Häufig gestellte Fragen

Auf dieser Seite finden Sie Antworten auf einige häufig gestellte Fragen zur Cloud-Datenaufnahme.

Warum habe ich eine E-Mail erhalten: „Error in CDI Sync“?

Diese Art von E-Mail bedeutet normalerweise, dass es ein Problem mit Ihrer CDI-Einrichtung gibt. Hier sind einige häufige Probleme und wie Sie sie beheben können:

CDI kann mit Ihren Zugangsdaten nicht auf das Data Warehouse oder die Tabelle zugreifen

Dies könnte bedeuten, dass die Zugangsdaten in CDI falsch sind oder im Data Warehouse falsch konfiguriert wurden. Weitere Informationen finden Sie unter Data-Warehouse-Integrationen.

Die Tabelle kann nicht gefunden werden

Versuchen Sie, Ihre Integration mit der richtigen Datenbankkonfiguration zu aktualisieren, oder erstellen Sie passende Ressourcen im Data Warehouse, z. B. database/table.

Der Katalog kann nicht gefunden werden

Der in der Integration eingerichtete Katalog ist im Braze-Katalog nicht vorhanden. Ein Katalog kann entfernt werden, nachdem die Integration eingerichtet wurde. Um das Problem zu beheben, aktualisieren Sie entweder die Integration, um einen anderen Katalog zu verwenden, oder erstellen Sie einen neuen Katalog, der dem Katalognamen in der Integration entspricht.

Warum habe ich eine E-Mail erhalten: „Row errors in your CDI sync“?

Diese Art von E-Mail bedeutet, dass einige Ihrer Daten während der Synchronisierung nicht verarbeitet werden konnten. Um den spezifischen Fehler herauszufinden, können Sie die Protokolle in Braze einsehen, indem Sie zu CDI > Sync Log gehen.

Wie behebe ich Fehler bei Test Connection und Support-E-Mails?

• snowflake
• redshift
• bigquery
• databricks

Wie aktualisiere ich meine E-Mail-Benachrichtigungseinstellungen für CDI-Integrationen?

Jede Integration hat ihre eigene Benachrichtigungspräferenz. Gehen Sie auf die CDI-Seite und wählen Sie den Namen der Integration aus, die Sie aktualisieren möchten. Im Abschnitt Notification preferences können Sie festlegen, wie Sie Benachrichtigungen über die ausgewählte Integration erhalten.

Was passiert, wenn ein zukünftiger UPDATED_AT-Wert mit einer Integration synchronisiert wird?

CDI verwendet UPDATED_AT, um zu entscheiden, welche Daten neu sind. Nachdem ein zukünftiger UPDATED_AT-Wert synchronisiert wurde, werden Daten, die vor diesem zukünftigen Datum und Zeitpunkt liegen, nicht mehr verarbeitet. Um dies zu beheben:

1. Korrigieren Sie UPDATED_AT.
2. Entfernen Sie alle alten Daten, die bereits mit Braze synchronisiert wurden.
3. Erstellen Sie eine neue Integration, um diese Tabelle erneut zu verarbeiten.

Warum stimmt „Rows Synced“ nicht mit der Anzahl in meinem Warehouse überein?

CDI verwendet UPDATED_AT, um zu entscheiden, welche Datensätze bei einer Synchronisierung übernommen werden sollen. Sehen Sie sich diese Illustration an, um zu verstehen, wie es funktioniert. Zu Beginn eines Synchronisierungslaufs fragt CDI Ihr Warehouse ab, um alle Datensätze zu erhalten, deren UPDATED_AT-Zeitstempel später als der zuvor verarbeitete UPDATED_AT-Wert ist. Datensätze an der exakten Grenz-Zeitstempel-Marke können ebenfalls erneut synchronisiert werden, wenn neue Zeilen denselben Zeitstempel haben. Jeder Datensatz, der zum Zeitpunkt der Abfrageausführung erfasst wird, wird mit Braze synchronisiert. Hier sind häufige Fälle, in denen ein Datensatz möglicherweise nicht synchronisiert wird:

• Sie fügen der Tabelle Datensätze mit einem UPDATED_AT-Wert hinzu, der bereits verarbeitet wurde.
• Sie aktualisieren Datensatzwerte, nachdem sie durch eine Synchronisierung verarbeitet wurden, lassen aber UPDATED_AT unverändert.
• Sie fügen Datensätze hinzu oder aktualisieren sie, während eine Synchronisierung läuft. Je nachdem, wann die CDI-Abfrage ausgeführt wird, kann es zu Race-Conditions kommen, die dazu führen, dass Datensätze nicht erfasst werden.

Tipp

Um dieses Verhalten in Zukunft zu vermeiden, empfehlen wir, monoton ansteigende UPDATED_AT-Werte zu verwenden und die Tabelle während Ihres geplanten Synchronisierungslaufs nicht zu aktualisieren.

Benötige ich überwiegend eindeutige UPDATED_AT-Werte für große CDI-Importe?

Ja. Bei Läufen mit hohem Volumen (z. B. mehr als ca. 10 Millionen Zeilen) sollten Sie sicherstellen, dass Ihre Quelldaten überwiegend eindeutige UPDATED_AT-Werte aufweisen. Wenn zu viele Zeilen denselben Zeitstempel haben, ist es wahrscheinlicher, dass CDI Zeilen an Grenz-Zeitstempeln in späteren Läufen erneut auswählt. Dies kann zu doppelten Synchronisierungen und einem erhöhten Datenpunktverbrauch führen.

Weitere Informationen zum CDI-Grenzverhalten finden Sie unter Erneutes Synchronisieren von Zeilen mit doppelten Zeitstempeln vermeiden.

Wo führe ich diese SQL-Prüfungen aus?

Führen Sie die Prüfungen direkt im SQL-Editor Ihres Data Warehouse aus, gegen dieselbe Tabelle oder View, die von Ihrer CDI-Integration verwendet wird:

• Snowflake: Projects > Worksheets (weitere Informationen finden Sie unter Snowflake Worksheets)
• Redshift: Query Editor v2 (weitere Informationen finden Sie unter Using Amazon Redshift Query Editor v2)
• BigQuery: BigQuery Studio SQL Workspace (weitere Informationen finden Sie unter BigQuery Studio introduction)
• Databricks: SQL-Editor (SQL Warehouse) (weitere Informationen finden Sie unter Databricks SQL editor)
• Fabric: SQL-Abfrage-Editor

Verwenden Sie diesen Prozess, bevor Sie eine große Synchronisierung aktivieren oder skalieren:

1. Identifizieren Sie die genaue CDI-Quelltabelle oder -View und das Synchronisierungsfenster, das Sie validieren möchten.
2. Öffnen Sie den SQL-Editor Ihres Warehouse und wählen Sie dieselbe Datenbank und dasselbe Schema aus, die von CDI verwendet werden. Verwenden Sie dann eine Rolle mit Lesezugriff auf die Quelltabelle oder -View.
3. Führen Sie die Abfrage zur Zählung eindeutiger Zeitstempel aus, um zu messen, wie viele eindeutige UPDATED_AT-Werte in diesem Fenster vorhanden sind.
4. Führen Sie die Abfrage aus, die nach UPDATED_AT gruppiert und Zeilen zählt, um Zeitstempel mit ungewöhnlich hoher Zeilenanzahl zu finden.
5. Wenn viele Zeilen identische Zeitstempel haben, passen Sie Ihren Aufnahmeprozess so an, dass aufeinanderfolgende Batches progressiv neuere UPDATED_AT-Werte verwenden, oder erhöhen Sie die Zeitstempel-Präzision, damit die Zeilen besser verteilt sind.
6. Führen Sie beide Abfragen erneut aus, bis die Konzentration reduziert ist, und starten oder skalieren Sie dann Ihre Synchronisierung.
7. Überwachen Sie nach dem Start unter CDI > Sync Log das unerwartete Volumen erneuter Synchronisierungen an Grenz-Zeitstempeln.

Verwenden Sie Prüfungen wie diese in Ihrem Warehouse:

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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;

Wenn Ihr Warehouse LIMIT nicht unterstützt (z. B. Fabric), verwenden Sie eine äquivalente Syntax wie TOP.

Warum kann eine CDI-Synchronisierung mit einer kleinen Zeilenanzahl trotzdem mehrere Minuten dauern?

Eine CDI-Synchronisierung umfasst eine feste Anlaufphase, bevor die Zeilenverarbeitung beginnt. Da diese Anlaufzeit bei allen Synchronisierungsgrößen ähnlich ist, kann eine kleine Synchronisierung trotzdem mehrere Minuten dauern und in Zeilen pro Minute langsamer erscheinen. Die gesamte Synchronisierungszeit hängt weiterhin von der Komplexität Ihrer Quellabfrage, der Datenstruktur und der verfügbaren Kapazität in Ihrem Data Warehouse ab. Weitere Informationen finden Sie unter Data-Warehouse-Integrationen.

Wird bei einer Synchronisierung die Reihenfolge beibehalten, wenn mehrere Datensätze dieselbe ID haben?

Die Verarbeitungsreihenfolge ist nicht zu 100 % vorhersehbar. Wenn zum Beispiel während einer Synchronisierung mehrere Zeilen mit derselben EXTERNAL_ID in der Tabelle vorhanden sind, können wir nicht garantieren, welcher Wert im endgültigen Profil landet. Wenn Sie dieselbe EXTERNAL_ID mit verschiedenen Attributen in der Nutzlastspalte aktualisieren, werden alle Änderungen übernommen, wenn die Synchronisierung abgeschlossen ist.

Warum werden bei meiner CDI-Synchronisierung keine neuen Nutzer:innen angelegt?

Wenn in Ihrer CDI-Integration die Option Update existing users only aktiviert ist, werden nur Nutzer:innen aktualisiert, die bereits in Braze vorhanden sind, und es werden keine neuen Nutzer:innen erstellt. Das bedeutet, dass eine Zeile in Ihrer Synchronisierungstabelle, die eine EXTERNAL_ID referenziert, die mit keiner vorhandenen Braze-Nutzer:in übereinstimmt, übersprungen wird.

Um über CDI neue Nutzer:innen anzulegen, deaktivieren Sie die Option Update existing users only in Ihren Integrationseinstellungen. Gehen Sie zu Dateneinstellungen > Cloud-Datenaufnahme und wählen Sie eine Integration aus.

Welche Sicherheitsmaßnahmen gibt es für CDI?

Unsere Maßnahmen

Braze hat die folgenden Maßnahmen für CDI implementiert:

• Alle Zugangsdaten werden in unserer Datenbank verschlüsselt, und nur bestimmte Mitarbeitende haben authentifizierten Zugang zu ihnen.
• Wir verwenden verschlüsselte Verbindungen, um Daten aus Kund:innen-Warehouses abzurufen.
• Wir stellen Anfragen an die Braze-API-Endpunkte mit denselben API-Schlüsseln und TLS-Verbindungen, die wir unseren Kund:innen empfehlen.
• Wir aktualisieren unsere Bibliotheken regelmäßig und beziehen alle Sicherheits-Patches.

Ihre Maßnahmen

Wir empfehlen Ihnen und Ihrem Team, die folgenden Sicherheitsmaßnahmen auf Ihrer Seite einzurichten:

• Beschränken Sie den Zugriff auf Zugangsdaten auf das für den Betrieb von CDI erforderliche Minimum. Das liegt daran, dass wir in der Lage sein müssen, select (und count) auf den spezifischen Tabellen und Views auszuführen.
• Beschränken Sie die IPs, die auf die Tabellen zugreifen können, auf offiziell veröffentlichte Braze-IPs.