Flow Service API를 사용하여 마케팅 자동화 소스에 대한 데이터 흐름 만들기

이 자습서에서는 마케팅 자동화 소스에서 데이터를 검색하고 Flow Service API를 사용하여 플랫폼으로 가져오는 단계를 다룹니다.

NOTE
  • 데이터 흐름을 만들려면 마케팅 자동화 소스가 있는 유효한 기본 연결 ID가 이미 있어야 합니다. 이 ID가 없는 경우 기본 연결을 만들 수 있는 마케팅 자동화 소스 목록을 보려면 소스 개요를 참조하십시오.
  • Experience Platform이 데이터를 수집하려면 모든 테이블 기반 배치 소스의 시간대를 UTC로 구성해야 합니다.

시작하기

또한 이 자습서에서는 Adobe Experience Platform의 다음 구성 요소를 이해하고 있어야 합니다.

  • Experience Data Model (XDM) System: Experience Platform이 고객 경험 데이터를 구성하는 표준화된 프레임워크입니다.

    • 스키마 컴포지션의 기본 사항: 스키마 컴포지션의 주요 원칙 및 모범 사례를 포함하여 XDM 스키마의 기본 구성 요소에 대해 알아봅니다.
    • 스키마 레지스트리 개발자 안내서: 스키마 레지스트리 API에 대한 호출을 성공적으로 수행하기 위해 알아야 하는 중요한 정보가 포함되어 있습니다. 여기에는 {TENANT_ID}, "컨테이너" 개념 및 요청을 하는 데 필요한 헤더가 포함됩니다(Accept 헤더 및 가능한 값에 특별한 주의를 기울임).
  • Catalog Service: 카탈로그는 Experience Platform 내의 데이터 위치 및 계보에 대한 레코드 시스템입니다.

  • Batch ingestion: 일괄 처리 수집 API를 사용하면 데이터를 일괄 처리 파일로 Experience Platform에 수집할 수 있습니다.

  • 샌드박스: Experience Platform은 단일 플랫폼 인스턴스를 별도의 가상 환경으로 분할하여 디지털 경험 애플리케이션을 개발하고 발전시키는 데 도움이 되는 가상 샌드박스를 제공합니다.

Platform API 사용

Platform API를 성공적으로 호출하는 방법에 대한 자세한 내용은 Platform API 시작에 대한 안내서를 참조하십시오.

소스 연결 만들기 source

Flow Service API에 대한 POST 요청을 수행하여 소스 연결을 만들 수 있습니다. 소스 연결은 연결 ID, 소스 데이터 파일에 대한 경로 및 연결 사양 ID로 구성됩니다.

소스 연결을 만들려면 데이터 형식 특성에 대한 열거형 값도 정의해야 합니다.

파일 기반 커넥터의 열거형 값은 다음과 같습니다.

데이터 형식
열거형 값
구분됨
delimited
JSON
json
쪽모이 세공
parquet

모든 테이블 기반 커넥터의 경우 값을 tabular(으)로 설정합니다.

API 형식

POST /sourceConnections

요청

curl -X POST \
    'https://platform.adobe.io/data/foundation/flowservice/sourceConnections' \
    -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 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
        "name": "HubSpot source connection",
        "baseConnectionId": "c6d4ee17-6752-4e83-94ee-1767522e83fa",
        "description": "HubSpot source connection",
        "data": {
            "format": "tabular",
        },
        "params": {
            "path": "Hubspot.Contacts"
        },
        "connectionSpec": {
            "id": "cc6a4487-9e91-433e-a3a3-9cf6626c1806",
            "version": "1.0"
        }
    }'
속성
설명
baseConnectionId
액세스 중인 서드파티 마케팅 자동화 시스템의 고유 연결 ID.
params.path
액세스 중인 소스 파일의 경로입니다.
connectionSpec.id
마케팅 자동화 시스템의 연결 사양 ID입니다.

응답

성공한 응답은 새로 만든 원본 연결의 고유 식별자(id)를 반환합니다. 대상 연결을 만들기 위한 이후 단계에서 필요한 경우 이 값을 저장합니다.

{
    "id": "f44dbef2-a4f0-4978-8dbe-f2a4f0e978cf",
    "etag": "\"5f00fba7-0000-0200-0000-5ed560520000\""
}

대상 XDM 스키마 만들기 target-schema

소스 데이터를 플랫폼에서 사용하려면 타겟 스키마를 만들어 필요에 따라 소스 데이터를 구조화해야 합니다. 그런 다음 대상 스키마를 사용하여 소스 데이터가 포함된 Platform 데이터 세트를 만듭니다.

