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Permitir que los usuarios avanzados creen sus propias fuentes OData

Julie Lerman

 

Este artículo trata sobre Microsoft Codename "Explorador de datos". Toda la información está sujeta a cambios.

Tengo un cliente que desarrollo muchas aplicaciones de negocios internos.La compañía también tiene un residente geek, un chico joven inteligente que aprovecha su fondo de Web 2.0 para crear algunas soluciones internas así.Código para ellos utilizando Microsoft.NET Framework herramientas contra una base de datos de SQL Server 2008.Desarrolla aplicaciones PHP que utilizan una base de datos MySQL en línea.Hace unos años que me mostró lo que estaba trabajando y me di cuenta listas desplegables que contenga datos que duplican lo que mis aplicaciones creación y consuman en SQL Server.WCF Data Services todavía en sus primeras etapas (conocidas entonces como "Astoria"), pero vi una gran oportunidad para probar esta tecnología como un puente entre nuestros proyectos de desarrollo.

Propuso la creación de un servicio de sólo lectura de los datos de SQL Server que podría consumir en sus aplicaciones, eliminando la necesidad de mantener los datos duplicados en la base de datos MySQL.Le encantaba la idea.Unos días más tarde, Microsoft lanzó su primera toolkit PHP para consumir fuentes de Astoria.Este desarrollador fue uno de los primeros usuarios de herramientas y tuvimos nuestra solución colaborativa arriba y muy rápidamente.

Avance rápido... Astoria es ahora WCF Data Services, su salida ha sido encapsulada en una especificación llamada OData (odata.org) y hay un SDK de OData para PHP (bit.ly/xW8sJf).Servicio de mi cliente ha evolucionado después de numerosas peticiones que exponer a más datos de la base de datos SQL Server para sus aplicaciones.Pero hay un problema.Cada vez que mi cliente necesita algo nuevo agregado al servicio, tengo crear una vista adecuada en la base de datos, abrir Visual Studio, modificar el modelo de datos para incluir una entidad que se asigna a este punto de vista, y luego compilar y volver a implementar este nuevo servicio en VPN a su servidor Web.El proceso es bastante lento y puede ser un poco de arrastre, especialmente si se obtienen cerca a un plazo de columna de puntos de datos!

Help Arrives: SQL Azure Labs Codename “Data Explorer”

En la Cumbre SQLPass en octubre de 2011, Microsoft anunció una nueva herramienta en desarrollo que actualmente ha llamado Microsoft Codename "Explorador de datos". Aquí, voy simplemente llamarlo explorador de datos.

Explorador de datos permite a los usuarios tener acceso a una variedad de orígenes de datos (SQL Azure, SQL Server, HTML de las páginas Web, OData fuentes, archivos de texto y archivos de Excel, a nombre de algunos) y crear vistas de ellos mediante una interfaz relativamente simple.La interfaz de usuario permite segmento, dados, filtro, cambiar y combinar los datos.Puede pise los datos de diferentes tipos de archivos, por ejemplo, crear una vista que combina los datos de SQL Server a las estadísticas que aparecen en una página Web y luego presentar los resultados como un OData de alimentación, un archivo de Excel o a cualquiera de un número de otros formatos.

Puede encontrar gran cantidad de paseos y videos de funciones de explorador de datos en el blog del equipo (blogs.msdn.com/dataexplorer) o en los laboratorios de SQL Azure (sqlazurelabs.com).Hay un cliente basado en Web (denominado como un servicio de nube) y un cliente de escritorio.El servicio de nube vive actualmente en los laboratorios de SQL Azure como un servicio y deberá registrarse para el acceso (a bit.ly/pI8Oug).Puede descargar la versión actual de la aplicación de escritorio de bit.ly/shltWn.Este escrito, estas herramientas están todavía en las primeras etapas de desarrollo, y anticiparse a muchas mejoras y beneficios por venir.

Una de las funciones del explorador de datos sonó como una manera de simplificar mi proceso de agregar más datos al servicio de datos mantener para este cliente: la posibilidad de publicar los resultados de la División y reorganizando como una fuente de OData.Hoy en día (principios de enero de 2012, mientras escribo esta columna) publicación es apoyado por el servicio de nube pero no aún por el escritorio cliente.Si bien mi objetivo final es hacer todo este trabajo en la red interna de mi cliente utilizando su base de datos SQL Server y el servicio Web, he explorado la posibilidad de utilizar el servicio de nube y una base de datos SQL Azure.Esto es lo que lo comparto con ustedes.No te molestes con un tutorial paso a paso, como está disponible en los recursos que he mencionado anteriormente.

