Behebung von Problemen mit dem MediaTailor Ereignisablauf

Das Verständnis des AWS Elemental MediaTailor Ereignisablaufs bietet eine solide Grundlage für die Behebung von Problemen bei der Anzeigeneinfügung. Durch die Analyse der Reihenfolge, des Zeitpunkts und der Muster von Ereignissen können Sie schnell erkennen, wo Probleme auftreten, und gezielte Lösungen implementieren.

Dieser Abschnitt enthält praktische Anleitungen zur Verwendung der Ereignisflussanalyse zur Diagnose von Problemen. Informationen zu den grundlegenden Konzepten des Ereignisablaufs finden Sie unterAblauf des Ereignisses beim Einfügen von Anzeigen.

Identifizierung unvollständiger Ereignisabläufe

Unvollständige Ereignisabläufe treten auf, wenn die erwartete Abfolge von Ereignissen unterbrochen wird, bevor eine erfolgreiche Manifest-Personalisierung (der Vorgang des MediaTailor Einfügens personalisierter Anzeigeninformationen in das Manifest) erreicht ist. Die Identifizierung der Stellen, an denen der Fluss unterbrochen wird, hilft dabei, die Hauptursache für Fehler bei der Anzeigeneinfügung zu ermitteln.

Häufig auftretende unvollständige Flussmuster

Verschiedene Fehlerpunkte im Ereignisablauf weisen auf bestimmte Arten von Problemen hin, z. B. auf die folgenden.

• Der Ablauf wird nach der Erkennung einer Werbechance gestoppt: Weist auf Probleme mit Werbemarkierungen oder dem Manifest selbst hin, die MediaTailor verhindern, dass eine ADS-Anfrage gestellt werden kann. Nach der ADS-Anfrage würden Probleme mit der ADS-Konnektivität, der Konfiguration oder dem Timeout auftreten.

• Der Datenfluss wird nach einer ADS-Anfrage gestoppt: deutet auf Probleme mit der ADS-Antwort, Probleme beim VAST-Parsing, kreative Verarbeitungsfehler, ADS-Timeouts, Konnektivitätsfehler oder Konfigurationsprobleme wie ungültige ADS hin URLs , die erst bei der Anfrage entdeckt werden.

• Fehlender Tracking-Beacon: Kann auf Probleme mit der Tracking-Konfiguration, serverseitige Berichtsprobleme oder Implementierungslücken auf der Clientseite hinweisen.

CloudWatch Abfragen für unvollständige Flussanalysen

Verwenden Sie diese Amazon CloudWatch Logs Insights-Abfragen, um unvollständige Ereignisabläufe zu identifizieren. Führen Sie diese Abfragen je nach Art der benötigten Analyse anhand der entsprechenden Protokollgruppen aus.

Auswahl der Protokollgruppe:

• MediaTailor/AdDecisionServerInteractions— Wird für Abfragen verwendet, die Interaktionen mit Anzeigenentscheidungsservern, Werbemöglichkeiten und Fehler im Zusammenhang mit Werbung analysieren.

• MediaTailor/TranscodeService— Wird zur Analyse von Problemen verwendet, bei denen Anzeigen aufgrund von Transcodierungsproblemen, Fehlern bei der kreativen Verarbeitung oder anderen Problemen, die nichts mit Werbung zu tun haben, nicht eingefügt wurden.

Beispiel Identifizieren Sie Werbemöglichkeiten ohne erfolgreiche Manifest-Personalisierung

Protokollgruppe:/ MediaTailorAdDecisionServerInteractions

Die folgende Abfrage identifiziert Werbemöglichkeiten, die nicht zu einer erfolgreichen Manifest-Personalisierung geführt haben:

fields @timestamp, eventType, avail.availId, sessionId
| filter eventType = "AD_MARKER_FOUND"
| stats count() as total_opportunities by avail.availId
| join (
    fields @timestamp, eventType, avail.availId
    | filter eventType = "FILLED_AVAIL"
    | stats count() as successful_fills by avail.availId
) on avail.availId
| where ispresent(total_opportunities) and not ispresent(successful_fills)
| sort total_opportunities desc

Beispiel Analysieren Sie die Abschlussquoten im Event-Flow

Gruppe protokollieren: MediaTailor/AdDecisionServerInteractions

Die folgende Abfrage analysiert die Abschlussquoten verschiedener Ereignistypen:

fields @timestamp, eventType, avail.availId
| filter eventType in ["AD_MARKER_FOUND", "MAKING_ADS_REQUEST", "VAST_RESPONSE", "FILLED_AVAIL", "BEACON_FIRED"]
| stats count() by eventType, avail.availId
| sort avail.availId, eventType

Beispiel sucht nach Sitzungen mit fehlenden Beacon-Ereignissen

Gruppe protokollieren:/ MediaTailorAdDecisionServerInteractions

Die folgende Abfrage identifiziert Sitzungen, für die zwar alle Avails, aber keine entsprechenden Beacon-Ereignisse vorliegen:

fields @timestamp, eventType, sessionId, avail.availId
| filter eventType = "FILLED_AVAIL"
| stats count() as filled_avails by sessionId
| join (
    fields @timestamp, eventType, sessionId
    | filter eventType = "BEACON_FIRED"
    | stats count() as beacon_events by sessionId
) on sessionId
| where filled_avails > 0 and (not ispresent(beacon_events) or beacon_events = 0)
| sort filled_avails desc

Beispiel identifiziert Fehler beim Einfügen von Anzeigen im Zusammenhang mit der Transcodierung

Protokollgruppe:/ MediaTailorTranscodeService

Die folgende Abfrage identifiziert Probleme mit der Transcodierung, die eine erfolgreiche Anzeigeneinblendung verhindern:

fields @timestamp, eventType, sessionId, requestId
| filter eventType in ["TRANSCODE_IN_PROGRESS", "INTERNAL_ERROR", "MISSING_VARIANTS", "PROFILE_NOT_FOUND"]
| stats count() as transcode_issues by eventType, sessionId
| sort transcode_issues desc

Probleme beim Timing von Ereignissen werden analysiert

Die Analyse des Zeitpunkts von Ereignissen hilft dabei, Leistungsengpässe zu identifizieren und Arbeitsabläufe bei der Anzeigenschaltung zu optimieren. Ungewöhnliche Zeitmuster deuten häufig auf grundlegende Probleme hin, die sich auf das Zuschauererlebnis auswirken.

Zeitliche Schwellenwerte für die Leistung

Verwenden Sie diese zeitlichen Schwellenwerte, um potenzielle Leistungsprobleme zu identifizieren.

• Gesamtflussdauer von mehr als 5 Sekunden: Kann das Nutzererlebnis beeinträchtigen und auf ADS-Leistungsprobleme, Probleme mit dem Ursprungsserver (wie Timeouts beim Abrufen von Manifesten) oder interne MediaTailor Probleme wie Infrastrukturprobleme mit NAT Gateway, DynamoDB oder anderen EC2 Systemkomponenten hinweisen.

• ADS-Reaktionszeit von mehr als 2 Sekunden: Weist auf ADS-Leistungsprobleme oder Netzwerklatenzprobleme hin.

• Manifest-Personalisierung länger als 1 Sekunde: Kann auf Verzögerungen bei der kreativen Verarbeitung, Probleme mit dem Ursprungsserver (z. B. Timeouts beim Abrufen von Manifesten) oder interne MediaTailor Systemprobleme hinweisen, einschließlich Infrastruktureinschränkungen mit NAT Gateway, DynamoDB oder anderen Komponenten. EC2

Abfragen zur Timing-Analyse

Verwenden Sie diese Abfragen, um Zeitmuster für Ereignisse zu analysieren.

Beispiel messen Sie die Gesamtdauer des Ereignisablaufs

Die folgende Abfrage misst die Gesamtdauer von Ereignisabläufen und identifiziert Ereignisse, die länger als 5 Sekunden dauern:

fields @timestamp, eventType, avail.availId
| filter avail.availId = "your-avail-id"
| filter eventType in ["AD_MARKER_FOUND", "FILLED_AVAIL"]
| sort @timestamp asc
| stats min(@timestamp) as start_time, max(@timestamp) as end_time by avail.availId
| eval duration_seconds = (end_time - start_time) / 1000
| where duration_seconds > 5

