기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # 매칭 워크플로를 사용하여 입력 데이터 매칭 일치 워크플로 *일치 워크플로*는 서로 다른 입력 소스의 데이터를 결합 및 비교하고 서로 다른 일치 기술을 기반으로 일치하는 레코드를 결정하는 데이터 처리 작업입니다.는 지정된 위치에서 데이터를 AWS Entity Resolution 읽고, 레코드 간 일치 항목을 찾고, 일치하는 각 데이터 세트에 [일치 ID](glossary.md#match-id-defin)를 할당합니다. 다음 다이어그램은 일치하는 워크플로를 생성하는 방법을 요약한 것입니다. ![\[A summary of the four steps to create a matching workflow in AWS Entity Resolution\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/HIW-Matching-Workflow.png) **Topics** + [ ## 워크플로 유형 일치 ](#matching-workflow-types) + [ ## 데이터 출력 옵션 ](#data-output-options) + [ ## 워크플로 결과 일치 ](#matching-workflow-results) + [ # 규칙 기반 일치 워크플로 생성 ](creating-matching-workflow-rule-based.md) + [ # 기계 학습 기반 매칭 워크플로 생성 ](create-matching-workflow-ml.md) + [ # 공급자 서비스 기반 매칭 워크플로 생성 ](create-matching-workflow-provider.md) + [ # 일치하는 워크플로 편집 ](edit-matching-workflow.md) + [ # 일치하는 워크플로 삭제 ](delete-matching-workflow.md) + [ # 규칙 기반 일치 워크플로에 대한 일치 ID 수정 또는 생성 ](generate-match-id.md) + [ # 규칙 기반 일치 워크플로에 대한 일치 ID 조회 ](find-match-id.md) + [ # 규칙 기반 또는 ML 기반 매칭 워크플로에서 레코드 삭제 ](delete-records.md) + [ # 일치하는 워크플로 문제 해결 ](troubleshooting.md) ## 워크플로 유형 일치 AWS Entity Resolution 는 세 가지 유형의 일치하는 워크플로를 지원합니다. 규칙 기반 일치 구성 가능한 규칙을 사용하여 지정된 필드의 정확한 일치 또는 퍼지 일치를 기반으로 일치하는 레코드를 식별합니다. 비슷한 철자가 지정된 이름 또는 형식이 다른 주소와 같은 일치 기준을 정의합니다. 기계 학습 기반 매칭 기계 학습 모델을 사용하여 데이터에 변형, 오류 또는 누락된 필드가 있는 경우에도 유사한 레코드를 식별합니다. 이 접근 방식은 규칙 기반 일치보다 더 복잡한 일치를 감지할 수 있습니다. 공급자 서비스 기반 일치 타사 데이터 공급자를 사용하여 일치시키기 전에 데이터를 보강하고 검증합니다. 이 유형의 일치는 Amazon Connect Customer Profiles 출력과 호환되지 않습니다. ## 데이터 출력 옵션 AWS Entity Resolution 는 다음에 데이터 출력 파일을 쓸 수 있습니다. + 지정한 Amazon S3 위치 + Amazon Connect Customer Profiles(고객 데이터 중복 제거용) **중요** Amazon Connect Customer Profiles로 내보내기는 공급자 기반 일치와 호환되지 않습니다. Amazon Connect Customer Profiles로 내보내려면 규칙 기반 매칭 또는 기계 학습 기반 매칭을 사용해야 합니다. 원하는 경우 AWS Entity Resolution 를 사용하여 출력 데이터를 해시할 수 있으므로 데이터에 대한 제어를 유지할 수 있습니다. 다음 표에는 일치하는 워크플로의 세 가지 유형과 지원되는 출력 대상이 나와 있습니다. | 일치 유형(Matching type) | S3 출력 | Customer Profiles 출력 | | --- | --- | --- | | [규칙 기반](creating-matching-workflow-rule-based.md) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) 예 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) 예 | | [기계 학습 기반](create-matching-workflow-ml.md) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) 예 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) 예 | | [공급자 서비스 기반](create-matching-workflow-provider.md) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) 예 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/negative_icon.svg)아니요 | ## 워크플로 결과 일치 일치하는 워크플로를 생성하고 실행한 후 지정된 S3 위치 또는 Amazon Connect Customer Profiles에서 결과를 볼 수 있습니다. 일치하는 워크플로는 데이터가 IDs를 생성합니다. 일치하는 워크플로는 여러 번 실행될 수 있으며 결과(성공 또는 오류)는 `jobId` 이름이 인 폴더에 기록됩니다. S3 출력 대상에 대한 각 실행에 대해: + 데이터 출력에는 성공적인 일치를 위한 파일과 오류에 대한 파일이 모두 포함됩니다. + 성공한 결과는 여러 파일이 포함된 `success` 폴더에 기록됩니다. + 여러 필드가 있는 `error` 폴더에 오류가 기록됩니다. Amazon Connect Customer Profiles 출력 대상의 각 실행에 대해: + 중복된 고객 레코드는 Amazon Connect 인스턴스로 직접 전송됩니다. + AWS Entity Resolution 콘솔에서 최근 작업 기록을 볼 수 있습니다. + Amazon Connect의 기존 프로필은 중복 제거 프로세스에 포함되지 않습니다. 일치하는 워크플로를 생성하고 실행한 후 [규칙 기반 매칭](creating-matching-workflow-rule-based.md) 또는 [기계 학습(ML) 매칭](create-matching-workflow-ml.md)의 출력을 [공급자 서비스 기반 매칭](create-matching-workflow-provider.md)에 대한 입력으로 사용하거나 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위한 다른 방법으로 사용할 수 있습니다. 예를 들어 공급자 구독 비용을 절약하려면 먼저 [규칙 기반 일치](creating-matching-workflow-rule-based.md)를 실행하여 데이터에서 일치하는 항목을 찾을 수 있습니다. 그런 다음 일치하지 않는 레코드의 하위 집합을 [공급자 서비스 기반 일치](create-matching-workflow-provider.md)로 보낼 수 있습니다. Customer Profiles로 내보내려는 경우 규칙 기반 또는 기계 학습 기반 매칭만 사용해야 합니다. 오류 문제 해결에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[일치하는 워크플로 문제 해결](troubleshooting.md). # 규칙 기반 일치 워크플로 생성 *[규칙 기반 매칭](glossary.md#rule-based-matching-defn)*은 입력한 데이터를 AWS Entity Resolution기반으로에서 제안하고 사용자가 완전히 구성할 수 있는 계층적 폭포 매칭 규칙 세트입니다. 규칙 기반 일치 워크플로를 사용하면 일반 텍스트 또는 해시 데이터를 비교하여 사용자 지정한 기준에 따라 정확한 일치 항목을 찾을 수 있습니다. 가 데이터에서 두 개 이상의 레코드 간에 일치하는 항목을 AWS Entity Resolution 찾으면 다음을 할당합니다. + [일치하는 데이터 세트의 레코드에 대한 일치 ID](glossary.md#match-id-defin) + 매치를 생성한 매치 [규칙](glossary.md#match-rule-defn)입니다. 에서 규칙 기반 일치 워크플로를 생성할 때 **단순** 또는 **고급** 규칙 유형을 선택해야 AWS Entity Resolution합니다. 규칙 유형에 따라 생성할 수 있는 규칙 조건의 복잡성이 결정됩니다. 워크플로를 생성한 후에는 규칙 유형을 변경할 수 없습니다. 다음 차트를 사용하여 두 규칙 **유형을 비교하고 사용 사례에 적합한 규칙** 유형을 결정할 수 있습니다. **규칙 유형 비교 차트** | 사용 사례: | 고급 규칙 유형 | 단순 규칙 유형 | | --- |--- |--- | | 입력 유형을 사용하여 one-to-one로 매핑된 스키마 매핑 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Yes | No | | --- |--- |--- | | 동일한 입력 유형에 매핑된 여러 데이터 열을 사용한 스키마 매핑 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/negative_icon.svg) No | Yes | | --- |--- |--- | | 정확한 매칭과 퍼지 매칭을 지원합니다. | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Yes | No (Exact matching only) | | --- |--- |--- | | AND, OR 및 괄호 연산자 지원 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Yes | No (AND operator only) | | --- |--- |--- | | 배치 워크플로 지원 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Yes | Yes | | --- |--- |--- | | 증분 워크플로 지원 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Yes | Yes | | --- |--- |--- | | 실시간 워크플로 지원 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/negative_icon.svg)No | Yes | | --- |--- |--- | | ID 매핑 워크플로 지원 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/negative_icon.svg) No | Yes | | --- |--- |--- | 사용할 규칙 유형을 결정한 후 다음 주제를 사용하여 **고급** 또는 **단순** 규칙 유형으로 규칙 기반 일치 워크플로를 생성합니다. **Topics** + [ # 고급 규칙 유형을 사용하여 규칙 기반 일치 워크플로 생성 ](rule-based-mw-advanced.md) + [ # 단순 규칙 유형을 사용하여 규칙 기반 일치 워크플로 생성 ](rule-based-mw-simple.md) # 고급 규칙 유형을 사용하여 규칙 기반 일치 워크플로 생성 고급 규칙 유형 **사전 조건** 규칙 기반 일치 워크플로를 생성하기 전에 다음을 수행해야 합니다. 1. 스키마 매핑을 생성합니다. 자세한 내용은 [스키마 매핑 생성](create-schema-mapping.md) 단원을 참조하십시오. 1. Amazon Connect Customer Profiles를 출력 대상으로 사용하는 경우 적절한 권한이 구성되어 있는지 확인합니다. 다음 절차에서는 AWS Entity Resolution 콘솔 또는 `CreateMatchingWorkflow` API를 사용하여 **고급** 규칙 유형을 사용하여 규칙 기반 일치 워크플로를 생성하는 방법을 보여줍니다. ------ #### [ Console ] **콘솔을 사용하여 **고급** 규칙 유형으로 규칙 기반 일치 워크플로를 생성하려면** 1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) AWS Entity Resolution 콘솔을 엽니다. 1. 왼쪽 탐색 창의 **워크플로**에서 **일치를** 선택합니다. 1. **매칭 워크플로** 페이지의 오른쪽 상단 모서리에서 **매칭 워크플로 생성을** 선택합니다. 1. **1단계: 일치하는 워크플로 세부 정보 지정**에서 다음을 수행합니다. 1. **일치하는 워크플로 이름과** 선택적 **설명을** 입력합니다. 1. **데이터 입력**에서 , **AWS 리전** **AWS Glue 데이터베이스**, **AWS Glue 테이블**, 해당 **스키마 매핑**을 차례로 선택합니다. 최대 19개의 데이터 입력을 추가할 수 있습니다. **참고** **고급** 규칙을 사용하려면 스키마 매핑이 다음 요구 사항을 충족해야 합니다. 필드가 함께 그룹화되지 않는 한 각 입력 필드는 고유한 일치 키에 매핑되어야 합니다. 입력 필드가 함께 그룹화된 경우 동일한 일치 키를 공유할 수 있습니다. 예를 들어 다음 스키마 매핑은 **고급** 규칙에 유효합니다. `firstName: { matchKey: 'name', groupName: 'name' }` `lastName: { matchKey: 'name', groupName: 'name' }` 이 경우 `firstName` 및 `lastName` 필드가 함께 그룹화되고 허용되는 동일한 이름 일치 키가 공유됩니다. 스키마 매핑을 검토하고 필드를 올바르게 그룹화하지 않는 한이 one-to-one 일치 규칙을 따르도록 업데이트하여 **고급** 규칙을 사용합니다. 데이터 테이블에 DELETE 열이 있는 경우 스키마 매핑의 유형은 여야 하며 `String` 및 `matchKey`를 가질 수 없습니다`groupName`. 1. **데이터 정규화** 옵션은 일치 전에 데이터 입력이 정규화되도록 기본적으로 선택됩니다. 데이터를 정규화하지 않으려면 **데이터 정규화** 옵션을 선택 취소합니다. **참고** 정규화는 **스키마 매핑 생성**의 다음 시나리오에서만 지원됩니다. **이름** 하위 유형이 그룹화된 경우: **이름**, **중간 이름**, **성**. **주소** 하위 유형이 그룹화된 경우: **거리 주소 1**, **거리 주소 2**, **거리 주소 3**, **도시**, **주**, **국가**, **우편 번호**. **전화** **번호, 전화** **국가 코드 등의 전화** 하위 유형이 그룹화된 경우. 1. **서비스 액세스** 권한을 지정하려면 옵션을 선택하고 권장 조치를 취합니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-advanced.html) 1. (선택 사항) 리소스에 대해 **태그를** 활성화하려면 **새 태그 추가**를 선택한 다음 **키** 및 **값** 페어를 입력합니다. 1. **다음**을 선택합니다. 1. **2단계: 매칭 기법 선택**: 1. **일치 방법**에서 **규칙 기반 일치**를 선택합니다. 1. **규칙 유형**에서 **고급**을 선택합니다. ![\[고급 규칙 기반 매칭 옵션을 선택한 상태에서 매칭 기법 화면을 선택합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-rule-based-advanced.PNG) 1. **케이던스 처리**에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다. + **수동**을 선택하여 대량 업데이트에 대해 온디맨드로 워크플로 실행 + 새 데이터가 S3 버킷에 저장되는 즉시 워크플로를 실행하려면 **자동**을 선택합니다. **참고** **자동**을 선택한 경우 S3 버킷에 대해 Amazon EventBridge 알림이 켜져 있는지 확인합니다. S3 콘솔을 사용하여 Amazon EventBridge를 활성화하는 방법에 대한 지침은 Amazon *Amazon S3 사용 설명서의 Amazon* [ EventBridge 활성화](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/enable-event-notifications-eventbridge.html)를 참조하세요. 1. **일치 규칙**의 경우 **규칙 이름을** 입력한 다음 목표에 따라 드롭다운 목록에서 적절한 일치 함수와 연산자를 선택하여 **규칙 조건을** 빌드합니다. 최대 25개의 규칙을 생성할 수 있습니다. **AND** 연산자를 사용하여 퍼지 일치 함수(**Cosine**, **Levenshtein** 또는 **Soundex**)를 정확한 일치 함수(**Exact**, **ExactManyToMany**)와 결합해야 합니다. 다음 표를 사용하여 목표에 따라 사용할 함수 또는 연산자 유형을 결정할 수 있습니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-advanced.html) **Example 전화번호 및 이메일과 일치하는 규칙 조건** 다음은 전화번호(**전화** 일치 키) 및 이메일 주소(**이메일 주소** 일치 키)의 레코드와 일치하는 규칙 조건의 예입니다. `Exact(Phone,EmptyValues=Process) AND Levenshtein("Email address",2)` ![\[전화번호 및 이메일 주소의 레코드와 일치하는 규칙 조건의 예입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/matching-rule-condition-example.png) **전화** 일치 키는 **정확한** 일치 함수를 사용하여 동일한 문자열을 일치시킵니다. **전화** 일치 키는 **EmptyValues=Process** modifier를 사용하여 일치하는 빈 값을 처리합니다. **이메일 주소** 일치 키는 **Levenshtein** 일치 함수를 사용하여 기본 Levenshtein 거리 알고리즘 임계값인 2를 사용하여 데이터를 오타와 일치시킵니다. **이메일** 일치 키는 선택적 한정자를 사용하지 않습니다. **AND** 연산자는 **정확한** 일치 함수와 **Levenshtein** 일치 함수를 결합합니다. **Example ExactManyToMany를 사용하여 매치키 매칭을 수행하는 규칙 조건** 다음은 세 개의 주소 필드(**HomeAddress** 일치 키, **BillingAddress** 일치 키 및 **ShippingAddress** 일치 키)의 레코드와 일치하여 값이 동일한지 확인하여 잠재적 일치 항목을 찾는 규칙 조건의 예입니다. 연`ExactManyToMany`산자는 지정된 주소 필드의 가능한 모든 조합을 평가하여 둘 이상의 주소 간의 정확한 일치를 식별합니다. 예를 들어가 `BillingAddress` 또는와 `HomeAddress` 일치하는지 `ShippingAddress`또는 세 주소가 모두 정확히 일치하는지 감지합니다. ``` ExactManyToMany(HomeAddress, BillingAddress, ShippingAddress) ``` **Example 클러스터링을 사용하는 규칙 조건** 퍼지 조건이 있는 고급 규칙 기반 일치에서 시스템은 먼저 정확한 일치를 기반으로 레코드를 클러스터로 그룹화합니다. 이러한 초기 클러스터가 구성되면 시스템은 퍼지 일치 필터를 적용하여 각 클러스터 내에서 추가 일치 항목을 식별합니다. 최적의 성능을 위해 데이터 패턴을 기반으로 정확한 일치 조건을 선택하여 잘 정의된 초기 클러스터를 생성해야 합니다. 다음은 여러 정확한 일치를 퍼지 일치 요구 사항과 결합하는 규칙 조건의 예입니다. 연`AND`산자를 사용하여 `FullName`, 생년월일(`DOB`) 및 `Address`의 세 필드가 레코드 간에 정확히 일치하는지 확인합니다. 또한 Levenshtein 거리를 사용하여 `InternalID` 필드를 약간 변경할 수 있습니다`1`. Levenshtein 거리는 한 문자열을 다른 문자열로 변경하는 데 필요한 단일 문자 편집의 최소 수를 측정합니다. 거리가 1이면 일치하는 문자`InternalIDs`가 한 자만 다릅니다(예: 오타, 삭제 또는 삽입). 이러한 조건 조합은 식별자에 약간의 불일치가 있더라도 동일한 개체를 나타낼 가능성이 매우 높은 레코드를 식별하는 데 도움이 됩니다. ``` Exact(FullName) AND Exact(DOB) AND Exact(Address) and Levenshtein(InternalID, 1) ``` 1. **다음**을 선택합니다. 1. **3단계: 데이터 출력 및 형식 지정**: 1. **데이터 출력 대상 및 형식**에서 데이터 출력의 **Amazon S3 위치와** **데이터 형식**이 **정규화된 데이터**인지 **원래 데이터**인지 선택합니다. 1. **암호화**에 **암호화 설정 사용자 지정**을 선택한 경우 **AWS KMS 키** ARN을 입력합니다. 1. **시스템 생성 출력을** 봅니다. 1. **데이터 출력**에서 포함하거나 숨기거나 마스킹할 필드를 결정한 다음 목표에 따라 권장 조치를 취합니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-advanced.html) 1. **다음**을 선택합니다. 1. **4단계: 검토 및 생성**의 경우: 1. 이전 단계에서 선택한 내용을 검토하고 필요한 경우 편집하세요. 1. [**Create and run**]을 선택합니다. 일치하는 워크플로가 생성되었고 작업이 시작되었음을 나타내는 메시지가 나타납니다. 1. 일치하는 워크플로 세부 정보 페이지의 **지표** 탭에서 **마지막 작업 지표**에서 다음을 확인합니다. + **작업 ID**입니다. + 일치하는 워크플로 작업의 **상태**: **대기 중**, **진행 중**, **완료**됨, **실패** + 워크플로 작업에 대해 **완료된 시간**입니다. + **처리된 레코드** 수입니다. + **처리되지 않은 레코드** 수입니다. + **생성된 고유 일치 IDs**. + **입력 레코드** 수입니다. 작업 **기록에서 이전에 실행된 일치하는 워크플로 작업에 대한 작업** 지표를 볼 수도 있습니다. 1. 일치하는 워크플로 작업이 완료되면(**상태**가 **완료됨**) **데이터 출력** 탭으로 이동한 다음 **Amazon S3 위치를** 선택하여 결과를 볼 수 있습니다. 1. (**수동** 처리 유형만 해당) **수동** 처리 유형으로 **규칙 기반 매칭** 워크플로를 생성한 경우 매칭 워크플로 세부 정보 페이지에서 **워크플로 실행**을 선택하여 언제든지 매칭 워크플로를 실행할 수 있습니다. 1. (**자동** 처리 유형만 해당) 데이터 테이블에 DELETE 열이 있는 경우: + DELETE 열에서 *true*로 설정된 레코드는 삭제됩니다. + DELETE 열에서 *false*로 설정된 레코드는 S3에 수집됩니다. 