Guardrail TTL (Time-to-live) dei set di dati ttl-guardrail

Quali tipi di set di dati sono soggetti a TTL?

Il TTL si applica solo ai set di dati di serie temporali. I set di dati di tipo record (come i set di dati di entità e i set di dati di classificazione) non sono soggetti a TTL. Sono elencati nella tabella precedente come riferimento, con n/a indicato nelle colonne TTL del Data Lake e TTL dell’archivio profili.

Questa modifica verrà applicata solo alle sandbox di produzione oppure anche alle sandbox di sviluppo?

Questa modifica si applica a tutti i tipi di sandbox.

Per il TTL di 90 giorni nell’archivio dei profili, sono interessati anche i profili?

I dati del set di dati generati dal sistema nel profilo vengono eliminati dopo 90 giorni, non i profili stessi.

Se un set di dati generato dal sistema viene inviato a Customer Journey Analytics (CJA), anche i dati in CJA saranno interessati dal TTL?

I dati in Customer Journey Analytics sono sincronizzati con Experience Platform. Pertanto, anche la rimozione dei dati a causa di un TTL sui dati del set di dati generato dal sistema influirà sui dati in Customer Journey Analytics.

I clienti possono aumentare il TTL per i dati del set di dati di sistema Journey Optimizer nell'archivio profili?

Le estensioni TTL non sono attualmente supportate. Tuttavia, sono previsti lavori per ottimizzare il processo TTL al fine di consentire tali richieste di estensione a partire dalla seconda metà del 2025.

note
NOTE
I dati memorizzati nel profilo sono soggetti al diritto Volume di dati totale. Pertanto, qualsiasi aumento dell’archiviazione dei dati nel profilo a seguito di un’estensione TTL viene conteggiato nell’adesione al volume totale di dati. Ulteriori informazioni

I clienti possono aumentare il TTL per i dati del set di dati di sistema Journey Optimizer nel data lake?

Le estensioni TTL non sono attualmente supportate. I clienti possono esportare i dati tramite Destinazioni per conservarli più a lungo. Ulteriori informazioni. Inoltre, i clienti con un diritto Data Distiller possono creare set di dati derivati per memorizzare i dati nel data lake senza un TTL. Ulteriori informazioni

I TTL influiscono sulle seguenti funzionalità?

• Archivio ricerche: no

• Limitazione Percorsi: No

• Limite offerte: No

• Ottimizzazione dell’ora di invio (STO): No

• Limite di frequenza dei messaggi (ad esempio, regole business): no

• Generazione rapporti: No

  note
  NOTE
  Un TTL è già implementato nella connessione Customer Journey Analytics (CJA), che riduce a 13 mesi il periodo di look-back massimo effettivo dei dati del set di dati interessati.

• Origine dati di Experience Platform: non applicabile - Il recupero degli eventi di esperienza non è supportato tramite origini dati.

• Attributi calcolati: sì - Il calcolo della retrocompilazione iniziale sarà limitato agli ultimi 90 giorni di dati; l’attributo calcolato verrà aggiornato in base agli eventi incrementali per gli aggiornamenti successivi. Non appena gli aggiornamenti successivi raggiungono il periodo di look-back (massimo 6 mesi), il TTL essenzialmente non influisce più sull’attributo calcolato. Scopri di più.

• Segmentazione e retargeting: sì - La segmentazione dipende dai dati nell’archivio dei profili; pertanto, il lookback è limitato a 90 giorni sui dati del set di dati interessati.

• Tracciamento: sì - Riduce a 90 giorni il periodo di look-back massimo effettivo dei dati del set di dati interessati. I dati dei set di dati interessati rimangono per 13 mesi nel data lake.

Quale marca temporale viene utilizzata per l’applicazione del TTL (ad esempio, per i casi di utilizzo di backfill)?

Viene utilizzato il timestamp dell’evento (ovvero, non la data di acquisizione).

In che modo il nuovo TTL influisce sui casi di utilizzo che richiedono una conservazione dei dati più lunga (ad esempio, escludendo i profili che hanno ricevuto un’e-mail negli ultimi 120 giorni o limitando le e-mail in un anno)?

Il nuovo criterio TTL limiterà il periodo di look-back per i dati del set di dati generati dal sistema nell’archivio dei profili a 90 giorni e nel data lake a 13 mesi. Saranno interessati i casi d’uso che richiedono l’accesso ai dati oltre tali periodi. Ad esempio, la segmentazione del pubblico o il limite di frequenza basato su eventi di età superiore a 90 giorni nell’archivio dei profili non sarà più possibile utilizzando i set di dati di sistema.

Quali alternative sono disponibili per la conservazione dei dati più a lungo del TTL?

Per i clienti che richiedono una conservazione più lunga sono disponibili due opzioni:

• Esporta nell’archiviazione esterna: esporta i dati rilevanti dai set di dati di AJO prima della scadenza del TTL. Adobe Journey Optimizer supporta l’esportazione dei set di dati in varie destinazioni di archiviazione cloud (Amazon S3, Azure Blob, Google Cloud Storage, ecc.). Ulteriori informazioni
• Set di dati derivati da Data Distiller: i clienti con un diritto a Data Distiller possono impostare query automatizzate per copiare dati critici in un set di dati derivato nel data lake, che può essere archiviato senza un TTL. Ulteriori informazioni

Cosa devono fare i clienti per prepararsi alla modifica del TTL?

