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데이터 복제 wf-data-replication

Last update: Tue Jan 21 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

작성 대상:

  • 중간
  • 개발자

원칙

엔터프라이즈(FFDA) 배포의 컨텍스트에서 데이터 복제는 Campaign 로컬 데이터베이스(PostgreSQL)와 클라우드 데이터베이스(Snowflake)의 두 데이터베이스가 동시에 작동하며 실시간으로 동기화된 상태를 유지하도록 합니다.

클라우드 데이터베이스(Snowflake)는 1백만 개의 주소 업데이트와 같은 대용량 데이터 일괄 처리를 처리하도록 최적화되었습니다. 한편, Campaign 로컬 데이터베이스(PostgreSQL)는 단일 시드 주소 업데이트와 같은 개별 또는 소규모 볼륨 작업에 더 적합합니다. 동기화는 백그라운드에서 자동으로 투명하게 수행되므로 Campaign 로컬 데이터베이스(PostgreSQL)의 데이터가 클라우드 데이터베이스(Snowflake)에 실시간으로 복제되어 두 데이터베이스가 모두 동기화됩니다. 데이터 동기화에는 스키마 및 테이블과 데이터가 포함됩니다.

➡️비디오에서 데이터 복제가 작동하는 방식 알아보기

복제 모드 modes

데이터 복제는 사용 사례에 따라 다른 모드에서 발생할 수 있다.

  • 실시간 복제 ​는 실시간 복제가 필요한 경우를 처리합니다. 특정 기술 스레드에 의존하여 확산 생성이나 시드 주소 업데이트와 같은 사용 사례에 대해 데이터를 즉시 복제합니다.
  • 즉시 동기화가 필요하지 않은 경우 예약된 복제 ​이(가) 사용됩니다. 예약된 복제는 유형화 규칙과 같은 데이터를 동기화하기 위해 매 시간마다 실행되는 특정 기술 워크플로우를 사용합니다.

복제 정책

복제 정책은 Campaign 로컬 데이터베이스(PostgreSQL) 테이블에서 복제되는 데이터의 양을 정의합니다. 이러한 정책은 표의 크기와 특정 사용 사례에 따라 다릅니다. 일부 테이블은 완전히 복제될 때 증분 업데이트가 있습니다. 복제 정책에는 다음과 같은 세 가지 주요 유형이 있습니다.

  • XS: 이 정책은 크기가 비교적 작은 테이블에 사용됩니다. 전체 테이블이 한 번에 복제됩니다. 증분 복제는 타임스탬프 포인터를 사용하여 최근 변경 사항만 복제함으로써 동일한 데이터를 반복적으로 복제하는 것을 방지합니다.
  • SingleRow: 이 정책은 한 번에 한 행만 복제합니다. 일반적으로 현재 Campaign 개체 및 관련 개체와 관련된 실시간 복제에 사용됩니다.
  • 일부 행: 이 정책은 쿼리 정의 또는 필터를 사용하여 제한된 데이터 하위 집합을 복제하도록 설계되었습니다. 선택적 복제가 필요한 더 큰 테이블에 사용됩니다.

복제 워크플로 workflows

Campaign v8은 특정 기술 워크플로우를 통해 예약된 데이터 복제를 관리합니다. 이러한 기술 워크플로우는 Campaign 탐색기의 Administration > Production > Technical workflows > Full FFDA Replication 노드에서 사용할 수 있습니다. 수정해서는 안 됩니다.

기술 워크플로우는 서버에서 정기적으로 예약된 프로세스 또는 작업을 실행합니다. 기술 워크플로우의 전체 목록은 이 페이지에 자세히 설명되어 있습니다.

데이터 복제를 보장하는 기술 워크플로우는 다음과 같습니다.

기술 워크플로
설명
Replicate Reference tables(ffdaReplicateReferenceTables)
Campaign 로컬 데이터베이스(PostgreSQL) 및 클라우드 데이터베이스(Snowflake)에 있어야 하는 기본 제공 테이블의 자동 복제를 수행합니다. 매시간, 매일 실행되도록 예약되어 있습니다. lastModified 필드가 있으면 복제가 점진적으로 발생하고 그렇지 않으면 전체 테이블이 복제됩니다.
Replicate Staging data(ffdaReplicateStagingData)
단일 호출에 대한 스테이징 데이터를 복제합니다. 매시간, 매일 실행되도록 예약되어 있습니다.
Deploy FFDA immediately(ffdaDeploy)
클라우드 데이터베이스에 대한 즉각적인 배포를 수행합니다.
Replicate FFDA data immediately(ffdaReplicate)
지정된 외부 계정에 대한 XS 데이터를 복제합니다.

