데이터 세트 TTL(Time-to-Live) 가드레일 ttl-guardrail

2025년 2월부터 새로운 샌드박스와 새로운 조직​에서 Journey Optimizer 시스템 생성 데이터 세트에 다음과 같은 TTL(Time-to-Live) 가드레일이 롤아웃됩니다.

  • 프로필 스토어의 데이터에 대해 90일
  • 데이터 레이크의 데이터에 대해 13개월

이 변경 사항은 후속 단계에서 기존 고객 샌드박스​로 롤아웃됩니다.

영향을 받는 데이터 세트 datasets

아래 표에는 영향을 받는 모든 데이터 세트와 데이터 레이크 및 프로필 스토어에서 해당 Time-To-Live가 나와 있습니다.

데이터 세트
데이터 레이크 TTL
프로필 스토어 TTL
AJO 메시지 피드백 이벤트 데이터 세트
13개월
90일
AJO 이메일 추적 경험 이벤트 데이터 세트
13개월
90일
AJO 푸시 추적 경험 이벤트 데이터 세트
13개월
90일
AJO 엔티티 데이터 세트
13개월
90일
AJO 표면 데이터 세트
13개월
해당 사항 없음
AJO 인바운드 활동 이벤트 데이터 세트
13개월
90일
AJO 분류 데이터 세트
13개월
해당 사항 없음
AJO 이메일 BCC 피드백 이벤트 데이터 세트
13개월
해당 사항 없음
엔티티 이벤트 데이터 세트
13개월
해당 사항 없음
여정
13개월
해당 사항 없음
여정 단계 이벤트
13개월
해당 사항 없음
의사 결정 개체 저장소 - 개인화된 오퍼
13개월
해당 사항 없음
의사 결정 개체 저장소 - 대체 오퍼
13개월
해당 사항 없음
의사 결정 객체 저장소 - 배치
13개월
해당 사항 없음
의사 결정 객체 저장소 - 활동
13개월
해당 사항 없음
Experience Decisioning 개체 저장소 - 개인화된 오퍼 항목
13개월
해당 사항 없음
ODE DecisionEvents - prod decisioning
13개월
해당 사항 없음

자주 묻는 질문 faq

데이터 세트 TTL(Time-to-Live)에 대한 FAQ는 다음과 같습니다.

세부 정보가 필요하십니까? 이 페이지 하단의 피드백 옵션을 사용하여 질문을 제기하거나 Adobe Journey Optimizer 커뮤니티에 연결하세요.

이 변경 사항은 프로덕션 샌드박스에만 적용됩니까, 아니면 개발 샌드박스에도 적용됩니까?
이 변경 사항은 모든 샌드박스 유형에 적용됩니다.
프로필 스토어의 90일 TTL에 대해 프로필 자체가 영향을 받습니까?
프로필에서 시스템이 생성한 데이터 세트 데이터는 프로필 자체가 아니라 90일 후에 삭제됩니다.
시스템에서 생성한 데이터 세트 데이터가 Customer Journey Analytics<>(CJA)에 푸시되면 CJA의 데이터도 TTL의 영향을 받습니까?
Customer Journey Analytics의 데이터가 Experience Platform과 계속 동기화됩니다. 따라서 시스템 생성 데이터 집합 데이터에 대한 TTL로 인해 데이터가 제거되면 Customer Journey Analytics의 데이터에도 영향을 줍니다.
고객이 프로필 스토어의 Journey Optimizer 시스템 데이터 세트 데이터에 대한 TTL을 늘릴 수 있습니까?

TTL 확장은 현재 지원되지 않습니다. 그러나 2025년 후반부터 이러한 확장 요청을 허용하도록 TTL 프로세스를 최적화하기 위한 작업이 계획되어 있습니다.

note note
NOTE
프로필에 저장된 데이터는 총 데이터 볼륨 권한에 속합니다. 따라서 TTL 확장으로 인한 프로필의 데이터 저장소 증가는 총 데이터 볼륨 권한에 대해 계산됩니다. 자세히 알아보기
고객이 데이터 레이크에서 Journey Optimizer 시스템 데이터 세트 데이터의 TTL을 늘릴 수 있습니까?
TTL 확장은 현재 지원되지 않습니다. 고객은 대상 을 통해 데이터를 내보내 데이터를 더 오래 유지할 수 있습니다. 자세히 알아보기. 또한 Data Distiller 권한이 있는 고객은 파생 데이터 세트를 만들어 TTL 없이 데이터 레이크에 데이터를 저장할 수 있습니다. 자세히 알아보기
다음 기능이 TTL의 영향을 받습니까?
  • 조회 스토어: 아니요

  • 여정 한도: 아니요

  • 오퍼 한도: 아니요

  • STO(전송 시간 최적화): 아니요

  • 메시지 빈도 제한(즉, 비즈니스 규칙): 아니요

  • 보고: 아니요

    note note
    NOTE
    TTL은 Customer Journey Analytics​(CJA) 연결에 이미 구현되었으므로 영향을 받는 데이터 집합 데이터의 유효 최대 전환 확인 기간이 13개월로 줄어듭니다.
  • Experience Platform 데이터 원본: 해당 사항 없음 - 데이터 원본을 통해 경험 이벤트 검색을 지원하지 않습니다.

  • 계산된 특성: 예 - 초기 채우기 계산은 마지막 90일 데이터로 제한됩니다. 계산된 특성은 후속 업데이트에 대한 증분 이벤트를 기반으로 업데이트됩니다. 후속 업데이트가 전환 확인 기간(최대 6개월)에 도달하면 TTL은 기본적으로 계산된 속성에 더 이상 영향을 주지 않습니다. 추가 정보.

  • 세그먼테이션 및 재타겟팅: 예 - 세그먼테이션은 프로필 저장소의 데이터에 따라 다르므로 영향을 받는 데이터 세트 데이터에서는 룩백을 90일로 제한합니다.

  • 추적: 예 - 영향을 받는 데이터 세트 데이터의 유효 최대 전환 확인 기간을 90일로 줄입니다. 영향을 받는 데이터 세트의 데이터는 데이터 레이크에 13개월 동안 있습니다.

TTL 적용에 어떤 타임스탬프가 사용됩니까(예: 채우기 사용 사례의 경우)?
이벤트 타임스탬프가 사용됩니다(즉, 수집 날짜가 아님).
새로운 TTL은 데이터 보존이 더 오래 필요한 사용 사례에 어떤 영향을 줍니까(예: 지난 120일 동안 이메일을 받은 프로필 제외 또는 1년 동안 이메일 용량 제한)?
새 TTL 정책은 프로필 저장소의 시스템 생성 데이터 세트 데이터에 대한 전환 확인 기간을 90일로, 데이터 레이크의 경우 13개월로 제한합니다. 이러한 기간이 지난 데이터에 액세스해야 하는 사용 사례는 영향을 받습니다. 예를 들어 프로필 스토어에서 90일 이상 오래된 이벤트를 기반으로 한 대상자 세분화 또는 빈도 제한은 시스템 데이터 세트를 사용하여 더 이상 사용할 수 없습니다.
TTL보다 더 오래 데이터를 유지하는 데 사용할 수 있는 대체 기능은 무엇입니까?
보존을 더 오래 유지해야 하는 고객은 TTL 만료 전에 AJO 데이터 세트에서 외부 스토리지로 관련 데이터를 내보내는 것을 고려해야 합니다. Adobe Journey Optimizer은 다양한 클라우드 스토리지 대상(Amazon S3, Azure Blob, Google Cloud Storage 등)으로 데이터 세트 내보내기를 지원합니다. 자세히 알아보기
고객이 TTL 변경을 준비하려면 어떻게 해야 합니까?
  • 사용 사례를 검토하고 새로운 TTL 이후 데이터 보존이 필요한 사례를 식별합니다.
  • 데이터를 삭제하기 전에 중요한 데이터를 파생된 데이터 세트에 복사하도록 자동화된 쿼리를 설정합니다.
  • Adobe 담당자와 협력하여 추가 요구 사항이나 잠재적 TTL 확장 기능에 대해 논의하십시오(향후 릴리스에 대해 계획됨).
기존 샌드박스에 TTL이 적용되기 전에 고객에게 알림이 제공됩니까?

예. 영향을 받는 고객은 미리 알림을 받게 되며 제품 팀은 원활한 전환을 위해 고객과 협력합니다.

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Journey Optimizer 시스템 생성 데이터 세트를 삭제할 수 있습니까?

Journey Optimizer 시스템 생성 데이터 세트는 보호되며 표준 Adobe Experience Platform UI를 통해 삭제할 수 없습니다. 이러한 데이터 세트는 Journey Optimizer 기능에 필수적이며 시스템에서 관리합니다.

QA 환경, 샌드박스 정리 또는 특정 데이터 위생 요구 사항과 같이 Journey Optimizer 시스템 데이터 세트를 영구적으로 제거해야 하는 경우 Adobe 엔지니어링 또는 Adobe 고객 지원 센터에 문의하십시오. 이러한 데이터 세트에는 완벽하고 안전한 제거를 보장하기 위해 전문 백엔드 절차가 필요합니다.

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NOTE
이러한 시스템 데이터 세트 내에서 일상적인 데이터 정리를 수행하려면 Privacy Service을 통해 사용할 수 있는 데이터 주기 작업을 사용하여 특정 레코드 또는 ID를 삭제하십시오. 자세히 알아보기
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