자세한 내용은 [1단계: 자사 데이터 테이블 준비](prepare-input-data.md#prepare-first-party-tables) 단원을 참조하십시오. ------ #### [ API ] **API를 사용하여 **고급** 규칙 유형으로 규칙 기반 일치 워크플로를 생성하려면** **참고** 기본적으로 워크플로는 표준(배치) 처리를 사용합니다. 증분(자동 처리를 사용하려면 명시적으로 구성해야 합니다. 1. 터미널 또는 명령 프롬프트를 열어 API를 요청합니다. 1. 다음 엔드포인트에 대한 POST 요청을 생성합니다. ``` /matchingworkflows ``` 1. 요청 헤더에서 Content-type을 application/json으로 설정합니다. **참고** 지원되는 프로그래밍 언어의 전체 목록은 *[AWS Entity Resolution API 참조](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/Welcome.html)*를 참조하세요. 1. 요청 본문에 대해 다음과 같은 필수 JSON 파라미터를 제공합니다. ``` { "description": "string", "incrementalRunConfig": { "incrementalRunType": "string" }, "inputSourceConfig": [ { "applyNormalization": boolean, "inputSourceARN": "string", "schemaName": "string" } ], "outputSourceConfig": [ { "applyNormalization": boolean, "KMSArn": "string", "output": [ { "hashed": boolean, "name": "string" } ], "outputS3Path": "string" } ], "resolutionTechniques": { "providerProperties": { "intermediateSourceConfiguration": { "intermediateS3Path": "string" }, "providerConfiguration": JSON value, "providerServiceArn": "string" }, "resolutionType": "RULE_MATCHING", "ruleBasedProperties": { "attributeMatchingModel": "string", "matchPurpose": "string", "rules": [ { "matchingKeys": [ "string" ], "ruleName": "string" } ] }, "ruleConditionProperties": { "rules": [ { "condition": "string", "ruleName": "string" } ] } }, "roleArn": "string", "tags": { "string" : "string" }, "workflowName": "string" } ``` 위치: + `workflowName` (필수) - 고유해야 하며 [a-zA-Z\$10-9-]\$1와 일치하는 패턴은 1\$1255자여야 합니다. + `inputSourceConfig` (필수) - 1\$120개의 입력 소스 구성 목록 + `outputSourceConfig` (필수) - 정확히 하나의 출력 소스 구성 + `resolutionTechniques` (필수) - 규칙 기반 일치를 위한 resolutionType으로 "RULE\$1MATCHING"으로 설정 + `roleArn` (필수) - 워크플로 실행을 위한 IAM 역할 ARN + `ruleConditionProperties` (필수) - 규칙 조건 목록과 일치하는 규칙의 이름입니다. 선택적 파라미터는 다음과 같습니다. + `description` - 최대 255자 + `incrementalRunConfig` - 증분 실행 유형 구성 + `tags` - 최대 200개의 키-값 페어 1. (선택 사항) 기본 표준(배치) 처리 대신 증분 처리를 사용하려면 요청 본문에 다음 파라미터를 추가합니다. ``` "incrementalRunConfig": { "incrementalRunType": "AUTOMATIC" } ``` 1. 요청을 보냅니다. 1. 성공하면 상태 코드 200과 다음을 포함하는 JSON 본문이 포함된 응답을 받게 됩니다. ``` { "workflowArn": "string", "workflowName": "string", // Plus all configured workflow details } ``` 1. 호출에 실패하면 다음 오류 중 하나가 표시될 수 있습니다. + 400 - 워크플로 이름이 이미 있는 경우 ConflictException + 400 - 입력이 검증에 실패한 경우 ValidationException + 402 - 계정 한도를 초과하는 경우 ExceedsLimitException + 403 - 충분한 액세스 권한이 없는 경우 AccessDeniedException + 429 - 요청이 제한된 경우 ThrottlingException + 500 - 내부 서비스 장애가 있는 경우 InternalServerException ------ # 단순 규칙 유형을 사용하여 규칙 기반 일치 워크플로 생성 단순 규칙 유형 **사전 조건** 규칙 기반 매칭 워크플로를 생성하기 전에 다음을 수행해야 합니다. 1. 스키마 매핑을 생성합니다. 자세한 내용은 [스키마 매핑 생성](create-schema-mapping.md) 단원을 참조하십시오. 1. Amazon Connect Customer Profiles를 출력 대상으로 사용하는 경우 적절한 권한이 구성되어 있는지 확인합니다. 다음 절차에서는 AWS Entity Resolution 콘솔 또는 `CreateMatchingWorkflow` API를 사용하여 **단순** 규칙 유형으로 규칙 기반 일치 워크플로를 생성하는 방법을 보여줍니다. ------ #### [ Console ] **콘솔을 사용하여 **단순** 규칙 유형으로 규칙 기반 일치 워크플로를 생성하려면** 1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) AWS Entity Resolution 콘솔을 엽니다. 1. 왼쪽 탐색 창의 **워크플로**에서 **일치를** 선택합니다. 1. **매칭 워크플로** 페이지의 오른쪽 상단 모서리에서 **매칭 워크플로 생성을** 선택합니다. 1. **1단계: 일치하는 워크플로 세부 정보 지정**에서 다음을 수행합니다. 1. **일치하는 워크플로 이름과** 선택적 **설명을** 입력합니다. 1. **데이터 입력**에서 , **AWS 리전** **AWS Glue 데이터베이스**, **AWS Glue 테이블**을 선택한 다음 해당 **스키마 매핑**을 선택합니다. 최대 19개의 데이터 입력을 추가할 수 있습니다. 1. **데이터 정규화** 옵션은 일치 전에 데이터 입력이 정규화되도록 기본적으로 선택됩니다. 데이터를 정규화하지 않으려면 **데이터 정규화** 옵션을 선택 취소합니다. **참고** 정규화는 **스키마 매핑 생성**의 다음 시나리오에서만 지원됩니다. **이름** 하위 유형이 그룹화된 경우: **이름**, **중간 이름**, **성**. **주소** 하위 유형이 그룹화된 경우: **거리 주소 1**, **거리 주소 2**, **거리 주소 3**, **도시**, **주**, **국가**, **우편 번호**. **전화** **번호, 전화** **국가 코드 등의 전화** 하위 유형이 그룹화된 경우. 1. **서비스 액세스** 권한을 지정하려면 옵션을 선택하고 권장 조치를 취합니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-simple.html) 1. (선택 사항) 리소스에 대해 **태그를** 활성화하려면 **새 태그 추가**를 선택한 다음 **키** 및 **값** 페어를 입력합니다. 1. **다음**을 선택합니다. 1. **2단계: 매칭 기법 선택**: 1. **일치 방법**에서 **규칙 기반 일치**를 선택합니다. 1. **규칙 유형**에서 **단순**을 선택합니다. ![\[단순 규칙 기반 매칭 옵션을 선택한 상태에서 매칭 기법 화면을 선택합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-rule-based-simple.PNG) 1. **케이던스 처리**에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다. + **수동**을 선택하여 대량 업데이트에 대해 온디맨드로 워크플로 실행 + 새 데이터가 S3 버킷에 저장되는 즉시 워크플로를 실행하려면 **자동**을 선택합니다. **참고** **자동**을 선택한 경우 S3 버킷에 대해 Amazon EventBridge 알림이 켜져 있는지 확인합니다. S3 콘솔을 사용하여 Amazon EventBridge를 활성화하는 방법에 대한 지침은 Amazon *Amazon S3 사용 설명서의 Amazon* [ EventBridge 활성화](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/enable-event-notifications-eventbridge.html)를 참조하세요. 1. (선택 사항) **ID 매핑 전용 인덱스**의 경우 ID를 생성하지 않고 데이터만 인덱싱하는 기능을 **켜**도록 선택할 수 IDs. 기본적으로 일치하는 워크플로는 데이터가 IDs를 생성합니다. 1. **일치 규칙에** **규칙 이름을** 입력한 다음 해당 규칙의 **일치 키를** 선택합니다. 최대 15개의 규칙을 생성하고 규칙 전체에 최대 15개의 서로 다른 일치 키를 적용하여 일치 기준을 정의할 수 있습니다. ![\[일치하는 규칙은 필드와 인터페이스되어 규칙 이름을 입력하고 일치하는 키를 선택합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/matching-rules.PNG) 1. **비교 유형**에서 목표에 따라 다음 옵션 중 하나를 선택합니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-simple.html) ![\[비교 유형 옵션: 여러 필드에 저장된 데이터 간에 일치하는 항목을 찾기 위한 여러 입력 필드 또는 한 필드 내에서 비교를 제한하기 위한 단일 입력 필드.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/comparison-type.PNG) 1. **다음**을 선택합니다. 1. **3단계: 데이터 출력 및 형식 지정**: 1. **데이터 출력 대상 및 형식**에서 데이터 출력의 **Amazon S3 위치와** **데이터 형식**이 **정규화된 데이터**인지 **원래 데이터**인지 선택합니다. 1. **암호화**에 **암호화 설정 사용자 지정**을 선택한 경우 **AWS KMS 키** ARN을 입력합니다. 1. **시스템 생성 출력을** 봅니다. 1. **데이터 출력**에서 포함하거나 숨기거나 마스킹할 필드를 결정한 다음 목표에 따라 권장 조치를 취합니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-simple.html) 1. **다음**을 선택합니다. 