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バッチインポートを使用してイベントデータを保存する

バッチインポート機能を使用すると、コンソール、API、または AWS SDK を使用して、大規模な履歴イベントデータセットを Amazon Fraud Detector にすばやく簡単にアップロードできます。バッチインポートを使用するには、すべてのイベントデータを含む CSV 形式の入力ファイルを作成し、CSV ファイルを Amazon S3 バケットにアップロードして、インポートジョブを開始します。Amazon Fraud Detector は、まずイベントタイプに基づいてデータを検証し、データセット全体を自動的にインポートします。データがインポートされると、新しいモデルのトレーニングや既存のモデルの再トレーニングに使用する準備が整います。

入力ファイルと出力ファイル

入力 CSV ファイルには、関連するイベントタイプで定義されている変数と 4 つの必須変数と一致するヘッダーが含まれている必要があります。詳細については「ストレージ用のイベントデータを準備する」を参照してください。入力データファイルの最大サイズは 20 GB (20 GB)、つまり約 5,000 万イベントです。イベントの数は、イベントのサイズによって異なります。インポートジョブが成功した場合、出力ファイルは空になります。インポートが失敗した場合、出力ファイルにエラーログが含まれます。

CSV ファイルの作成

Amazon Fraud Detector は、カンマ区切り値 (CSV) 形式のファイルからのみデータをインポートします。CSV ファイルの最初の行には、関連するイベントタイプで定義された変数と、EVENT_ID、EVENT_TIMESTAMP、ENTITY_ID、および ENTITY_TYPE という 4 つの必須変数と完全に一致する列ヘッダーが含まれている必要があります。必要に応じて EVENT_LABEL と LABEL_TIMESTAMP を含めることもできます (EVENT_LABEL が含まれている場合は LABEL_TIMESTAMP が必要です)。

必須変数の定義

必須変数はイベントのメタデータと見なされ、大文字で指定する必要があります。イベントメタデータは、モデルトレーニングに自動的に含まれます。次の表に、必須変数、各変数の説明、および変数に必要な形式を示します。

バッチインポートのために CSV ファイルを Amazon S3 にアップロードする

データで CSV ファイルを作成したら、このファイルを Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットにアップロードします。

Amazon Fraud Detector コンソールでのイベントデータのバッチインポート

CreateBatchImportJob API または AWS SDK を使用して、Amazon Fraud Detector コンソールで多数のイベントデータセットを簡単にインポートできます。先に進む前に、データセットを CSV ファイルとして準備する手順に従ってください。CSV ファイルも Amazon S3 バケットにアップロードしていることを確認します。

Amazon Fraud Detector コンソールの使用

データセットの検証とインポートジョブの進行状況をモニタリングする

Amazon Fraud Detector コンソールを使用してバッチインポートジョブを実行している場合、デフォルトでは、Amazon Fraud Detector はインポート前にデータセットを検証します。Amazon Fraud Detector コンソールの新しいイベントインポートページで、検証ジョブとインポートジョブの進行状況とステータスをモニタリングできます。ページ上部のバナーには、検証結果とインポートジョブのステータスの簡単な説明が表示されます。検証結果とインポートジョブのステータスによっては、データセットの検証とインポートを成功させるためのアクションを実行する必要がある場合があります。

次の表は、検証およびインポートオペレーションの結果に応じて実行する必要があるアクションの詳細を示しています。

スマートデータ検証レポート

スマートデータ検証は、検証が完了した後に検証レポートを作成します。検証レポートには、SDV がデータセット内で特定したすべての問題の詳細と、最も影響の大きい問題を修正するための推奨アクションが表示されます。検証レポートを使用して、問題の内容、データセット内の問題の場所、問題の重要度、および問題の修正方法を確認できます。検証レポートは、検証が正常に完了した場合でも作成されます。この場合、レポートを表示して、問題がリストされているかどうかを確認し、問題がある場合は、それらを修正するかどうかを決定できます。

検証レポートへのアクセス

次のいずれかのオプションを使用して、検証完了後いつでも検証レポートにアクセスできます。

検証レポートの使用

インポートジョブの検証レポートページには、このインポートジョブの詳細、見つかった場合は重大なエラーのリスト、見つかった場合はデータセット内の特定のイベント (行) に関する警告のリスト、無効な値や各変数の欠落値などの情報を含むデータセットの簡単な概要が表示されます。

AWS SDK for Python (Boto3) を使用したバッチインポートイベントデータ

次の例は、CreateBatchImportJob API のサンプルリクエストを示しています。バッチインポートジョブには、jobId、inputPath、outputPath、eventTypeName と iamRoleArn が含まれている必要があります。ジョブが CREATE_FAILED 状態でない限り、JobID に過去のジョブの同じ ID を含めることはできません。inputPath と outputPath は有効な S3 パスでなければなりません。OutputPath でファイル名の指定をオプトアウトできますが、有効な S3 バケットの場所を指定する必要があります。eventTypeName と iamRoLeArn が存在する必要があります。IAM ロールは、Amazon S3 バケットを入力するための読み取りアクセス許可と、Amazon S3 バケットを出力するための書き込みアクセス許可を付与する必要があります。

import boto3
fraudDetector = boto3.client('frauddetector')

fraudDetector.create_batch_import_job (
jobId = 'sample_batch_import',
inputPath = 's3://bucket_name/input_file_name.csv',
outputPath = 's3://bucket_name/',
eventTypeName = 'sample_registration',
iamRoleArn: 'arn:aws:iam::************:role/service-role/AmazonFraudDetector-DataAccessRole-*************'
)                     
                

バッチインポートジョブをキャンセルする

進行中のバッチインポートジョブは、CancelBatchImportJob API または AWS SDK を使用して、Amazon Fraud Detector コンソールで、いつでもキャンセルできます。

AWS SDK for Python (Boto3) を使用したバッチインポートジョブのキャンセル

次の例は、CancelBatchImportJob API のサンプルリクエストを示しています。インポートのキャンセルジョブには、進行中のバッチインポートジョブのジョブ ID を含める必要があります。

import boto3
fraudDetector = boto3.client('frauddetector')
fraudDetector.cancel_batch_import_job (
    jobId = 'sample_batch'
)