Verbinden von Power Apps mit einem zentralen Data Warehouse mit virtuellen Dataverse-Tabellen

Diese Architektur kombiniert schreibgeschützte Unternehmensdaten mit operativen Geschäftsprozessen. Ein zentralisiertes Data Warehouse stellt eine geregelte Quelle von Referenzdaten bereit, die Microsoft Dataverse über virtuelle Tabellen verfügbar machen. Benutzer können mit diesen Daten zusammen mit bearbeitbaren Dataverse-Datensätzen arbeiten und Geschäftsprozesse wie Bewertungen, Anforderungen, Genehmigungen und externe Systemintegrationen ermöglichen, ohne Daten über Systeme hinweg replizieren zu müssen.

Architekturdiagramm

Workflow

Die folgenden Schritte beschreiben den Workflow, der im Beispielarchitekturdiagramm dargestellt ist:

1. Das SQL Data Warehouse erfasst Daten aus mehreren verschiedenen Datenquellen.

2. Dataverse verwendet virtuelle Tabellen, um auf die daten zuzugreifen, die Sie aus dem Data Warehouse benötigen, z. B. eine globale Tabelle mit Produkten über Systeme hinweg oder den globalen Vertrieb über Systeme hinweg.

   Wenn Sie eine Anforderung erstellen, rufen virtuelle Dataverse-Tabellen die benötigten Referenzdaten ab. Sie fragen das Data Warehouse in Echtzeit ab. Dieser Vorgang bedeutet, dass die Anforderung die Lagerdaten verwendet, die zur Erstellungszeit verfügbar sind. Die tatsächliche Aktualität dieser Daten hängt jedoch davon ab, wie häufig die upstream-Quellsysteme das Data Warehouse laden und aktualisieren.

   Dataverse verfügt auch über reguläre Tabellen, die auf die virtuellen Tabellen verweisen können, z. B. eine Produktauswertung für eines der Produkte auf allen Systemen.

3. Power Apps bietet die Benutzeroberfläche zum Ausführen eines Geschäftsprozesses mithilfe der kombinierten bearbeitbaren Datensätze und referenzierten Daten aus dem Data Warehouse.

4. Power Automate sendet Daten oder eine API-Anforderung basierend auf den globalen Tabellen aus dem Data Warehouse an ein externes System. Cloudflüsse rufen externe APIs und Prozessantworten nach Bedarf auf. Je nach Szenario erhält die Power Apps Anwendung möglicherweise eine sofortige Antwort oder wird aktualisiert, wenn die Verarbeitung abgeschlossen ist.

Components

Azure SQL Server: Dient als zentrales Data Warehouse, wobei Informationen aus mehreren unterschiedlichen Quellen für einheitliche Zugriffe und Analysen konsolidiert werden.

Dataverse: Unterstützt sowohl reguläre als auch virtuelle Tabellen und ermöglicht eine nahtlose Integration und das Verweisen auf Daten aus dem Lager.

Power Apps: Ermöglicht Es Geschäftsbenutzern, Prozesse auszuführen, die referenzierte und Warehouse-Daten nutzen.

Power Automate: Ermöglicht automatisierte Aktionen, z. B. das Senden von Daten oder API-Anforderungen aus globalen Tabellen im Lager an externe Systeme.

Details zum Szenario

Diese Referenzarchitektur basiert auf einer Lösung zur Berechnung der Lebenszyklusbewertung, die in einer Drittanbieteranwendung implementiert wurde. Die Fertigwaren, Rohstoffe und Modelle werden in mehreren unterschiedlichen Systemen über mehrere juristische Personen hinweg verwaltet, die unterschiedliche Länder und Regionen umfassen. Daten sind in einem global verwalteten Data Warehouse verfügbar.

Ein internationales Team verwendet einen Drittanbieter-Lebenszyklusbewertungsrechner, um Produkte zu bewerten. Das Team benötigt Details für alle Produkte in den verschiedenen Systemen.

Mithilfe dieser Architektur können Sie eine Anwendung erstellen, die auf die Produkte verschiedener Systeme verweist, die zugehörigen Daten aus dem Data Warehouse abruft und eine Anforderung für den Drittanbieterrechner erstellt und sendet.

Considerations

Diese Überlegungen implementieren die Säulen von Power Platform Well-Architected, eine Reihe von Leitprinzipien, welche die Qualität einer Workload verbessern. Weitere Informationen finden Sie in Microsoft Power Platform Well-Architected.

Zuverlässigkeit

• Stellen Sie sicher, dass das Data Warehouse ausfallsicher ist und über eine hohe Verfügbarkeit verfügt.

• Verwenden Sie bereinigte Daten im Data Warehouse, um Vollständigkeit und Datenqualität in den virtuellen Tabellen sicherzustellen.

Security

• Beschränken Sie den Zugriff auf die virtuellen Tabellen auf reinen Lesezugriff.

• Stellen Sie sicher, dass die Data Warehouse-Daten schreibgeschützt sind und nur in der Power Apps Anwendung sichtbar sind und in regulären Dataverse-Tabellen referenzierbar sind.

Betriebliche Effizienz

• Standardisieren Sie ALM über Power Apps, Dataverse und Power Automate hinweg, um konsistente und zuverlässige Lebenszyklusvorgänge sicherzustellen.

• Aktivieren Sie die Überwachung in allen Phasen – von der Aufnahme in das Data Warehouse bis zur Verwendung von virtuellen Dataverse-Tabellen –, um Datenqualitäts- oder Verbindungsprobleme schnell zu erkennen.

• Verwenden Sie ein lösungsbasiertes ALM mit inkrementellen, getesteten Releases bei der Bereitstellung von Power Apps, regulären Dataverse-Tabellen und Power-Automate-Flows, um das Risiko zu verringern.

• Verwenden Sie automatisierte Pipelines, um den manuellen Aufwand zu minimieren, einschließlich Paketierung, Validierung und Bereitstellungen in Umgebungen.

Leistungseffizienz

• Machen Sie die erforderlichen Datasets nur verfügbar, indem Sie virtuelle Tabellen verwenden, um die Abfragelast zu minimieren.

• Optimieren Sie Power Apps Bildschirme und Dataverse-Tabellen, um Daten bei Bedarf abzurufen, anstatt vollständige Datasets zu laden.

• Lösen Sie Power Automate-Flows nur bei Bedarf aus.

• Verwenden Sie das Data Warehouse für rechenintensive Verarbeitung, und behalten Sie in Dataverse nur leichtgewichtige Verweise bei, damit die Architektur skalierbar bleibt.

Erlebnisoptimierung

• Entwerfen Sie die Power App so, dass Benutzer globale Datenquellen, die über virtuelle Tabellen stammen, problemlos durchsuchen und auswählen können, wobei jeder Bildschirm nur die erforderlichen Daten lädt, um sicherzustellen, dass die App reaktionsfähig bleibt.

• Stellen Sie sicher, dass die Anwendung eine einheitliche, konsistente und vorhersehbare Schnittstelle bereitstellt.

Beitragende

Microsoft verwaltet diesen Artikel. Die folgenden Mitwirkenden haben diesen Artikel geschrieben.

Hauptautoren:

• David Petkov

Verwandte Ressourcen

• Erstellen und Bearbeiten virtueller Tabellen mit Microsoft Dataverse
• Application Lifecycle Management (ALM) mit Microsoft Power Platform
• Überblick über Pipelines in Power Platform
• Integrieren Microsoft Fabric Lakehouse-Daten mithilfe virtueller Dataverse-Tabellen