1. **4단계: 검토 및 생성**의 경우: 1. 이전 단계에서 선택한 내용을 검토하고 필요한 경우 편집하세요. 1. [**Create and run**]을 선택합니다. 일치하는 워크플로가 생성되었고 작업이 시작되었음을 나타내는 메시지가 나타납니다. 1. 일치하는 워크플로 세부 정보 페이지의 **지표** 탭에서 **마지막 작업 지표**에서 다음을 확인합니다. + **작업 ID**입니다. + 일치하는 워크플로 작업의 **상태**: **대기 중**, **진행 중**, **완료**됨, **실패** + 워크플로 작업에 대해 **완료된 시간**입니다. + **처리된 레코드** 수입니다. + **처리되지 않은 레코드** 수입니다. + **생성된 고유 일치 IDs**. + **입력 레코드** 수입니다. 작업 **기록에서 이전에 실행된 일치하는 워크플로 작업에 대한 작업** 지표를 볼 수도 있습니다. 1. 일치하는 워크플로 작업이 완료된 후(**상태**가 **완료됨**) **데이터 출력** 탭으로 이동한 다음 **Amazon S3 위치를** 선택하여 결과를 볼 수 있습니다. 1. (**수동** 처리 유형만 해당) **수동** 처리 유형으로 **규칙 기반 매칭** 워크플로를 생성한 경우 매칭 워크플로 세부 정보 페이지에서 **워크플로 실행**을 선택하여 언제든지 매칭 워크플로를 실행할 수 있습니다. ------ #### [ API ] **API를 사용하여 **단순** 규칙 유형으로 규칙 기반 일치 워크플로를 생성하려면** **참고** 기본적으로 워크플로는 표준(배치) 처리를 사용합니다. 증분(자동 처리를 사용하려면 명시적으로 구성해야 합니다. 1. 터미널 또는 명령 프롬프트를 열어 API를 요청합니다. 1. 다음 엔드포인트에 대한 POST 요청을 생성합니다. ``` /matchingworkflows ``` 1. 요청 헤더에서 Content-type을 application/json으로 설정합니다. **참고** 지원되는 프로그래밍 언어의 전체 목록은 *[AWS Entity Resolution API 참조](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/Welcome.html)*를 참조하세요. 1. 요청 본문에 다음과 같은 필수 JSON 파라미터를 제공합니다. ``` { "description": "string", "incrementalRunConfig": { "incrementalRunType": "string" }, "inputSourceConfig": [ { "applyNormalization": boolean, "inputSourceARN": "string", "schemaName": "string" } ], "outputSourceConfig": [ { "applyNormalization": boolean, "KMSArn": "string", "output": [ { "hashed": boolean, "name": "string" } ], "outputS3Path": "string" } ], "resolutionTechniques": { "providerProperties": { "intermediateSourceConfiguration": { "intermediateS3Path": "string" }, "providerConfiguration": JSON value, "providerServiceArn": "string" }, "resolutionType": "RULE_MATCHING", "ruleBasedProperties": { "attributeMatchingModel": "string", "matchPurpose": "string", "rules": [ { "matchingKeys": [ "string" ], "ruleName": "string" } ] }, "ruleConditionProperties": { "rules": [ { "condition": "string", "ruleName": "string" } ] } }, "roleArn": "string", "tags": { "string" : "string" }, "workflowName": "string" } ``` 위치: + `workflowName` (필수) - 고유해야 하며 [a-zA-Z\$10-9-]\$1와 일치하는 1\$1255자여야 합니다. + `inputSourceConfig` (필수) - 1\$120개의 입력 소스 구성 목록 + `outputSourceConfig` (필수) - 정확히 하나의 출력 소스 구성 + `resolutionTechniques` (필수) - 규칙 기반 일치의 경우 "RULE\$1MATCHING"으로 설정 + `roleArn` (필수) - 워크플로 실행을 위한 IAM 역할 ARN + `ruleConditionProperties` (필수) - 규칙 조건 목록과 일치하는 규칙의 이름입니다. 선택적 파라미터는 다음과 같습니다. + `description` - 최대 255자 + `incrementalRunConfig` - 증분 실행 유형 구성 + `tags` - 최대 200개의 키-값 페어 1. (선택 사항) 기본 표준(배치) 처리 대신 증분 처리를 사용하려면 요청 본문에 다음 파라미터를 추가합니다. ``` "incrementalRunConfig": { "incrementalRunType": "AUTOMATIC" } ``` 1. 요청을 보냅니다. 1. 성공하면 상태 코드 200과 다음을 포함하는 JSON 본문이 포함된 응답을 받게 됩니다. ``` { "workflowArn": "string", "workflowName": "string", // Plus all configured workflow details } ``` 1. 호출에 실패하면 다음 오류 중 하나가 표시될 수 있습니다. + 400 - 워크플로 이름이 이미 있는 경우 ConflictException + 400 - 입력이 검증에 실패한 경우 ValidationException + 402 - 계정 한도를 초과하는 경우 ExceedsLimitException + 403 - 충분한 액세스 권한이 없는 경우 AccessDeniedException + 429 - 요청이 제한된 경우 ThrottlingException + 500 - 내부 서비스 장애가 있는 경우 InternalServerException ------ # 기계 학습 기반 매칭 워크플로 생성 *[기계 학습 기반 일치](glossary.md#ml-matching-defn)*는 입력한 모든 데이터에 걸쳐 레코드를 일치시키려고 시도하는 사전 설정 프로세스입니다. 기계 학습 기반 매칭 워크플로를 사용하면 일반 텍스트 데이터를 비교하여 기계 학습 모델을 사용하여 광범위한 매칭을 찾을 수 있습니다. **참고** 기계 학습 모델은 해시된 데이터의 비교를 지원하지 않습니다. 가 데이터에서 두 개 이상의 레코드 간에 일치하는 항목을 AWS Entity Resolution 찾으면 다음을 할당합니다. + [일치하는 데이터 세트의 레코드에 대한 일치 ID](glossary.md#match-id-defin) + 일치 [신뢰도 수준](glossary.md#confidence-level-defn) 백분율입니다. ML 기반 매칭 워크플로의 출력을 데이터 서비스 공급자 매칭을 위한 입력으로 사용하거나 특정 목표를 달성하기 위해 그 반대로 사용할 수 있습니다. 예를 들어 ML 기반 일치를 실행하여 먼저 자체 레코드의 데이터 소스에서 일치 항목을 찾을 수 있습니다. 하위 집합이 일치하지 않으면 [공급자 서비스 기반 일치](create-matching-workflow-provider.md)를 실행하여 추가 일치 항목을 찾을 수 있습니다. **사전 조건** ML 기반 매칭 워크플로를 생성하기 전에 다음을 수행해야 합니다. 1. 스키마 매핑을 생성합니다. 자세한 내용은 [스키마 매핑 생성](create-schema-mapping.md) 단원을 참조하십시오. 1. Amazon Connect Customer Profiles를 출력 대상으로 사용하는 경우 적절한 권한이 구성되어 있는지 확인합니다. **ML 기반 매칭 워크플로를 생성하려면:** 1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) AWS Entity Resolution 콘솔을 엽니다. 1. 왼쪽 탐색 창의 **워크플로**에서 **일치를** 선택합니다. 1. **매칭 워크플로** 페이지의 오른쪽 상단 모서리에서 **매칭 워크플로 생성을** 선택합니다. 1. **1단계: 일치하는 워크플로 세부 정보 지정**에서 다음을 수행합니다. 1. **일치하는 워크플로 이름과** 선택적 **설명을** 입력합니다. 1. **데이터 입력**에서 , **AWS 리전** **AWS Glue 데이터베이스**, **AWS Glue 테이블**을 선택한 다음 해당 **스키마 매핑**을 선택합니다. 최대 20개의 데이터 입력을 추가할 수 있습니다. 1. **데이터 정규화** 옵션은 일치 전에 데이터 입력이 정규화되도록 기본적으로 선택됩니다. 데이터를 정규화하지 않으려면 **데이터 정규화** 옵션을 선택 취소합니다. 기계 학습 기반 일치는 [이름](glossary.md#normalization-ML-defn-name), [전화번호](glossary.md#normalization-ML-defn-phone)및 만 정규화합니다[이메일](glossary.md#normalization-ML-defn-email). 1. **서비스 액세스** 권한을 지정하려면 옵션을 선택하고 권장 조치를 취합니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-ml.html) 1. (선택 사항) 리소스에 대해 **태그를** 활성화하려면 **새 태그 추가**를 선택한 다음 **키** 및 **값** 페어를 입력합니다. 1. **다음**을 선택합니다. 1. **2단계: 매칭 기법 선택**: 1. **일치 방법**에서 **기계 학습 기반 일치**를 선택합니다. ![\[AWS Entity Resolution 워크플로 생성 인터페이스를 규칙 기반 또는 기계 학습 매칭 옵션과 일치시킵니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-machine-learning.PNG) 1. **처리 주기**에서 **수동** 옵션이 선택됩니다. 이 옵션을 사용하면 대량 업데이트에 대해 온디맨드로 워크플로를 실행할 수 있습니다. **참고** 기계 학습 기반 매칭 워크플로에는 자동(증분) 처리가 지원되지 않습니다. 1. **다음**을 선택합니다. 1. **3단계: 데이터 출력 및 형식 지정**: 1. **데이터 출력 대상 및 형식**에서 데이터 출력의 **Amazon S3 위치와** **데이터 형식**이 **정규화된 데이터**인지 **원래 데이터**인지 선택합니다. 1. **암호화**에 **암호화 설정 사용자 지정**을 선택한 경우 **AWS KMS 키** ARN을 입력합니다. 1. **시스템 생성 출력을** 봅니다. 1. **데이터 출력**의 경우 포함하거나 숨기거나 마스킹할 필드를 결정한 다음 목표에 따라 권장 조치를 취합니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-ml.html) 1. **다음**을 선택합니다. 1. **4단계: 검토 및 생성**의 경우: 1. 