Övervaka dataflöden för källor i användargränssnittet

IMPORTANT
Direktuppspelningskällor, som HTTP-API-källa stöds för närvarande inte av kontrollpanelen för övervakning. För tillfället kan du bara använda kontrollpanelen för att övervaka batchkällor.

I Adobe Experience Platform hämtas data från en mängd olika källor, som analyseras i Experience Platform och aktiveras till en mängd olika destinationer. Plattformen gör processen att spåra detta potentiellt icke-linjära dataflöde enklare genom att tillhandahålla genomskinlighet med dataflöden.

Kontrollpanelen ger dig en visuell representation av resan för ett dataflöde. Du kan använda en aggregerad övervakningsvy och navigera lodrätt från källnivån, till ett dataflöde och till ett dataflöde, så att du kan visa motsvarande mått som bidrar till ett dataflödes framgång eller fel. Du kan också använda kontrollpanelens kapacitet för övervakning över flera tjänster för att övervaka ett dataflödes resa från en källa till Identity Serviceoch till Profile.

I den här självstudiekursen beskrivs hur du övervakar dataflödet med hjälp av både aggregerad övervakningsvy och övervakning mellan tjänster.

Komma igång getting-started

Den här självstudiekursen kräver en fungerande förståelse av följande komponenter i Adobe Experience Platform:

  • Dataflöden: Dataflöden är en representation av datajobb som flyttar data mellan plattformar. Dataflöden konfigureras över olika tjänster, vilket hjälper dig att flytta data från källanslutningar till måldatauppsättningar till Identity och Profileoch till Destinations.
    • Dataflödeskörningar: Dataflödeskörningar är återkommande schemalagda jobb som baseras på frekvenskonfigurationen för valda dataflöden.
  • Källor: Experience Platform tillåter att data kan hämtas från olika källor samtidigt som du kan strukturera, märka och förbättra inkommande data med hjälp av plattformstjänster.
  • Identitetstjänst: Få en bättre bild av enskilda kunder och deras beteende genom att skapa en bro mellan identiteter på olika enheter och system.
  • Kundprofil i realtid: Ger en enhetlig konsumentprofil i realtid baserad på aggregerade data från flera källor.
  • Sandlådor: Experience Platform tillhandahåller virtuella sandlådor som partitionerar en enda plattformsinstans i separata virtuella miljöer för att utveckla och utveckla program för digitala upplevelser.

Sammanställd övervakningsvy aggregated-monitoring-view

I Plattformsgränssnitt, markera Monitoring från vänster navigering för att komma åt Monitoring kontrollpanel. The Monitoring Instrumentpanelen innehåller mätvärden och information om alla källdata, dataflöden, inklusive insikter om datatrafikens hälsa från en källa till Identity Serviceoch till Profile.

Mitten av kontrollpanelen är Source ingestion som innehåller mått och diagram som visar data för inmatade poster och poster misslyckades.

monitor-dashboard

Som standard innehåller de data som visas mängder av konsumtion från de senaste 24 timmarna. Välj Last 24 hours för att justera tidsramen för de poster som visas.

ändringsdatum

Ett kalender-popup-fönster visas med alternativ för alternativa tidsramar för inmatning. Välj Last 30 days och sedan Apply

adjust-time-frame

Diagrammen är aktiverade som standard och du kan inaktivera dem för att utöka listan med källor nedan. Välj Metrics and graphs om du vill inaktivera diagrammen.

mätvärden

Intag av källa
Beskrivning
Records ingested
Det totala antalet poster som har importerats.
Records failed
Det totala antalet poster som inte har importerats på grund av fel i data.
Total failed dataflows
Det totala antalet dataflöden med en failed status.

I listan över källinmatningar visas alla källor som innehåller minst ett befintligt konto. Listan innehåller även information om varje källas intag, antalet misslyckade poster och det totala antalet misslyckade dataflöden baserat på den tidsram som du tillämpade.

källintag

Om du vill sortera igenom listan med källor väljer du My sources och välj sedan önskad kategori i listrutan. Om du till exempel vill fokusera på molnlagring väljer du Cloud storage

sortera efter kategori

Om du vill visa alla befintliga dataflöden för alla källor väljer du Dataflows.

view-all-dataflows

Du kan också ange en källa i sökfältet för att isolera en källa. När du har identifierat källan väljer du filterikonen filter bredvid den och se en lista över de aktiva dataflödena.

sök

En lista över dataflöden visas. Om du vill begränsa listan och fokusera på dataflöden med fel väljer du Show failures only.

endast visa-fel

Leta reda på det dataflöde som du vill övervaka och välj sedan filterikonen filter bredvid det om du vill ha mer information om körningsstatus.

dataflöde

På dataflödets körningssida visas information om startdatum, datastorlek, status samt behandlingstid för dataflödet. Markera filterikonen filter bredvid starttiden för dataflödet för att se information om dataflödets körning.

dataflow-run-start

The Dataflow run details på sidan visas information om dataflödets metadata, partiell inmatningsstatus och felsammanfattning. Felsammanfattningen innehåller det specifika felet på den översta nivån som visar i vilket steg som inmatningsprocessen påträffade ett fel.

Bläddra nedåt om du vill se mer specifik information om felet.

data-low-run-details

The Dataflow run errors visas det specifika fel- och felkoden som resulterade i att dataflödet inte kunde hämtas. I det här scenariot uppstod ett transformeringsfel för mapparen, vilket resulterade i ett fel på 24 poster.

Välj Files för mer information.

dataflow-run-errors

The Files -panelen innehåller information om filens namn och sökväg.

Om du vill få en mer detaljerad representation av felet väljer du Preview error diagnostics.

filer

The Error diagnostics preview visas och en förhandsgranskning av upp till 100 fel i dataflödet visas. Du kan välja Download för att hämta ett skrivkommando, som sedan gör att du kan hämta feldiagnostiken.

När du är klar väljer du Close

feldiagnostik

Du kan använda det synliga systemet i det övre huvudet för att navigera tillbaka till Monitoring kontrollpanel. Välj Run start: 2/14/2021, 9:47 PM för att gå tillbaka till föregående sida och sedan markera Dataflow: Loyalty Data Ingestion Demo - Failed för att återgå till dataflödessidan.

breadcrumbs

Nästa steg next-steps

Genom att följa den här självstudiekursen har du övervakat inmatningsdataflödet från källnivån med hjälp av Monitoring kontrollpanel. Du har också identifierat fel som bidrog till att dataflödena misslyckades under importen. Mer information finns i följande dokument:

recommendation-more-help
d4f38c9a-ed8e-4b74-98e7-57b4df1b999f