Beispiel Analysieren Sie den Zeitpunkt der ADS-Antwort

Die folgende Abfrage analysiert die ADS-Antwortzeiten und identifiziert diejenigen, die länger als 2 Sekunden sind:

fields @timestamp, eventType, avail.availId
| filter avail.availId = "your-avail-id"
| filter eventType in ["MAKING_ADS_REQUEST", "VAST_RESPONSE"]
| sort @timestamp asc
| stats min(@timestamp) as request_time, max(@timestamp) as response_time by avail.availId
| eval ads_response_seconds = (response_time - request_time) / 1000
| where ads_response_seconds > 2

Beispiel Identifizieren Sie die langsame Manifest-Personalisierung

Die folgende Abfrage identifiziert Prozesse zur Manifest-Personalisierung, die länger als 1 Sekunde dauern:

fields @timestamp, eventType, avail.availId
| filter avail.availId = "your-avail-id"
| filter eventType in ["VAST_RESPONSE", "FILLED_AVAIL"]
| sort @timestamp asc
| stats min(@timestamp) as response_time, max(@timestamp) as filled_time by avail.availId
| eval personalization_seconds = (filled_time - response_time) / 1000
| where personalization_seconds > 1

Häufig auftretende Probleme und Lösungen für den Ablauf von Ereignissen

In diesem Abschnitt finden Sie Lösungen für häufig auftretende Probleme mit dem Ereignisablauf, geordnet nach Problemtyp und Symptomen.

Fehler bei der Anforderung des Ad Decision Servers

Symptome: Der Ereignisfluss stoppt, nachdem eine Werbemöglichkeit erkannt wurde. Es wurden keine ADS-Anforderungsereignisse protokolliert.

Häufige Ursachen und Lösungen

• Fehler bei der ADS-URL-Konfiguration: Stellen Sie sicher, dass die ADS-URL in Ihrer Wiedergabekonfiguration korrekt und zugänglich ist. Im Interaktionsprotokoll für Werbeanzeigen siehst du ein ADS-Anforderungsereignis (MAKING_ADS_REQUEST), aber keine entsprechende VAST-Antwort, oft begleitet von einem ERROR_UNKNOWN oder einem ähnlichen Fehlerereignis.

• Probleme mit der Netzwerkverbindung: Überprüfe die Netzwerkkonnektivität zwischen MediaTailor und deinem ADS, einschließlich der Firewallregeln und der DNS-Auflösung.

• Probleme mit SSL/TLS-Zertifikaten: Stellen Sie sicher, dass Ihr ADS gültige SSL-Zertifikate von einer vertrauenswürdigen Zertifizierungsstelle verwendet. Speziell für Google Ad Manager müssen Sie sich möglicherweise an den AWS-Support wenden, um ein Konfigurations-Flag zu aktivieren, das die SSL-Zertifikate von Google akzeptiert.

Diagnoseabfrage

Die folgende Abfrage hilft bei der Diagnose fehlgeschlagener ADS-Anfragen, indem sie die Ereignissequenz verfolgt:

fields @timestamp, eventType, sessionId
| filter sessionId = "your-session-id"
| filter eventType in ["AD_MARKER_FOUND", "MAKING_ADS_REQUEST", "ERROR_ADS_IO", "ERROR_UNKNOWN_HOST"]
| sort @timestamp asc

Fehler bei der Antwort des Ad Decision Servers

Symptome: ADS-Anfragen sind erfolgreich, erhalten aber MediaTailor keine Antwort, oder es treten Analysefehler auf.

Häufige Ursachen und Lösungen

• Ungültiges VAST-Format: Überprüfen Sie Ihre ADS VAST-Antworten anhand der VAST-Spezifikationsstandards.

• Probleme mit dem ADS-Timeout: Erhöhen Sie die ADS-Timeout-Einstellungen oder optimieren Sie die ADS-Reaktionszeit.

• Leeres Anzeigeninventar: Überprüfe die Verfügbarkeit von Anzeigeninventar und die Targeting-Kriterien in deiner ADS-Konfiguration.

