Bemærk
Adgang til denne side kræver godkendelse. Du kan prøve at logge på eller ændre mapper.
Adgang til denne side kræver godkendelse. Du kan prøve at ændre mapper.
Denne arkitektur kombinerer skrivebeskyttede virksomhedsdata med driftsmæssige forretningsprocesser. Et centraliseret data warehouse leverer en styret kilde til referencedata, som Microsoft Dataverse fremviser via virtuelle tabeller. Brugerne kan arbejde med disse data sammen med redigerbare Dataverse-poster og aktivere forretningsprocesser, f.eks. vurderinger, anmodninger, godkendelser og eksterne systemintegrationer uden at replikere data på tværs af systemer.
Tip
Denne artikel indeholder et eksempelscenarie og en generel eksempelarkitektur, der illustrerer, hvordan du udvider Power Apps programmer ved at forbinde dem til et centraliseret data warehouse via virtuelle Dataverse-tabeller. Arkitektureksemplet kan ændres til mange forskellige scenarier og brancher.
Arkitekturdiagram
Workflow
I følgende trin beskrives den arbejdsproces, der vises i eksemplet på arkitekturdiagrammet:
SQL-data warehouse'et henter data fra flere forskellige datakilder.
Dataverse bruger virtuelle tabeller til at få adgang til de data, du har brug for, fra data warehouse'et, f.eks. en global tabel over produkter på tværs af systemer eller globalt salg på tværs af systemer.
Når du opretter en anmodning, henter virtuelle Dataverse-tabeller de referencedata, du har brug for. De forespørger data warehouse i realtid. Denne proces betyder, at anmodningen bruger de lagerdata, der er tilgængelige på oprettelsestidspunktet. Den faktiske opdatering af disse data afhænger dog af, hvor ofte upstream-kildesystemerne indlæser og opdaterer data warehouse'et.
Dataverse har også almindelige tabeller, der kan referere til de virtuelle tabeller, f.eks. en produktevaluering for et af produkterne på tværs af systemerne.
Power Apps leverer brugergrænsefladen til udførelse af en forretningsproces ved hjælp af de kombinerede poster, der kan redigeres, og data, der refereres til, fra data warehouse'et.
Power Automate sender data eller en API-anmodning baseret på de globale tabeller fra data warehouse til et eksternt system. Cloudflow kalder eksterne API'er og behandler svar efter behov. Afhængigt af scenariet modtager det Power Apps program muligvis et øjeblikkeligt svar eller opdateres, når behandlingen er fuldført.
Komponenter
Azure SQL Server: Fungerer som det centrale data warehouse og konsoliderer oplysninger fra flere forskellige kilder for samlet adgang og analyse.
Dataverse: Understøtter både almindelige og virtuelle tabeller, hvilket muliggør problemfri integration og referencering af data fra lageret.
Power Apps: Gør det muligt for virksomhedsbrugere at udføre processer, der udnytter refererede data og lagerdata.
Power Automate: Giver mulighed for automatiserede handlinger, f.eks. afsendelse af data eller API-anmodninger fra globale tabeller på lageret til eksterne systemer.
Scenariedetaljer
Denne referencearkitektur er baseret på en beregningsløsning for livscyklusvurdering, der er implementeret i et tredjepartsprogram. De færdige varer, råmaterialer og modeller administreres i flere forskellige systemer på tværs af flere juridiske enheder, der spænder over forskellige lande og områder. Data er tilgængelige i et globalt administreret data warehouse.
Et internationalt team bruger en vurderingsberegner for livscyklusser fra tredjepart til at vurdere produkter. Teamet har brug for oplysninger om alle produkterne på tværs af de forskellige systemer.
Ved hjælp af denne arkitektur kan du oprette et program, der refererer til produkterne på tværs af forskellige systemer, henter de tilknyttede data fra data warehouse'et og opretter og sender en anmodning til tredjepartsberegneren.
Overvejelser
Disse overvejelser implementerer søjlerne i Power Platform Well-Architected, et sæt vejledende principper, der forbedrer kvaliteten af en arbejdsbyrde. Få mere at vide i Microsoft Power Platform Well-Architected.
Pålidelighed
Sørg for, at data warehouse'et er modstandsdygtigt over for fejl og har høj tilgængelighed.
Brug rensede data i data warehouse'et for at sikre fuldstændighed og datakvalitet i de virtuelle tabeller.
Sikkerhed
Begræns adgangen til de virtuelle tabeller til skrivebeskyttet adgang.
Sørg for, at data warehouse-dataene er skrivebeskyttede og kun synlige i det Power Apps program og kan refereres til fra almindelige Dataverse-tabeller.
Driftsmæssig ekspertise
Standardiser ALM på tværs af Power Apps, Dataverse og Power Automate, så du sikrer ensartede og pålidelige livscyklushandlinger.
Aktivér overvågning i hver fase – fra data warehouse-indtagelse til dataverse-brug af virtuelle tabeller – for hurtigt at registrere problemer med datakvaliteten eller forbindelsen.
Følg løsningsbaseret ALM med trinvise, testede udgivelser til udrulninger af Power App, almindelige Dataverse-tabeller og Power Automate flow for at reducere risikoen.
Brug automatiserede pipelines til at minimere manuel indsats, herunder pakning, validering og miljøinstallationer.
Ydeevneeffektivitet
Vis kun de påkrævede datasæt ved hjælp af virtuelle tabeller for at minimere indlæsningen af forespørgsler.
Optimer Power Apps skærme og Dataverse-tabeller for at hente data efter behov i stedet for at indlæse fulde datasæt.
Udløs kun Power Automate flow, når det er nødvendigt.
Brug data warehouse til tung behandling, og bevar kun letvægtsreferencer i Dataverse for at sikre, at arkitekturen skaleres.
Optimering af oplevelse
Design Power App, så brugerne nemt kan gennemse og vælge globale data, der hentes via virtuelle tabeller, hvor hver skærm kun indlæser de nødvendige data for at sikre, at appen forbliver dynamisk.
Sørg for, at programmet leverer en ensartet, ensartet og forudsigelig grænseflade.
Bidragydere
Microsoft vedligeholder denne artikel. Følgende bidragydere skrev denne artikel.
Hovedforfattere: