Amazon S3에 지표 어트리뷰션 보고서 게시

모든 대량 데이터의 경우, 지표 어트리뷰션을 생성할 때 S3 버킷을 제공하면 상호작용 데이터에 대한 데이터세트 가져오기 작업을 생성할 때마다 S3 버킷에 지표 보고서를 게시하도록 선택할 수 있습니다.

S3에 지표를 게시하려면 지표 어트리뷰션에 S3 버킷의 경로를 제공합니다. 그런 다음 데이터세트 가져오기 작업을 생성할 때 S3에 보고서를 게시합니다. 작업이 완료되면 S3 버킷에서 지표를 찾을 수 있습니다. 지표를 게시할 때마다 Personalize는 S3 버킷에 새 파일을 생성합니다. 파일 이름에는 다음과 같은 가져오기 방법과 날짜가 포함됩니다.

AggregatedAttributionMetrics - ImportMethod - Timestamp.csv

다음은 지표 보고서 CSV 파일의 처음 몇 행이 나타나는 방식의 예입니다. 이 예제의 지표는 15분 간격으로 서로 다른 두 추천자의 총 클릭 수를 보고합니다. 각 추천자는 EVENT_ATTRIBUTION_SOURCE 열의 리소스 이름(ARN)을 기준으로 식별할 수 있습니다.

METRIC_NAME,EVENT_TYPE,VALUE,MATH_FUNCTION,EVENT_ATTRIBUTION_SOURCE,TIMESTAMP
COUNTWATCHES,WATCH,12.0,samplecount,arn:aws:personalize:us-west-2:acctNum:recommender/recommender1Name,1666925124
COUNTWATCHES,WATCH,112.0,samplecount,arn:aws:personalize:us-west-2:acctNum:recommender/recommender2Name,1666924224
COUNTWATCHES,WATCH,10.0,samplecount,arn:aws:personalize:us-west-2:acctNum:recommender/recommender1Name,1666924224
COUNTWATCHES,WATCH,254.0,samplecount,arn:aws:personalize:us-west-2:acctNum:recommender/recommender2Name,1666922424
COUNTWATCHES,WATCH,112.0,samplecount,arn:aws:personalize:us-west-2:acctNum:recommender/recommender1Name,1666922424
COUNTWATCHES,WATCH,100.0,samplecount,arn:aws:personalize:us-west-2:acctNum:recommender/recommender2Name,1666922424
......
.....

S3에 대량 데이터에 대한 지표 게시(콘솔)

Personalize 콘솔을 사용하여 S3 버킷에 지표를 게시하려면 데이터세트 가져오기 작업을 생성하고 S3에 이벤트 지표 게시에서 이 가져오기 작업에 대한 지표 게시를 선택합니다.

단계별 지침은 데이터세트 가져오기 작업 생성(콘솔)단원을 참조하세요.

S3에 대량 데이터에 대한 지표 게시(AWS CLI)

AWS Command Line Interface(AWS CLI)에서 S3 버킷에 지표를 게시하려면 다음 코드를 사용하여 데이터세트 가져오기 작업을 만들고 publishAttributionMetricsToS3플래그를 제공합니다. 특정 작업에 대한 지표를 게시하지 않으려는 경우 플래그를 생략합니다. 각 파라미터에 대한 자세한 내용은 CreateDatasetImportJob단원을 참조하세요.

aws personalize create-dataset-import-job \
--job-name dataset import job name \
--dataset-arn dataset arn \
--data-source dataLocation=s3://amzn-s3-demo-bucket/filename \
--role-arn roleArn \
--import-mode INCREMENTAL \
--publish-attribution-metrics-to-s3

S3에 대량 데이터에 대한 지표 게시(AWS SDK)

AWS SDK에서 S3 버킷에 지표를 게시하려면 데이터세트 가져오기 작업을 생성하고 publishAttributionMetricsToS3를 true로 설정합니다. 각 파라미터에 대한 자세한 내용은 CreateDatasetImportJob단원을 참조하세요.

