许可证的使用和容量
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查看许可证使用情况仪表板
- 此权限允许您 查看 容量主页。
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管理沙盒
- 此权限允许您 编辑 您的容量分配。
- 此外，您必须 为 分配了所有要编辑其容量分配的沙盒的访问权限。
在Adobe Experience Platform中，功能可以让您知道您的组织是否超出了任何护栏，并为您提供有关如何修复这些问题的信息。
有关Experience Platform中护栏的更多信息，请阅读Real-Time CDP护栏概述。
容量行为 behavior
目前， Capacity支持以下服务：
- 流式客户细分
- 流式摄取
在这些服务中，将跟踪以下护栏：
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流受众的最大数量为500
- 在这500个流受众中，边缘受众的最大数量为150个
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流式摄取的初始组合吞吐量为每秒1500条记录(rps)
- 此合并的流吞吐量测量每秒合并的入站事件峰值，用于跨生产和开发沙盒将信息流式摄取到实时客户档案。
- 您可以购买额外的流式分段支持，每秒最多可支持13,500条记录。 有关购买其他权利的更多信息，请参阅Real-Time CDP产品描述。
受众容量处于 沙盒 级别。 这意味着，对于您组织中的每个沙盒，您可以拥有500个流受众，其中150个可以是Edge受众。
流式处理吞吐量容量为 组织 级别，可以分发到您的各个沙盒。 例如，使用流式摄取吞吐量的1500 rps，您可以将生产沙盒设置为1300 rps，将开发沙盒设置为200 rps。
Experience Platform以15分钟滚动间隔计算沙盒的吞吐量。 此吞吐量是实时测量的，每60秒刷新一次数据。
如果您的使用率达到许可容量的80%和90%，Experience Platform将发出警报，通知您已达到指定容量的最大值。 您可以修改设置以自定义接收警报的容量百分比或完全删除警报。
如果您的使用量超过许可容量的100%，则将被视为容量不足。 此时，您将会遇到性能延迟，并且您的服务级别目标(SLT)将 无法保证。
访问 access
要访问容量概述，请选择 许可证使用情况，然后选择 容量。
此时将显示“能力概览”页面，其中显示的信息包括预警历史记录以及组织能力的详细信息。
警报历史记录 alert-history
警报历史记录 部分显示您组织内最近的容量违规列表。
要查看贵组织警报的完整历史记录，请选择
产能详细信息 capacity-details
能力详细信息部分概述了有关您组织能力的信息。 在此部分中，您可以按沙盒进行筛选并更改回顾时间段。
目前，它显示有关流吞吐量、流受众和Edge受众的容量信息。
流传输吞吐量 streaming-throughput
流吞吐量部分显示有关组织沙盒中的流吞吐量的信息。 流吞吐量值测量每秒合并的入站事件峰值，用于将摄取流式传输到配置文件服务。
您可以选择单个沙盒以查看沙盒流吞吐量的更详细视图。
此时将显示“流吞吐量详细信息”页面。 您可以看到一个显示与容量限制相比的请求吞吐量的图形、沙盒及其吞吐量的列表以及用于分配组织容量的按钮。
要更新组织的流吞吐量容量，请选择 分配容量。
此时将显示分配页面。 在此页面上，您可以为不同的沙盒设置容量。 所有容量的总和 必须 等于组织的容量总计。
更新容量分配后，选择 保存 以完成更新。 请注意，最多可能需要10分钟才能将更改反映在您的组织中。
受众人数 audience-count
流式受众数 和 Edge受众数 部分显示沙盒中流式受众和边缘受众的数量以及沙盒中允许的最大流式受众和边缘受众数量。
流吞吐量最佳实践 suggestions
您可通过采用以下建议之一来解决流吞吐量违规问题：
- 增加沙盒的分配容量。
- 识别监视仪表板中的高吞吐量数据流，并根据需要对这些数据流应用限制或筛选。
- 通过使用批量摄取以降低延迟用例来优化摄取。
此外，您可以查看数据流，看看是否可以优化数据策略。
仅摄取用例所需的数据。 确保过滤掉不必要的数据。
- Adobe Analytics：使用行级筛选优化数据摄取。
- 源：使用Flow Service API为支持的源（如和Snowflake）筛选行级数据Google BigQuery。 Edge数据流 ：配置 动态数据流 以对来自WebSDK的流量执行行级筛选。
视频概述 video
以下视频概述了容量。
常见问题解答 faq
以下部分概述了有关Capacity功能的常见问题。
我的最大组合吞吐量限制总和能否小于目标最大值？
如果超出最大容量，会发生什么情况？
这取决于超出哪个容量。
目前，如果超出允许的最大受众数，过多的受众将不受影响。 但是，将来可能会限制创建新受众的能力。
如果超过流吞吐量，您将在摄取和分段中遇到性能延迟。
为什么我应该遵循我的最大能力？
在最大容量内工作可确保数据保持一致并保持数据完整性。
您可以确保在峰值事件期间保持一致的性能，避免可能会对系统性能产生负面影响并影响下游客户体验的技术问题，最终提高数据卫生和整体系统性能。
管理流式摄取吞吐量的最佳实践是什么？
为了更好地管理流式摄取吞吐量，您应该评估数据集，以确保它们优先考虑个性化所需的数据。
如果不需要实时处理，则应当使用批量摄取，而不是流式摄取。