이전 단계에서 선택한 내용을 검토하고 필요한 경우 편집하세요. 1. [**Create and run**]을 선택합니다. 일치하는 워크플로가 생성되었고 작업이 시작되었음을 나타내는 메시지가 나타납니다. 1. 일치하는 워크플로 세부 정보 페이지의 **지표** 탭에서 **마지막 작업 지표**에서 다음을 확인합니다. + **작업 ID**입니다. + 일치하는 워크플로 작업의 **상태**: **대기 중**, **진행 중**, **완료**됨, **실패** + 워크플로 작업에 대해 **완료된 시간**입니다. + **처리된 레코드** 수입니다. + **처리되지 않은 레코드** 수입니다. + **생성된 고유 일치 IDs**. + **입력 레코드** 수입니다. 작업 **기록에서 이전에 실행된 일치하는 워크플로 작업에 대한 작업** 지표를 볼 수도 있습니다. 1. 일치하는 워크플로 작업이 완료된 후(**상태**가 **완료**됨) **데이터 출력** 탭으로 이동한 다음 **Amazon S3 위치를** 선택하여 결과를 볼 수 있습니다. 1. (**수동** 처리 유형만 해당) **수동** 처리 유형으로 **기계 학습 기반 매칭** 워크플로를 생성한 경우 매칭 워크플로 세부 정보 페이지에서 **워크플로 실행**을 선택하여 언제든지 매칭 워크플로를 실행할 수 있습니다. # 공급자 서비스 기반 매칭 워크플로 생성 *[공급자 서비스 기반 일치](glossary.md#provider-service-matching)*를 사용하면 알려진 식별자를 선호하는 데이터 서비스 공급자와 일치시킬 수 있습니다. AWS Entity Resolution 는 현재 다음과 같은 데이터 공급자 서비스를 지원합니다. + LiveRamp + TransUnion + 통합 ID 2.0 지원되는 공급자 서비스에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[타사 입력 데이터 준비](prepare-third-party-input-data.md). 에서 이러한 공급자에 대한 공개 구독을 사용하거나 데이터 공급자와 직접 비공개 제안을 AWS Data Exchange 협상할 수 있습니다. 새 구독을 생성하거나 공급자 서비스에 대한 기존 구독을 재사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[1단계:에서 공급자 서비스 구독 AWS Data Exchange](prepare-third-party-input-data.md#subscribe-provider-service). 다음 섹션에서는 공급자 기반 매칭 워크플로를 생성하는 방법을 설명합니다. **Topics** + [ ## LiveRamp를 사용하여 일치하는 워크플로 생성 ](#create-mw-liveramp) + [ ## TransUnion을 사용하여 일치하는 워크플로 생성 ](#create-mw-transunion) + [ ## UID 2.0을 사용하여 일치하는 워크플로 생성 ](#create-mw-uid) ## LiveRamp를 사용하여 일치하는 워크플로 생성 LiveRamp 서비스는 RampID라는 식별자를 제공합니다. RampID는 광고 캠페인 대상을 생성하기 위해 수요 측 플랫폼에서 가장 일반적으로 사용되는 IDs 중 하나입니다. LiveRamp와 일치하는 워크플로를 사용하면 해시된 이메일 주소를 RAMPIDs. **참고** AWS Entity Resolution 는 PII 기반 RampID 할당을 지원합니다. **사전 조건** LiveRamp를 사용하여 일치하는 워크플로를 생성하기 전에 다음을 수행해야 합니다. 1. 스키마 매핑을 생성합니다. 자세한 내용은 [스키마 매핑 생성](create-schema-mapping.md) 단원을 참조하십시오. 1. LiveRamp 서비스 구독 1. 일치하는 워크플로 출력을 일시적으로 쓰려는 Amazon S3 데이터 스테이징 버킷에 적절한 권한을 구성합니다. LiveRamp를 사용하여 ID 매핑 워크플로를 생성하기 전에 S3 데이터 스테이징 버킷에 다음 권한을 추가합니다. ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Principal": { "AWS": "arn:aws:iam::715724997226:root" }, "Action": [ "s3:PutObject", "s3:GetObject", "s3:GetObjectVersion", "s3:DeleteObject" ], "Resource": [ "arn:aws:s3:::", "arn:aws:s3:::/*" ] }, { "Effect": "Allow", "Principal": { "AWS": "arn:aws:iam::715724997226:root" }, "Action": [ "s3:ListBucket", "s3:GetBucketLocation", "s3:GetBucketPolicy", "s3:ListBucketVersions", "s3:GetBucketAcl" ], "Resource": [ "arn:aws:s3:::", "arn:aws:s3:::/*" ] } ] } ``` ------ 각 *<사용자 입력 자리 표시자>*를 자신의 정보로 바꿉니다. | | | | --- |--- | | staging-bucket | Amazon S3 bucket that temporarily stores your data while running a provider service-based workflow. | **LiveRamp를 사용하여 일치하는 워크플로를 생성하려면:** 1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) AWS Entity Resolution 콘솔을 엽니다. 1. 왼쪽 탐색 창의 **워크플로**에서 **일치를** 선택합니다. 1. **매칭 워크플로** 페이지의 오른쪽 상단 모서리에서 **매칭 워크플로 생성을** 선택합니다. 1. **1단계: 일치하는 워크플로 세부 정보 지정**에서 다음을 수행합니다. 1. **일치하는 워크플로 이름과** 선택적 **설명을** 입력합니다. 1. **데이터 입력**에서 , **AWS 리전** **AWS Glue 데이터베이스**, **AWS Glue 테이블**을 선택한 다음 해당 **스키마 매핑**을 선택합니다. 최대 20개의 데이터 입력을 추가할 수 있습니다. 1. **데이터 정규화** 옵션은 일치 전에 데이터 입력이 정규화되도록 기본적으로 선택됩니다. **참고** 정규화는 **스키마 매핑 생성**의 다음 시나리오에서만 지원됩니다. **이름** 하위 유형이 그룹화된 경우: **이름**, **중간 이름**, **성**. **주소** 하위 유형이 그룹화된 경우: **거리 주소 1**, **거리 주소 2**: **거리 주소 3 이름**, **도시 이름**, **주**, **국가**, **우편 번호**. **전화** **번호, 전화** **국가 코드 등의 전화** 하위 유형이 그룹화된 경우. 이메일 전용 해결 프로세스를 사용하는 경우 해시된 이메일만 입력 데이터에 사용되므로 데이터 **정규화** 옵션을 선택 취소합니다. 1. **서비스 액세스** 권한을 지정하려면 옵션을 선택하고 권장 조치를 취합니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-provider.html) 1. (선택 사항) 리소스에 대해 **태그를** 활성화하려면 **새 태그 추가**를 선택한 다음 **키** 및 **값** 페어를 입력합니다. 1. **다음**을 선택합니다. 1. **2단계: 매칭 기법 선택**: 1. **일치 방법**에서 **공급자 서비스를** 선택합니다. 1. **공급자 서비스**에서 **LiveRamp**를 선택합니다. **참고** 데이터 입력 파일 형식 및 정규화가 공급자 서비스의 지침에 부합하는지 확인합니다. 일치하는 워크플로의 입력 파일 형식 지정 지침에 대한 자세한 내용은 LiveRamp 설명서의 [ADX를 통해 자격 증명 확인 수행을](https://docs.liveramp.com/identity/en/perform-identity-resolution-through-adx.html) 참조하세요. 1. **LiveRamp 제품의** 경우 드롭다운 목록에서 제품을 선택합니다. ![\[LiveRamp 공급자 서비스가 선택된 공급자 서비스 옵션입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-liveramp.png) **참고** **PII 할당**을 선택한 경우 엔터티 확인을 수행할 때 식별자가 아닌 열을 하나 이상 제공해야 합니다. 예: GENDER. 1. **LiveRamp 구성**에 **클라이언트 ID 관리자 ARN**과 **클라이언트 암호 관리자 ARN**을 입력합니다. ![\[클라이언트 ID 관리자 ARN 및 클라이언트 보안 암호 관리자 ARN에 대한 필드가 있는 LiveRamp 구성 양식입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-liveramp-config.png) 1. **데이터 스테이징**에서 데이터를 처리하는 동안 데이터의 임시 스토리지에 대한 **Amazon S3 위치를** 선택합니다. 데이터 스테이징 **Amazon S3 위치에** 대한 권한이 있어야 합니다. 자세한 내용은 [에 대한 워크플로 작업 역할 생성 AWS Entity Resolution](create-workflow-job-role.md) 단원을 참조하십시오. 1. **다음**을 선택합니다. 1. **3단계: 데이터 출력 지정**의 경우: 1. **데이터 출력 대상 및 형식**에서 데이터 출력의 **Amazon S3 위치와** **데이터 형식**이 **정규화된 데이터**인지 **원래 데이터**인지 선택합니다. 1. **암호화에 암호화** **설정 사용자 지정**을 선택한 경우 **AWS KMS 키** ARN을 입력합니다. 1. **LiveRamp에서 생성된 출력을** 봅니다. LiveRamp에서 생성된 추가 정보입니다. 1. **데이터 출력**의 경우 포함하거나 숨기거나 마스킹할 필드를 결정한 다음 목표에 따라 권장 조치를 취합니다. **참고** **LiveRamp**를 선택한 경우 개인 식별 정보(PII)를 제거하는 LiveRamp 프라이버시 필터로 인해 일부 필드에**는 출력** 상태가 **사용 불가**로 표시됩니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-provider.html) ![\[AWS Entity Resolution 데이터 출력 위치를 지정하는 옵션이 있는 ID 매핑 워크플로 생성 인터페이스입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/specify-data-output.PNG) 1. **다음**을 선택합니다. 1. **4단계: 검토 및 생성**의 경우: 1. 이전 단계에서 선택한 내용을 검토하고 필요한 경우 편집하세요. 1. [**Create and run**]을 선택합니다. 일치하는 워크플로가 생성되었고 작업이 시작되었음을 나타내는 메시지가 나타납니다. 1. 일치하는 워크플로 세부 정보 페이지의 **지표** 탭에서 **마지막 작업 지표**에서 다음을 확인합니다. + **작업 ID**입니다. + 일치하는 워크플로 작업의 **상태**: **대기 중**, **진행 중**, **완료**됨, **실패** + 워크플로 작업에 대해 **완료된 시간**입니다. + **처리된 레코드** 수입니다. + **처리되지 않은 레코드** 수입니다. + **생성된 고유 일치 IDs**. + **입력 레코드** 수입니다. 