SDK for Python (Boto3)

import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

response = personalize.create_dataset_import_job(
    jobName = 'YourImportJob',
    datasetArn = 'dataset_arn',
    dataSource = {'dataLocation':'s3://amzn-s3-demo-bucket/file.csv'},
    roleArn = 'role_arn',
    importMode = 'INCREMENTAL',
    publishAttributionMetricsToS3 = True
)

dsij_arn = response['datasetImportJobArn']

print ('Dataset Import Job arn: ' + dsij_arn)

description = personalize.describe_dataset_import_job(
    datasetImportJobArn = dsij_arn)['datasetImportJob']

print('Name: ' + description['jobName'])
print('ARN: ' + description['datasetImportJobArn'])
print('Status: ' + description['status'])

SDK for Java 2.x

public static String createPersonalizeDatasetImportJob(PersonalizeClient personalizeClient,
                                                      String jobName,
                                                      String datasetArn,
                                                      String s3BucketPath,
                                                      String roleArn,
                                                      ImportMode importMode,
                                                      boolean publishToS3) {

  long waitInMilliseconds = 60 * 1000;
  String status;
  String datasetImportJobArn;
  
  try {
      DataSource importDataSource = DataSource.builder()
              .dataLocation(s3BucketPath)
              .build();
      
      CreateDatasetImportJobRequest createDatasetImportJobRequest = CreateDatasetImportJobRequest.builder()
              .datasetArn(datasetArn)
              .dataSource(importDataSource)
              .jobName(jobName)
              .roleArn(roleArn)
              .importMode(importMode)
              .publishAttributionMetricsToS3(publishToS3)
              .build();
  
      datasetImportJobArn = personalizeClient.createDatasetImportJob(createDatasetImportJobRequest)
              .datasetImportJobArn();
      
      DescribeDatasetImportJobRequest describeDatasetImportJobRequest = DescribeDatasetImportJobRequest.builder()
              .datasetImportJobArn(datasetImportJobArn)
              .build();
  
      long maxTime = Instant.now().getEpochSecond() + 3 * 60 * 60;
  
      while (Instant.now().getEpochSecond() < maxTime) {
  
          DatasetImportJob datasetImportJob = personalizeClient
                  .describeDatasetImportJob(describeDatasetImportJobRequest)
                  .datasetImportJob();
  
          status = datasetImportJob.status();
          System.out.println("Dataset import job status: " + status);
  
          if (status.equals("ACTIVE") || status.equals("CREATE FAILED")) {
              break;
          }
          try {
              Thread.sleep(waitInMilliseconds);
          } catch (InterruptedException e) {
              System.out.println(e.getMessage());
          }
      }
      return datasetImportJobArn;
  
  } catch (PersonalizeException e) {
      System.out.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
  }
  return "";
}

SDK for JavaScript v3

// Get service clients and commands using ES6 syntax.
import { CreateDatasetImportJobCommand, PersonalizeClient } from
  "@aws-sdk/client-personalize";

// create personalizeClient
const personalizeClient = new PersonalizeClient({
  region: "REGION"
});

// Set the dataset import job parameters.
export const datasetImportJobParam = {
  datasetArn: 'DATASET_ARN', /* required */
  dataSource: {  
    dataLocation: 's3://amzn-s3-demo-bucket/<folderName>/<CSVfilename>.csv'  /* required */
  },
  jobName: 'NAME',                        /* required */
  roleArn: 'ROLE_ARN',                    /* required */
  importMode: "FULL",                     /* optional, default is FULL */
  publishAttributionMetricsToS3: true     /* set to true to publish metrics to Amazon S3 bucket */
};

export const run = async () => {
  try {
    const response = await personalizeClient.send(new CreateDatasetImportJobCommand(datasetImportJobParam));
    console.log("Success", response);
    return response; // For unit tests.
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
};
run();