Data 360 Sandbox を設定する
学習の目的
この単元を完了すると、次のことができるようになります。
- Data 360 エコシステムにおける Data 360 Sandbox の役割を説明する。
- 開発とテストに使用できる Sandbox の種別を挙げる。
- 本番環境から Data 360 Sandbox インスタンスをプロビジョニングする。
2025 年 10 月 14 日付で、Data Cloud は Data 360 に名称が変更されました。移行期間中は、アプリケーションやドキュメント内で Data Cloud という名称が引き続き使用される場合があります。名称は新しくなりましたが、機能や内容に変更はありません。
始める前に
このバッジを始める前に、次の推奨バッジを完了することを検討してください。ここでの作業は、そのバッジで学習した Sandbox の概念に基づいて行います。
イノベーションのアーキテクチャ
ライブ環境で Data 360 の設定をテストすることは、特に何百万件もの顧客データを管理している場合、リスクを伴います。ID 解決ルールの設定ミスやデータストリームのエラーが 1 つあるだけで、実際の顧客のエクスペリエンスが損なわれる可能性があります。
これは、カスタムスニーカーの小売企業である Cloud Kicks にも当てはまります。システムアーキテクトの Jamal Cooks は、Cloud Kicks 向けに Data 360 を設定しました。数百万件の顧客データポイントを管理し、プロファイルを統合することが非常に簡単になったおかげで、彼のマーケティングチームは目覚ましい成果を上げています。
最近、Cloud Kicks は高度にパーソナライズされたロイヤルティプログラムを開始しました。このプログラムでは、店頭販売の購入履歴とリアルタイムの Web サイト閲覧行動を組み合わせ、即座にスタイルのおすすめを送信します。この大規模なデータインテグレーションに対応するため、Jamal は DevOps 開発者の Vijay Lahiri と共に残業をしています。
彼は特に、本番データの整合性の保護を懸念しています。具体的には、ID 解決ルールや計算済みインサイトなど、多くの新しい設定をライブ環境で直接テストすることを懸念しています。1 つのエラーが実際のカスタマーエクスペリエンスを損なう可能性があるためです。新しいプログラムをできる限り安全かつ効率的に構築、テストするために、上級スキルを身に付けてレベルアップしましょう。
このバッジでは、Data 360 Sandbox ライフサイクルを活用する際の Jamal と Vijay の疑問にできる限り答えていきます。それでは始めましょう。
Data 360 Sandbox とは?
Data 360 Sandbox は、本番 Data 360 のメタデータのコピーです。標準の Salesforce Sandbox はコア Salesforce Platform の機能をテストするために使用されますが、Data 360 Sandbox は、実際の顧客プロファイルに影響を与えることなく、データの取り込み、モデリング、および ID 解決をテストすることに特化して設計されています。Data 360 Sandbox を使用すると、本番組織のクレジットに影響します。詳細は、「Data 360 Sandbox の請求に関する考慮事項」を参照してください。
メタデータに馴染みがない場合、メタデータはデータの説明であると捉えてください。たとえば、計算済みインサイトの設定はメタデータであり、Data 360 Sandbox にコピーされます。ただし、本番環境に存在する計算済みインサイトの出力データはコピーされません。Data 360 Sandbox はデータストリーム、データモデルオブジェクト、計算済みインサイト、およびセグメントを複製しますが、データは含まれません。
Jamal は Data 360 Sandbox を使用して、カスタマイズや開発作業の分離、データマッピングと変換ロジックのテスト、トレーニング環境の提供、および個別の変更を 1 つにまとめた本番への展開を行っています。
Data 360 Sandbox の種別を選択する
Data 360 は、すべての標準 Salesforce Sandbox 種別でサポートされています。これらの Sandbox 種別は、データストレージの上限など、コア Salesforce の観点では異なりますが、Data 360 Sandbox はプロビジョニング後、選択したコア Sandbox の種別に関わらず、まったく同じように動作します。
Jamal は、Cloud Kicks のアーキテクチャ要件に基づいてオプションを評価します。
-
Developer および Developer Pro: Data 360 の初期設定と基本的なテストに最適です。これらの Sandbox はストレージが限られていますが、概念実証には最適です。
-
Partial Copy: 本番データモデルのサンプルを使用したテストに役立ちます。
-
Full Sandbox: 本番環境のミラーです。パフォーマンステストおよびフルスケールのユーザー受け入れテスト (UAT) に不可欠です。
新しいロイヤルティプログラムの初期概念実証として、Jamal は Developer Sandbox が最適であると判断しました。
Data 360 Sandbox 戦略を設計する
[New Sandbox (新規 Sandbox)] をクリックする前に、計画を立てる必要があります。Jamal のような上級アーキテクトは、単に環境を立ち上げるだけではありません。包括的な Data 360 ライフサイクル戦略を設計します。Sandbox 戦略を計画する際は、次の重要な要素を考慮してください。
-
本番メトリクスのベースラインを記録する: テスト開始前に明確な比較基準を持てるよう、ライブ環境での現在のパフォーマンスを記録します。
-
データ量の要件を確認する: 正確なテストに必要なデータサンプルサイズを、選択した Sandbox ランクで処理できることを確認します。
-
ID 解決テストのニーズを調査する: 統合プロファイルはコピーされず、最初から構築する必要があるという点を踏まえ、タイムラインを計画します。
-
コネクタ検証を計画する: 分離された環境で安全に再認証を行う必要がある外部接続をドキュメント化します。
-
パフォーマンスベンチマークを確立する: 新しい設定を本番環境に昇格させる前に、テストの成功基準を明確に定義します。
これらを事前に策定することで、Jamal は新しい Developer Sandbox がロイヤルティプログラムの概念実証に最適なサイズであることを確認できます。
Data 360 Sandbox を作成する
戦略が決まったところで、Jamal は Cloud Kicks の本番組織で作成プロセスを開始します。Sandbox を作成する前に、Data 360 が本番組織でプロビジョニングされていることを確認し、Salesforce ヘルプの「Data 360 の Sandbox に関する考慮事項」を見直します。
このモジュールでは、受講者が開発者で、ここで説明するアクションを実行する適切な権限を有しているものと想定しています。Trailhead Playground ではこの手順を実行しないでください。Sandbox は Trailhead Playground では使用できません。
- 本番の [Setup (設定)] で、[Quick Find (クイック検索)] ボックスに
Sandboxes(Sandbox) と入力します。
-
[New Sandbox (新規 Sandbox)] を選択し、詳細を入力して、希望するランクを選択します。
-
[作成] をクリックします。
Sandbox で Data 360 を有効にする
Sandbox が作成されたら、Jamal はインフラストラクチャを初期化し、Data 360 を有効にする必要があります。
- 新しい Sandbox にログインし、[Setup (設定)] に移動して、[Data Cloud Setup (Data Cloud 設定)] を選択します。
-
[使用を開始する] をクリックします。
- Data Cloud の権限セット、タイムゾーン、データストリームの命名規則、データ保持ポリシーなど、基本設定を定義します。
Sandbox のサイズによって異なりますが、この有効化プロセスには通常 15 ～ 30 分かかります。その後、本番組織から基本設定が反映されるまで、さらに 30 ～ 60 分お待ちください。
接続リンクを保護する
多くのエンタープライズ組織では、Data Cloud One (DC1) を使用して、複数のコア組織にわたって Data 360 の機能を拡張しています。このアーキテクチャを使用している場合は、Sandbox 内でそれらの接続リンクを保護する必要があります。
Data 360 Sandbox の準備が整ったら、Jamal は Cloud Kicks の DC1 組織を Sandbox 組織に接続します。Sandbox は本番環境のコピーであるため、実際の本番組織と通信するのか、それとも Sandbox バージョンと通信するのかを明確に指定する必要があることがよくあります。Jamal がリンクを保護する手順は次のとおりです。
- [Data Cloud Setup (Data Cloud 設定)] の [Quick Find (クイック検索)] ボックスで [Data Cloud One] を検索して選択します。
- Sandbox 組織がコンパニオン組織として接続されていることを確認します。
- CRM コネクタと、Amazon S3 や Microsoft Azure などの外部ストレージコネクタを再認証します。
- メタデータクリーンアッププロセスを使用して、本番から継承されたものの Sandbox 環境では不要な孤立したデータストリームや古いデータマッピングを削除します。
データを取り込んでテストする
新しい高度にパーソナライズされたロイヤルティプログラムをテストするために、Jamal は Sandbox の接続性を検証し、顧客プロファイルを再作成する必要があります。これを行うには、シンプルなデータソースを取り込み、ID 解決ルールを実行します。次の手順に従って、データを取り込んでテストします。
- ローカルデータスペースを作成します。
- 接続性を検証するために、シンプルなデータソースから始めて、データストリームを取り込みます。
- データが取り込まれたら、[Identity Resolution (ID 解決)] タブに移動し、ルールセットの [Run (実行)] をクリックします。統合プロファイルは本番からコピーされないため、Data 360 Sandbox でゼロから構築する必要があります。
次のステップ
Data 360 Sandbox のプロビジョニング、接続リンクのセキュリティ確保、データ取り込みの検証が正常に完了しました。次の単元では、Jamal と Vijay がメタデータのドリフトを防ぐためにこれらの Sandbox を更新して同期する方法を学習します。