작업 **기록에서 이전에 실행된 일치하는 워크플로 작업에 대한 작업** 지표를 볼 수도 있습니다. 1. 일치하는 워크플로 작업이 완료된 후(**상태**가 **완료됨**) **데이터 출력** 탭으로 이동한 다음 **Amazon S3 위치를** 선택하여 결과를 볼 수 있습니다. ## TransUnion을 사용하여 일치하는 워크플로 생성 TransUnion 서비스를 구독하는 경우 서로 다른 채널에 저장된 고객 관련 레코드를 TransUnion Person 및 Household E 키와 200개 이상의 데이터 속성과 연결, 일치 및 개선하여 고객 이해를 높일 수 있습니다. TransUnion 서비스는 TransUnion 개인 및 가구 IDs라고 하는 식별자를 제공합니다. TransUnion은 이름, 주소, 전화번호 및 이메일 주소와 같은 알려진 식별자의 ID 할당(인코딩이라고도 함)을 제공합니다. **사전 조건** LiveRamp를 사용하여 일치하는 워크플로를 생성하기 전에 다음을 수행해야 합니다. 1. 스키마 매핑을 생성합니다. 자세한 내용은 [스키마 매핑 생성](create-schema-mapping.md) 단원을 참조하십시오. 1. TransUnion 서비스 구독 1. 일치하는 워크플로 출력을 일시적으로 쓰려는 Amazon S3 데이터 스테이징 버킷에 적절한 권한을 구성합니다. TransUnion을 사용하여 일치하는 워크플로를 생성하기 전에 S3 데이터 스테이징 버킷에 다음 권한을 추가합니다. ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Principal": { "AWS": "arn:aws:iam::381491956555:root" }, "Action": [ "s3:PutObject", "s3:GetObject", "s3:GetObjectVersion", "s3:DeleteObject" ], "Resource": [ "arn:aws:s3:::", "arn:aws:s3:::/*" ] }, { "Effect": "Allow", "Principal": { "AWS": "arn:aws:iam::381491956555:root" }, "Action": [ "s3:ListBucket", "s3:GetBucketLocation", "s3:GetBucketPolicy", "s3:ListBucketVersions", "s3:GetBucketAcl" ], "Resource": [ "arn:aws:s3:::", "arn:aws:s3:::/*" ] } ] } ``` ------ 각 *<사용자 입력 자리 표시자>*를 자신의 정보로 바꿉니다. | | | | --- |--- | | staging-bucket | Amazon S3 bucket that temporarily stores your data while running a provider service-based workflow. | **TransUnion을 사용하여 일치하는 워크플로를 생성하려면:** 1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) AWS Entity Resolution 콘솔을 엽니다. 1. 왼쪽 탐색 창의 **워크플로**에서 **일치를** 선택합니다. 1. **매칭 워크플로** 페이지의 오른쪽 상단 모서리에서 **매칭 워크플로 생성을** 선택합니다. 1. **1단계: 일치하는 워크플로 세부 정보 지정**에서 다음을 수행합니다. 1. **일치하는 워크플로 이름과** 선택적 **설명을** 입력합니다. 1. **데이터 입력**에서 , **AWS 리전** **AWS Glue 데이터베이스**, **AWS Glue 테이블**을 선택한 다음 해당 **스키마 매핑**을 선택합니다. 최대 20개의 데이터 입력을 추가할 수 있습니다. 1. **데이터 정규화** 옵션은 일치 전에 데이터 입력이 정규화되도록 기본적으로 선택됩니다. 데이터를 정규화하지 않으려면 **데이터 정규화** 옵션을 선택 취소합니다. **참고** 정규화는 **스키마 매핑 생성**의 다음 시나리오에서만 지원됩니다. **이름** 하위 유형이 그룹화된 경우: **이름**, **중간 이름**, **성**. **주소** 하위 유형이 그룹화된 경우: **거리 주소 1**, **거리 주소 2**: **거리 주소 3 이름**, **도시 이름**, **주**, **국가**, **우편 번호**. **전화** **번호, 전화** **국가 코드 등의 전화** 하위 유형이 그룹화된 경우. 1. **서비스 액세스** 권한을 지정하려면 옵션을 선택하고 권장 조치를 취합니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-provider.html) 1. (선택 사항) 리소스에 대해 **태그를** 활성화하려면 **새 태그 추가**를 선택한 다음 **키** 및 **값** 페어를 입력합니다. 1. **다음**을 선택합니다. 1. **2단계: 매칭 기법 선택**: 1. **일치 방법**에서 **공급자 서비스를** 선택합니다. 1. **공급자 서비스**에서 **TransUnion**을 선택합니다. **참고** 데이터 입력 파일 형식 및 정규화가 공급자 서비스의 지침에 부합하는지 확인합니다. ![\[TransUnion 공급자 서비스가 선택된 공급자 서비스 옵션입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-transunion.PNG) 1. **데이터 스테이징**에서 데이터를 처리하는 동안 데이터의 임시 스토리지에 대한 **Amazon S3 위치를** 선택합니다. 데이터 스테이징 **Amazon S3 위치에** 대한 권한이 있어야 합니다. 자세한 내용은 [에 대한 워크플로 작업 역할 생성 AWS Entity Resolution](create-workflow-job-role.md) 단원을 참조하십시오. 1. **다음**을 선택합니다. 1. **3단계: 데이터 출력 지정**의 경우: 1. **데이터 출력 대상 및 형식**에서 데이터 출력의 **Amazon S3 위치와** **데이터 형식**이 **정규화된 데이터**인지 **원래 데이터**인지 선택합니다. 1. **암호화**에 **암호화 설정 사용자 지정**을 선택한 경우 **AWS KMS 키** ARN을 입력합니다. 1. **TransUnion에서 생성된 출력을** 봅니다. TransUnion에서 생성한 추가 정보입니다. 1. **데이터 출력**에서 포함하거나 숨기거나 마스킹할 필드를 결정한 다음 목표에 따라 권장 조치를 취합니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-provider.html) 1. **시스템 생성 출력**의 경우 포함된 모든 필드를 봅니다. 1. **다음**을 선택합니다. 1. **4단계: 검토 및 생성**의 경우: 1. 이전 단계에서 선택한 내용을 검토하고 필요한 경우 편집하세요. 1. [**Create and run**]을 선택합니다. 일치하는 워크플로가 생성되었고 작업이 시작되었음을 나타내는 메시지가 나타납니다. 1. 일치하는 워크플로 세부 정보 페이지의 **지표** 탭에서 **마지막 작업 지표**에서 다음을 확인합니다. + **작업 ID**입니다. + 일치하는 워크플로 작업의 **상태**: **대기 중**, **진행 중**, **완료**됨, **실패** + 워크플로 작업에 대해 **완료된 시간**입니다. + **처리된 레코드** 수입니다. + **처리되지 않은 레코드** 수입니다. + **생성된 고유 일치 IDs**. + **입력 레코드** 수입니다. 작업 **기록에서 이전에 실행된 일치하는 워크플로 작업에 대한 작업** 지표를 볼 수도 있습니다. 1. 일치하는 워크플로 작업이 완료된 후(**상태**가 **완료됨**) **데이터 출력** 탭으로 이동한 다음 **Amazon S3 위치를** 선택하여 결과를 볼 수 있습니다. ## UID 2.0을 사용하여 일치하는 워크플로 생성 통합 ID 2.0 서비스를 구독한 경우 결정론적 자격 증명으로 광고 캠페인을 활성화하고 광고 에코시스템에서 많은 UID2-enabled 참가자와의 상호 운용성을 유지할 수 있습니다. 자세한 내용은[ 통합 ID 2.0 개요를]( https://unifiedid.com/docs/intro) 참조하세요. 통합 ID 2.0 서비스는 The Trade Desk 플랫폼에서 광고 캠페인을 구축하는 데 사용되는 원시 UID 2를 제공합니다. UID 2.0은 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 생성됩니다. 한 워크플로에서 원시 UID2 생성**Phone number**에 **Email Address** 또는를 사용할 수 있지만 둘 다 사용할 수는 없습니다. 스키마 매핑에 둘 다 있는 경우 워크플로는를 선택하고 **Email Address** **Phone number**는 패스스루 필드가 됩니다. 둘 다 지원하려면이 매핑되었지만 매핑**Email Address**되지 않은 새 스키마 매핑**Phone number**을 생성합니다. 그런 다음이 새 스키마 매핑을 사용하여 두 번째 워크플로를 생성합니다. **참고** 원시 UID2s 약 1년에 한 번 교체되는 솔트 버킷에서 솔트를 추가하여 생성되므로 원시 UID2도 함께 교체됩니다. 따라서 원시 UID2s 매일 새로 고치는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 [https://unifiedid.com/docs/getting-started/gs-faqs\$1how-often-should-uid2s-be-refreshed-for-incremental-updates](https://unifiedid.com/docs/getting-started/gs-faqs#how-often-should-uid2s-be-refreshed-for-incremental-updates) 참조하십시오. **사전 조건** UID 2.0으로 일치하는 워크플로를 생성하기 전에 다음을 수행해야 합니다. 1. 스키마 매핑을 생성합니다. 자세한 내용은 [스키마 매핑 생성](create-schema-mapping.md) 단원을 참조하십시오. 1. UID 2.0 서비스 구독 **UID 2.0을 사용하여 일치하는 워크플로를 생성하려면:** 1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) AWS Entity Resolution 콘솔을 엽니다. 1. 왼쪽 탐색 창의 **워크플로**에서 **일치를** 선택합니다. 1. **매칭 워크플로** 페이지의 오른쪽 상단 모서리에서 **매칭 워크플로 생성을** 선택합니다. 1. **1단계: 일치하는 워크플로 세부 정보 지정**에서 다음을 수행합니다. 1. **일치하는 워크플로 이름과** 선택적 **설명을** 입력합니다. 1. **데이터 입력**에서 , **AWS 리전** **AWS Glue 데이터베이스**, **AWS Glue 테이블**, 해당 **스키마 매핑**을 차례로 선택합니다. 최대 20개의 데이터 입력을 추가할 수 있습니다. 1. 일치시키기 전에 **데이터 입력( 또는 )이 정규화되도록 데이터 정규화** 옵션을 선택한 상태로 둡니다.