흐름 서비스 API를 사용하여 데이터 흐름 모니터링
Adobe Experience Platform을 사용하면 외부 소스에서 데이터를 수집할 수 있으며 Platform 서비스를 사용하여 들어오는 데이터를 구조화하고, 레이블을 지정하고, 향상시킬 수 있습니다. Adobe 애플리케이션, 클라우드 기반 스토리지, 데이터베이스 및 기타 여러 소스와 같은 다양한 소스에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 또한 Experience Platform을 사용하면 외부 파트너에게 데이터를 활성화할 수 있습니다.
Flow Service은(는) Adobe Experience Platform 내의 다양한 개별 소스에서 고객 데이터를 수집하고 중앙 집중화하는 데 사용됩니다. 이 서비스는 지원되는 모든 소스 및 대상을 연결할 수 있는 사용자 인터페이스와 RESTful API를 제공합니다.
이 자습서에서는 Flow Service API을(를) 사용하여 완전성, 오류 및 지표에 대한 흐름 실행 데이터를 모니터링하는 단계를 다룹니다.
시작하기
이 자습서에서는 유효한 데이터 흐름의 ID 값이 있어야 합니다. 유효한 데이터 흐름 ID가 없는 경우 소스 개요 또는 대상 개요에서 선택한 커넥터를 선택하고 이 자습서를 시도하기 전에 설명된 단계를 따르십시오.
또한 이 자습서에서는 Adobe Experience Platform의 다음 구성 요소를 이해하고 있어야 합니다.
- 대상: 대상은 크로스 채널 마케팅 캠페인, 이메일 캠페인, 타겟팅 광고 및 기타 다양한 사용 사례를 위해 플랫폼에서 데이터를 원활하게 활성화할 수 있도록 일반적으로 사용되는 애플리케이션과의 사전 빌드된 통합입니다.
- 원본: Experience Platform에서는 데이터를 다양한 원본에서 수집할 수 있으며 Platform 서비스를 사용하여 들어오는 데이터를 구조화하고 레이블을 지정하고 개선하는 기능을 제공합니다.
- 샌드박스: Experience Platform에서는 단일 Platform 인스턴스를 별도의 가상 환경으로 분할하여 디지털 경험 응용 프로그램을 개발하고 발전시키는 데 도움이 되는 가상 샌드박스를 제공합니다.
다음 섹션에서는 Flow Service API를 사용하여 흐름 실행을 성공적으로 모니터링하기 위해 알아야 하는 추가 정보를 제공합니다.
샘플 API 호출 읽기
이 튜토리얼에서는 요청 형식을 지정하는 방법을 보여 주는 예제 API 호출을 제공합니다. 여기에는 경로, 필수 헤더 및 적절한 형식의 요청 페이로드가 포함됩니다. API 응답에서 반환되는 샘플 JSON도 제공됩니다. 샘플 API 호출에 대한 설명서에 사용된 규칙에 대한 자세한 내용은 Experience Platform 문제 해결 안내서의 예제 API 호출을 읽는 방법에 대한 섹션을 참조하십시오.
필수 헤더에 대한 값 수집
Platform API를 호출하려면 먼저 인증 자습서를 완료해야 합니다. 인증 튜토리얼을 완료하면 아래와 같이 모든 Experience Platform API 호출의 필수 헤더 각각에 대한 값이 제공됩니다.
Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}x-api-key: {API_KEY}x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}
Flow Service에 속하는 리소스를 포함한 Experience Platform의 모든 리소스는 특정 가상 샌드박스로 격리됩니다. Platform API에 대한 모든 요청에는 작업이 수행될 샌드박스의 이름을 지정하는 헤더가 필요합니다.
x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}
페이로드(POST, PUT, PATCH)가 포함된 모든 요청에는 추가 미디어 유형 헤더가 필요합니다.
Content-Type: application/json
플로우 실행 모니터링
데이터 흐름을 만들었으면 Flow Service API에 대한 GET 요청을 수행합니다.
