설명서Experience Platform 페더레이션된 대상자 구성

페더레이션된 데이터베이스 구성 federated-db

Last update: Wed Nov 13 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Experience Platform 페더레이션된 대상자 구성을 통해 고객은 서드파티 데이터 웨어하우스에서 대상자를 빌드하고 강화한 후 대상자를 Adobe Experience Platform으로 가져올 수 있습니다.

이 페이지에서 외부 데이터베이스에 대한 연결을 만들기, 구성, 테스트 및 저장하는 방법에 대해 알아봅니다. 아래에서 지원되는 데이터베이스 목록과 각 데이터베이스에 대해 구성할 수 있는 세부 설정을 확인할 수 있습니다.

지원되는 데이터베이스 supported-db

페더레이션된 대상자 구성을 사용하면 다음 데이터베이스에 연결할 수 있습니다. 각 데이터베이스의 구성은 아래와 같습니다.

Amazon Redshift amazon-redshift

페더레이션된 데이터베이스를 사용하여 외부 데이터베이스에 저장된 정보를 처리합니다. 아래 단계에 따라 Amazon Redshift에 대한 액세스를 구성합니다.

  1. 페더레이션된 데이터 메뉴에서 페더레이션된 데이터베이스 ​를 선택합니다.

  2. 페더레이션된 데이터베이스 추가 ​를 클릭합니다.

  3. 페더레이션된 데이터베이스에 이름 ​을 입력합니다.

  4. 유형 드롭다운에서 Amazon Redshift를 선택합니다.

  5. Amazon Redshift 인증 설정을 구성합니다.

    • 서버: DNS의 이름을 추가합니다.

    • 계정: 사용자 이름을 추가합니다.

    • 비밀번호: 계정 비밀번호를 추가합니다.

    • 데이터베이스: DSN에 지정되지 않은 경우 데이터베이스 이름. DSN에 지정된 경우 비워둘 수 있습니다.

    • 작업 스키마: 작업 테이블에 사용할 데이터베이스 스키마의 이름입니다. Amazon 설명서에서 자세히 알아보기

      note note
      NOTE
      이 스키마에 연결하는 데 필요한 권한이 있는 한 임시 데이터 처리에 사용되는 스키마를 포함하여 데이터베이스의 모든 스키마를 사용할 수 있습니다.
      여러 샌드박스를 동일한 데이터베이스에 연결하는 경우 개별 작업 스키마 ​를 사용해야 합니다.

  6. 연결 테스트 옵션을 선택하여 구성을 확인합니다.

  7. 함수 배포 버튼을 클릭하여 함수를 만듭니다.

  8. 구성이 완료되면 추가 ​를 클릭해 페더레이션된 데이터베이스를 만듭니다.

Azure Synapse Analytics azure-synapse

페더레이션된 데이터베이스를 사용하여 외부 데이터베이스에 저장된 정보를 처리합니다. 아래 단계에 따라 Azure Synapse Analytics에 대한 액세스를 구성합니다.

  1. 페더레이션된 데이터 메뉴에서 페더레이션된 데이터베이스 ​를 선택합니다.

  2. 페더레이션된 데이터베이스 추가 ​를 클릭합니다.

  3. 페더레이션된 데이터베이스에 이름 ​을 입력합니다.

  4. 유형 드롭다운에서 Azure Synapse Analytics를 선택합니다.

  5. Azure Synapse Analytics 인증 설정을 구성합니다.

    • 서버: Azure Synapse 서버의 URL을 입력합니다.

    • 계정: 사용자 이름을 입력합니다.

    • 비밀번호: 계정 비밀번호를 입력합니다.

    • 데이터베이스(선택 사항): DSN에 지정되지 않은 경우 데이터베이스 이름을 입력합니다.

    • 옵션: 커넥터는 아래 테이블에 설명된 옵션을 지원합니다.

  6. 연결 테스트 옵션을 선택하여 구성을 확인합니다.

  7. 함수 배포 버튼을 클릭하여 함수를 만듭니다.

  8. 구성이 완료되면 추가 ​를 클릭해 페더레이션된 데이터베이스를 만듭니다.

옵션
설명
인증
커넥터가 지원하는 인증 유형. 현재 지원되는 값: ActiveDirectoryMSI. 자세한 내용은 Microsoft SQL 설명서(예제 연결 문자열 n°8)를 참조하십시오.

