Connettere Power Apps a un data warehouse centralizzato con tabelle virtuali dataverse

Questa architettura combina i dati aziendali di sola lettura con i processi aziendali operativi. Un data warehouse centralizzato fornisce un'origine regolamentata dei dati di riferimento, che Microsoft Dataverse espone tramite tabelle virtuali. Gli utenti possono usare questi dati insieme a record dataverse modificabili, consentendo processi aziendali come valutazioni, richieste, approvazioni e integrazioni di sistema esterne senza replicare i dati tra sistemi.

Diagramma dell'architettura

Workflow

I passaggi seguenti descrivono il flusso di lavoro illustrato nel diagramma dell'architettura di esempio:

1. SQL Data Warehouse inserisce dati da più origini dati diverse.

2. Dataverse usa tabelle virtuali per accedere ai dati necessari dal data warehouse, ad esempio una tabella globale di prodotti tra sistemi o vendite globali in tutti i sistemi.

   Quando si crea una richiesta, le tabelle virtuali di Dataverse recuperano i dati di riferimento necessari. Interrogano il data warehouse in tempo reale. Questo processo indica che la richiesta usa i dati del warehouse disponibili in fase di creazione. Tuttavia, l'effettiva aggiornamento dei dati dipende dalla frequenza con cui i sistemi di origine upstream caricano e aggiornano il data warehouse.

   Dataverse include anche tabelle regolari che possono fare riferimento alle tabelle virtuali, ad esempio una valutazione del prodotto per uno dei prodotti nei sistemi.

3. Power Apps fornisce l'interfaccia utente per l'esecuzione di un processo aziendale usando i record modificabili combinati e i dati a cui si fa riferimento dal data warehouse.

4. Power Automate invia dati o una richiesta API in base alle tabelle globali dal data warehouse a un sistema esterno. I flussi cloud chiamano API esterne e elaborano le risposte in base alle esigenze. A seconda dello scenario, l'applicazione Power Apps potrebbe ricevere una risposta immediata o essere aggiornata al termine dell'elaborazione.

Components

Azure SQL Server: funge da data warehouse centrale, consolidando le informazioni provenienti da più origini diverse per l'accesso e l'analisi unificati.

Dataverse: supporta tabelle normali e virtuali, consentendo l'integrazione e il riferimento semplici dei dati dal warehouse.

Power Apps: consente agli utenti aziendali di eseguire processi sfruttando i dati di riferimento e del data warehouse.

Power Automate: consente azioni automatizzate, ad esempio l'invio di dati o richieste API da tabelle globali nel warehouse a sistemi esterni.

Dettagli dello scenario

Questa architettura di riferimento si basa su una soluzione di calcolo della valutazione del ciclo di vita implementata in un'applicazione di terze parti. I prodotti finiti, le materie prime e i modelli vengono gestiti in più sistemi diversi in più persone giuridiche che si estendono su diversi paesi e aree geografiche. I dati sono disponibili in un data warehouse gestito a livello globale.

Un team internazionale usa un calcolatore di valutazione del ciclo di vita di terze parti per valutare i prodotti. Il team necessita di dettagli per tutti i prodotti nei vari sistemi.

Usando questa architettura, è possibile compilare un'applicazione che fa riferimento ai prodotti in diversi sistemi, recupera i dati associati dal data warehouse e crea e invia una richiesta per il calcolatore di terze parti.

Considerazioni

Queste considerazioni implementano i pilastri di Power Platform Well-Architected, un insieme di principi guida che migliorano la qualità di un carico di lavoro. Altre informazioni in Microsoft Power Platform Well-Architected.

Reliability

• Verificare che il data warehouse sia resiliente all'errore e abbia disponibilità elevata.

• Usare i dati puliti nel data warehouse per garantire la completezza e la qualità dei dati nelle tabelle virtuali.

Security

• Limitare l'accesso alle tabelle virtuali solo per l'accesso in lettura.

• Verificare che i dati del data warehouse siano di sola lettura e visibili solo nell'applicazione Power Apps e a cui sia possibile fare riferimento dalle normali tabelle di Dataverse.

Eccellenza operativa

• Standardizzare ALM tra Power Apps, Dataverse e Power Automate, garantendo operazioni coerenti e affidabili del ciclo di vita.

• Abilitare il monitoraggio in ogni fase, dall'inserimento del data warehouse all'utilizzo delle tabelle virtuali di Dataverse, per rilevare rapidamente problemi di qualità dei dati o connettività.

• Seguire ALM basato su soluzioni con versioni incrementali e testate per le distribuzioni di Power App, le normali tabelle di Dataverse e i flussi Power Automate per ridurre i rischi.

• Utilizzare pipeline automatizzate per ridurre al minimo le attività manuali, tra cui la pacchettizzazione, la validazione e la distribuzione negli ambienti.

Efficienza prestazionale

• Esporre solo i set di dati necessari usando tabelle virtuali per ridurre al minimo il carico delle query.

• Ottimizza le schermate di Power Apps e le tabelle di Dataverse per recuperare i dati su richiesta anziché caricare interi set di dati.

• Attiva i flussi di Power Automate solo quando necessario.

• Usare il data warehouse per l'elaborazione intensa e mantenere solo riferimenti leggeri in Dataverse per garantire la scalabilità dell'architettura.

Ottimizzazione dell'esperienza

• Progettare Power App in modo che gli utenti possano esplorare e selezionare facilmente i dati globali originati tramite tabelle virtuali, con ogni schermata che carica solo i dati necessari per garantire che l'app rimanga reattiva.

• Assicurarsi che l'applicazione fornisca un'interfaccia unificata, coerente e prevedibile.

Contributori

Microsoft gestisce questo articolo. I seguenti collaboratori hanno scritto questo articolo.

Autori principali:

• David Petkov

Risorse correlate

• Creare e modificare tabelle virtuali con Microsoft Dataverse
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