스키마 레지스트리 API에 대한 POST 요청을 수행하여 대상 XDM 스키마를 만들 수 있습니다.

대상 XDM 스키마를 만드는 방법에 대한 자세한 단계는 API를 사용하여 스키마 만들기에 대한 자습서를 참조하십시오.

타겟 데이터 세트 만들기 target-dataset

카탈로그 서비스 API에 대한 POST 요청을 수행하고 페이로드 내에 대상 스키마의 ID를 제공하여 대상 데이터 집합을 만들 수 있습니다.

대상 데이터 집합을 만드는 방법에 대한 자세한 단계는 API를 사용하여 데이터 집합 만들기에 대한 자습서를 참조하십시오.

대상 연결 만들기 target-connection

대상 연결은 수집된 데이터가 들어오는 대상에 대한 연결을 나타냅니다. 대상 연결을 만들려면 데이터 레이크와 연결된 고정 연결 사양 ID를 제공해야 합니다. 이 연결 사양 ID는 c604ff05-7f1a-43c0-8e18-33bf874cb11c입니다.

이제 타겟 스키마에 대한 고유 식별자, 타겟 데이터 세트 및 데이터 레이크에 대한 연결 사양 ID가 있습니다. Flow Service API를 사용하면 인바운드 원본 데이터를 포함할 데이터 세트와 함께 이러한 식별자를 지정하여 대상 연결을 만들 수 있습니다.

API 형식

POST /targetConnections

요청

curl -X POST \
    'https://platform.adobe.io/data/foundation/flowservice/targetConnections' \
    -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 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
        "name": "HubSpot target connection",
        "description": "HubSpot target connection",
        "data": {
            "schema": {
                "id": "https://ns.adobe.com/{TENANT_ID}/schemas/da411446eec78026c28d9fafd9e406e304b771d55b07b91b",
                "version": "application/vnd.adobe.xed-full+json;version=1"
            }
        },
        "params": {
            "dataSetId": "5ed5639d798a22191b6987b2"
        },
        "connectionSpec": {
            "id": "c604ff05-7f1a-43c0-8e18-33bf874cb11c",
            "version": "1.0"
        }
    }'
속성
설명
data.schema.id
대상 XDM 스키마의 $id.
data.schema.version
스키마의 버전입니다. 이 값은 스키마의 최신 부 버전을 반환하는 application/vnd.adobe.xed-full+json;version=1(으)로 설정해야 합니다.
params.dataSetId
이전 단계에서 생성된 대상 데이터 세트의 ID입니다. 참고: 대상 연결을 만들 때 올바른 데이터 세트 ID를 제공해야 합니다. 잘못된 데이터 세트 ID로 인해 오류가 발생합니다.
connectionSpec.id
데이터 레이크에 연결하는 데 사용되는 연결 사양 ID입니다. 이 ID: c604ff05-7f1a-43c0-8e18-33bf874cb11c.
{
    "id": "4b3d05d8-b7aa-40de-bd05-d8b7aa80de65",
    "etag": "\"dd00a1a2-0000-0200-0000-5ed564850000\""
}

매핑 만들기 mapping

소스 데이터를 타겟 데이터 세트에 수집하려면 먼저 타겟 데이터 세트가 준수하는 타겟 스키마에 매핑해야 합니다.

매핑 세트를 만들려면 대상 XDM 스키마 $id과(와) 만들려는 매핑 세트의 세부 정보를 제공하는 동안 Data Prep APImappingSets 끝점에 POST 요청을 하십시오.

API 형식

POST /conversion/mappingSets

요청

curl -X POST \
    'https://platform.adobe.io/data/foundation/conversion/mappingSets' \
    -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 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
        "version": 0,
        "xdmSchema": "https://ns.adobe.com/{TENANT_ID}/schemas/da411446eec78026c28d9fafd9e406e304b771d55b07b91b",
        "xdmVersion": "1.0",
        "id": null,
        "mappings": [
            {
                "destinationXdmPath": "_id",
                "sourceAttribute": "Vid",
                "identity": false,
                "identityGroup": null,
                "namespaceCode": null,
                "version": 0
            },
            {
                "destinationXdmPath": "person.name.firstName",
                "sourceAttribute": "Properties_Firstname_Value",
                "identity": false,
                "identityGroup": null,
                "namespaceCode": null,
                "version": 0
            },
            {
                "destinationXdmPath": "_repo.createDate",
                "sourceAttribute": "Added_At",
                "identity": false,
                "identityGroup": null,
                "namespaceCode": null,
                "version": 0
            }
        ]
    }'
속성
설명
xdmSchema
대상 XDM 스키마의 ID입니다.

응답

성공한 응답은 고유 식별자(id)를 포함하여 새로 만든 매핑의 세부 정보를 반환합니다. 데이터 흐름을 만드는 데 필요한 경우 이후 단계에서 이 값을 저장합니다.

{
    "id": "500a9b747fcf4908a21917d49bd61780",
    "version": 0,
    "createdDate": 1591043336298,
    "modifiedDate": 1591043336298,
    "createdBy": "{CREATED_BY}",
    "modifiedBy": "{MODIFIED_BY}"
}

데이터 흐름 사양 조회 specs

데이터 흐름은 소스에서 데이터를 수집하고 플랫폼으로 가져오는 역할을 합니다. 데이터 흐름을 만들려면 먼저 마케팅 자동화 데이터 수집을 담당하는 데이터 흐름 사양을 구해야 합니다.

API 형식

GET /flowSpecs?property=name=="CRMToAEP"

요청

curl -X GET \
    'https://platform.adobe.io/data/foundation/flowservice/flowSpecs?property=name==%22CRMToAEP%22' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

응답

성공적인 응답은 소스에서 플랫폼으로 데이터를 가져오는 역할을 하는 데이터 흐름 사양의 세부 정보를 반환합니다. 응답에는 새 데이터 흐름을 만드는 데 필요한 고유한 흐름 사양 id이(가) 포함되어 있습니다.

NOTE
간결성을 위해 아래의 JSON 응답 페이로드가 숨겨집니다. 응답 페이로드를 보려면 "페이로드"를 선택합니다.
페이로드 보기
code language-json
{
  "id": "14518937-270c-4525-bdec-c2ba7cce3860",
  "name": "CRMToAEP",
  "providerId": "0ed90a81-07f4-4586-8190-b40eccef1c5a",
  "version": "1.0",
  "attributes": {
    "isSourceFlow": true,
    "flacValidationSupported": true,
    "frequency": "batch",
    "notification": {
      "category": "sources",
      "flowRun": {
        "enabled": true
      }
    }
  },
  "sourceConnectionSpecIds": [
    "3416976c-a9ca-4bba-901a-1f08f66978ff",
    "38ad80fe-8b06-4938-94f4-d4ee80266b07",
    "d771e9c1-4f26-40dc-8617-ce58c4b53702",
    "3c9b37f8-13a6-43d8-bad3-b863b941fedd",
    "cc6a4487-9e91-433e-a3a3-9cf6626c1806",
    "3000eb99-cd47-43f3-827c-43caf170f015",
    "26d738e0-8963-47ea-aadf-c60de735468a",
    "74a1c565-4e59-48d7-9d67-7c03b8a13137",
    "cfc0fee1-7dc0-40ef-b73e-d8b134c436f5",
    "4f63aa36-bd48-4e33-bb83-49fbcd11c708",
    "cb66ab34-8619-49cb-96d1-39b37ede86ea",
    "eb13cb25-47ab-407f-ba89-c0125281c563",
    "1f372ff9-38a4-4492-96f5-b9a4e4bd00ec",
    "37b6bf40-d318-4655-90be-5cd6f65d334b",
    "a49bcc7d-8038-43af-b1e4-5a7a089a7d79",
    "221c7626-58f6-4eec-8ee2-042b0226f03b",
    "a8b6a1a4-5735-42b4-952c-85dce0ac38b5",
    "6a8d82bc-1caf-45d1-908d-cadabc9d63a6",
    "aac9bbd4-6c01-46ce-b47e-51c6f0f6db3f",
    "8e6b41a8-d998-4545-ad7d-c6a9fff406c3",
    "ecde33f2-c56f-46cc-bdea-ad151c16cd69",
    "102706fb-a5cd-42ee-afe0-bc42f017ff43",
    "09182899-b429-40c9-a15a-bf3ddbc8ced7",
    "0479cc14-7651-4354-b233-7480606c2ac3",
    "d6b52d86-f0f8-475f-89d4-ce54c8527328",
    "a8f4d393-1a6b-43f3-931f-91a16ed857f4",
    "1fe283f6-9bec-11ea-bb37-0242ac130002",
    "fcad62f3-09b0-41d3-be11-449d5a621b69",
    "ea1c2a08-b722-11eb-8529-0242ac130003",
    "35d6c4d8-c9a9-11eb-b8bc-0242ac130003",
    "ff4274f2-c9a9-11eb-b8bc-0242ac130003",
    "ba5126ec-c9ac-11eb-b8bc-0242ac130003",
    "b2e08744-4f1a-40ce-af30-7abac3e23cf3",
    "929e4450-0237-4ed2-9404-b7e1e0a00309",
    "2acf109f-9b66-4d5e-bc18-ebb2adcff8d5",
    "2fa8af9c-2d1a-43ea-a253-f00a00c74412"
  ],
  "targetConnectionSpecIds": [
    "c604ff05-7f1a-43c0-8e18-33bf874cb11c"
  ],
  "permissionsInfo": {
    "view": [
      {
        "@type": "lowLevel",
        "name": "EnterpriseSource",
        "permissions": [
          "read"
        ]
      }
    ],
    "manage": [
      {
        "@type": "lowLevel",
        "name": "EnterpriseSource",
        "permissions": [
          "write"
        ]
      }
    ]
  },
  "optionSpec": {
    "name": "OptionSpec",
    "spec": {
      "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
      "type": "object",
      "properties": {
        "errorDiagnosticsEnabled": {
          "title": "Error diagnostics.",
          "description": "Flag to enable detailed and sample error diagnostics summary.",
          "type": "boolean",
          "default": false
        },
        "partialIngestionPercent": {
          "title": "Partial ingestion threshold.",
          "description": "Percentage which defines the threshold of errors allowed before the run is marked as failed.",
          "type": "number",
          "exclusiveMinimum": 0
        }
      }
    }
  },
  "scheduleSpec": {
    "name": "PeriodicSchedule",
    "type": "Periodic",
    "spec": {
      "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
      "type": "object",
      "properties": {
        "startTime": {
          "description": "epoch time",
          "type": "integer"
        },
        "frequency": {
          "type": "string",
          "enum": [
            "once",
            "minute",
            "hour",
            "day",
            "week"
          ]
        },
        "interval": {
          "type": "integer"
        },
        "backfill": {
          "type": "boolean",
          "default": true
        }
      },
      "required": [
        "startTime",
        "frequency"
      ],
      "if": {
        "properties": {
          "frequency": {
            "const": "once"
          }
        }
      },
      "then": {
        "allOf": [
          {
            "not": {
              "required": [
                "interval"
              ]
            }
          },
          {
            "not": {
              "required": [
                "backfill"
              ]
            }
          }
        ]
      },
      "else": {
        "required": [
          "interval"
        ],
        "if": {
          "properties": {
            "frequency": {
              "const": "minute"
            }
          }
        },
        "then": {
          "properties": {
            "interval": {
              "minimum": 15
            }
          }
        },
        "else": {
          "properties": {
            "interval": {
              "minimum": 1
            }
          }
        }
      }
    }
  },
  "transformationSpec": [
    {
      "name": "Copy",
      "spec": {
        "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
        "type": "object",
        "properties": {
          "deltaColumn": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "name": {
                "type": "string"
              },
              "dateFormat": {
                "type": "string"
              },
              "timezone": {
                "type": "string"
              }
            },
            "required": [
              "name"
            ]
          }
        },
        "required": [
          "deltaColumn"
        ]
      }
    },
    {
      "name": "Mapping",
      "spec": {
        "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
        "type": "object",
        "description": "defines various params required for different mapping from source to target",
        "properties": {
          "mappingId": {
            "type": "string"
          },
          "mappingVersion": {
            "type": "string"
          }
        }
      }
    }
  ],
  "runSpec": {
      "name": "ProviderParams",
      "spec": {
        "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
        "type": "object",
        "description": "defines various params required for creating flow run.",
        "properties": {
          "startTime": {
            "type": "integer",
            "description": "An integer that defines the start time of the run. The value is represented in Unix epoch time."
          },
          "windowStartTime": {
            "type": "integer",
            "description": "An integer that defines the start time of the window against which data is to be pulled. The value is represented in Unix epoch time."
          },
          "windowEndTime": {
            "type": "integer",
            "description": "An integer that defines the end time of the window against which data is to be pulled. The value is represented in Unix epoch time."
          },
          "deltaColumn": {
            "type": "object",
            "description": "The delta column is required to partition the data and separate newly ingested data from historic data.",
            "properties": {
              "name": {
                "type": "string"
              },
              "dateFormat": {
                "type": "string"
              },
              "timezone": {
                "type": "string"
              }
            },
            "required": [
              "name"
            ]
          }
        },
        "required": [
          "startTime",
          "windowStartTime",
          "windowEndTime",
          "deltaColumn"
        ]
      }
    }
}

데이터 흐름 만들기

마케팅 자동화 데이터를 수집하기 위한 마지막 단계는 데이터 흐름을 만드는 것입니다. 이제 다음 필수 값이 준비되었습니다.

