Gestire la conservazione dei set di dati di Experience Event nel data lake utilizzando TTL

Una gestione efficiente dei dati è fondamentale per garantire prestazioni ottimali, controllo dei costi e integrità dei dati. Utilizza il TTL (Experience Event Dataset Retention Time-To-Live) per applicare la scadenza a livello di riga, rimuovendo automaticamente i record obsoleti dai set di dati nel data lake e garantendo al contempo un’efficienza di archiviazione e una rilevanza dei dati ottimali.

Questa guida spiega come valutare, impostare e gestire il TTL utilizzando l’API Catalog Service. Scoprirai quando e perché applicare il TTL, come configurare e aggiornare i valori TTL utilizzando le chiamate API e le best practice per garantire un’implementazione efficace.

Perché utilizzare TTL per la gestione dei dati a livello di riga

Con la crescita dei dataset, la gestione efficiente dei dati diventa sempre più importante per preservare le prestazioni, controllare i costi e mantenere i dati pertinenti. La scadenza dei dati a livello di riga basata su TTL automatizza la pulizia dei dati rimuovendo i record obsoleti senza interventi manuali per ottimizzare lo storage e migliorare l'efficienza del sistema.

Il TTL è utile per gestire dati sensibili al tempo che perdono rilevanza nel tempo. Prendi in considerazione l’implementazione del TTL se devi:

Utilizza le configurazioni TTL per ottimizzare lo storage in base ai diritti. Anche se i dati dell’archivio profili (utilizzati in Real-Time CDP) possono essere considerati obsoleti e rimossi dopo 30 giorni, gli stessi dati evento nel data lake possono rimanere disponibili per 12-13 mesi (o più in base all’adesione) per i casi di utilizzo di Analytics e Data Distiller.

Esempio di settore industry-example

Ad esempio, considera un servizio di streaming video che tiene traccia delle interazioni degli utenti, come visualizzazioni video, ricerche e consigli. Anche se i dati di coinvolgimento recenti sono fondamentali per la personalizzazione, i registri di attività più datati (ad esempio, le interazioni di più di un anno fa) perdono rilevanza. Utilizzando la scadenza a livello di riga, Experience Platform rimuove automaticamente i registri obsoleti, garantendo che solo i dati correnti e significativi vengano utilizzati per le analisi e i consigli.

Valuta idoneità TTL evaluate-ttl-suitability

Prima di applicare un criterio di conservazione, valuta se il set di dati è un buon candidato per la scadenza a livello di riga. Considera quanto segue:

Se i record storici sono essenziali per l’analisi a lungo termine o le operazioni aziendali, il TTL potrebbe non essere l’approccio corretto. L’analisi di questi fattori garantisce l’allineamento del TTL alle esigenze di conservazione dei dati senza influire negativamente sulla disponibilità dei dati.

Best practice per l’impostazione del valore TTL best-practices

Seleziona il valore TTL corretto per garantire che i criteri di conservazione dei set di dati di Experience Event bilancino la conservazione dei dati, l’efficienza dello storage e le esigenze di analisi. Un valore TTL troppo breve può causare la perdita di dati, mentre un valore troppo lungo può aumentare i costi di storage e l'accumulo di dati non necessari. Assicurati che il TTL sia allineato allo scopo del set di dati tenendo in considerazione la frequenza con cui viene effettuato l’accesso ai dati e il tempo in cui rimangono rilevanti.

La tabella seguente fornisce consigli comuni su TTL in base al tipo di set di dati e ai pattern di utilizzo:

Rivedere periodicamente le impostazioni TTL per assicurarsi che continuino ad essere allineate alle regole di storage, alle esigenze analitiche e ai requisiti aziendali.

Considerazioni chiave durante l’impostazione del valore TTL key-considerations

Segui queste best practice per garantire che le impostazioni TTL siano allineate alla strategia di conservazione dei dati:

Limitazioni del TTL limitations

Tieni presente le seguenti limitazioni quando utilizzi TTL:

Analizzare la dimensione e la rilevanza del set di dati prima di applicare il TTL analyze-dataset-size

Prima di applicare il TTL, utilizza le query per analizzare le dimensioni e la rilevanza del set di dati. Esegui query mirate (come il conteggio dei record all’interno di intervalli di date specifici) per visualizzare in anteprima l’impatto di vari valori TTL. Quindi utilizza queste informazioni per scegliere un periodo di conservazione ottimale che bilanci l’utilità dei dati e la convenienza economica.

L’esecuzione di query mirate consente di determinare la quantità di dati da mantenere o rimuovere in diverse configurazioni TTL. Ad esempio, la query SQL seguente conta il numero di record creati negli ultimi 30 giorni:

SELECT COUNT(1) FROM [datasetName] WHERE timestamp > date_sub(now(), INTERVAL 30 DAY);

L’esecuzione di query simili per intervalli di tempo diversi consente di convalidare le impostazioni TTL e di garantire il bilanciamento tra l’efficienza dello storage e l’accessibilità dei dati.

Introduzione alla gestione TTL

Prima di poter valutare, impostare e gestire la conservazione dei set di dati di Experience Event utilizzando l’API Catalog Service, è necessario comprendere come formattare correttamente le richieste. Ciò include la conoscenza dei percorsi API, la fornitura delle intestazioni richieste e la formattazione dei payload di richiesta. Per informazioni essenziali, fare riferimento alla guida introduttiva all'API Catalog Service.

Verifica i vincoli TTL check-ttl-constraints

Utilizza l’endpoint API di igiene dei dati /ttl/{DATASET_ID} per pianificare le configurazioni TTL. Questo endpoint restituisce i valori TTL minimi e massimi supportati per l'organizzazione, insieme a un valore consigliato (defaultValue) per il tipo di set di dati.

Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione dell'API di igiene dei dati di Adobe Developer.

Per controllare il TTL attualmente applicato a un set di dati, effettuare una richiesta GET all'endpoint {API di Catalog Service /dataSets/{DATASET_ID}.

Formato API

GET /ttl/{DATASET_ID}

Richiesta

La richiesta seguente recupera i vincoli TTL dell’organizzazione per un particolare set di dati.

curl -X GET \
  'https://platform.adobe.io/data/foundation/catalog/ttl/{DATASET_ID}' \
  -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 'x-sandbox-id: {SANDBOX_ID}'

Risposta

In caso di esito positivo, la risposta restituisce i valori TTL consigliati, massimi e minimi in base ai diritti dell'organizzazione, insieme a un valore TTL (defaultValue) suggerito per il set di dati. defaultValue è una durata TTL consigliata, fornita solo a scopo informativo. Non viene applicato a meno che non sia stato esplicitamente configurato da te. La risposta non include eventuali valori TTL personalizzati già impostati. Per visualizzare il TTL corrente per un set di dati, utilizzare l'endpoint GET /catalog/dataSets/{DATASET_ID}.

{
  "extensions": {
    "adobe_lakeHouse": {
      "rowExpiration": {
        "defaultValue": "P12M",
        "maxValue": "P12M",
        "minValue": "P7D"
      }
    }
  }
}

Controllare i valori TTL applicati check-applied-ttl-values

Per verificare il valore TTL corrente applicato a un set di dati, utilizza la seguente chiamata API:

GET /dataSets/{DATASET_ID}

Questa chiamata restituisce l'attuale ttlValue (se impostato) nella sezione extensions.adobe_lakeHouse.rowExpiration.

Richiesta

La richiesta seguente recupera il valore TTL dell’organizzazione per un particolare set di dati.

curl -X GET \
https://platform.adobe.io/data/foundation/catalog/dataSets/{DATASET_ID} \
  -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}'

Risposta

Una risposta corretta include l'oggetto extensions, che contiene la configurazione TTL corrente applicata al set di dati. L’esempio di risposta seguente viene troncato per brevità.

{
    "{DATASET_ID}": {
        "name": "Acme Sales Data",
        "description": "This dataset contains sales transaction records for Acme Corporation.",
        "imsOrg": "{ORG_ID}",
        "sandboxId": "{SANDBOX_ID}",
        "extensions": {
            "adobe_lakeHouse": {
            "rowExpiration": {
                "ttlValue": "P3M",
            }
            }
        }
        ...
    }
}

Impostare o aggiornare il TTL per un set di dati set-update-ttl

Puoi configurare Conservazione set di dati di Experience Event impostando un nuovo TTL o aggiornando un TTL esistente utilizzando lo stesso metodo API. Utilizza una richiesta PATCH all'endpoint /v2/datasets/{DATASET_ID} per applicare o modificare il TTL.

Formato API

PATCH /v2/datasets/{DATASET_ID}

Richiesta

Nell'esempio seguente, ttlValue è impostato su P3M. Ciò significa che i record più vecchi di tre mesi vengono eliminati automaticamente. Regolare il periodo di conservazione in base alle esigenze aziendali (ad esempio, P6M per sei mesi o P12M per un anno).

curl -X PATCH \
  'https://platform.adobe.io/data/foundation/catalog/v2/datasets/{DATASET_ID}' \
  -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
  -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
  -d '{
    "extensions": {
        "adobe_lakeHouse": {
            "rowExpiration": {
                "ttlValue": "P3M"  // A 3 month retention period
            }
        }
    }
}

Risposta

In caso di esito positivo, la risposta restituisce un riferimento al set di dati aggiornato ma non include esplicitamente le impostazioni TTL. Per confermare la configurazione TTL, effettuare una richiesta di completamento GET /dataSets/{DATASET_ID}.

[
  "@/dataSets/{DATASET_ID}"
]

Scenario di esempio example-scenario

Considera una piattaforma di streaming video che inizialmente imposta il TTL a tre mesi per garantire nuovi dati di coinvolgimento per la personalizzazione. Tuttavia, se un’analisi successiva rivela che le interazioni meno recenti forniscono ancora informazioni utili, il TTL può essere esteso a sei mesi con la seguente richiesta:

curl -X PATCH \
  'https://platform.adobe.io/data/foundation/catalog/v2/datasets/{DATASET_ID}' \
  -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
  -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
  -d '{
    "extensions": {
        "adobe_lakeHouse": {
            "rowExpiration": {
                "ttlValue": "P6M"  // Extend to 6 months
            }
        }
    }
}

Domande frequenti sui criteri di conservazione dei set di dati faqs

Queste domande frequenti riguardano domande pratiche sui processi di conservazione dei set di dati, sugli effetti immediati delle modifiche TTL, sulle opzioni di ripristino e sulle differenze tra i periodi di conservazione dei diversi servizi di Platform.

A quali tipi di set di dati è possibile applicare le regole dei criteri di conservazione?

Quando il processo di conservazione del set di dati eliminerà i dati dai servizi del data lake?

È possibile impostare diversi criteri di conservazione per il data lake e i servizi profilo?

Come posso verificare l’utilizzo del set di dati corrente?

Come posso verificare se il processo di conservazione dei dati ha avuto esito positivo?

Posso recuperare i dati eliminati?

Qual è il TTL minimo che posso configurare su un set di dati Experience Event di un data lake?

Cosa succede se devo conservare alcuni campi del data lake più a lungo di quanto consenta il mio criterio TTL?

Passaggi successivi next-steps

Dopo aver appreso come gestire le impostazioni TTL per la scadenza a livello di riga, consulta la seguente documentazione per comprendere meglio la gestione TTL: