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Mit der Desktopclientanwendung für Power Automate Process Mining können Benutzende Geschäftsprozesse anhand von Ereignisprotokolldaten erkennen, analysieren und verbessern. Power Automate Process Mining verwendet eine statusbehaftete Prozess-Mining-Engine, die eine erhebliche Menge an Hardwareressourcen erfordert, insbesondere RAM-Speicher, Festplattenkapazität und -geschwindigkeit sowie CPU-Kerne. Dieses Dokument enthält die empfohlenen Hardwarespezifikationen zum Ausführen von Power Automate Process Mining auf Ereignisprotokolldateien unterschiedlicher Größe. Das Dokument erläutert außerdem die Faktoren, die sich auf die Leistung von Power Automate Process Mining auswirken, und wie die Hardwarekonfiguration für ein optimales Benutzererlebnis optimiert werden kann.
Hardwarespezifikationen
In der folgenden Tabelle sind die empfohlenen Hardwarespezifikationen zum Ausführen von Power Automate Process Mining auf Ereignisprotokolldateien unterschiedlicher Größe zusammengefasst. Diese Anforderungen setzen voraus, dass andere Anwendungen den Speicherverbrauch und die CPU-Auslastung nur minimal beeinflussen. Andernfalls ist es notwendig, die Anforderungen entsprechend den Anforderungen dieser Anwendungen zu erhöhen. Die Tabelle geht davon aus, dass die Ereignisprotokolldateien im CSV-Format vorliegen und vor dem Laden in Power Automate Process Mining in Prozessmodelldateien umgewandelt werden. Die Größe der Prozessmodelldatei beträgt normalerweise 20–30 % der ursprünglichen CSV-Datei. In der Tabelle sind die Mindestanforderungen und die optimalen Anforderungen für jede Ereignisprotokolldateigröße aufgeführt. Die Mindestanforderungen sind die Mindesthardwarespezifikationen, die erforderlich sind, um Power Automate Process Mining ohne Fehler oder Zeitüberschreitungen auszuführen. Die optimalen Anforderungen sind die Hardwarespezifikationen, die für den schnellen und reibungslosen Betrieb von Power Automate Process Mining erforderlich sind.
| Ereignisprotokollgröße (CSV) | Prozessmodell-Dateigröße | Mindestanforderungen | Optimale Anforderungen |
|---|---|---|---|
| 0–10 GB | 0–3 GB | ||
| 10–50 GB | 3–15 GB | ||
| 50–100 GB | 15–30 GB | ||
| 100–150 GB | 30–45 GB |
Anmerkung
Die vorherige Tabelle zeigt die minimale und optimale Hardwarekonfiguration zum Ausführen der Process Mining-Desktop-App. Die Minimalkonfiguration ist die niedrigste Konfiguration, bei der Power Automate Process Mining ohne Absturz ausgeführt werden kann. Allerdings kann es bei den oberen Volumengrenzen zu Verzögerungen kommen. Die optimale Konfiguration ist die Konfiguration, die die Process Mining-Desktop-App reibungslos und effizient ausführen kann. Für die Grenzwerte der Prozessmodellgröße empfehlen wir die Wahl einer stärkeren Hardwarekonfiguration.
Leistungsfaktoren
Die Leistung von Power Automate Process Mining hängt von mehreren Faktoren ab, beispielsweise der Größe und Komplexität der Ereignisprotokolldaten, der Art und Anzahl der vom Benutzer durchgeführten Analysen und der Hardwarekonfiguration des Computers, auf dem Power Automate Process Mining ausgeführt wird. In den folgenden Abschnitten wird erläutert, wie sich jeder dieser Faktoren auf die Leistung von Power Automate Process Mining auswirkt und wie sie für ein optimales Benutzererlebnis optimiert werden können.