API 형식
GET /runs?property=flowId=={FLOW_ID}
{FLOW_ID}id 값입니다.요청
다음 요청은 기존 데이터 흐름에 대한 사양을 검색합니다.
curl -X GET \
'https://platform.adobe.io/data/foundation/flowservice/runs?property=flowId==c9cef9cb-c934-4467-8ef9-cbc934546741' \
-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}'
응답
성공한 응답은 흐름 실행의 고유 식별자(id)는 물론, 만든 날짜, 소스 및 대상 연결에 대한 정보를 포함하여 흐름 실행에 대한 세부 정보를 반환합니다.
{
"items": [
{
"id": "65b7cfcc-6b2e-47c8-8194-13005b792752",
"createdAt": 1607520228894,
"updatedAt": 1607520276948,
"createdBy": "{CREATED_BY}",
"updatedBy": "{UPDATED_BY}",
"createdClient": "{CREATED_CLIENT}",
"updatedClient": "{UPDATED_CLIENT}",
"sandboxId": "{SANDBOX_ID}",
"sandboxName": "prod",
"imsOrgId": "{ORG_ID}",
"flowId": "f00c8762-df2f-432b-a7d7-38999fef5e8e",
"etag": "\"560266dc-0000-0200-0000-5fd0d0140000\"",
"metrics": {
"durationSummary": {
"startedAtUTC": 1607520205922,
"completedAtUTC": 1607520262413
},
"sizeSummary": {
"inputBytes": 87885,
"outputBytes": 56730
},
"recordSummary": {
"inputRecordCount": 26758,
"outputRecordCount": 26758,
"failedRecordCount": 0
},
"fileSummary": {
"inputFileCount": 11,
"outputFileCount": 11,
"activityRefs": [
"37b34f84-1ada-11eb-adc1-0242ac120002"
]
},
"statusSummary": {
"status": "success"
}
},
"activities": [
{
"id": "4f008a00-3a04-11eb-adc1-0242ac120002",
"name": "Copy Activity",
"updatedAtUTC": 0,
"durationSummary": {
"startedAtUTC": 1607520205922,
"completedAtUTC": 1607520236968
},
"sizeSummary": {
"inputBytes": 87885,
"outputBytes": 87885
},
"recordSummary": {
"inputRecordCount": 26758,
"outputRecordCount": 26758
},
"fileSummary": {
"inputFileCount": 11,
"outputFileCount": 11
},
"statusSummary": {
"status": "success"
}
},
{
"id": "37b34f84-1ada-11eb-adc1-0242ac120002",
"name": "Promotion Activity",
"updatedAtUTC": 0,
"durationSummary": {
"startedAtUTC": 1607520244985,
"completedAtUTC": 1607520262413
},
"sizeSummary": {
"inputBytes": 26758,
"outputBytes": 56730
},
"recordSummary": {
"inputRecordCount": 26758,
"outputRecordCount": 26758,
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},
"fileSummary": {
"inputFileCount": 11,
"outputFileCount": 2,
"extensions": {
"manifest": {
"fileInfo": "https://platform.adobe.io/data/foundation/export/batches/01ES3TRN69E9W2DZ770XCGYAH1/meta?path=input_files",
"pathPrefix": "bucket1/csv_test/"
}
}
},
"statusSummary": {
"status": "success"
}
}
]
}
]
}
itemsmetricsactivitiesdurationSummarysizeSummaryrecordSummaryfileSummaryfileSummary.extensionsmanifest은(는) "홍보 활동"의 일부만 해당하므로 extensions 개체에 포함됩니다.statusSummary다음 단계
이 자습서를 따라 Flow Service API를 사용하여 데이터 흐름의 지표 및 오류 정보를 검색했습니다. 이제 수집 일정에 따라 데이터 흐름을 계속 모니터링하여 데이터 흐름 상태 및 수집 비율을 추적할 수 있습니다. 소스에 대한 데이터 흐름을 모니터링하는 방법에 대한 자세한 내용은 사용자 인터페이스를 사용하여 소스에 대한 데이터 흐름 모니터링 자습서를 참조하십시오. 대상에 대한 데이터 흐름을 모니터링하는 방법에 대한 자세한 내용은 사용자 인터페이스를 사용하여 대상에 대한 데이터 흐름 모니터링 자습서를 참조하십시오.