자주 묻는 질문

이 페이지에서는 클라우드 데이터 수집에 대해 자주 묻는 질문에 대한 답변을 제공합니다.

“CDI 동기화 오류” 이메일을 받은 이유는 무엇인가요?

이 유형의 이메일은 일반적으로 CDI 설정에 문제가 있음을 의미합니다. 다음은 일반적인 문제와 해결 방법입니다.

CDI가 자격 증명을 사용하여 데이터 웨어하우스 또는 테이블에 접근할 수 없음

CDI의 자격 증명이 올바르지 않거나 데이터 웨어하우스에서 잘못 구성되었을 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터 웨어하우스 통합을 참조하세요.

테이블을 찾을 수 없음

올바른 데이터베이스 구성으로 통합을 업데이트하거나, database/table과 같은 일치하는 리소스를 데이터 웨어하우스에 생성해 보세요.

카탈로그를 찾을 수 없음

통합에 설정된 카탈로그가 Braze 카탈로그에 존재하지 않습니다. 통합이 설정된 후 카탈로그가 제거되었을 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면 통합을 다른 카탈로그를 사용하도록 업데이트하거나, 통합의 카탈로그 이름과 일치하는 새 카탈로그를 생성하세요.

“CDI 동기화에서 행 오류가 발생했습니다”라는 이메일을 받은 이유는 무엇인가요?

이 유형의 이메일은 동기화 중에 일부 데이터를 처리할 수 없었음을 의미합니다. 구체적인 오류를 확인하려면 Braze에서 CDI > 동기화 로그로 이동하여 로그를 검토할 수 있습니다.

CDI 설정에서 “Time must be string in ISO8601 Format” 오류를 어떻게 해결하나요?

이 오류는 CDI 페이로드의 이벤트 time 값이 지원되는 날짜/시간 형식이 아닐 때 발생합니다.

이벤트 및 구매 페이로드의 경우, time을 다음 형식으로 지정하세요:

• ISO 8601 문자열, 또는
• yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss:SSSZ

time이 생략되면 Braze는 UPDATED_AT을 이벤트 시간으로 사용합니다.

전체 페이로드 요구 사항은 클라우드 데이터 수집을 위한 테이블 설정을 참조하세요.

연결 테스트 및 지원 이메일 오류를 어떻게 해결하나요?

• snowflake
• redshift
• bigquery
• databricks

CDI 통합에 대한 이메일 알림 기본 설정은 어떻게 업데이트하나요?

각 통합에는 고유한 알림 기본 설정이 있습니다. CDI 페이지로 이동하여 업데이트하려는 통합 이름을 선택하세요. 알림 기본 설정 섹션에서 선택한 통합에 대한 알림 수신 방법을 업데이트할 수 있습니다.

향후 날짜의 UPDATED_AT가 통합과 동기화되면 어떻게 되나요?

CDI는 UPDATED_AT를 사용하여 새로운 데이터를 판별합니다. 향후 날짜의 UPDATED_AT가 동기화되면, 해당 미래 날짜 및 시간 이전의 데이터는 처리되지 않습니다. 이를 해결하려면 다음을 수행하세요:

1. UPDATED_AT를 수정합니다.
2. Braze와 이미 동기화된 이전 데이터를 제거합니다.
3. 해당 테이블을 다시 처리할 새 통합을 생성합니다.

“동기화된 행 수”가 데이터 웨어하우스의 숫자와 일치하지 않는 이유는 무엇인가요?

