Openflow Connector for LinkedIn Ads 설정

참고

커넥터에는 커넥터 약관 이 적용됩니다.

이 항목에서는 Openflow Connector for LinkedIn Ads 를 설정하는 단계에 대해 설명합니다.

전제 조건

  1. Openflow Connector for LinkedIn Ads 정보 을 검토했는지 확인합니다.

  2. Openflow를 설정 했는지 확인합니다.

자격 증명 받기

  1. LinkedIn Ads 사용자는 다음 작업을 수행합니다.

    1. 선택 사항: 캠페인을 실행하고 관리할 광고 계정이 없는 경우 계정을 생성합니다.

    2. 사용자 계정 의 광고 계정에 최소 VIEWER 역할이 있는지 확인합니다.

    3. 사용자 계정을 사용하여 Ads API 액세스 권한을 신청합니다. 자세한 내용은 Microsoft 빠른 시작 을 참조하십시오.

    4. 새로 고침 토큰 을 받습니다. 3-legged oAuthr_ads_reporting 범위를 사용합니다.

    5. LinkedIn 개발자 포털에서 클라이언트 ID, 클라이언트 시크릿을 받습니다. 이러한 자격 증명은 앱 세부 정보Auth 탭에서 사용할 수 있습니다.

Snowflake 계정 설정하기

Snowflake 계정 관리자는 다음 작업을 수행합니다.

  1. 새 역할을 생성하거나 기존 역할을 사용합니다.

  2. 유형이 SERVICE 인 새 Snowflake 서비스 사용자를 생성합니다.

  3. Snowflake 서비스 사용자에게 이전 단계에서 생성한 역할을 부여합니다.

  4. 2단계의 Snowflake SERVICE 사용자에 대해 키 페어 인증 으로 구성합니다.

  5. Snowflake는 이 단계를 강력히 권장합니다. Openflow에서 지원하는 시크릿 관리자(예: AWS, Azure, Hashicorp)를 구성하고 공개 및 개인 키를 시크릿 스토어에 저장합니다.

    참고

    어떤 이유로든 시크릿 관리자를 사용하지 않으려면 조직의 보안 정책에 따라 키 페어 인증에 사용되는 공개 키와 개인 키 파일을 보호할 책임이 있습니다.

  6. 시크릿 관리자가 구성되면 인증 방법을 결정합니다. AWS 에서는 다른 시크릿을 유지할 필요가 없으므로 Openflow와 연결된 EC2 인스턴스 역할을 사용하는 것이 좋습니다.

  7. Openflow에서 오른쪽 상단의 햄버거 메뉴에서 이 시크릿 관리자와 연결된 매개 변수 공급자를 구성합니다. Controller Settings » Parameter Provider 로 이동한 다음 매개 변수 값을 가져옵니다.

  8. 이 시점에서 모든 자격 증명은 연결된 매개 변수 경로로 참조할 수 있으며 민감한 값은 Openflow 내에서 유지될 필요가 없습니다.

  9. 다른 Snowflake 사용자가 커넥터에서 수집한 원시 수집 문서 및 테이블에 대한 액세스가 필요한 경우(예: Snowflake에서 사용자 정의 처리를 위해), 해당 사용자에게 1단계에서 생성한 역할을 부여하십시오.

  10. 커넥터가 수집한 데이터를 저장할 수 있도록 Snowflake에서 데이터베이스와 스키마를 생성합니다. 첫 번째 단계에서 생성한 역할에 필수 데이터베이스 권한 를 부여합니다. 역할 자리 표시자를 실제 값으로 바꾸고 다음 SQL 명령을 사용합니다.

    CREATE DATABASE linkedin_destination_db;
    CREATE SCHEMA linkedin_destination_db.linkedin_destination_schema;
    GRANT USAGE ON DATABASE linkedin_destination_db TO ROLE <linkedin_connector_role>;
    GRANT USAGE ON SCHEMA linkedin_destination_db.linkedin_destination_schema TO ROLE <linkedin_connector_role>;
    GRANT CREATE TABLE ON SCHEMA linkedin_destination_db.linkedin_destination_schema TO ROLE <linkedin_connector_role>;
    
    Copy
  11. 커넥터에서 사용할 웨어하우스를 생성하거나 기존 웨어하우스를 사용합니다. 가장 작은 데이터 웨어하우스 크기로 시작한 다음 복제되는 테이블 수와 전송되는 데이터의 양에 따라 크기를 실험해 보십시오. 테이블 수가 많은 경우 일반적으로 더 큰 규모의 웨어하우스보다는 멀티 클러스터 웨어하우스 에서 확장이 더 쉽습니다.

  12. 커넥터가 사용하는 역할이 있는 사용자에게 웨어하우스를 사용하는 데 필요한 권한이 있는지 확인합니다. 그렇지 않은 경우에는 해당 역할에 필수 권한을 충족하는 권한을 부여하십시오.

