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Connect Customer Analytics 데이터 레이크의 데이터 보존
Connect Customer의 데이터 레이크 보존 시스템은 액세스 가능한 데이터의 롤링 25개월 기간을 유지하며, 마감 날짜는 UTC 기준 오전 12시에 업데이트됩니다. 예를 들어 2025년 9월 1일 오전 3시 UTC에 데이터 레이크에 액세스하는 경우 Connect Customer는 2023년 8월 1일 오전 12시 UTC 이후의 데이터에 대한 액세스를 제공하는 반면,이 마감 날짜 이전의 데이터는 액세스할 수 없습니다.
25개월 기간 이후 데이터 보존
25개월 기간은 고정되어 있습니다. 보존 기간은 변경할 수 없습니다. 법적 보존 요구 사항을 충족하는 등 데이터를 더 오래 유지하려면 기간이 초과되기 전에 제어하는 스토리지에 데이터를 복사합니다.
AWS Lake Formation 및를 사용하여 자신의 계정에서 데이터 레이크 테이블에 액세스합니다. 자세한 내용은 Connect Customer 데이터 레이크 액세스 단원을 참조하십시오. 데이터를 유지하려면 CREATE TABLE AS SELECT (CTAS) 쿼리 또는 UNLOAD 문을 사용하여 각 테이블을 자체 Amazon S3 버킷에 쓰는 예약된 쿼리를 실행합니다. 그런 다음 Amazon S3 수명 주기 구성을 적용하여 내보낸 객체를 Amazon S3 Glacier와 같은 저렴한 스토리지 클래스로 이동하고 필요한 보존 기간 후에 만료시킬 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon S3 사용 설명서의 객체 수명 주기 관리를 참조하세요.
각 데이터 레이크 테이블은 연령 계산에 지정된 타임스탬프 필드를 사용합니다. 다음 표에는 각 데이터 레이크 테이블 이름과 해당 연령 타임스탬프 열의 이름이 나열되어 있습니다.
| 테이블 이름 | 연령 타임스탬프 열 |
|---|---|
| agent_queue_statistic_record | interval_end_time |
| agent_statistic_record | interval_end_time |
| contact_evaluation_record | evaluation_submitted_timestamp |
| contact_flow_events | start_timestamp |
| contact_lens_conversational_analytics | disconnect_timestamp |
| contact_statistic_record | disconnect_timestamp |
| contact_record | disconnect_timestamp |
| staff_shift_activities | last_updated_timestamp |
| staff_shifts | last_updated_timestamp |
| staff_timeoffs | last_updated_timestamp |
| staff_timeoff_intervals | last_updated_timestamp |
| short_term_forecasts | creation_timestamp |
| long_term_forecasts | creation_timestamp |
| outbound_campaign_events | campaign_event_timestamp |
| schedule_metrics | last_updated_timestamp |
| schedule_goals | last_updated_timestamp |
| bot_conversations | bot_conversation_end_timestamp |
| bot_intents | bot_conversation_end_timestamp |
| bot_slots | bot_conversation_end_timestamp |
| intraday_forecasts | creation_timestamp |
