기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
실험 워크플로 예제
대략적으로 AWS AppConfig 실험을 사용하여 실험을 생성, 실행 및 종료하는 프로세스는 다음과 같이 작동합니다.
이름, 가설 및 시작 기준을 포함하여 실험 목표를 정의합니다. 자세한 내용은 가설 문서화 단원을 참조하십시오. Amazon 모범 사례로 여기에 충분한 시간을 할애하세요. 가장 성공적인 실험에는 강력한 가설과 시작 기준이 있습니다.
IAM 권한 구성 및 AWS AppConfig 에이전트 설치를 포함한 사전 조건을 완료합니다. 자세한 내용은 1단계: 사전 조건 구성 단원을 참조하십시오.
실험 데이터를 캡처하도록 분석 플랫폼을 구성합니다. CloudWatch, Snowflake, Datadog 또는 기타일 수 있습니다.
리전, 계정 유형 또는 디바이스와 같은 속성을 기준으로 사용자를 필터링하는 규칙을 사용하여 대상 대상을 정의합니다. 자세한 내용은 실험의 대상 지정 단원을 참조하십시오.
기존 기능 플래그를 선택하여 처리 전달을 제어합니다. 자세한 내용은 실험 기능 플래그 선택 단원을 참조하십시오.
평가할 컨트롤과 하나 이상의 변형을 정의하는 처리를 추가합니다. 자세한 내용은 제어 및 처리 정보 단원을 참조하십시오.
0% 노출로 실험을 시작하고 재정의로 확인한 다음 지표를 모니터링하는 동안 노출을 점진적으로 늘립니다. 자세한 내용은 실험 실행 및 모니터링 정보 단원을 참조하십시오.
선택한 데이터 웨어하우스에서 결과를 분석하고, 성공적인 처리를 롤아웃하고, 실험을 정리합니다. 자세한 내용은 당첨된 처리 승격 단원을 참조하십시오.
"표시된 모든 제품에 대해 add-to-cart 버튼 구현"이라는 샘플 실험 값이 포함된 스크린샷을 포함하여 실험 AWS AppConfig 프로세스 및 작업에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요의 실험 정보 AWS AppConfig. 실험을 시작하려면 섹션을 참조하세요실험 생성 및 실행.
