For AI agents: a documentation index is available at /docs/llms.txt. Append .md to any page URL for markdown, or send Accept: text/markdown.
Scale: 동적 행동 샘플링을 통해 이벤트 볼륨을 관리
Scale은 매우 많은 이벤트 볼륨과 관련된 비용을 관리하는 데 도움이 됩니다.
Amplitude는 Scale을 통해 고유한 비용 문제를 겪고 있는 대용량 고객을 위해 동적 동작 샘플링을 지원합니다. 샘플링을 사용하면 분석의 정확성을 저하시키지 않으면서 데이터 비용을 관리할 수 있습니다.
Scale은 사용량이 매우 많은 고객을 위한 유료 추가 기능입니다. Amplitude는 기본적으로 샘플링을 수행하지 않습니다. Scale이 귀사의 조직에 적합하다고 판단되는 경우 담당 계정 관리자에게 문의하십시오.
샘플링 작동 방식
사용자 수준에서 Amplitude 알고리즘 샘플링 프레임워크는 사용자 ID를 기반으로 이벤트를 샘플링합니다.
- 추적된 사용자의 경우, Amplitude는 사용자의 전체 이벤트 스트림과 행동을 보존합니다.
- 사용자 수준 샘플링은 불완전한 데이터를 제공할 수 있는 무작위 이벤트 수준 샘플링보다 데이터 무결성을 더 잘 유지합니다.
샘플링을 활성화하면 Amplitude는 지표를 업샘플링하여 모든 차트와 분석에 대해 매우 정확한 추정치를 제공합니다.
Amplitude는 이벤트와 사용자를 (100% / sampling rate)에 해당하는 샘플링 계수로 곱합니다.
예를 들어 10%로 샘플링하는 경우 Amplitude는 추적된 이벤트에 10을 곱하여 실제 이벤트 볼륨을 추정합니다. 이를 통해 Amplitude 사용자는 샘플링 속도를 고려하지 않고 분석에 집중할 수 있습니다.
각 Amplitude 차트는 적용된 샘플링 속도를 보여줍니다.
지난 달과 현재 달에 대한 프로젝트의 원시 이벤트와 샘플링 후 이벤트 수를 볼 수 있습니다. 이를 통해 이벤트 볼륨에 실시간으로 액세스할 수 있습니다.
샘플링은 PROPCOUNT 결과에 적용되지 않습니다.
샘플링 설정
샘플링 관련 변경을 수행하려면 Amplitude 조직의 Admin이어야 합니다.
샘플링을 설정하려면 다음을 수행하십시오.
- 열리는 모달에서 편집을 클릭하여 동적 샘플링 속도를 설정합니다.
동적 샘플링 속도는 Amplitude가 데이터를 얼마나 자주 쿼리하는지를 지정합니다. 예를 들어 연간 활성 사용자가 5천만 명이고 동적 샘플링 속도를 10%로 설정한 경우 쿼리된 데이터에는 연간 5백만 명의 활성 사용자가 포함됩니다. 이벤트 비용은 현저히 절감되며, 매우 정확한 분석을 생성하기에 충분한 데이터가 있습니다.
- 필요한 경우 사용자 속성 포함 목록을 설정합니다.
이 목록은 샘플링 과정에서 작고 중요한 하위 집단에 대한 안전 목록 역할을 합니다. 이러한 인구집단의 사용자는 샘플링에서 제외되며 항상 데이터에 나타납니다. 선택한 사용자 속성과 값에 따라 이러한 모집단이 정의됩니다.
익명 사용자
Amplitude는 고유 사용자의 식별 및 추적을 우선시하지만, 수집 측면 샘플링은 익명 사용자에게 부정확성을 초래할 수 있습니다. 예를 들어 익명 사용자가 새 기기에서 이벤트를 트리거하면 Amplitude는 해당 사용자에게 새로운 Amplitude ID를 할당하고 해당 새로운 ID를 기반으로 샘플링합니다. Amplitude가 나중에 이 사용자가 새 기기의 이전 사용자임을 확인할 경우, Amplitude는 페어링된 이벤트를 사용자의 이전 Amplitude ID에 소급적으로 연결할 수 없습니다. 이벤트 샘플링은 수집 시 Amplitude ID를 사용하기 때문에 새 기기에서의 사용자 행동에 의존하는 분석은 부정확하거나 왜곡될 수 있습니다.
정확도 벤치마크
Amplitude는 오차 퍼센트 또는 95% 양측 신뢰 구간에서의 상대 표준 편차를 기준으로 샘플링된 결과의 정확도를 벤치마킹합니다. 이는 표준 오차와 실제 샘플링되지 않은 결과의 함수입니다.
대용량(DAU 1,000만 이상)을 보유한 고객은 5%의 샘플링 속도에서 0.62% 정확도 수준 첫 사용 후 결과를 달성합니다. Amplitude는 또한 전체 분석에서 이러한 결과를 얻기 위해 DAU의 10%만 고려하면 된다고 가정합니다. 일반적으로 커버리지가 높을수록 정확도가 높아집니다.
다음 표는 다양한 DAU 볼륨에 대한 샘플링 속도 전반에 걸쳐 95% 신뢰 구간에서의 퍼센트 오류를 보여줍니다.
| DAU | 25% | 10% | 5% | 2 | 1 |
|---|---|---|---|---|---|
| 500,000 | 1.73% | 2.76% | 3.91% | 6.19% | 8.76% |
| 1,000,000 | 1.22% | 1.95% | 2.76% | 4.38% | 6.19% |
| 5,000,000 | 0.55% | 0.87% | 1.24% | 1.96% | 2.77% |
| 10,000,000 | 0.39% | 0.62% | 0.87% | 1.38% | 1.96% |
| 20,000,000 | 0.27% | 0.44% | 0.62% | 0.98% | 1.39% |
| 50,000,000 | 0.17% | 0.28% | 0.39% | 0.62% | 0.88% |
예를 들어 1천만 명의 사용자로 10%를 샘플링할 경우 전체 지표에서 0.62% 이상의 오류를 볼 가능성은 극히 낮습니다. 따라서 리텐션이 16%인 경우 다음과 같은 차이를 볼 수 있습니다.
+/- 0.62% * 16% = +/- 0.1%
이 내용이 도움이 되었나요?