이 페이지에서: 외부 시스템이 지원되는 초당 요청 수를 초과하지 않도록 사용자 지정 작업 및 외부 데이터 원본을 사용하여 여정 처리를 제한하는 방법에 대해 알아봅니다.
외부 시스템에서 초당 제한된 요청 수를 처리해야 하는 경우 이 사용 사례를 사용하여 여정 처리를 조정합니다.
사용 사례에 대한 설명
Adobe Journey Optimizer을(를) 사용하면 전문가가 사용자 지정 작업 및 데이터 원본을 사용하여 외부 시스템에 API 호출을 보낼 수 있습니다.
이 작업은 를 사용하여 수행할 수 있습니다.
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데이터 원본: 외부 시스템에서 정보를 수집하여 여정 컨텍스트에서 사용합니다. 예를 들어 프로필 도시에 대한 날씨 정보를 얻고 이를 기반으로 전용 여정 흐름을 가질 수 있습니다.
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사용자 지정 작업: 외부 시스템에 정보를 보냅니다. 예를 들어 프로필 정보, 대상 데이터 및 여정 컨텍스트와 함께 Journey Optimizer의 오케스트레이션 기능을 사용하여 외부 솔루션을 통해 전자 메일을 보내는 작업입니다.
외부 데이터 소스 또는 사용자 지정 작업으로 작업하는 경우 여정 처리량을 제한하여 외부 시스템을 보호할 수 있습니다(단일 여정의 경우 최대 5,000인스턴스/초, 대상자에서 트리거되는 인스턴스의 경우 최대 20,000인스턴스/초). 이 섹션에서 여정 처리 속도 및 처리량에 대해 자세히 알아보세요.
사용자 지정 작업의 경우 제품 수준에서 제한 기능을 사용할 수 있습니다. 이 페이지를 참조하세요.
외부 데이터 소스의 경우 엔드포인트 수준에서 최대 가용량 제한을 정의하여 Journey Optimizer의 최대 가용량 API를 통해 이러한 외부 시스템을 압도하지 않도록 할 수 있습니다. 그러나 제한에 도달한 후 남은 모든 요청은 삭제됩니다. 이 섹션에서는 처리량을 최적화하는 데 사용할 수 있는 해결 방법을 찾을 수 있습니다.
외부 시스템과 통합하는 방법에 대한 자세한 내용은 이 페이지를 참조하세요.
구현
대상이 트리거된 여정의 경우 여정 처리량에 영향을 주는 대상 읽기 활동의 읽기 속도를 정의할 수 있습니다. 자세히 보기
이 값은 초당 500개에서 20,000개의 인스턴스로 수정할 수 있습니다. 500/s보다 낮아야 하는 경우 대기 활동과 함께 “비율 분할” 조건을 추가하여 여정을 여러 분기로 분할하고 특정 시간에 실행되도록 할 수도 있습니다.
10,000개 프로필의 모집단으로 작업하고 100개 요청/초을 지원하는 외부 시스템에 데이터를 보내는 대상자에서 트리거되는 여정의 예를 살펴보겠습니다.
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초당 500개의 프로필 처리량으로 프로필을 읽도록 대상 읽기 를 정의할 수 있습니다. 즉, 모든 프로필을 읽는 데 20초가 소요됩니다. 두 번째 1에서는 500개, 두 번째 2에서는 500개 더 읽을 수 있습니다.
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그런 다음 20% 분할로 “비율 분할” 조건 활동을 추가하여 각 분기의 각 초 100개 프로필을 가질 수 있습니다.
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그런 다음 각 분기에 특정 타이머가 있는 대기 활동을 추가합니다. 여기서는 각 항목을 30초 동안 대기하도록 설정했습니다. 매 초마다 100개의 프로필이 각 분기로 유입됩니다.
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분기 1에서 30초 동안 대기하며, 이는 다음을 의미합니다.
- 두 번째 1에서는 100개의 프로필이 두 번째 31을 기다립니다.
- 두 번째 2에서는 100개의 프로필이 두 번째 32개를 기다립니다.
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2분기에서는 60초 동안 대기하며, 이는 다음을 의미합니다.
- 두 번째 1에서는 100개의 프로필이 두 번째 61(1’01’')을 기다립니다.
- 두 번째 2에서는 100개의 프로필이 두 번째 62(1’02’')를 기다립니다.
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최대 20초가 모든 프로필을 읽을 것으로 예상되므로 각 분기 간에 겹치는 부분이 없으며 프로필이 조건으로 유입되는 마지막 부분이 20초입니다. 두 번째 31과 두 번째 51 사이에서 분기 1의 모든 프로필이 처리됩니다. 두 번째 61(1’01’‘)과 두 번째 81(1’21’') 사이에 분기 2의 모든 프로필이 처리됩니다.
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가드레일로서, 특히 외부 시스템이 초당 100개의 요청만 지원하는 경우 여섯 번째 분기를 추가하여 분기당 100개 미만의 프로필을 보유할 수도 있습니다.
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추가 가드레일로는 캡핑 기능을 사용할 수도 있습니다.
이 단원에는 이 주제와 관련된 해석, 검색 및 질문 답변을 지원하기 위한 구조화된 지식이 포함되어 있습니다.
