Conectar Power Apps a un almacén de datos centralizado con tablas virtuales de Dataverse

Esta arquitectura combina datos empresariales de solo lectura con procesos empresariales operativos. Un almacenamiento de datos centralizado proporciona un origen regulado de datos de referencia, que Microsoft Dataverse expone a través de tablas virtuales. Los usuarios pueden trabajar con estos datos junto con registros de Dataverse editables, lo que permite procesos empresariales como evaluaciones, solicitudes, aprobaciones e integraciones de sistema externo sin replicar datos entre sistemas.

Diagrama de arquitectura

Flujo de trabajo

Los pasos siguientes describen el flujo de trabajo que se muestra en el diagrama de arquitectura de ejemplo:

1. El almacenamiento de datos SQL ingiere datos de varios orígenes de datos diferentes.

2. Dataverse usa tablas virtuales para acceder a los datos que necesita desde el almacenamiento de datos, como una tabla global de productos entre sistemas o ventas globales entre sistemas.

   Al crear una solicitud, las tablas virtuales de Dataverse recuperan los datos de referencia que necesita. Consultan el almacenamiento de datos en tiempo real. Este proceso significa que la solicitud usa los datos de almacenamiento disponibles en tiempo de creación. Sin embargo, la actualización real de esos datos depende de la frecuencia con que los sistemas de origen ascendentes carguen y actualicen el almacenamiento de datos.

   Dataverse también tiene tablas normales que pueden hacer referencia a las tablas virtuales, como una evaluación de productos para uno de los productos de todos los sistemas.

3. Power Apps proporciona la interfaz de usuario para ejecutar un proceso de negocio mediante los registros editables combinados y los datos a los que se hace referencia desde el almacenamiento de datos.

4. Power Automate envía datos o una solicitud de API basada en las tablas globales del almacenamiento de datos a un sistema externo. Los flujos de nube llaman a api externas y procesan respuestas, según sea necesario. En función del escenario, la aplicación Power Apps podría recibir una respuesta inmediata o actualizarse cuando se complete el procesamiento.

Components

Azure SQL Server: actúa como almacenamiento de datos central, consolidando la información de varios orígenes dispares para el acceso y el análisis unificados.

Dataverse: admite tablas normales y virtuales, lo que permite la integración sin problemas y la referencia de datos desde el almacenamiento.

Power Apps: permite a los usuarios empresariales ejecutar procesos que aprovechan los datos a los que se hace referencia y el almacenamiento.

Power Automate: permite acciones automatizadas, como enviar datos o solicitudes de API de tablas globales en el almacenamiento a sistemas externos.

Detalles del escenario

Esta arquitectura de referencia se basa en una solución de cálculo de evaluación del ciclo de vida implementada en una aplicación de terceros. Los productos terminados, las materias primas y los modelos se administran en varios sistemas diferentes en varias entidades jurídicas que abarcan diferentes países y regiones. Los datos están disponibles en un almacenamiento de datos administrado globalmente.

Un equipo internacional usa una calculadora de evaluación del ciclo de vida de terceros para evaluar productos. El equipo necesita detalles para todos los productos de los distintos sistemas.

Con esta arquitectura, puede crear una aplicación que haga referencia a los productos en distintos sistemas, recupera los datos asociados del almacenamiento de datos y crea y envía una solicitud para la calculadora de terceros.

Considerations

Estas consideraciones implementan los pilares de Power Platform Well-Architected, un conjunto de principios rectores que mejoran la calidad de una carga de trabajo. Obtenga más información en Microsoft Power Platform Well-Architected.

Reliability

• Asegúrese de que el almacenamiento de datos es resistente a errores y tiene alta disponibilidad.

• Use datos limpios en el almacenamiento de datos para garantizar la integridad y la calidad de los datos en las tablas virtuales.

Security

• Restrinja el acceso a las tablas virtuales para que solo tengan acceso de lectura.

• Asegúrese de que los datos del almacenamiento de datos son de solo lectura y solo son visibles en la aplicación Power Apps y se pueden hacer referencia a ellos desde tablas normales de Dataverse.

Excelencia operativa

• Normalice ALM en Power Apps, Dataverse y Power Automate, lo que garantiza operaciones de ciclo de vida coherentes y confiables.

• Habilite la supervisión en cada fase( desde la ingesta del almacenamiento de datos hasta el uso de tablas virtuales de Dataverse) para detectar rápidamente problemas de conectividad o calidad de los datos.

• Adopte un ALM basado en soluciones con versiones incrementales probadas para los despliegues de Power Apps, las tablas estándar de Dataverse y los flujos de Power Automate, a fin de reducir el riesgo.

• Use canalizaciones automatizadas para minimizar los esfuerzos manuales, incluidas las implementaciones de empaquetado, validación y entorno.

Eficiencia en el rendimiento

• Exponga solo los conjuntos de datos necesarios mediante tablas virtuales para minimizar la carga de consultas.

• Optimice las pantallas de Power Apps y las tablas de Dataverse para recuperar los datos según sea necesario en lugar de cargar conjuntos de datos completos.

• Active los flujos de Power Automate solo cuando sea necesario.

• Utilice el almacén de datos para un procesamiento intensivo y mantenga solo referencias ligeras en Dataverse para garantizar que la arquitectura pueda escalar.

Optimización de la experiencia

• Diseñe Power App para que los usuarios puedan examinar y seleccionar fácilmente los datos globales que se generaron a través de tablas virtuales, con cada pantalla cargando solo los datos necesarios para asegurarse de que la aplicación sigue respondiendo.

• Asegúrese de que la aplicación proporciona una interfaz unificada, coherente y predecible.

Contributors

Microsoft mantiene este artículo. Los siguientes colaboradores escribieron este artículo.

Autores principales:

• David Petkov

Recursos relacionados

• Creación y edición de tablas virtuales con Microsoft Dataverse
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