Diagnoseabfrage

Die folgende Abfrage hilft bei der Diagnose von ADS-Antwortfehlern, indem sie Anforderungs- und Antwortereignisse untersucht:

fields @timestamp, eventType, sessionId
| filter sessionId = "your-session-id"
| filter eventType in ["MAKING_ADS_REQUEST", "VAST_RESPONSE", "EMPTY_VAST_RESPONSE", "ERROR_ADS_RESPONSE_PARSE", "ERROR_ADS_TIMEOUT"]
| sort @timestamp asc

Offensichtliche Personalisierungsfehler

Symptome: VAST-Antworten sind eingegangen, aber die manifeste Personalisierung schlägt fehl oder Werbung wird übersprungen.

Häufige Ursachen und Lösungen:

• Probleme mit der kreativen Transcodierung: Prüfen Sie, ob es sich bei der Anzeige um eine Anzeige handelt NEW_CREATIVE, für die vor dem Einfügen eine Transcodierung erforderlich ist. Sie können auch nach Transkodierungsfehlern suchen, indem Sie das MediaTailor/TranscodeService Protokoll auf Fehlerereignisse wieINTERNAL_ERROR, oder überprüfen. MISSING_VARIANTS, PROFILE_NOT_FOUND

• Probleme mit nicht übereinstimmender Dauer: Stellen Sie sicher, dass die Anzeigendauer innerhalb der verfügbaren Dauer von Werbeunterbrechungen liegt.

• Probleme mit dem Personalisierungsgrenzwert: Überprüfe die Einstellungen für den Personalisierungsgrenzwert in deiner Wiedergabekonfiguration.

Diagnoseabfrage

Die folgende Abfrage hilft bei der Diagnose von offensichtlichen Personalisierungsfehlern, indem sie VAST-Antworten und ausgefüllte Avails untersucht:

fields @timestamp, eventType, sessionId, skippedAds
| filter sessionId = "your-session-id"
| filter eventType in ["VAST_RESPONSE", "FILLED_AVAIL", "WARNING_NO_ADVERTISEMENTS"]
| sort @timestamp asc

Frage nach Gründen übersprungener Anzeigen

Die folgende Abfrage enthält detaillierte Informationen darüber, warum Anzeigen übersprungen wurden:

fields @timestamp, eventType, sessionId, skippedAds.reason, skippedAds.creativeUniqueId
| filter sessionId = "your-session-id"
| filter eventType = "WARNING_NO_ADVERTISEMENTS" or ispresent(skippedAds)
| sort @timestamp asc

Frage nach Gründen für übersprungene Anzeigen und nach kreativen Eindeutigkeiten IDs

Die folgende Abfrage enthält detaillierte Informationen zu übersprungenen Anzeigen, einschließlich der Gründe und der eindeutigen Werbeeinblendung IDs für die ersten beiden Anzeigen.

fields @timestamp, eventType
| filter sessionId = "your-session-id"
| filter eventType = "FILLED_AVAIL"
| fields avail.skippedAds.0.vastDuration as SkippedDur_Ad0, avail.skippedAds.0.skippedReason as Ad0_SkipReason, avail.skippedAds.0.creativeUniqueId as SkippedCreative0_UID
| fields avail.skippedAds.1.vastDuration as SkippedDur_Ad1, avail.skippedAds.1.skippedReason as Ad1_SkipReason, avail.skippedAds.1.creativeUniqueId as SkippedCreative1_UID
| sort @timestamp desc

Verfolgung von Beacon-Ausfällen

Symptome: Erfolgreiche Manifest-Personalisierung, aber fehlende oder fehlgeschlagene Tracking-Beacons.

Häufige Ursachen und Lösungen

• Probleme bei der clientseitigen Implementierung: Die meisten Probleme mit Tracking-Beacons sind auf Implementierungsprobleme auf der Client-Seite zurückzuführen, z. B. wenn das Tracking nicht URLs häufig genug für das clientseitige Tracking abgerufen wird, oder auf Probleme mit der spielerspezifischen Beacon-Auslöselogik.

• Probleme mit der URL-Barrierefreiheit verfolgen: Stellen Sie sicher, dass Tracking in VAST-Antworten verfügbar ist, und geben Sie entsprechende Antworten zurück. URLs Probleme können auftreten, wenn wir nicht erreichbar URLs sind oder wenn interne MediaTailor Probleme auftreten, die eine erfolgreiche Zustellung von Antworten verhindern.

• Probleme bei der Anforderung von Spielersegmenten: Offensichtliche Fehler beim Tracking Beacon können auftreten, wenn der Client-Player eigentlich keine Segmente anfordert. Dies führt dazu, dass keine Beacons gesendet werden, was als Tracking-Fehler erscheint, aber in Wirklichkeit ist es eher ein Problem mit der Spielerimplementierung als ein Beacon-Problem.

Diagnoseabfrage

Die folgende Abfrage hilft bei der Diagnose von Tracking-Beacon-Ausfällen, indem sie ausgefüllte Avails und Beacon-Ereignisse untersucht:

fields @timestamp, eventType, sessionId
| filter sessionId = "your-session-id"
| filter eventType in ["FILLED_AVAIL", "BEACON_FIRED", "ERROR_FIRING_BEACON_FAILED"]
| sort @timestamp asc

Bewährte Methoden zur Überwachung des Ereignisablaufs

Implementieren Sie diese Überwachungspraktiken, um Probleme im Ereignisablauf proaktiv zu identifizieren und zu lösen:

Alarme einrichten CloudWatch

Erstellen Sie CloudWatch Amazon-Alarme, um wichtige Kennzahlen zum Ablauf von Ereignissen zu überwachen.

• Alarm zur Abschlussrate des Workflows: Warnmeldung, wenn das Verhältnis zwischen erfolgreicher Personalisierung von Manifesten und Werbemöglichkeiten unter akzeptable Schwellenwerte fällt.

• Alarm bei der ADS-Reaktionszeit: Überwachen Sie die durchschnittlichen ADS-Antwortzeiten und benachrichtigen Sie, wenn diese Leistungsgrenzwerte überschreiten.

• Alarm bei der Fehlerquote: Verfolgen Sie die Häufigkeit von Fehlerereignissen und warnen Sie bei ungewöhnlichen Spitzenwerten bei bestimmten Fehlertypen.

Regelmäßige Überwachungsanfragen

Führen Sie diese Abfragen regelmäßig aus, um einen Überblick über den Zustand des Ereignisablaufs zu behalten:

Beispiel Erfolgsquote des täglichen Ablaufs von Ereignissen

Die folgende Abfrage bietet einen täglichen Überblick über die Erfolgsquoten des Ereignisablaufs nach Ereignistyp:

fields @timestamp, eventType
| filter @timestamp > datefloor(@timestamp, 1d)
| stats count() as total_events by eventType
| sort total_events desc

Beispiel Entwicklung der stündlichen Fehlerrate

Die folgende Abfrage erfasst die Fehlerraten pro Stunde, um Trendprobleme zu identifizieren:

fields @timestamp, eventType
| filter eventType like /ERROR_/
| stats count() as error_count by datefloor(@timestamp, 1h) as hour
| sort hour desc

Anleitungen zur Leistungsoptimierung

Verwenden Sie die Analyse des Ereignisablaufs, um die Leistung der Anzeigenschaltung zu optimieren.

• ADS-Optimierung: Arbeiten Sie mit Ihrem ADS-Anbieter zusammen, um die Antwortzeiten zu optimieren und die Latenz zu reduzieren.

• Kreative Vorbereitung: Transkodieren Sie Werbemittel vorab, damit sie zu Ihren Inhaltsprofilen passen und Verzögerungen bei der Bearbeitung reduzieren.

• Konfigurationsoptimierung: Passen Sie die Timeout-Einstellungen, Personalisierungsschwellen und andere Konfigurationsparameter auf der Grundlage der Ereignisflussanalyse an.

Weitere Ressourcen zur Fehlerbehebung

Weitere Hinweise zur Fehlerbehebung, die über die Ereignisflussanalyse hinausgehen, finden Sie unter:

• Ausführliche Informationen zum Protokollformat und zu den technischen Spezifikationen finden Sie unterAnzeigen von -Protokollen.

• Eine umfassende Lösung für häufig auftretende Probleme beim Einfügen von Anzeigen finden Sie unterBehebung häufiger Probleme.

• Anleitungen zur Einrichtung von Überwachungs- und Warnmeldungen finden Sie unterÜberwachung AWS Elemental MediaTailor mit CloudWatch Amazon-Metriken.

• Informationen zur Debug-Protokollierung finden Sie unter. Debug-Protokolle generieren