    CREATE WAREHOUSE linkedin_connector_warehouse WITH WAREHOUSE_SIZE = 'X-Small';
    GRANT USAGE ON WAREHOUSE linkedin_connector_warehouse TO ROLE <linkedin_connector_role>;
    
    Copy

커넥터 설정하기

데이터 엔지니어는 다음 작업을 수행하여 커넥터를 설치하고 구성합니다.

커넥터 설치하기

  1. 커넥터가 수집한 데이터를 저장할 수 있도록 Snowflake에서 데이터베이스와 스키마를 생성합니다. 첫 번째 단계에서 생성한 역할에 필수 데이터베이스 권한 를 부여합니다. 역할 자리 표시자를 실제 값으로 바꾸고 다음 SQL 명령을 사용합니다.

    CREATE DATABASE DESTINATION_DB;
    CREATE SCHEMA DESTINATION_DB.DESTINATION_SCHEMA;
    GRANT USAGE ON DATABASE DESTINATION_DB TO ROLE <CONNECTOR_ROLE>;
    GRANT USAGE ON SCHEMA DESTINATION_DB.DESTINATION_SCHEMA TO ROLE <CONNECTOR_ROLE>;
    GRANT CREATE TABLE ON SCHEMA DESTINATION_DB.DESTINATION_SCHEMA TO ROLE <CONNECTOR_ROLE>;
    
    Copy
  1. Openflow 개요 페이지로 이동합니다. Featured connectors 섹션에서 View more connectors 을 선택합니다.

  2. Openflow Connector 페이지에서 커넥터를 찾아 Add to runtime 을 선택합니다.

  3. Select runtime 대화 상자의 Available runtimes 드롭다운 목록에서 런타임을 선택합니다.

  4. Add 를 선택합니다.

    참고

    커넥터를 설치하기 전에 커넥터가 수집한 데이터를 저장할 수 있도록 Snowflake에서 데이터베이스와 스키마를 생성했는지 확인하십시오.

  5. Snowflake 계정 자격 증명으로 배포를 인증하고 런타임 애플리케이션이 Snowflake 계정에 액세스할 수 있도록 허용할지 묻는 메시지가 표시되면 Allow 를 선택합니다. 커넥터 설치 프로세스를 완료하는 데 몇 분 정도 걸립니다.

  6. Snowflake 계정 자격 증명으로 런타임에 인증합니다.

커넥터 프로세스 그룹이 추가된 Openflow 캔버스가 표시됩니다.

커넥터 구성

참고

각 프로세스 그룹은 단일 보고서 구성을 위한 데이터 가져오기를 담당합니다. 정기적으로 여러 구성을 예약하여 사용하려면 각 보고서 구성에 대해 별도의 프로세스 그룹을 만드십시오.

  1. 가져온 프로세스 그룹을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Parameters 를 선택합니다.

  2. 플로우 매개 변수 에 설명된 대로 필수 매개 변수 값을 채웁니다.

플로우 매개 변수

이 섹션에서는 다음 매개 변수 컨텍스트에 따라 구성할 수 있는 플로우 매개 변수에 대해 설명합니다.

  • Linkedin Ads 소스 매개 변수: LinkedIn Ads API 와의 연결 설정에 사용됩니다.

  • Linkedin Ads 대상 매개 변수: Snowflake와의 연결을 설정하는 데 사용됩니다.

  • Linkedin Ads 수집 매개 변수: 다른 두 매개 변수 컨텍스트의 모든 매개 변수와 특정 프로세스 그룹에 특정한 추가 매개 변수를 포함합니다.

    이 매개 변수 컨텍스트에는 수집 관련 세부 정보가 포함되어 있으므로 각 새 보고서 및 프로세스 그룹에 대해 새 매개 변수 컨텍스트를 생성해야 합니다.

Linkedin Ads 소스 매개 변수

매개 변수

설명

Client ID

LinkedIn 에 등록된 애플리케이션의 클라이언트 ID

클라이언트 시크릿

클라이언트 ID 와 관련된 클라이언트 시크릿

새로 고침 토큰

사용자는 앱 등록 프로세스 후에 새로 고침 토큰을 받습니다. 클라이언트 ID 및 클라이언트 시크릿과 함께 사용하여 액세스 토큰을 얻습니다.

토큰 엔드포인트

토큰 엔드포인트는 앱 등록 과정에서 사용자가 획득합니다

Linkedin Ads 대상 매개 변수

매개 변수

설명

대상 데이터베이스

데이터가 유지될 데이터베이스입니다. Snowflake에 이미 존재해야 합니다

대상 스키마

데이터가 유지될 스키마입니다. Snowflake에 이미 존재해야 합니다

Snowflake 계정 식별자

Snowflake 계정 이름은 [organization-name]-[account-name] 형식으로 형식이 지정되며, 데이터는 여기에 영구적으로 저장됩니다.