**Email Address** **Phone number** **Email Address** 정규화에 대한 자세한 내용은 UID [2.0 설명서의 이메일 주소 정규화](https://unifiedid.com/docs/getting-started/gs-normalization-encoding#email-address-normalization)를 참조하세요. **Phone number** 정규화에 대한 자세한 내용은 UID [2.0 설명서의 전화번호 정규화](https://unifiedid.com/docs/getting-started/gs-normalization-encoding#phone-number-normalization)를 참조하세요. 1. **서비스 액세스** 권한을 지정하려면 옵션을 선택하고 권장 조치를 취합니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-provider.html) 1. (선택 사항) 리소스에 대해 **태그를** 활성화하려면 **새 태그 추가**를 선택한 다음 **키** 및 **값** 페어를 입력합니다. 1. **다음**을 선택합니다. 1. **2단계: 매칭 기법 선택**: 1. **일치 방법**에서 **공급자 서비스를** 선택합니다. 1. **공급자 서비스**에서 **통합 ID 2.0**을 선택합니다. ![\[통합 ID 공급자 서비스가 선택된 공급자 서비스 옵션입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-uid.PNG) 1. **다음**을 선택합니다. 1. **3단계: 데이터 출력 지정**의 경우: 1. **데이터 출력 대상 및 형식**에서 데이터 출력의 **Amazon S3 위치와** **데이터 형식**이 **정규화된 데이터**인지 **원래 데이터**인지 선택합니다. 1. **암호화**에 **암호화 설정 사용자 지정**을 선택한 경우 **AWS KMS 키** ARN을 입력합니다. 1. **통합 ID 2.0 생성 출력을** 봅니다. UID 2.0에서 생성된 모든 추가 정보의 목록입니다. 1. **데이터 출력**에서 포함하거나 숨기거나 마스킹할 필드를 결정한 다음 목표에 따라 권장 조치를 취합니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-provider.html) 1. **시스템 생성 출력**의 경우 포함된 모든 필드를 봅니다. 1. **다음**을 선택합니다. 1. **4단계: 검토 및 생성**의 경우: 1. 이전 단계에서 선택한 내용을 검토하고 필요한 경우 편집하세요. 1. [**Create and run**]을 선택합니다. 일치하는 워크플로가 생성되었고 작업이 시작되었음을 나타내는 메시지가 나타납니다. 1. 일치하는 워크플로 세부 정보 페이지의 **지표** 탭에서 **마지막 작업 지표**에서 다음을 확인합니다. + **작업 ID**입니다. + 일치하는 워크플로 작업의 **상태**: **대기열에 있음**, **진행 중**, **완료**됨, **실패** + 워크플로 작업에 대해 **완료된 시간**입니다. + **처리된 레코드** 수입니다. + **처리되지 않은 레코드** 수입니다. + **생성된 고유 일치 IDs**. + **입력 레코드** 수입니다. 작업 **기록에서 이전에 실행된 일치하는 워크플로 작업에 대한 작업** 지표를 볼 수도 있습니다. 1. 일치하는 워크플로 작업이 완료된 후(**상태**가 **완료됨**) **데이터 출력** 탭으로 이동한 다음 **Amazon S3 위치를** 선택하여 결과를 볼 수 있습니다. # 일치하는 워크플로 편집 일치하는 워크플로를 편집하면 엔터티 해결 프로세스를 up-to-date 유지하고 시간이 지남에 따라 변화하는 조직의 요구 사항에 대응할 수 있습니다. 일치 기준, 기법 또는 데이터 출력을 조정하여 개체 확인 프로세스의 정확성과 효율성을 개선할 수 있습니다. 현재 워크플로의 결과에서 문제 또는 오류를 식별하는 경우 편집하면 해당 문제를 진단하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. **일치하는 워크플로를 편집하려면:** 1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) AWS Entity Resolution 콘솔을 엽니다. 1. 왼쪽 탐색 창의 **워크플로**에서 **일치를** 선택합니다. 1. 일치하는 워크플로를 선택합니다. 1. 일치하는 워크플로 세부 정보 페이지의 오른쪽 상단 모서리에서 **워크플로 편집**을 선택합니다. 1. **일치하는 워크플로 세부 정보 지정** 페이지에서 필요한 사항을 변경한 **후 다음을** 선택합니다. 1. **매칭 기법 선택** 페이지에서 필요한 사항을 변경한 **후 다음을** 선택합니다. **중요** **처리 주기를** **수동**에서 **자동**으로 변경할 수 있지만 **자동**으로 변경한 후에는 다시 **수동으로** 변경할 수 없습니다. **처리 주기**가 이미 **자동**으로 설정된 경우 **수동**으로 변경할 수 없습니다. 1. **데이터 출력 지정** 페이지에서 필요한 사항을 변경한 **후 다음을** 선택합니다. 1. **검토 및 저장** 페이지에서 필요한 사항을 변경한 다음 **저장**을 선택합니다. # 일치하는 워크플로 삭제 일치하는 워크플로가 더 이상 사용되지 않거나 더 이상 사용되지 않는 경우 이를 삭제하면 워크스페이스를 정리하고 깔끔하게 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이전 워크플로를 대체하는 새롭고 개선된 워크플로를 개발한 경우 이전 워크플로를 삭제하면 up-to-date 프로세스만 사용할 수 있습니다. **일치하는 워크플로를 삭제하려면:** 1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) AWS Entity Resolution 콘솔을 엽니다. 1. 왼쪽 탐색 창의 **워크플로**에서 **일치를** 선택합니다. 1. 일치하는 워크플로를 선택합니다. 1. 일치하는 워크플로 세부 정보 페이지의 오른쪽 상단 모서리에서 **삭제**를 선택합니다. 1. 삭제를 확인한 다음 **삭제**를 선택합니다. # 규칙 기반 일치 워크플로에 대한 일치 ID 수정 또는 생성 일치 ID 수정 또는 생성 *일치 ID*는 일치하는 워크플로가 실행된 후에서 생성 AWS Entity Resolution 되고 일치하는 각 레코드 세트에 적용되는 식별자입니다. 이는 출력에 포함된 일치하는 워크플로 메타데이터의 일부입니다. 기존 고객의 레코드를 업데이트하거나 데이터세트에 새 고객을 추가해야 하는 경우 AWS Entity Resolution 콘솔 또는 `GenerateMatchID` API를 사용할 수 있습니다. 기존 일치 ID를 수정하면 고객 정보를 업데이트할 때 일관성을 유지하는 데 도움이 되지만 이전에 식별되지 않은 고객을 시스템에 추가할 때는 새 일치 ID를 생성해야 합니다. **참고** 콘솔을 사용하든 API를 사용하든 추가 요금이 적용됩니다. 선택한 처리 유형은 작업의 정확도와 응답 시간에 모두 영향을 미칩니다. **중요** 작업이 진행되는 동안 S3 버킷에 대한 AWS Entity Resolution 권한을 취소하면 AWS Entity Resolution 는 여전히 결과를 S3에 출력하는 작업을 처리하고 요금을 부과하지만 결과를 버킷에 전달할 수는 없습니다. 이 문제를 방지하려면 작업을 시작하기 전에에 S3 버킷에 쓸 수 AWS Entity Resolution 있는 올바른 권한이 있는지 확인합니다. 처리 중에 권한이 취소되면 AWS Entity Resolution 는 올바른 버킷 권한을 복원한 후 작업 완료 후 최대 30일 동안 결과를 다시 전송하려고 시도합니다. 다음 절차에서는 일치 ID를 조회 또는 생성하고, 처리 유형을 선택하고, 결과를 보는 프로세스를 안내합니다. ------ #### [ Console ] **콘솔을 사용하여 일치 ID를 수정하거나 생성하려면** 1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) AWS Entity Resolution 콘솔을 엽니다. 1. 왼쪽 탐색 창의 **워크플로**에서 **일치를** 선택합니다. 1. 처리된 규칙 기반 매칭 워크플로를 선택합니다(**작업 상태는** **완료**됨). 1. 일치하는 워크플로 세부 정보 페이지에서 **일치하는 IDs** 탭을 선택합니다. 1. **일치 ID 수정 또는 생성을** 선택합니다. **참고** **일치 ID 수정 또는 생성** 옵션은 **자동** 처리 주기를 사용하는 일치하는 워크플로에만 사용할 수 있습니다. **수동** 처리 주기를 선택한 경우이 옵션은 비활성 상태로 표시됩니다. 이 옵션을 사용하려면 **자동** 처리 주기를 사용하도록 워크플로를 편집합니다. 워크플로 편집에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[일치하는 워크플로 편집](edit-matching-workflow.md). 1. 드롭다운 목록에서 **AWS Glue 테이블**을 선택합니다. 워크플로에 AWS Glue 테이블이 하나만 있는 경우 기본적으로 선택됩니다. 1. **처리 유형을** 선택합니다. + **일관성** - 기존 일치 ID를 조회하거나 즉시 새 일치 ID를 생성 및 저장할 수 있습니다. 이 옵션은 정확도가 가장 높고 응답 시간이 느립니다. + **배경**(API`EVENTUAL`에 로 표시됨) - 기존 일치 ID를 조회하거나 즉시 새 일치 ID를 생성할 수 있습니다. 업데이트된 레코드는 백그라운드에 저장됩니다. 이 옵션에는 빠른 초기 응답이 있으며 나중에 S3에서 전체 결과를 사용할 수 있습니다. + **빠른 ID 생성**(API`EVENTUAL_NO_LOOKUP`에 로 표시됨) - 기존 ID를 조회하지 않고도 새 일치 ID를 생성할 수 있습니다. 업데이트된 레코드는 백그라운드에 저장됩니다. 이 옵션은 응답이 가장 빠릅니다. 고유한 레코드에만 권장됩니다. 1. **레코드 속성**의 경우 1. **고유 ID**의 **값을** 입력합니다. 1. 워크플로에 구성된 규칙에 따라 기존 레코드와 일치하는 각 **일치 키**의 **값을** 입력합니다. 1. **일치 ID 찾기 및 레코드 저장**을 선택합니다. 매치 ID가 발견되었거나 새 매치 ID가 생성되어 레코드가 저장되었다는 성공 메시지가 나타납니다. 1. 성공 메시지에서 일치하는 워크플로에 저장된 해당 일치 ID 및 관련 규칙을 확인합니다. 1. (선택 사항) 일치 ID를 복사하려면 **복사**를 선택합니다. ------ #### [ API ] **API를 사용하여 일치 ID를 수정하거나 생성하려면** **참고** 이 API를 성공적으로 호출하려면 먼저 [StartMatchingJob API](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_StartMatchingJob.html)를 사용하여 규칙 기반 매칭 워크플로를 성공적으로 실행해야 합니다. 지원되는 프로그래밍 언어의 전체 목록은 [GenerateMatchID](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_GenerateMatchId.html)의 [추가 섹션을 참조](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_GenerateMatchId.html#API_GenerateMatchId_SeeAlso)하세요. 1. 터미널 또는 명령 프롬프트를 열어 API를 요청합니다. 1. 