Connexion à Data Distiller à partir d’un notebook Jupyter

Pour enrichir vos pipelines d’apprentissage automatique avec des données d’expérience client de grande valeur, vous devez d’abord vous connecter à Data Distiller à partir de Jupyter Notebooks. Ce document décrit les étapes à suivre pour se connecter à Data Distiller à partir d’un notebook Python dans votre environnement d’apprentissage automatique.

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Ce guide suppose que vous connaissez les notebooks interactifs Python et que vous avez accès à un environnement de notebook. Le notebook peut être hébergé dans un environnement d’apprentissage automatique basé sur le cloud ou localement avec Jupyter Notebook.

Obtention des informations d’identification de connexion obtain-credentials

Pour vous connecter à Data Distiller et à d’autres services Adobe Experience Platform, vous avez besoin d’informations d’identification d’API Experience Platform. Les informations d’identification d’API peuvent être créées dans le Adobe Developer Console par une personne disposant d’un accès Développeur à l’Experience Platform. Il est recommandé de créer des informations d’identification d’API Oauth2 spécifiquement pour les processus de science des données et de demander à un administrateur système d’Adobe de votre entreprise d’attribuer les informations d’identification à un rôle avec les autorisations appropriées.

Pour obtenir des instructions détaillées sur la création d’informations d’identification d’API et l’obtention des autorisations requises, voir Authentification et accès aux API Experience Platform .

Voici quelques-unes des autorisations recommandées pour la science des données :

Par défaut, un rôle (et les informations d’identification d’API affectées à ce rôle) ne peuvent pas accéder aux données étiquetées. Sous réserve des politiques de gouvernance des données de l’organisation, un administrateur système peut accorder au rôle l’accès à certaines données étiquetées jugées appropriées pour l’utilisation de la science des données. Les clients de Platform sont chargés de gérer l’accès aux étiquettes et les stratégies de manière appropriée afin de se conformer aux réglementations et aux politiques organisationnelles pertinentes.

Stocker les informations d’identification dans un fichier de configuration distinct store-credentials

Pour préserver la sécurité de vos informations d’identification, il est recommandé d’éviter d’écrire des informations d’identification directement dans votre code. Conservez plutôt les informations d’identification dans un fichier de configuration distinct et lisez les valeurs nécessaires pour vous connecter à l’Experience Platform et à Data Distiller.

Par exemple, vous pouvez créer un fichier appelé config.ini et inclure les informations suivantes (ainsi que toute autre information, comme les identifiants de jeu de données, qui serait utile pour enregistrer entre les sessions) :

[Credential]
ims_org_id=<YOUR_IMS_ORG_ID>
sandbox_name=<YOUR_SANDBOX_NAME>
client_id=<YOUR_CLIENT_ID>
client_secret=<YOUR_CLIENT_SECRET>
scopes=openid, AdobeID, read_organizations, additional_info.projectedProductContext, session
tech_acct_id=<YOUR_TECHNICAL_ACCOUNT_ID>

Dans votre notebook, vous pouvez ensuite lire les informations d’identification en mémoire à l’aide du package configParser de la bibliothèque Python standard :

from configparser import ConfigParser

# Create a ConfigParser object to read and store information from config.ini
config = ConfigParser()
config_path = '<PATH_TO_YOUR_CONFIG.INI_FILE>'
config.read(config_path)

Vous pouvez ensuite référencer des valeurs d’informations d’identification dans votre code comme suit :

org_id = config.get('Credential', 'ims_org_id')

Installation de la bibliothèque aepp Python install-python-library

aepp est une bibliothèque Python Open Source gérée par l’Adobe qui fournit des fonctions pour se connecter à Data Distiller et envoyer des requêtes, comme envoyer des requêtes à d’autres services Experience Platform. La bibliothèque aepp repose à son tour sur le package d’adaptateur de base de données PostgreSQL psycopg2 pour les requêtes interactives Data Distiller. Il est possible de se connecter à Data Distiller et de lancer des requêtes sur des jeux de données Experience Platform avec psycopg2 uniquement, mais aepp offre plus de commodité et des fonctionnalités supplémentaires pour envoyer des requêtes à tous les services API Experience Platform.

Pour installer ou mettre à niveau aepp et psycopg2 dans votre environnement, vous pouvez utiliser la commande magique %pip dans votre notebook :

%pip install --upgrade aepp
%pip install --upgrade psycopg2-binary

Vous pouvez ensuite configurer la bibliothèque aepp avec vos informations d’identification à l’aide du code suivant :

from configparser import ConfigParser

# Create a ConfigParser object to read and store information from config.ini
config = ConfigParser()
config_path = '<PATH_TO_YOUR_CONFIG.INI_FILE>'
config.read(config_path)

# Configure aepp with your credentials
import aepp

aepp.configure(
  org_id=config.get('Credential', 'ims_org_id'),
  sandbox=config.get('Credential', 'sandbox_name'),
  client_id=config.get('Credential', 'client_id'),
  secret=config.get('Credential', 'client_secret'),
  scopes=config.get('Credential', 'scopes'),
  tech_id=config.get('Credential', 'tech_acct_id')
)

Création d’une connexion à Data Distiller create-connection

Une fois aepp configuré avec vos informations d’identification, vous pouvez utiliser le code suivant pour créer une connexion à Data Distiller et démarrer une session interactive comme suit :

from aepp import queryservice

dd_conn = queryservice.QueryService().connection()
dd_cursor = queryservice.InteractiveQuery2(dd_conn)

Vous pouvez ensuite interroger les jeux de données dans votre environnement de test Experience Platform. Étant donné l’identifiant d’un jeu de données que vous souhaitez interroger, vous pouvez récupérer le nom de table correspondant à partir du service de catalogue et exécuter des requêtes sur la table :

table_name = 'ecommerce_events'
simple_query = f'''SELECT * FROM {table_name} LIMIT 5'''
dd_cursor.query(simple_query)

Connexion à un seul jeu de données pour des performances de requête plus rapides connect-to-single-dataset

Par défaut, la connexion à Data Distiller se connecte à tous les jeux de données de votre environnement de test. Pour accélérer les requêtes et réduire l’utilisation des ressources, vous pouvez vous connecter à un jeu de données spécifique qui vous intéresse. Pour ce faire, remplacez le dbname de l’objet de connexion de Data Distiller par {sandbox}:{table_name} :

from aepp import queryservice

sandbox = config.get('Credential', 'sandbox_name')
table_name = 'ecommerce_events'

dd_conn = queryservice.QueryService().connection()
dd_conn['dbname'] = f'{sandbox}:{table_name}'
dd_cursor = queryservice.InteractiveQuery2(dd_conn)

Étapes suivantes

En lisant ce document, vous avez appris à vous connecter à Data Distiller à partir d’un notebook Python dans votre environnement d’apprentissage automatique. L’étape suivante de la création de pipelines de fonctionnalités à partir d’Experience Platform pour alimenter les modèles personnalisés dans votre environnement d’apprentissage automatique est d’ explorer et analyser vos jeux de données.