CDI는 UPDATED_AT를 사용하여 동기화 중에 가져올 레코드를 결정합니다. 작동 방식을 확인하려면 이 그림을 참조하세요. 동기화 실행이 시작되면 CDI는 데이터 웨어하우스를 쿼리하여 이전에 처리된 UPDATED_AT 값보다 이후인 UPDATED_AT를 가진 모든 레코드를 가져옵니다. 정확한 경계 타임스탬프에 있는 레코드도 새 행이 해당 타임스탬프를 공유하는 경우 다시 동기화될 수 있습니다. 쿼리가 실행되는 시점에 가져온 모든 레코드는 Braze에 동기화됩니다. 레코드가 동기화되지 않을 수 있는 일반적인 경우는 다음과 같습니다:

• 이미 처리된 UPDATED_AT 값으로 테이블에 레코드를 추가하는 경우.
• 동기화에 의해 처리된 후 레코드 값을 업데이트하지만 UPDATED_AT는 변경하지 않는 경우.
• 동기화가 진행 중인 동안 레코드를 추가하거나 업데이트하는 경우. CDI 쿼리가 실행되는 시점에 따라 레코드가 가져오지 못하는 경합 조건이 발생할 수 있습니다.

팁

이러한 동작을 방지하려면 단조 증가하는 UPDATED_AT 값을 사용하고 예약된 동기화 실행 중에는 테이블을 업데이트하지 않는 것을 권장합니다.

대규모 CDI 가져오기에 대부분 고유한 UPDATED_AT 값이 필요한가요?

네. 대용량 실행(예: 약 1,000만 행 이상)의 경우, 소스 데이터에 대부분 고유한 UPDATED_AT 값이 있는지 확인하세요. 동일한 타임스탬프를 공유하는 행이 너무 많으면, CDI가 이후 실행에서 경계 타임스탬프의 행을 다시 선택할 가능성이 높아집니다. 이로 인해 중복 동기화와 데이터 포인트 소비가 증가할 수 있습니다.

CDI 경계 동작에 대한 자세한 내용은 중복 타임스탬프가 있는 행의 재동기화 방지를 참조하세요.

이러한 SQL 검사는 어디에서 실행하나요?

CDI 통합에서 사용하는 동일한 테이블 또는 뷰를 대상으로, 데이터 웨어하우스 SQL 편집기에서 직접 검사를 실행하세요:

• Snowflake: Projects > Worksheets (자세한 내용은 Snowflake Worksheets 참조)
• Redshift: Query Editor v2 (자세한 내용은 Using Amazon Redshift Query Editor v2 참조)
• BigQuery: BigQuery Studio SQL workspace (자세한 내용은 BigQuery Studio introduction 참조)
• Databricks: SQL editor (SQL warehouse) (자세한 내용은 Databricks SQL editor 참조)
• Fabric: SQL query editor

대규모 동기화를 활성화하거나 확장하기 전에 다음 프로세스를 사용하세요:

1. 정확한 CDI 소스 테이블 또는 뷰와 검증하려는 동기화 기간을 식별합니다.
2. 데이터 웨어하우스 SQL 편집기를 열고 CDI에서 사용하는 동일한 데이터베이스와 스키마를 선택한 다음, 소스 테이블 또는 뷰에 대한 읽기 권한이 있는 역할을 사용합니다.
3. 고유 타임스탬프 수 쿼리를 실행하여 해당 기간에 존재하는 고유한 UPDATED_AT 값의 수를 측정합니다.
4. UPDATED_AT별로 그룹화하고 행 수를 세는 쿼리를 실행하여 비정상적으로 높은 행 수를 가진 타임스탬프를 찾습니다.
5. 동일한 타임스탬프를 공유하는 행이 많은 경우, 연속 배치가 점진적으로 더 새로운 UPDATED_AT 값을 사용하도록 수집 프로세스를 조정하거나, 타임스탬프 정밀도를 높여 행이 더 고르게 분포되도록 합니다.
6. 집중도가 줄어들 때까지 두 쿼리를 다시 실행한 다음, 동기화를 시작하거나 확장합니다.
7. 시작 후, CDI > Sync Log에서 경계 타임스탬프의 예상치 못한 재동기화 볼륨을 모니터링합니다.