데이터 흐름은 소스에서 데이터를 예약하고 수집합니다. 페이로드 내에 이전에 언급된 값을 제공하면서 POST 요청을 수행하여 데이터 흐름을 만들 수 있습니다.

수집을 예약하려면 먼저 시작 시간 값을 에포크 시간(초)으로 설정해야 합니다. 그런 다음 빈도 값을 once, minute, hour, day 또는 week 옵션 중 하나로 설정해야 합니다. 간격 값은 두 개의 연속 수집 사이의 기간을 지정하며 1회 수집을 만들 때 간격을 설정할 필요가 없습니다. 다른 모든 주파수의 경우 간격 값을 15보다 크거나 같게 설정해야 합니다.

API 형식

POST /flows

요청

curl -X POST \
    'https://platform.adobe.io/data/foundation/flowservice/flows' \
    -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
    -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
    -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
        "name": "HubSpot dataflow",
        "description": "collecting Hubspot.Contacts",
        "flowSpec": {
            "id": "14518937-270c-4525-bdec-c2ba7cce3860",
            "version": "1.0"
        },
        "sourceConnectionIds": [
            "f44dbef2-a4f0-4978-8dbe-f2a4f0e978cf"
        ],
        "targetConnectionIds": [
            "4b3d05d8-b7aa-40de-bd05-d8b7aa80de65"
        ],
        "transformations": [
            {
                "name": "Copy",
                "params": {
                    "deltaColumn": {
                        "name": "updatedAt",
                        "dateFormat": "YYYY-MM-DD",
                        "timezone": "UTC"
                    }
                }
            },
            {
                "name": "Mapping",
                "params": {
                    "mappingId": "500a9b747fcf4908a21917d49bd61780",
                    "mappingVersion": 0
                }
            }
        ],
        "scheduleParams": {
            "startTime": "1591043454",
            "frequency":"once",
            "interval":"15"
        }
    }'
속성
설명
flowSpec.id
이전 단계에서 검색된 흐름 사양 ID입니다.
sourceConnectionIds
이전 단계에서 원본 연결 ID을(를) 검색했습니다.
targetConnectionIds
이전 단계에서 대상 연결 ID을(를) 검색했습니다.
transformations.params.mappingId
매핑 ID이(가) 이전 단계에서 검색되었습니다.
transformations.params.deltaColum
새 데이터와 기존 데이터를 구분하는 데 사용되는 지정된 열입니다. 증분 데이터는 선택한 열의 타임스탬프를 기반으로 수집됩니다. deltaColumn에 지원되는 날짜 형식은 yyyy-MM-dd HH:mm:ss입니다.
transformations.params.mappingId
데이터베이스와 연계된 매핑 ID.
scheduleParams.startTime
epoch 시간 내 데이터 흐름의 시작 시간입니다.
scheduleParams.frequency
데이터 흐름이 데이터를 수집하는 빈도입니다. 허용되는 값은 once, minute, hour, day 또는 week입니다.
scheduleParams.interval

간격은 두 개의 연속 흐름 실행 사이의 기간을 지정합니다. 간격 값은 0이 아닌 정수여야 합니다. 각 주파수에 대해 허용되는 최소 간격 값은 다음과 같습니다.

  • 한 번: 해당 없음
  • : 15
  • 시간: 1
  • : 1
  • : 1

응답

성공한 응답은 새로 만든 데이터 흐름의 ID(id)를 반환합니다.

{
    "id": "e0bd8463-0913-4ca1-bd84-6309134ca1f6",
    "etag": "\"04004fe9-0000-0200-0000-5ebc4c8b0000\""
}

데이터 흐름 모니터링

데이터 흐름이 만들어지면 데이터 흐름을 통해 수집되는 데이터를 모니터링하여 흐름 실행, 완료 상태 및 오류에 대한 정보를 볼 수 있습니다. 데이터 흐름을 모니터링하는 방법에 대한 자세한 내용은 API에서 데이터 흐름 모니터링에 대한 자습서를 참조하십시오.

다음 단계

이 자습서에 따라 일정에 따라 마케팅 자동화 시스템에서 데이터를 수집하는 소스 커넥터를 만들었습니다. 이제 Real-Time Customer Profile 및 Data Science Workspace과(와) 같은 다운스트림 플랫폼 서비스에서 수신 데이터를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음 문서를 참조하십시오.

recommendation-more-help
337b99bb-92fb-42ae-b6b7-c7042161d089