Datengröße und -komplexität
Größe und Komplexität der Ereignisprotokolldaten wirken sich direkt auf die Leistung von Power Automate Process Mining aus. Je größer und komplexer die Daten sind, desto mehr Hardwareressourcen werden für ihre Verarbeitung und Analyse benötigt. Die Größe der Daten wird durch die Anzahl der Ereignisse, die Anzahl der Attribute und die Kardinalität der Attributwerte bestimmt. Die Komplexität der Daten wird durch die Anzahl der Varianten, die Anzahl der Aktivitäten und den Grad der Parallelität und Schleifen im Prozess bestimmt. Im Folgenden finden Sie einige allgemeine Richtlinien zur Reduzierung der Größe und Komplexität der Daten:
- Filtern Sie vor der Datenaufnahme irrelevante oder redundante Ereignisse und Attribute heraus.
- Reduzieren Sie die Anzahl der eindeutigen Werte der Attribute, indem Sie sie in aussagekräftige Kategorien gruppieren oder aggregieren.
- Verwenden Sie ein geeignetes Mining-Attribut, das das Hauptverhalten des Prozesses erfasst und die Erstellung zu vieler Varianten vermeidet.
- Verwenden Sie eine geeignete Zeitgranularität, die die zeitliche Dynamik des Prozesses widerspiegelt und die Erstellung zu vieler Ereignisse vermeidet.
Analyseanzahl und -arten
Auch Art und Anzahl der vom Benutzer durchgeführten Analysen wirken sich auf die Leistung von Power Automate Process Mining aus. Je mehr Analysen der Benutzer durchführt, desto mehr Hardwareressourcen werden für deren Berechnung und Anzeige benötigt. Die Art der Analyse bestimmt, wie viele Daten abgerufen und verarbeitet werden müssen und wie detailliert diese dargestellt werden müssen. Im Folgenden finden Sie einige allgemeine Richtlinien zur Optimierung der Art und Anzahl von Analysen:
- Verwenden Sie Filter, um sich für die Analyse auf die relevantesten oder interessantesten Fälle, Aktivitäten oder Attribute zu konzentrieren.
- Vermeiden Sie die Erstellung benutzerdefinierter Metriken, die für die aktuelle Analyse nicht relevant sind. Bereits erstellte benutzerdefinierte Metriken können deaktiviert werden, ohne dass sie gelöscht werden müssen.
- Vermeiden Sie die gleichzeitige Durchführung zu vieler Analysen.
Hardwarekonfiguration
Die Hardwarekonfiguration des Computers, auf dem Power Automate Process Mining läuft, ist der wichtigste Faktor, der die Leistung von Power Automate Process Mining beeinflusst. Die Hardwarekonfiguration bestimmt die Datenmenge, die in den Speicher geladen werden kann, die Geschwindigkeit, mit der Daten vom Datenträger gelesen werden, und die Geschwindigkeit der parallelen Datenverarbeitung. Im Folgenden finden Sie einige allgemeine Richtlinien zur Optimierung der Hardwarekonfiguration:
- Verwenden Sie zum Laden der Daten in den Speicher einen Computer mit ausreichend RAM. Diese Menge verbessert die Leistung von Power Automate Process Mining erheblich, da die Notwendigkeit des langsameren Datenstreamings vom Datenträger entfällt. Die empfohlene RAM-Größe für jede Datengröße ist in der vorherigen Tabelle aufgeführt.
- Verwenden Sie zum Speichern und Lesen der Daten einen Computer mit einem schnellen Festplattenlaufwerk. Diese Verwendung verbessert die Leistung von Power Automate Process Mining, insbesondere wenn die Daten nicht in den Speicher geladen werden können. Empfohlene Datenträgerart und -geschwindigkeit für jede Datengröße sind in der vorherigen Tabelle aufgeführt.
- Verwenden Sie zur parallelen Verarbeitung der Daten einen Computer mit genügend CPU-Kernen. Diese Verwendung verbessert die Leistung von Power Automate Process Mining, da Power Automate Process Mining dadurch die Berechnung auf mehrere Threads aufteilen und das volle Potenzial der CPU nutzen kann. Die empfohlene Anzahl an CPU-Kernen für jede Datengröße ist in der vorherigen Tabelle aufgeführt.