As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Criação de um fluxo de trabalho de correspondência baseado em regras com o tipo de regra Avançado **Pré-requisitos** Antes de criar um fluxo de trabalho de correspondência baseado em regras, você deve: 1. Crie um mapeamento de esquema. Para obter mais informações, consulte [Criação de um mapeamento de esquema](create-schema-mapping.md). 1. Se estiver usando o Amazon Connect Customer Profiles como seu destino de saída, certifique-se de ter as permissões apropriadas configuradas. O procedimento a seguir demonstra como criar um fluxo de trabalho de correspondência baseado em regras com o tipo de regra **Avançado** usando o AWS Entity Resolution console ou a API. `CreateMatchingWorkflow` ------ #### [ Console ] **Para criar um fluxo de trabalho de correspondência baseado em regras com o tipo de regra **Avançado** usando o console** 1. Faça login no Console de gerenciamento da AWS e abra o AWS Entity Resolution console em [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/). 1. **No painel de navegação esquerdo, em **Fluxos de trabalho**, escolha Correspondência.** 1. Na página **Fluxos de trabalho correspondentes**, no canto superior direito, escolha **Criar fluxo de trabalho correspondente**. 1. Para a **Etapa 1: Especificar os detalhes correspondentes do fluxo** de trabalho, faça o seguinte: 1. Insira um **nome de fluxo de trabalho correspondente** e uma **Descrição** opcional. 1. Em **Entrada de dados**, escolha um **AWS Glue banco de dados **Região da AWS****, a **AWS Glue tabela** e, em seguida, o **mapeamento do esquema** correspondente. Você pode adicionar até 19 entradas de dados. **nota** Para usar regras **avançadas**, seus mapeamentos de esquema devem atender aos seguintes requisitos: Cada campo de entrada deve ser mapeado para uma chave de correspondência exclusiva, a menos que os campos estejam agrupados. Se os campos de entrada estiverem agrupados, eles poderão compartilhar a mesma chave de correspondência. Por exemplo, o mapeamento de esquema a seguir seria válido para regras **avançadas**: `firstName: { matchKey: 'name', groupName: 'name' }` `lastName: { matchKey: 'name', groupName: 'name' }` Nesse caso, os `lastName` campos `firstName` e são agrupados e compartilham a mesma chave de correspondência de nome, o que é permitido. **Revise seus mapeamentos de esquema e atualize-os para seguir essa regra de one-to-one correspondência, a menos que os campos estejam agrupados corretamente, para usar as regras avançadas.** Se sua tabela de dados tiver uma coluna DELETE, o tipo do mapeamento do esquema deve ser `String` e você não pode ter um `matchKey` e. `groupName` 1. A opção **Normalizar dados** é selecionada por padrão, para que as entradas de dados sejam normalizadas antes da correspondência. Se você não quiser normalizar os dados, desmarque a opção **Normalizar** dados. **nota** A normalização só é suportada nos seguintes cenários em **Criar mapeamento de esquema**: Se os seguintes subtipos de **nome** estiverem agrupados: **Nome**, **segundo nome**, **sobrenome**. Se os seguintes subtipos de **endereço** estiverem agrupados: **Endereço 1**, **Endereço 2**, **Endereço 3**, **Cidade**, **Estado**, **País**, **Código postal**. Se os seguintes subtipos de **telefone** estiverem agrupados: **Número de telefone**, Código do **país do telefone**. 1. Para especificar as permissões **de acesso ao serviço**, escolha uma opção e execute a ação recomendada. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-advanced.html) 1. (Opcional) Para ativar **tags** para o recurso, escolha **Adicionar nova tag** e insira o par de **chave** e **valor**. 1. Escolha **Próximo**. 1. Para a **Etapa 2: Escolha a técnica de correspondência**: 1. Em **Método de correspondência**, escolha **Correspondência baseada em regras**. 1. **Em Tipo de regra**, escolha **Avançado**. ![\[Escolha a tela de técnica de correspondência com a opção de correspondência avançada baseada em regras selecionada.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-rule-based-advanced.PNG) 1. Em **Cadência de processamento**, selecione uma das opções a seguir. + Escolha **Manual** para executar um fluxo de trabalho sob demanda para uma atualização em massa + Escolha **Automático** para executar um fluxo de trabalho assim que novos dados estiverem em seu bucket do S3 **nota** Se você escolher **Automático**, certifique-se de ter EventBridge as notificações da Amazon ativadas para seu bucket do S3. Para obter instruções sobre como habilitar a Amazon EventBridge usando o console do S3, consulte [Habilitando a Amazon EventBridge](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/enable-event-notifications-eventbridge.html) no Guia do *usuário do Amazon S3*. 