이해를 돕기 위해 이 정보를 이 페이지의 설명서와 통합해야 합니다. 두 소스 모두 독립적으로 사용하기 위한 것은 아닙니다. 이 페이지에서는 기능에 대해 설명하지만, 용어, 의도, 적용 가능성 및 제약 조건을 명확히 하는 데 도움이 되는 추가 컨텍스트를 제공합니다.
- TL;DR: 이 페이지에서는 [대상 비율 읽기] 구성, 분할 비율 및 대기 활동을 사용하여 외부 데이터 소스 또는 사용자 지정 작업에 초당 제한된 요청 수가 있는 경우 여정 처리량을 제한하는 방법에 대해 설명합니다.
의도:
- 대상이 트리거되는 여정의 처리량을 제한하여 외부 시스템이 초과되지 않도록 보호합니다.
- 대상 읽기 활동의 읽기 속도를 구성하여 초당 입력되는 프로필 수를 제어합니다
- 비율 분할 조건과 대기 활동을 결합하여 프로필 처리를 시간에 따라 분산합니다.
- 여정 수준 처리량 해결 방법과 샌드박스 수준 한도 기능의 차이점 이해
- 제품 수준의 사용자 지정 작업에 최대 가용량 적용
용어집:
- 조절/처리량 제한: 외부 시스템의 요청 용량을 초과하지 않도록 프로필이 여정을 통과하는 속도를 제어합니다. (제품별)
- 대상 읽기 속도: 여정에 들어가는 초당 최대 프로필 수를 설정하는 대상 읽기 활동에 대한 구성 가능한 매개 변수입니다(범위: 500-20,000개 인스턴스/초). (제품별)
- API 한도: 외부 데이터 원본에 대한 끝점당 최대 요청 한도를 정의하는 Journey Optimizer API입니다. 한도를 초과하는 요청은 삭제됩니다. (제품별)
- 분할 조건 비율: 프로필 흐름을 백분율로 분기로 나누는 조건 활동으로, 여기에서 시간 경과에 따른 대기 경로에 프로필을 분배하는 데 사용됩니다. (제품별)
보호 기능:
- 읽기 대상 읽기 비율은 초당 500~20,000개 사이에서 설정할 수 있습니다. 500/s 미만의 값에는 비율 분할 및 대기 활동을 사용하는 해결 방법이 필요합니다
- 단일 여정은 최대 초당 5,000개의 인스턴스를 지원하고, 대상자에서 트리거된 여정은 최대 초당 20,000개의 인스턴스를 지원합니다
- 비율 분할 + 대기 해결 방법은 샌드박스의 모든 여정에서 작동하지 않고 여정 수준에서만 작동합니다
- 여러 여정이 동일한 외부 끝점을 동시에 타겟팅하면 이 해결 방법은 결합된 로드를 고려하지 않습니다. 대신 최대 가용량 기능을 사용해야 합니다
- 외부 데이터 소스의 최대 한도를 초과하는 나머지 요청은 대기열에 넣지 않고 삭제됩니다
- 프로덕션으로 가기 전에 해결 방법을 철저히 테스트해야 합니다
용어:
- 정식 이름: 처리량 제한 — 약어: 없음 — 변형: 제한, 속도 제한, 여정 처리량 제어
- 동의어: 외부 엔드포인트 보호의 컨텍스트에서 “제한” = “제한”
- 다음 사항을 혼동하지 마십시오. “최대 가용량 API(엔드포인트 수준)” ≠ “읽기 속도(여정 수준)” - 최대 가용량 API는 엔드포인트를 타겟팅하는 샌드박스의 모든 여정에 전역적으로 적용됩니다. 읽기 속도 및 분할/대기 해결 방법은 개별 여정에만 적용됩니다
FAQ:
- Q: 대상자 읽기 활동에서 설정할 수 있는 최대 읽기 속도는 얼마입니까? — 초당 500~20,000개의 프로필 수입니다. 500/s 미만으로 진행하려면 대기 활동에서 비율 분할을 사용합니다.
- Q: 분할 비율과 대기 활동이 처리량을 제한하는 데 어떻게 도움이 됩니까? — 프로필을 분기로(예: 각 20%) 분할하고 분기당 순차적 대기 타이머를 추가하면 제어된 프로필 수만 외부 시스템에 초당 도달합니다.
- Q: 비율 분할 해결 방법이 동일한 끝점을 타깃팅하는 모든 여정을 보호합니까? — 아니요. 개별 여정 수준에서만 작동합니다. 여러 여정이 동일한 끝점에 대해 동시에 실행되는 경우에는 샌드박스 수준 최대 가용량 기능을 대신 사용하십시오.
- Q: 외부 데이터 원본의 최대 한도를 초과하는 요청은 어떻게 됩니까? — 삭제됩니다. 최대 가용량 API가 초과 요청을 큐에 넣지 않습니다.
- Q: 외부 데이터 사용 사례에 대해 사용자 지정 작업 또는 데이터 소스를 사용해야 합니까? — 사용자 지정 작업은 응답 처리를 지원하기 때문에 선호됩니다. 데이터 소스는 사용 사례에서 특별히 요구하는 경우에만 사용해야 합니다.