Google Big Query google-big-query

페더레이션된 데이터베이스를 사용하여 외부 데이터베이스에 저장된 정보를 처리합니다. 아래 단계에 따라 Google Big Query에 대한 액세스를 구성합니다.

  1. 페더레이션된 데이터 메뉴에서 페더레이션된 데이터베이스 ​를 선택합니다.

  2. 페더레이션된 데이터베이스 추가 ​를 클릭합니다.

  3. 페더레이션된 데이터베이스에 이름 ​을 입력합니다.

  4. 유형 드롭다운에서 Google Big Query를 선택합니다.

  5. Google Big Query 인증 설정을 구성합니다.

    • 서비스 계정: 서비스 계정 ​의 이메일을 입력합니다. 이에 대한 자세한 내용은 Google Cloud 설명서를 참조하십시오.

    • 프로젝트: 프로젝트 ​의 ID를 입력합니다. 이에 대한 자세한 내용은 Google Cloud 설명서를 참조하십시오.

    • 데이터 세트: 데이터 세트 ​의 이름을 입력합니다. 이에 대한 자세한 내용은 Google Cloud 설명서를 참조하십시오.

    • 키 파일 경로: 키 파일을 서버에 업로드합니다. .json 파일만 허용됩니다.

    • 옵션: 커넥터는 아래 테이블에 설명된 옵션을 지원합니다.

  6. 연결 테스트 옵션을 선택하여 구성을 확인합니다.

  7. 함수 배포 버튼을 클릭하여 함수를 만듭니다.

  8. 구성이 완료되면 추가 ​를 클릭해 페더레이션된 데이터베이스를 만듭니다.

옵션
설명
ProxyType
ODBC 및 SDK 커넥터를 통해 BigQuery에 연결하는 데 사용되는 프록시 유형.
현재 HTTP(기본), http_no_tunnel, socks4 및 socks5가 지원됩니다.
ProxyHost
프록시에 접근할 수 있는 호스트 이름 또는 IP 주소.
ProxyPort
프록시가 실행 중인 포트 번호 (예: 8080)
ProxyUid
인증된 프록시에 사용되는 사용자 이름
ProxyPwd
ProxyUid 비밀번호
bqpath
이는 대량 로드 도구(Cloud SDK)에만 적용됩니다.
PATH 변수를 사용하지 않거나 Google-cloud-sdk 디렉터리를 다른 위치로 이동해야 하는 경우 이 옵션을 사용하여 서버의 cloud sdk bin 디렉터리에 대한 정확한 경로를 지정할 수 있습니다.
GCloudConfigName
이는 릴리스 7.3.4부터 적용되며 대량 로드 도구(Cloud SDK)에만 적용됩니다.
Google Cloud SDK는 구성을 사용하여 BigQuery 테이블에 데이터를 로드합니다. accfda라는 구성은 데이터를 로드하는 데 필요한 매개변수를 저장합니다. 단, 이 옵션을 사용하면 사용자가 구성에 대해 다른 이름을 지정할 수 있습니다.
GCloudDefaultConfigName
이는 릴리스 7.3.4부터 적용되며 대량 로드 도구(Cloud SDK)에만 적용됩니다.
Google Cloud SDK 구성은 먼저 활성 태그를 새 구성으로 전송하지 않으면 삭제할 수 없습니다. 이 임시 구성은 데이터 로딩을 위한 기본 구성을 다시 만드는 데 필요합니다. 임시 구성의 기본 이름은 default이며 필요한 경우 변경할 수 있습니다.
GCloudRecreateConfig
이는 릴리스 7.3.4부터 적용되며 대량 로드 도구(Cloud SDK)에만 적용됩니다.
false로 설정하면 대량 로딩 메커니즘은 Google Cloud SDK 구성을 다시 만들거나 삭제하거나 수정하지 않습니다. 대신에 컴퓨터의 기존 구성을 사용하여 데이터 로딩을 진행합니다. 이 기능은 다른 작업이 Google Cloud SDK 구성에 따라 달라질 때 유용합니다.
사용자가 적절한 구성 없이 이 엔진 옵션을 활성화하면 대량 로딩 메커니즘에서 다음과 같은 경고 메시지를 표시합니다. No active configuration found. Please either create it manually or remove the GCloudRecreateConfig option. 추가 오류를 방지하기 위해 기본 ODBC 배열 삽입 대량 로딩 메커니즘을 다시 사용합니다.

Snowflake snowflake

NOTE
비공개 링크를 통한 외부 Snowflake Data Warehouse에 대한 보안 액세스가 지원됩니다. Snowflake 계정은 AWS(Amazon Web Services)에서 호스팅되어야 하며 페더레이션된 대상자 구성 환경과 동일한 지역에 있어야 합니다. Snowflake 계정에 대한 보안 액세스를 설정하는 데 도움이 필요한 경우 Adobe 담당자에게 문의하십시오.

페더레이션된 데이터베이스를 사용하여 외부 데이터베이스에 저장된 정보를 처리합니다. 아래 단계에 따라 Snowflake에 대한 액세스를 구성합니다.

  1. 페더레이션된 데이터 메뉴에서 페더레이션된 데이터베이스 ​를 선택합니다.

  2. 페더레이션된 데이터베이스 추가 ​를 클릭합니다.

  3. 페더레이션된 데이터베이스에 이름 ​을 입력합니다.

  4. 유형 드롭다운에서 Snowflake를 선택합니다.

  5. Snowflake 인증 설정을 구성합니다.

    • 서버: 서버 이름을 입력합니다.

    • 사용자: 사용자 이름을 입력합니다.

    • 암호: 계정 암호를 입력합니다.

    • 데이터베이스(선택 사항): DSN에 지정되지 않은 경우 데이터베이스 이름을 입력합니다.

    • 작업 스키마(선택 사항): 작업 테이블에 사용할 데이터베이스 스키마의 이름을 입력합니다.

      note note
      NOTE
      이 스키마에 연결하는 데 필요한 권한이 있는 한 임시 데이터 처리에 사용되는 스키마를 포함하여 데이터베이스의 모든 스키마를 사용할 수 있습니다.
      여러 샌드박스를 동일한 데이터베이스에 연결하는 경우 개별 작업 스키마 ​를 사용해야 합니다.

    • 비공개 키: 비공개 키 필드를 클릭하여 로케일 폴더에서 .pem 파일을 선택합니다.

    • 옵션: 커넥터는 아래 테이블에 설명된 옵션을 지원합니다.

  6. 연결 테스트 옵션을 선택하여 구성을 확인합니다.

  7. 함수 배포 버튼을 클릭하여 함수를 만듭니다.

  8. 구성이 완료되면 추가 ​를 클릭해 페더레이션된 데이터베이스를 만듭니다.

커넥터는 다음 옵션을 지원합니다.

옵션
설명
workschema
작업 테이블에 사용할 데이터베이스 스키마
warehouse
사용할 기본 데이터 웨어하우스의 이름. 사용자의 기본값을 재정의합니다.
TimeZoneName
기본적으로 비어 있으며, 이는 시스템 시간대 앱 서버가 사용됨을 의미합니다. 이 옵션은 TIMEZONE 세션 매개변수를 강제 적용하는 데 사용될 수 있습니다.
자세한 정보는 이 페이지를 참조하십시오.
WeekStart
WEEK_START 세션 매개변수. 기본값은 0으로 설정됩니다.
자세한 정보는 이 페이지를 참조하십시오.
UseCachedResult
USE_CACHED_RESULTS 세션 매개변수. 기본값은 TRUE로 설정됩니다. 이 옵션을 사용하면 Snowflake 캐시 결과를 비활성화할 수 있습니다.
자세한 정보는 이 페이지를 참조하십시오.
bulkThreads
Snowflake 대량 로더에 사용할 스레드 수, 스레드가 많을수록 대량 로딩의 성능이 향상됩니다. 기본값은 1로 설정됩니다. 머신 스레드 수에 따라 수가 조정될 수 있습니다.
chunkSize
대량 로더 청크의 파일 크기를 결정합니다. 기본값은 128MB로 설정됩니다. BulkThreads와 함께 사용할 경우 보다 최적의 성능에 맞춰 수정할 수 있습니다. 동시에 활성화된 스레드가 많을수록 성능이 향상됩니다.
자세한 내용은 Snowflake 설명서를 참조하십시오.
StageName
사전 프로비저닝된 내부 단계의 이름. 새 임시 단계를 생성하는 대신 대량 로드에 사용됩니다.

Vertica Analytics vertica-analytics

페더레이션된 데이터베이스를 사용하여 외부 데이터베이스에 저장된 정보를 처리합니다. 아래 단계에 따라 Vertica Analytics에 대한 액세스를 구성합니다.

  1. 페더레이션된 데이터 메뉴에서 페더레이션된 데이터베이스 ​를 선택합니다.

  2. 페더레이션된 데이터베이스 추가 ​를 클릭합니다.

  3. 페더레이션된 데이터베이스에 이름 ​을 입력합니다.

  4. 유형 드롭다운에서 Vertica Analytics를 선택합니다.

  5. Vertica Analytics 인증 설정을 구성합니다.

    • 서버: Vertica Analytics 서버의 URL을 추가합니다.

    • 계정: 사용자 이름을 추가합니다.

    • 비밀번호: 계정 비밀번호를 추가합니다.

    • 데이터베이스(선택 사항): DSN에 지정되지 않은 경우 데이터베이스 이름을 입력합니다.

    • 작업 스키마(선택 사항): 작업 테이블에 사용할 데이터베이스 스키마의 이름을 입력합니다.

      note note
      NOTE
      이 스키마에 연결하는 데 필요한 권한이 있는 한 임시 데이터 처리에 사용되는 스키마를 포함하여 데이터베이스의 모든 스키마를 사용할 수 있습니다.
      여러 샌드박스를 동일한 데이터베이스에 연결하는 경우 개별 작업 스키마 ​를 사용해야 합니다.

    • 옵션: 커넥터는 아래 테이블에 설명된 옵션을 지원합니다.

  6. 연결 테스트 옵션을 선택하여 구성을 확인합니다.

  7. 함수 배포 버튼을 클릭하여 함수를 만듭니다.

  8. 구성이 완료되면 추가 ​를 클릭해 페더레이션된 데이터베이스를 만듭니다.

커넥터는 다음 옵션을 지원합니다.

옵션
설명
TimeZoneName
기본적으로 비어 있으며, 이는 앱 서버의 시스템 시간대가 사용됨을 의미합니다. 이 옵션은 TIMEZONE 세션 매개변수를 강제 적용하는 데 사용될 수 있습니다.

Databricks databricks

페더레이션된 데이터베이스를 사용하여 외부 데이터베이스에 저장된 정보를 처리합니다. 아래 단계에 따라 Databricks에 대한 액세스를 구성합니다.

  1. 페더레이션된 데이터 메뉴에서 페더레이션된 데이터베이스 ​를 선택합니다.

  2. 페더레이션된 데이터베이스 추가 ​를 클릭합니다.

  3. 페더레이션된 데이터베이스에 이름 ​을 입력합니다.

  4. 유형 드롭다운에서 Databricks를 선택합니다.

  5. Databricks 인증 설정을 구성합니다.

    • 서버: Databricks 서버의 이름을 추가합니다.

    • HTTP 경로: 클러스터나 Warehouse에 경로를 추가합니다. 자세히 알아보기

    • 암호: 계정 액세스 토큰을 추가합니다. 자세히 알아보기

    • 카탈로그: Databricks 카탈로그에 대한 필드를 추가합니다.

    • 작업 스키마: 작업 테이블에 사용할 데이터베이스 스키마의 이름입니다.

      note note
      NOTE
      이 스키마에 연결하는 데 필요한 권한이 있는 한 임시 데이터 처리에 사용되는 스키마를 포함하여 데이터베이스의 모든 스키마를 사용할 수 있습니다.
      여러 샌드박스를 동일한 데이터베이스에 연결하는 경우 개별 작업 스키마 ​를 사용해야 합니다.

    • 옵션: 커넥터는 아래 테이블에 설명된 옵션을 지원합니다.

  6. 연결 테스트 옵션을 선택하여 구성을 확인합니다.

  7. 함수 배포 버튼을 클릭하여 함수를 만듭니다.

  8. 구성이 완료되면 추가 ​를 클릭해 페더레이션된 데이터베이스를 만듭니다.

커넥터는 다음 옵션을 지원합니다.

옵션
설명
TimeZoneName
기본적으로 비어 있으며, 이는 앱 서버의 시스템 시간대가 사용됨을 의미합니다. 이 옵션은 TIMEZONE 세션 매개변수를 강제 적용하는 데 사용될 수 있습니다.
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