監視傳入資料 monitoring-edge

在此頁面上:​使用​資料管理 > 監視 > Edge​中提供的圖表,監視Adobe Journey Optimizer中的傳入資料健康情況。

監視​工作區包含下列標籤:

標記
說明
文件
儀表板
檢閱資料流中的資料流活動和狀態。
資料流監視儀表板
批次端對端
監控批次擷取資料的端對端流程和品質。
批次端對端資料擷取
端對端串流
監控串流擷取資料的端對端流程和品質。
串流端對端資料擷取
Edge
監視傳送至Edge Network的資料。 本頁會記錄此標籤中可用的Journey Optimizer專用圖形。
監視Edge資料流

在Edge中監視Journey Optimizer資料

下列圖表可在​資料管理 > 監視 > Edge​中使用。

從下拉式功能表中,選取​AJO輸送量。

AJO閘道輸送量 gateway-throughput

AJO閘道輸送量​圖表顯示一段時間內Journey Optimizer閘道每秒處理的記錄總數。 使用此測量結果來監視閘道處理的輸入要求整體數量。

AJO傳入輸送量 inbound-throughput

AJO輸入輸送量​圖表顯示一段時間內每秒接收的輸入記錄總數。 此量度會測量傳入記錄到達Edge服務的速率。 使用此圖表來檢閱傳入資料量,並識別流量層級的變更。

AJO傳入輸送量劃分 inbound-throughput-breakdown

AJO傳入輸送量劃分​圖表顯示一段時間內每秒接收的傳入記錄(依位置劃分)。 此量度會測量每個位置的傳入記錄率。 使用此圖表來比較各個位置的傳入流量,並識別流量有異常增加或減少的位置。

AJO傳入延遲 inbound-latency

AJO傳入延遲​圖表顯示處理傳入要求所需的時間(以毫秒為單位)。 此量度以延遲值的分佈呈現,包括百分位數,例如P50和P90。 使用這些值來瞭解典型的請求延遲,並識別延遲較高的請求。

AJO傳入主張事件輸送量 inbound-proposition-events-throughput

AJO傳入主張事件輸送量​圖表顯示一段時間內主張事件的輸送量。 此量度會測量使用者互動、檢視或觸發個人化優惠時產生的追蹤訊號。

AJO傳入主張事件輸送量(依頻道) inbound-proposition-events-throughput-channel

依管道​的 AJO傳入主張事件輸送量,圖表顯示依傳入管道的主張事件輸送量。 此量度會測量依管道分組的主張事件活動。 可用的管道包括CBE、應用程式內和內容卡。 使用此圖表來比較不同傳入管道的活動。

AJO傳入主張事件輸送量(依事件型別) inbound-proposition-events-throughput-event-type

依事件型別​的 AJO傳入主張事件輸送量,圖形會依事件型別顯示主張事件輸送量。 此量度會測量依結果分組的主張事件活動。 可用的事件型別包括已解除、已隱藏、已顯示、已觸發、已互動及已傳送。 使用此圖表可識別哪些主張事件結果對整體活動有貢獻。

AI Knowledge Reference

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For complete understanding, this information should be combined with the documentation on this page. Neither source is intended to stand alone; the page describes the feature, while this section provides additional context that helps disambiguate terminology, intent, applicability, and constraints.

  • TL;DR: This page explains how to monitor inbound data health in Journey Optimizer with the Edge monitoring graphs in Data Management.

Intents:

  • Access the Edge monitoring graphs from Data Management > Monitoring > Edge
  • Review overall inbound throughput in records per second over time
  • Review inbound throughput broken down by location
  • Analyze inbound request latency in milliseconds by distribution values such as P50 and P90
  • Analyze proposition event throughput by time, channel, and event type

Glossary:

  • Edge monitoring graphs: Graphs in Data Management > Monitoring > Edge that show inbound throughput, inbound latency, and proposition event throughput (product-specific)
  • Inbound throughput: Overall inbound throughput measured in records per second over time (product-specific)
  • Proposition events: Tracking signals generated when a user interacts with, views, or triggers personalized offers (product-specific)

Guardrails:

  • Inbound latency is measured in milliseconds.
  • The latency graph shows a distribution of values, including P50 and P90.
  • Proposition event channel values are CBE, in-app, and content cards.
  • Proposition event type values are dismissed, suppressed, displayed, triggered, interacted, and sent.

Terminology:

  • Canonical name: Edge monitoring graphs — variants: AJO graphs
  • Do not confuse: inbound throughput (records per second) ≠ inbound latency (milliseconds)
  • Do not confuse: proposition event channel (CBE, in-app, or content cards) ≠ proposition event type (dismissed, suppressed, displayed, triggered, interacted, or sent)

FAQ:

  • Q: Where are the inbound data health graphs? — Open Data Management > Monitoring > Edge.
  • Q: What does AJO Inbound Throughput measure? — It measures overall inbound throughput in records per second over time.
  • Q: How is inbound latency shown? — In milliseconds, by distribution values including P50 and P90.
  • Q: Which proposition event channels are available? — CBE, in-app, and content cards.
  • Q: Which proposition event types are available? — Dismissed, suppressed, displayed, triggered, interacted, and sent.
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