데이터 웨어하우스에서 다음과 같은 검사를 사용하세요:

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SELECT
  COUNT(*) AS total_rows,
  COUNT(DISTINCT UPDATED_AT) AS distinct_timestamps,
  ROUND(COUNT(*) * 1.0 / NULLIF(COUNT(DISTINCT UPDATED_AT), 0), 2) AS avg_rows_per_timestamp
FROM YOUR_CDI_SOURCE_TABLE
WHERE UPDATED_AT >= CAST('2026-04-01 00:00:00' AS TIMESTAMP)
  AND UPDATED_AT < CAST('2026-04-02 00:00:00' AS TIMESTAMP);

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SELECT
  UPDATED_AT,
  COUNT(*) AS rows_at_timestamp
FROM YOUR_CDI_SOURCE_TABLE
WHERE UPDATED_AT >= CAST('2026-04-01 00:00:00' AS TIMESTAMP)
  AND UPDATED_AT < CAST('2026-04-02 00:00:00' AS TIMESTAMP)
GROUP BY UPDATED_AT
ORDER BY rows_at_timestamp DESC
LIMIT 20;

데이터 웨어하우스가 LIMIT을 지원하지 않는 경우(예: Fabric), TOP과 같은 동등한 구문을 사용하세요.

적은 수의 행을 처리하는 CDI 동기화가 여전히 몇 분이 걸리는 이유는 무엇인가요?

CDI 동기화에는 행 처리가 시작되기 전에 고정된 시작 시간이 포함됩니다. 이 시작 시간은 동기화 크기에 관계없이 유사하기 때문에, 적은 수의 행을 동기화하더라도 여전히 몇 분이 걸릴 수 있으며 분당 처리 행 수 기준으로는 더 느리게 보일 수 있습니다. 전체 동기화 시간은 소스 쿼리의 복잡성, 데이터 형태, 데이터 웨어하우스의 가용 용량에 따라 달라집니다. 자세한 내용은 데이터 웨어하우스 통합을 참조하세요.

동기화 중 여러 레코드가 동일한 ID를 공유하는 경우 순서가 보장되나요?

처리 순서는 100% 예측할 수 없습니다. 예를 들어, 동기화 중 테이블에 동일한 EXTERNAL_ID를 가진 여러 행이 있는 경우, 최종 프로필에 어떤 값이 반영될지 보장할 수 없습니다. 동일한 EXTERNAL_ID에 대해 페이로드 열에서 서로 다른 속성을 업데이트하는 경우, 동기화가 완료되면 모든 변경 사항이 반영됩니다.

CDI 동기화에서 새 사용자가 생성되지 않는 이유는 무엇인가요?

CDI 통합에서 기존 사용자만 업데이트 옵션이 활성화되어 있으면, Braze에 이미 존재하는 사용자만 업데이트되며 새 사용자는 생성되지 않습니다. 즉, 동기화 테이블의 행이 기존 Braze 사용자와 일치하지 않는 EXTERNAL_ID를 참조하는 경우 해당 행은 건너뜁니다.

CDI를 통해 새 사용자를 생성하려면 통합 설정에서 기존 사용자만 업데이트 토글을 끄세요. 데이터 설정 > 클라우드 데이터 수집으로 이동하여 통합을 선택합니다.

CDI의 보안 조치는 무엇인가요?

Braze의 조치

Braze는 CDI에 대해 다음과 같은 조치를 시행하고 있습니다:

• 모든 자격 증명은 데이터베이스 내에서 암호화되며, 인증된 특정 직원만 접근할 수 있습니다.
• 고객 데이터 웨어하우스로 데이터를 전송할 때 암호화된 연결을 사용합니다.
• 고객에게 권장하는 것과 동일한 API 키 및 TLS 연결을 사용하여 Braze API 엔드포인트에 요청합니다.
• 라이브러리를 정기적으로 업데이트하고 보안 패치를 적용합니다.

사용자 측 조치

사용자와 팀에서 다음과 같은 보안 조치를 설정하는 것을 권장합니다:

• 자격 증명 접근 권한을 CDI 운영에 필요한 최소한으로 제한하세요. 이는 특정 테이블 및 뷰에서 select(및 count)를 실행할 수 있어야 하기 때문입니다.
• 테이블에 접근할 수 있는 IP를 공식적으로 게시된 Braze IP로 제한하세요.