To do list
| Date | Subject | Status | ETC |
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| 2019-03-26 | Confluence 용 Moqups License 구입 3년치 | | $20 |
| 2019-03-26 | 스토리보드 제작 | |
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| 2019-03-27 | 시나리오 다이어그램 제작 | |
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| 2019-03-27 | 시나리오에 대한 관련자 개별 미팅. 2SA + 1AM | |
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| 2019-03-27 | DynamoDB 스키마 | | |
| 2019-03-30 | Pinpoint 백엔드 로직 테스트
(Boto3 Lambda Layer에 넣고 버전 올려서 테스트) | | |
| 2019-04-04 | Front-end 안드로이드 화면 개발 + AppSync 연동 | | |
| 2019-04-04 | Back-end 개발 | | |
| 2019-04-10 | 최종 테스트 | |
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| Jira |
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| server | JIRA |
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| columns | key,summary,type,created,updated,due,assignee,reporter,priority,status,resolution |
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| maximumIssues | 20 |
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| jqlQuery | key in (PMA-1, PMA-2, PMA-3) |
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| serverId | b98e33c1-9191-31b9-89be-f838c07150d2 |
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SlideShare
Summit 발표 전에 공유 될 예정입니다.
Demo 시나리오 요약
Digital User Engagement를 위해서 AWS 기반으로 서비스를 구축할 수 있습니다.
- 앱 설치: 이 데모 시나리오는 현장에서 Android 앱을 설치합니다. - apk 파일을 제공
- 회원 가입: 이메일과 휴대폰 번호를 기반으로 앱에 사용자 가입을 합니다. (post sign up 트리거를 이용해서, 해당 고객에게 Coupon을 발행하고, Push Notification을 전송합니다. → 진입점은 상품 소개용 메인 페이지)
- 제품 탐색: 맘에 드는 물품을 장바구니에 담거나 구매를 합니다. (목업 형태로 이뤄집니다.)
- 캠페인 1: 아직 장바구니에 담아 두었지만, 구매를 하지 않은 고객을 대상으로 메시지를 보냅니다.
- 캠페인 2: 구매를 많이 한 고객을 대상으로 감사 쿠폰을 지급 합니다.
Demo를 위해서 사용하는 서비스
- Pinpoint
- Kinesis Data Firehose
- Cognito
- AppSync
- DynamoDB
- S3
- API Gateway
- Lambda
- Elasticsearch service
- 하단 서비스는 Demo에 포함할 지 고민해야 함.
GlueAthenaQuickSightPersonalize
Moqups 구매 완료
Pinpoint 데모용 시나리오 만들어 봅시다.
시나리오 다이어그램
| draw.io Diagram |
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| border | true |
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| viewerToolbar | true |
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| fitWindow | false |
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| diagramName | Pinpoint 캠페인 세션 |
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| simpleViewer | false |
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| width | |
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| diagramWidth | 1608 |
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| revision | 57 |
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관련 정보
https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/cognito/latest/developerguide/user-pool-lambda-post-confirmation.html
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스토리보드 (화면 구성)
DynamoDB 테이블
DUE_Products
| pIdpId (Partition Key) | pName | pImage | pPrice | pDescription |
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DUE_Cart
| userId (Partition Key) | cartId (Sort Key) |
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segment_id | pId | pName | pImage | pPrice | updateTime |
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DUE_Coupon
| userId (Partition Key) | couponId (Sort Key) |
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segment_id | cName | cDescription | cRatio | updateTime | campaignId |
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DUE_Order
| userId (Partition Key) | orderId (Sort Key) |
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segment_id | pId | pName | pImage | pPrice | pDescription | updateTime | campaignId |
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그 외 기타 등등
추천 서비스와 관련해서 궁금증
- Neptune을 연결해서 관계를 유추할 수 있도록 하는건 어떨까?
- Personalize를 통해서 Order 히스토리를 학습 데이터로 던지고, 학습하여 생성된 정보를 기반으로 상품을 추천하는 것은 어떨까?
재활용을 위해서 서비스 초기화 하기 (아래를 실행시킬 수 있는 방법 고민 - 특정 Lambda를 콘솔에서만 호출 할 수 있도록 할것인가...)
- 기존 DynamoDB 내역 초기화
- Segment 초기화
Hands On Lab 만들기 (걸치는 부분이 많다.)
- Digital User Engagement + Big Data Analysis + Personalize 까지 갈 수 있도록 Asset을 제공할 것인가?
- Digital User Engagement - Android 기반 App 껍데기 파일 제공 + AWS Amplify를 이용한 서비스 통합
- Big Data Analysis - 빅데이터 영역...
- Personalize - AI 영역...
- Mobile 개발 경험이 필요한가? (Android 몰라도 할 수 있고, 의미를 부여할 수 있는가)
- 의미가 있는가... 리전 GA 여부.