• Esamina i tuoi casi d’uso e identifica quelli che richiedono la conservazione dei dati oltre i nuovi TTL.
• Imposta le query automatizzate per copiare i dati critici in set di dati derivati prima dell’eliminazione dei dati.
• Rivolgiti al tuo rappresentante Adobe per discutere di eventuali esigenze aggiuntive o potenziali estensioni TTL (pianificate per le versioni future).

In che modo i clienti vengono informati prima che il TTL venga applicato alle sandbox esistenti?

Adobe avvisa i clienti interessati prima di applicare il TTL alle sandbox esistenti. Per questo rollout, Adobe ha inviato una notifica interna al prodotto e ha pubblicato questa modifica nelle note sulla versione del prodotto, dando ai clienti un preavviso di circa due mesi prima che il guardrail entri in vigore il 1° ottobre 2026.

Posso eliminare i set di dati generati dal sistema di Journey Optimizer?

I set di dati generati dal sistema Journey Optimizer sono protetti e non possono essere eliminati tramite l’interfaccia utente standard di Adobe Experience Platform. Questi set di dati sono essenziali per la funzionalità di Journey Optimizer e sono gestiti dal sistema.

Se devi rimuovere definitivamente un set di dati di sistema Journey Optimizer (ad esempio, per ambienti di controllo qualità, pulizia della sandbox o requisiti specifici di igiene dei dati), contatta il team di progettazione Adobe o l’Assistenza clienti Adobe. Questi set di dati richiedono procedure di back-end specializzate per garantire la rimozione completa e sicura.

note
NOTE
Per la pulizia di routine dei dati all'interno di questi set di dati di sistema, utilizza le operazioni del ciclo di vita dei dati disponibili tramite Privacy Service per eliminare record o identità specifici. Ulteriori informazioni

AI Knowledge Reference

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For complete understanding, this information should be combined with the documentation on this page. Neither source is intended to stand alone; the page describes the feature, while this section provides additional context that helps disambiguate terminology, intent, applicability, and constraints.

• TL;DR: This page explains the time-to-live (TTL) retention guardrails on Journey Optimizer system-generated datasets in the profile store (90 days) and the data lake (13 months), including rollout timing and options for retaining data longer.

Intents:

• Understand how long system-generated dataset data is retained in the profile store versus the data lake.
• Identify which datasets are subject to TTL.
• Plan for the enforcement on existing customer sandboxes starting October 1, 2026.
• Retain data beyond the TTL using dataset export through Destinations or Data Distiller derived datasets.
• Understand the impact on segmentation, computed attributes, tracking, and Customer Journey Analytics.

Glossary:

• Time-to-live (TTL): retention guardrail after which system-generated dataset data is dropped (product-specific)
• Profile store: store subject to the 90-day TTL for impacted datasets (product-specific)
• Data lake: store subject to the 13-month TTL for impacted datasets (product-specific)
• Time-series dataset: dataset type that is subject to TTL
• Record-type dataset: dataset type not subject to TTL (marked n/a in both TTL columns)
• Data Distiller: entitlement that allows creating derived datasets stored in the data lake without a TTL (product-specific)

Guardrails:

• Profile store TTL: 90 days for Journey Optimizer system-generated dataset data (hard limit; TTL extensions are not currently supported).
• Data lake TTL: 13 months for Journey Optimizer system-generated dataset data (hard limit; TTL extensions are not currently supported).
• AJO Message Export Dataset and AJO Message Event Metadata Dataset: 30 days data lake TTL (hard limit; both require the Message Export add-on).
• TTL is enforced on new sandboxes and new organizations as of February 2025, and on existing customer sandboxes starting October 1, 2026 (hard enforcement date).
• TTL applies only to time-series datasets; record-type datasets are n/a in both the Data Lake TTL and Profile Store TTL columns.
• TTL enforcement uses the event timestamp, not the ingestion date.
• Journey Optimizer system-generated datasets are protected and cannot be deleted through the standard Adobe Experience Platform UI.
• Computed attributes: initial backfill calculation is limited to the last 90 days of data; subsequent look-back is a maximum of 6 months.
• Segmentation and retargeting look-back is limited to 90 days on affected profile store data.

Terminology:

• Canonical name: Time-to-live — Acronym: TTL
• Do not confuse: “profile store TTL” (90 days) ≠ “data lake TTL” (13 months)
• Do not confuse: “time-series dataset” (subject to TTL) ≠ “record-type dataset” (n/a, not subject to TTL)
• Do not confuse: dataset TTL (drops system-generated dataset data in the profile after 90 days) ≠ deletion of the profiles themselves (the profiles are not dropped)

FAQ:

• Q: Which datasets are subject to TTL? — Only time-series datasets; record-type datasets (such as entity and classification datasets) are not subject to TTL and are marked n/a.
• Q: Does the 90-day profile store TTL delete profiles? — No; the system-generated dataset data in the profile is dropped after 90 days, not the profiles themselves.
• Q: Can I increase the TTL? — TTL extensions are not currently supported; you can export data through Destinations, or, with a Data Distiller entitlement, create derived datasets stored without a TTL.
• Q: When does enforcement reach existing sandboxes? — Starting October 1, 2026.
• Q: Which timestamp is used for enforcement? — The event timestamp, not the ingestion date.
• Q: Can I delete Journey Optimizer system-generated datasets? — No; they are protected and cannot be deleted through the standard Adobe Experience Platform UI; contact Adobe Engineering or Adobe Customer Care for permanent removal.