다음 엔드포인트에 대한 POST 요청을 생성합니다. ``` /matchingworkflows/workflowName/generateMatches ``` 1. 요청 헤더에서 Content-type을 application/json으로 설정합니다. 1. 요청 URI에서를 지정합니다`workflowName`. 는 다음을 `workflowName` 수행해야 합니다. + 1\$1255자 사이여야 합니다. + 패턴 일치 [a-zA-Z\$10-9-]\$1 1. 요청 본문에 다음 JSON을 입력합니다. ``` { "processingType": "string", "records": [ { "inputSourceARN": "string", "recordAttributeMap": { "string" : "string" }, "uniqueId": "string" } ] } ``` 위치: + `processingType` (선택 사항) - 기본값은 입니다`CONSISTENT`. 다음 값 중 하나를 선택합니다. + `CONSISTENT` - 응답 시간이 느리면서 정확도가 가장 높음 + `EVENTUAL` - 백그라운드 처리로 초기 응답 속도 향상 + `EVENTUAL_NO_LOOKUP` - 레코드가 고유한 것으로 알려진 경우 가장 빠른 응답 + `records` (필수) - 정확히 하나의 레코드 객체를 포함하는 배열 1. 요청을 보냅니다. 성공하면 상태 코드 200과 다음을 포함하는 JSON 본문이 포함된 응답을 받게 됩니다. ``` { "failedRecords": [ { "errorMessage": "string", "inputSourceARN": "string", "uniqueId": "string" } ], "matchGroups": [ { "matchId": "string", "matchRule": "string", "records": [ { "inputSourceARN": "string", "recordId": "string" } ] } ] } ``` 호출에 실패하면 다음 오류 중 하나가 발생할 수 있습니다. + 403 - 충분한 액세스 권한이 없는 경우 AccessDeniedException + 404 - 리소스를 찾을 수 없는 경우 ResourceNotFoundException + 429 - 요청이 제한된 경우 ThrottlingException + 400 - 입력이 검증에 실패한 경우 ValidationException + 500 - 내부 서비스 장애가 있는 경우 InternalServerException ------ # 규칙 기반 일치 워크플로에 대한 일치 ID 조회 일치 ID 조회 규칙 기반 일치 워크플로를 완료한 후 처리된 각 레코드에 대해 일치 ID 및 관련 규칙을 검색할 수 있습니다. 이 정보는 레코드가 일치하는 방식과 적용된 규칙을 이해하는 데 도움이 됩니다. 다음 절차에서는 AWS Entity Resolution 콘솔 또는 `GetMatchID` API를 사용하여이 데이터에 액세스하는 방법을 보여줍니다. ------ #### [ Console ] **콘솔을 사용하여 일치 ID를 조회하려면** 1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) AWS Entity Resolution 콘솔을 엽니다. 1. 왼쪽 탐색 창의 **워크플로**에서 **일치를** 선택합니다. 1. 처리된 규칙 기반 매칭 워크플로를 선택합니다(**작업 상태는** **완료**됨). 1. 일치하는 워크플로 세부 정보 페이지에서 **일치하는 IDs** 탭을 선택합니다. 1. **일치 ID 조회를** 선택합니다. **참고** **일치 ID 조회** 옵션은 **자동** 처리 주기를 사용하는 일치하는 워크플로에만 사용할 수 있습니다. **수동** 처리 주기를 선택한 경우이 옵션은 비활성 상태로 표시됩니다. 이 옵션을 사용하려면 **자동** 처리 주기를 사용하도록 워크플로를 편집합니다. 워크플로 편집에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[일치하는 워크플로 편집](edit-matching-workflow.md). 1. 다음 중 하나를 수행하세요. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/entityresolution/latest/userguide/find-match-id.html) 1. **레코드 속성**에 기존 **일치 키**의 **값을** 입력하여 각 기존 레코드를 조회합니다. **작은 정보** 일치 ID를 찾는 데 도움이 되도록 가능한 한 많은 값을 입력합니다. 1. **데이터 정규화** 옵션은 일치 전에 데이터 입력이 정규화되도록 기본적으로 선택됩니다. 데이터를 정규화하지 않으려면 **데이터 정규화** 옵션을 선택 취소합니다. 1. 일치하는 규칙을 보려면 **일치하는 규칙 보기**가 확장됩니다. 1. **Look up(조회)**을 선택합니다. 일치 ID를 찾았다는 성공 메시지가 나타납니다. 1. 해당 일치 ID와 발견된 관련 규칙을 확인합니다. ------ #### [ API ] **API를 사용하여 일치 ID를 조회하려면** **참고** 이 API를 성공적으로 호출하려면 먼저 [StartMatchingJob API](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_StartMatchingJob.html)를 사용하여 규칙 기반 매칭 워크플로를 성공적으로 실행해야 합니다. 지원되는 프로그래밍 언어의 전체 목록은 [GetMatchID API](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_GetMatchId.html)의 섹션[도 참조](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_GetMatchId.html#API_GetMatchId_SeeAlso)하세요. 1. 터미널 또는 명령 프롬프트를 열어 API를 요청합니다. 1. 다음 엔드포인트에 대한 POST 요청을 생성합니다. ``` /matchingworkflows/workflowName/matches ``` 1. 요청 헤더에서 Content-type을 application/json으로 설정합니다. 1. 요청 URI에서를 지정합니다`workflowName`. 는 다음을 `workflowName` 수행해야 합니다. + 1\$1255자 사이여야 합니다. + 패턴 일치 [a-zA-Z\$10-9-]\$1 1. 요청 본문에 다음 JSON을 입력합니다. ``` { "applyNormalization": boolean, "record": { "string" : "string" } } ``` 위치: `applyNormalization` (선택 사항) - 스키마에 정의된 속성을 정규화`true`하려면 로 설정합니다. `record` (필수) - 일치 ID를 가져올 레코드입니다. 1. 요청을 보냅니다. 성공하면 상태 코드 200과 다음을 포함하는 JSON 본문이 포함된 응답을 받게 됩니다. ``` { "matchId": "string", "matchRule": "string" } ``` `matchId`는 일치하는이 레코드 그룹의 고유 식별자이며 레코드가 일치하는 규칙을 `matchRule` 나타냅니다. 호출에 실패하면 다음 오류 중 하나가 발생할 수 있습니다. + 403 - 충분한 액세스 권한이 없는 경우 AccessDeniedException + 404 - 리소스를 찾을 수 없는 경우 ResourceNotFoundException + 429 - 요청이 제한된 경우 ThrottlingException + 400 - 입력이 검증에 실패한 경우 ValidationException + 500 - 내부 서비스 장애가 있는 경우 InternalServerException ------ # 규칙 기반 또는 ML 기반 매칭 워크플로에서 레코드 삭제 데이터 관리 규정을 준수해야 하는 경우 규칙 기반 또는 ML 기반 매칭 워크플로에서 레코드를 삭제할 수 있습니다. **규칙 기반 또는 ML 기반 매칭 워크플로에서 레코드를 삭제하려면** 1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) AWS Entity Resolution 콘솔을 엽니다. 1. 왼쪽 탐색 창의 **워크플로**에서 **일치를** 선택합니다. 1. 규칙 기반 또는 ML 기반 매칭 워크플로를 선택합니다. 1. 일치하는 워크플로 세부 정보 페이지의 **작업** 드롭다운 목록에서 **고유 IDs 삭제**를 선택합니다. 1. 고유 ID 섹션에 삭제할 **고유 IDs** 입력합니다. 최대 10개의 고유 IDs. 1. 고유 IDs를 삭제할 **입력 소스를** 지정합니다. 워크플로에 대한 **입력 소스**가 하나만 있는 경우 **입력 소스**가 기본적으로 나열됩니다. **입력 소스를** 하나만 지정하는 경우 다른 입력 소스의 고유 IDs는 영향을 받지 않습니다. 1. **고유 IDs** 선택합니다. # 일치하는 워크플로 문제 해결 문제 해결 다음 정보를 사용하여 일치하는 워크플로를 실행할 때 발생할 수 있는 일반적인 문제를 진단하고 수정할 수 있습니다. ## 일치하는 워크플로를 실행한 후 오류 파일을 받았습니다. ### 일반적인 원인 일치하는 워크플로는 여러 번 실행될 수 있으며 결과(성공 또는 오류)는 `jobId` 이름이 인 폴더에 기록됩니다. 일치하는 워크플로의 성공적인 결과는 여러 파일이 포함된 `success` 폴더에 기록되며 각 파일에는 성공적인 레코드의 하위 집합이 포함됩니다. 일치하는 워크플로에 대한 오류는 여러 필드가 있는 `error` 폴더에 기록되며, 각 폴더에는 오류 레코드의 하위 집합이 포함됩니다. 오류 파일은 다음과 같은 이유로 생성할 수 있습니다. + [고유 ID](glossary.md#unique-id-defn)는 다음과 같습니다. + null + 데이터 행에서 누락 + 데이터 테이블의 레코드에 누락됨 + 데이터 테이블의 다른 데이터 행에서 반복 + 지정되지 않음 + 동일한 소스 내에서 고유하지 않음 + 여러 소스에서 고유하지 않음 + 가 소스 간에 겹침 + 38자를 초과함(규칙 기반 매칭 워크플로만 해당) + [스키마 매핑](glossary.md#schema-mapping-definition)의 필드 중 하나에 예약된 이름이 포함됩니다. + EmailAddress + InputSourceARN + MatchRule + MatchID + HashingProtocol + ConfidenceLevel + 소스 **참고** 이전에 나열된 이유로 인해 오류 파일의 레코드가 생성된 경우 서비스에 대한 처리 비용이 발생하므로 요금이 부과됩니다. 오류 파일의 레코드가 내부 서버 오류로 인한 경우 요금이 부과되지 않습니다. ### 해결 방법 **이 문제를 해결하려면:** 1. [고유 ID](glossary.md#unique-id-defn)가 유효한지 확인합니다. [고유 ID](glossary.md#unique-id-defn)가 유효하지 않은 경우 데이터 테이블에서 고유 ID를 업데이트하고, 새 데이터 테이블을 저장하고, 새 스키마 매핑을 생성하고, 일치하는 워크플로를 다시 실행합니다. 1. [스키마 매핑](glossary.md#schema-mapping-definition)의 필드 중 하나에 예약된 이름이 포함되어 있는지 확인합니다. 필드 중 하나에 예약된 이름이 포함된 경우 새 이름으로 새 스키마 매핑을 생성하고 일치하는 워크플로를 다시 실행합니다.