admin-Homepage weitergeleitet. Klicken Sie auf das Logo Luma.
Dann sehen Sie die Startseite von Luma.
Wenn Sie die Entwickleransicht des Browsers öffnen, können Sie Netzwerkanforderungen wie unten angegeben überprüfen. Wenn Sie den Filter interact verwenden, werden die Netzwerkanforderungen angezeigt, die vom Adobe Experience Platform-Datenerfassungsclient an die Adobe Edge gesendet werden.
Wechseln Sie Ihre Ansicht zu Ihrer Google Cloud-Funktion und gehen Sie zu LOGS. Sie sollten jetzt eine ähnliche Ansicht wie diese haben, wobei eine Reihe von Protokolleinträgen angezeigt wird. Jedes Mal, wenn die Ausführung von Funktionen gestartet wird, bedeutet dies, dass eingehender Traffic in Ihrer Google Cloud-Funktion empfangen wurde.
Aktualisieren wir Ihre Funktion ein wenig, um mit den eingehenden Daten zu arbeiten, und zeigen wir die Informationen an, die vom Adobe Experience Platform-Datenerfassungsserver empfangen wurden. Gehen Sie zu QUELLE und klicken Sie auf BEARBEITEN.
Klicken Sie im nächsten Bildschirm auf NEXT.
Aktualisieren Sie Ihren Code wie folgt:
/**
* Responds to any HTTP request.
*
* @param {!express:Request} req HTTP request context.
* @param {!express:Response} res HTTP response context.
*/
exports.helloAEP = (req, res) => {
console.log('>>>>> Function has started. The following information was received from Launch Server Side:');
console.log(req.body);
let message = req.query.message || req.body.message || 'Hello World!';
res.status(200).send(message);
};
Dann wirst du das haben. Klicken Sie auf BEREITSTELLEN.
Nach einigen Minuten wird Ihre Funktion erneut bereitgestellt. Klicken Sie auf Ihren Funktionsnamen, um ihn zu öffnen.
Navigieren Sie auf Ihrer Demo-Website zu einem Produkt, z. B. Nadia Elements Shell.
Wechseln Sie Ihre Ansicht zu Ihrer Google Cloud-Funktion und gehen Sie zu LOGS. Sie sollten jetzt eine ähnliche Ansicht wie diese haben, wobei eine Reihe von Protokolleinträgen angezeigt wird.
Für jeden Seitenaufruf auf Ihrer Demowebsite sollte nun in den Protokollen Ihrer Google Cloud-Funktion ein neues Protokolleintrag angezeigt werden, in dem die empfangenen Informationen angezeigt werden.
Sie haben jetzt erfolgreich Daten, die von der Adobe Experience Platform-Datenerfassung erfasst wurden, in Echtzeit an einen Google Cloud-Funktionsendpunkt gesendet. Von dort können diese Daten von jeder beliebigen Google Cloud Platform-Anwendung verwendet werden, z. B. BigQuery für Speicherung und Reporting oder für Anwendungsfälle des maschinellen Lernens.
Nächster Schritt: 21.5 Erstellen und konfigurieren Sie eine Microsoft Azure-Funktion