1. Em **Regras de correspondência**, insira um **nome de regra** e, em seguida, crie a **condição da regra** escolhendo as funções e operadores de correspondência apropriados na lista suspensa com base em sua meta. Você pode criar até 25 regras. ****Você deve combinar uma função de correspondência difusa (**Cosine**, **Levenshtein** ou **Soundex**) com uma função de correspondência exata (Exact,) usando o operador AND. **ExactManyToMany****** Você pode usar a tabela a seguir para ajudar a decidir que tipo de função ou operador deseja usar, dependendo da sua meta. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-advanced.html) **Example Condição de regra que corresponde aos números de telefone e e-mail** Veja a seguir um exemplo de uma condição de regra que corresponde a registros em números de telefone (chave de correspondência de **telefone**) e endereços de **e-mail (chave de correspondência de endereço** de e-mail): `Exact(Phone,EmptyValues=Process) AND Levenshtein("Email address",2)` ![\[Exemplo de uma condição de regra que corresponde a registros em números de telefone e endereços de e-mail.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/entityresolution/latest/userguide/images/matching-rule-condition-example.png) A tecla **Phone** match usa a função de correspondência **exata** para combinar sequências idênticas. A tecla **Phone** match processa valores vazios na correspondência usando o modificador **EmptyValues=Process**. A chave de correspondência de **endereço de e-mail** usa a função de correspondência **Levenshtein** para combinar dados com erros ortográficos usando o limite padrão do algoritmo de distância Levenshtein de 2. A tecla de correspondência de **e-mail** não usa nenhum modificador opcional. O operador **AND** combina a função de correspondência **exata** e a função de correspondência **Levenshtein**. **Example Condição de regra usada ExactManyToMany para realizar a correspondência de teclas de correspondência** Veja a seguir um exemplo de uma condição de regra que combina registros em três campos de endereço (**HomeAddress**chave de **BillingAddress**correspondência, chave de **ShippingAddress**correspondência e chave de correspondência) para encontrar possíveis correspondências verificando se alguma delas tem valores idênticos. O `ExactManyToMany` operador avalia todas as combinações possíveis dos campos de endereço especificados para identificar correspondências exatas entre dois ou mais endereços. Por exemplo, ele detectaria se os endereços `HomeAddress` correspondem a `BillingAddress` ou `ShippingAddress` ou se todos os três endereços correspondem exatamente. ``` ExactManyToMany(HomeAddress, BillingAddress, ShippingAddress) ``` **Example Condição de regra que usa agrupamento** Na correspondência avançada baseada em regras com condições difusas, o sistema primeiro agrupa os registros em clusters com base nas correspondências exatas. Depois que esses clusters iniciais são formados, o sistema aplica filtros de correspondência difusa para identificar correspondências adicionais em cada cluster. Para um desempenho ideal, você deve selecionar condições de correspondência exatas com base em seus padrões de dados para criar clusters iniciais bem definidos. Veja a seguir um exemplo de uma condição de regra que combina várias correspondências exatas com um requisito de correspondência difusa. Ele usa `AND` operadores para verificar se três campos —`FullName`, Data de nascimento (`DOB`) e `Address` — coincidem exatamente entre os registros. Também permite pequenas variações no `InternalID` campo usando uma distância de Levenshtein de. `1` A distância de Levenshtein mede o número mínimo de edições de um único caractere necessárias para transformar uma string em outra. Uma distância de 1 significa `InternalIDs` que ela corresponderá à diferença em apenas um caractere (como um único erro de digitação, exclusão ou inserção). Essa combinação de condições ajuda a identificar registros que provavelmente representarão a mesma entidade, mesmo que haja pequenas discrepâncias no identificador. ``` Exact(FullName) AND Exact(DOB) AND Exact(Address) and Levenshtein(InternalID, 1) ``` 1. Escolha **Próximo**. 1. Para a **Etapa 3: Especifique a saída e o formato dos dados**: 1. **Em **Destino e formato de saída de dados**, escolha a **localização do Amazon S3** para a saída de dados e se o **formato dos dados** será dados **normalizados ou dados originais**.** 1. Em **Criptografia**, se você optar por **Personalizar as configurações de criptografia**, insira o ARN da **AWS KMS chave**. 1. Visualize a **saída gerada pelo sistema**. 1. Para **Saída de dados**, decida quais campos você deseja incluir, ocultar ou mascarar e, em seguida, execute as ações recomendadas com base em suas metas. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-advanced.html) 1. Escolha **Próximo**. 1. Para a **Etapa 4: Revise e crie**: 1. Revise as seleções feitas nas etapas anteriores e edite, se necessário. 1. Escolha **Criar e executar**. Uma mensagem aparece indicando que o fluxo de trabalho correspondente foi criado e que o trabalho foi iniciado. 1. Na página de detalhes do fluxo de trabalho correspondente, na guia **Métricas**, veja o seguinte em **Métricas do último trabalho**: + O **Job ID**. + **O **status** da tarefa de fluxo de trabalho correspondente: Em **fila**, **em andamento**, **concluída**, com falha** + O **tempo concluído** para o trabalho do fluxo de trabalho. + O número de **registros processados**. + O número de **registros não processados**. + A **partida única IDs gerada**. + O número de **registros de entrada**. Você também pode visualizar as métricas de trabalho para trabalhos de fluxo de trabalho correspondentes que foram executados anteriormente no **Histórico de trabalhos**. 1. Após a conclusão do trabalho de fluxo de trabalho correspondente (o **status** é **concluído**), você pode acessar a guia **Saída de dados** e selecionar sua localização no **Amazon S3** para visualizar os resultados. 1. (Somente tipo de processamento **manual**) Se você criou um fluxo de trabalho **correspondente baseado em regras** com o tipo de processamento **Manual**, você pode executar o fluxo de trabalho correspondente a qualquer momento escolhendo **Executar fluxo de trabalho na página de detalhes do fluxo de trabalho** correspondente. 1. (Somente tipo de processamento **automático**) Se sua tabela de dados tiver uma coluna DELETE, então: + Os registros definidos *true* na coluna DELETE são excluídos. + Os registros definidos *false* na coluna DELETE são ingeridos no S3. Para obter mais informações, consulte [Etapa 1: Preparar tabelas de dados primárias](prepare-input-data.md#prepare-first-party-tables). ------ #### [ API ] **Para criar um fluxo de trabalho de correspondência baseado em regras com o tipo de regra **Avançado** usando a API** **nota** Por padrão, o fluxo de trabalho usa processamento padrão (em lote). Para usar o processamento incremental (automático), você deve configurá-lo explicitamente. 1. Abra um terminal ou prompt de comando para fazer a solicitação da API. 1. Crie uma solicitação POST para o seguinte endpoint: ``` /matchingworkflows ``` 1. No cabeçalho da solicitação, defina o tipo de conteúdo como application/json. **nota** Para obter uma lista completa das linguagens de programação compatíveis, consulte a *[Referência AWS Entity Resolution da API](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/Welcome.html)*. 1. Para o corpo da solicitação, forneça os seguintes parâmetros JSON necessários: ``` { "description": "string", "incrementalRunConfig": { "incrementalRunType": "string" }, "inputSourceConfig": [ { "applyNormalization": boolean, "inputSourceARN": "string", "schemaName": "string" } ], "outputSourceConfig": [ { "applyNormalization": boolean, "KMSArn": "string", "output": [ { "hashed": boolean, "name": "string" } ], "outputS3Path": "string" } ], "resolutionTechniques": { "providerProperties": { "intermediateSourceConfiguration": { "intermediateS3Path": "string" }, "providerConfiguration": JSON value, "providerServiceArn": "string" }, "resolutionType": "RULE_MATCHING", "ruleBasedProperties": { "attributeMatchingModel": "string", "matchPurpose": "string", "rules": [ { "matchingKeys": [ "string" ], "ruleName": "string" } ] }, "ruleConditionProperties": { "rules": [ { "condition": "string", "ruleName": "string" } ] } }, "roleArn": "string", "tags": { "string" : "string" }, "workflowName": "string" } ``` Em que: + `workflowName`(obrigatório) — Deve ser exclusivo e ter entre 1—255 caracteres que correspondam ao padrão [a-zA-z\$10-9-] \$1 + `inputSourceConfig`(obrigatório) — Lista de 1—20 configurações de fonte de entrada + `outputSourceConfig`(obrigatório) — Exatamente uma configuração de fonte de saída + `resolutionTechniques`(obrigatório) — Defina como “RULE\$1MATCHING” como o tipo de resolução para correspondência baseada em regras + `roleArn`(obrigatório) — ARN da função do IAM para execução do fluxo de trabalho + `ruleConditionProperties`(obrigatório) — Lista de condições da regra e o nome da regra correspondente. Os parâmetros opcionais incluem: + `description`— Até 255 caracteres + `incrementalRunConfig`— Configuração incremental do tipo de execução + `tags`— Até 200 pares de valores-chave 1. (Opcional) Para usar o processamento incremental em vez do processamento padrão (em lote), adicione o seguinte parâmetro ao corpo da solicitação: ``` "incrementalRunConfig": { "incrementalRunType": "AUTOMATIC" } ``` 1. Envie a solicitação . 1. Se for bem-sucedido, você receberá uma resposta com o código de status 200 e um corpo JSON contendo: ``` { "workflowArn": "string", "workflowName": "string", // Plus all configured workflow details } ``` 1. Se a chamada não for bem-sucedida, você poderá receber um destes erros: + 400 — ConflictException se o nome do fluxo de trabalho já existir + 400 — ValidationException se a entrada falhar na validação + 402 — ExceedsLimitException se os limites da conta forem excedidos + 403 — AccessDeniedException se você não tiver acesso suficiente + 429 — ThrottlingException se a solicitação foi limitada + 500 — InternalServerException se houver uma falha de serviço interno ------