기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# Amazon S3에 지표 어트리뷰션 보고서 게시
<a name="metric-attribution-results-s3"></a>

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\$1ATTRIBUTION\$1SOURCE 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)
<a name="metric-attribution-results-s3-console"></a>

Personalize 콘솔을 사용하여 S3 버킷에 지표를 게시하려면 데이터세트 가져오기 작업을 생성하고 **S3에 이벤트 지표 게시**에서 **이 가져오기 작업에 대한 지표 게시**를 선택합니다.

 단계별 지침은 [데이터세트 가져오기 작업 생성(콘솔)](bulk-data-import-step.md#bulk-data-import-console)단원을 참조하세요.

## S3에 대량 데이터에 대한 지표 게시(AWS CLI)
<a name="metric-attributinon-resuslts-s3-cli"></a>

 AWS Command Line Interface (AWS CLI)를 사용하여 Amazon S3 버킷에 지표를 게시하려면 다음 코드를 사용하여 데이터 세트 가져오기 작업을 생성하고 `publishAttributionMetricsToS3` 플래그를 제공합니다. 특정 작업에 대한 지표를 게시하지 않으려는 경우 플래그를 생략합니다. 각 파라미터에 대한 자세한 내용은 [CreateDatasetImportJob](API_CreateDatasetImportJob.md)단원을 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
```

## Amazon S3(AWS SDKs)에 대량 데이터 지표 게시
<a name="metric-attributinon-resuslts-s3-sdk"></a>

 AWS SDKs를 사용하여 Amazon S3 버킷에 지표를 게시하려면 데이터 세트 가져오기 작업을 생성하고 true`publishAttributionMetricsToS3`로 설정합니다. 각 파라미터에 대한 자세한 내용은 [CreateDatasetImportJob](API_CreateDatasetImportJob.md)단원을 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();
```

------