Snowflake Authentication Strategy

Snowflake에 대한 인증 전략. 가능한 값: SNOWFLAKE_SESSION_TOKEN - SPCS 에서 플로우를 실행하는 경우, 개인 키를 사용하여 액세스를 설정하려는 경우 KEY_PAIR

Snowflake 개인 키

인증에서 사용되는 RSA 개인 키입니다. RSA 키는 PKCS8 표준에 따라 형식이 지정되어야 하며 표준 PEM 헤더와 푸터가 있어야 합니다. Snowflake 개인 키 파일 또는 Snowflake 개인 키 중 하나를 정의해야 합니다

Snowflake 개인 키 파일

PKCS8 표준에 따라 형식이 지정되고 표준 PEM 헤더와 푸터가 있는 Snowflake 인증에 사용되는 RSA 개인 키가 포함된 파일입니다. 헤더 라인은 -----BEGIN PRIVATE 로 시작합니다. Reference asset 확인란을 선택하여 개인 키 파일을 업로드합니다.

Snowflake 개인 키 비밀번호

Snowflake 개인 키 파일과 연결된 비밀번호입니다

Snowflake 역할

쿼리 실행 중에 사용되는 Snowflake 역할

Snowflake 사용자 이름

Snowflake 인스턴스에 연결하는 데 사용되는 사용자 이름입니다

Snowflake 웨어하우스

쿼리 실행에 사용되는 Snowflake 웨어하우스

Linkedin Ads 수집 매개 변수

다음 테이블에는 다른 매개 변수 컨텍스트에서 상속되지 않는 매개 변수가 나열되어 있습니다.

매개 변수

설명

Report Name

보고서의 고유 이름입니다. 대문자로 표시되며 대상 테이블 이름으로 사용됩니다.

시작 날짜

결과의 시간 세분화. 가능한 값은 다음과 같습니다.

  • ALL: 보고서의 전체 시간 범위에 걸쳐 단일 결과로 그룹화된 결과입니다.

  • DAILY: 일별로 그룹화된 결과입니다.

  • MONTHLY: 월별로 그룹화된 결과입니다.

  • YEARLY: 연도별로 그룹화된 결과입니다.

변환 윈도우

DAILY 시간 세분성을 선택한 경우 증분 로딩 중에 데이터가 새로 고쳐지는 기간입니다. 예를 들어, 변환 윈도우 가 30일인 경우, INCREMENTAL 로딩 중에 마지막으로 성공한 수집 날짜에서 30일을 뺀 날짜부터 수집이 시작됩니다.

DAILY 시간 세분성을 선택한 경우에만 지정해야 합니다. ALL, MONTHLY, YEARLY 같은 다른 가능한 시간 세분화의 경우 SNAPSHOT 수집 전략이 사용됩니다. 시작 날짜부터 현재까지 데이터가 항상 다운로드되므로 변환 윈도우를 사용할 필요가 없습니다.

변환 윈도우는 1~365 사이의 숫자일 수 있습니다.

메트릭

쉼표로 구분된 메트릭 목록입니다. 메트릭은 대/소문자를 구분합니다. 자세한 내용은 보고 섹션을 참조하십시오.

pivotValuesdateRange 메트릭은 필수 항목이며 커넥터에 의해 자동으로 포함됩니다.

필수 메트릭을 포함하여 최대 20개의 메트릭을 지정할 수 있습니다.

피벗

쉼표로 구분된 피벗 목록입니다. 사용 가능한 피벗은 다음과 같습니다.

커넥터는 피벗을 0개 또는 1개 지정하면 분석 찾기를 사용하고, 피벗을 2개 또는 3개 선택하면 통계 찾기로 변환합니다. 피벗은 최대 3개까지 사용할 수 있습니다.

공유

쉼표로 구분된 공유 IDs 목록. 이 매개 변수를 사용하여 공유 ID 별로 결과를 필터링할 수 있습니다.

캠페인

쉼표로 구분된 캠페인 IDs 목록. 이 매개 변수는 캠페인 ID 별로 결과를 필터링하는 데 사용할 수 있습니다.

캠페인 그룹

쉼표로 구분된 캠페인 그룹 IDs 목록. 이 매개 변수는 캠페인 그룹 ID 별로 결과를 필터링하는 데 사용할 수 있습니다.

계정

쉼표로 구분된 계정 IDs 목록. 이 매개 변수는 계정 ID 별로 결과를 필터링하는 데 사용할 수 있습니다.

기업

쉼표로 구분된 회사 IDs 목록. 이 매개 변수를 사용하여 회사 ID 별로 결과를 필터링할 수 있습니다.

대상 데이터베이스

대상 데이터베이스 - 대상 테이블이 생성되는 대상 데이터베이스입니다. 사용자가 생성해야 합니다.

대상 스키마

대상 테이블이 생성되는 대상 스키마입니다. 사용자가 생성해야 합니다.

참고

공유, 캠페인, 캠페인 그룹, 계정 또는 회사 중 1개 이상의 필터를 지정해야 합니다.

플로우 실행

  1. 평면을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Enable all Controller Services 를 선택합니다.

  2. 가져온 프로세스 그룹을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Start 를 선택합니다.

    커넥터가 데이터 수집을 시작합니다.