필요한 경우 데이터 동기화를 수동으로 시작할 수 있습니다. 이렇게 하려면 스케줄러 활동을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 지금 보류 중인 작업 실행 ​을 선택합니다.

기본 제공 참조 테이블 복제 기술 워크플로우 외에 다음 방법 중 하나를 사용하여 워크플로우에서 데이터 복제를 강제 적용할 수 있습니다

데이터 복제 강제 수행 방법

  • 다음 코드를 사용하여 특정 Javascript 코드 활동을 추가합니다.

    code language-none 
    nms.replicationStrategy.StartReplicateStagingData("dem:sampleTable")

  • 다음 명령을 사용하여 특정 nlmodule 활동을 추가합니다.

    code language-none 
    nlserver ffdaReplicateStaging -stagingSchema -instance:acc1

NOTE
즉석 복제는 워크플로가 아닌 특정 기술 스레드에서 처리됩니다. 이 모드의 구성은 serverConf.xml 파일에서 관리됩니다. XS 테이블을 전체가 아닌 증분 복제하도록 요청하는 것과 같은 특정 사용 사례에 맞게 serverConf.xml을 구성할 수 있습니다. 자세한 내용은 Adobe 담당자에게 문의하세요.

API

API를 사용하면 Campaign 로컬 데이터베이스(PostgreSQL)에서 클라우드 데이터베이스(Snowflake)로 사용자 지정 데이터와 기본 제공 데이터를 모두 복제할 수 있습니다. 이러한 API를 사용하면 사전 정의된 워크플로를 무시하고 사용자 지정 테이블을 복제하는 것과 같은 특정 요구 사항에 맞게 복제를 사용자 지정할 수 있습니다.

예:

var dataSource = "nms:extAccount:ffda";
var xml = xtk.builder.CopyXxlData(
    <params dataSource={dataSource} policy="xs">
        <srcSchema name="cus:recipient"/>
    </params>
);

복제 큐

대량의 복제 요청이 동시에 발생하면 MERGE 작업 중 테이블 수준 잠금으로 인해 클라우드 데이터베이스(Snowflake)에 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 완화하기 위해 중앙 집중식 복제 워크플로는 요청을 대기열로 그룹화합니다.

각 큐는 특정 테이블에 대한 복제를 관리하는 기술 워크플로우에서 처리되며 보류 중인 요청을 단일 병합 작업으로 실행합니다. 이러한 워크플로우는 새 복제 요청을 처리하기 위해 20초마다 트리거됩니다.

기술 워크플로
설명
nmsDelivery 큐 복제(ffdaReplicateQueueDelivery)
nms:delivery 테이블에 대한 큐.
nmsDlvExclusion 큐 복제(ffdaReplicateQueueDlvExclusion)
nms:dlvExclusion 테이블에 대한 큐.
nmsDlvMidRemoteIdRel 큐 복제(ffdaReplicateQueueDlvMidRemoteIdRel)
nms:dlvRemoteIdRel 테이블에 대한 큐.
nmsTrackingUrl 큐 복제(ffdaReplicateQueueTrackingUrl)
동시 실행 시 nmsTrackingUrl 큐 복제(ffdaReplicateQueueTrackingUrl_2)
서로 다른 우선 순위를 기준으로 요청을 처리하여 효율성을 개선하기 위해 두 개의 워크플로우를 활용하는 nms:trackingUrl 테이블의 동시 큐.

튜토리얼 video

이 비디오는 Adobe Campaign v8에서 사용하는 데이터베이스, 데이터를 복제하는 이유, 복제하는 데이터 및 복제 프로세스의 작동 방식에 대한 주요 개념을 소개합니다.

video poster

https://video.tv.adobe.com/v/3416867?quality=12&captions=kor

추가 Campaign v8 클라이언트 콘솔 자습서는 여기에서 확인할 수 있습니다.

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