Su área de trabajo puede contener múltiples mashups y cada uno puede contener un número de recursos.Figura 1 muestra los cuatro recursos que creé en un mashup llamado Mashup1.Tres de los recursos de exponen una visión de los clientes, una lista de datos de cerveza y una lista de cervecerías, mientras que el recurso final (combinado cerveza lista con cervecerías) expone una lista combinada y aplanada de las cervecerías junto con la cerveza producen.Tuve que crear la lista de cerveza y cervecerías recursos para combinarlos en otro recurso.El estado del icono de la "marca" a la derecha indica lo será y no estará expuesto en los datos publicados.Las marcas de verificación atenuadas junto a cervecerías y cerveza lista indican que estos no se expondrán.Como puede ver en figura 1, planea publicar la cerveza lista combinada con cervecerías y los clientes, pero no los bloques de construcción utiliza para crear el conjunto combinado.

Figura 1 cuatro conjuntos de datos se han creado en Mashup1

Si nos fijamos en la introducción del mashup en mi área de trabajo, como se muestra en figura 2, puede ver que Mashup1 tiene dos salidas, que representan los dos recursos he decidido exponer.

Figura 2 Resumen de Mashup1 en mi área de trabajo

Cuando publicar Mashup1 utilizando el explorador de datos de herramientas y busque la OData resultante de alimentación, puede ver que el servicio de hecho exponer esos dos recursos y nada más (véase figura 3).

Figura 3 dos conjuntos de datos expuestos como colecciones en mi Mashup publicado

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<service xmlns="http://www.w3.org/2007/app" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xml:base="https://ws39047873.dataexplorer.sqlazurelabs.com/Published/CustomersAndBeerData/Feed/">
  <workspace>
    <atom:title type="text">Default</atom:title>
    <collection href="Beer List Merged with Breweries">
      <atom:title type="text">Beer List Merged with Breweries</atom:title>
    </collection>
    <collection href="Customers">
      <atom:title type="text">Customers</atom:title>
    </collection>
  </workspace>
</service>

La interfaz de usuario del explorador de datos permite crear consultas complejas visualmente, pero porque voy estar construyendo estos datos de alimentación, es más fácil para mí simplemente crear una vista en la base de datos.Así que mi plan es que cada vez que mi usuario poder quiere acceso a más datos en su servicio, creará un datos­base vista, agregar como un recurso en mi mashup y volver a publicar el feed.

En este caso, porque quiero que mi OData alimentar sólo reflejan los cambios en el esquema de la demanda, puedo simplemente hacer eso.Pero debe tener cuidado porque podrían romper aplicaciones que dependen de la fuente si la alimentación introduce no aditivo o algunos otros cambios.

Como otro enfoque, sin embargo, explorador de datos también me permite proteger mi superficie API/alimentación de cualquier cambio en el esquema.Simplemente debe actualizar el mashup para tener en cuenta los cambios de esquema, aunque manteniendo la forma de mis salidas sin cambios.

Capas de seguridad

Construí estos recursos directamente desde mi base de datos SQL Azure.Mi usuario de poder podría hacer lo mismo, pero no quería acceder directamente a la base de datos.En su lugar, podrá dejarle tener su propio espacio de trabajo y construir su propio mashup de la publiqué.

Figura 4 muestra todos los tipos de datos se puede utilizar para crear recursos en un mashup.Bases de datos SQL puede ser una base de datos SQL Server o una base de datos SQL Azure.

Figura 4 opciones para agregar datos a un Mashup

Entre los datos posibles fuentes son una fuente de OData y un mashup existente.Estos hacen posible para el usuario de poder construir un mashup de mi feed publicado.

Puede agregar un conjunto de datos basado en mi OData alimenta un mashup en su propia área de trabajo y luego masaje ese punto de vista de sus propias necesidades.Explorador de datos le permite ocultar las columnas en que no está interesado construir campos concatenados, cambiar cómo su servicio muestra los nombres de campo y mucho más.Si, por ejemplo, inicialmente piensa que él no necesita una columna y después decide que desea acceder a ella, simplemente puede modificar su propio mashup sin preocuparse de si estoy en el extranjero en una conferencia o en un paseo en bicicleta.

La base de datos permanece seguro, pero ¿qué pasa con los datos de alimentación estoy creando?Explorador de datos ya tiene un número de funciones de seguridad incorporadas, y Microsoft está trabajando en enriquecer aún más seguridad.Es una ruta de acceso de seguridad conceder permisos a un usuario con una cuenta existente de explorador de datos para tener acceso a su espacio de trabajo como un propietario, un autor o un consumidor en el área de trabajo.Fueron a conceder a mi usuario poder permisos de autor, en su propia área de trabajo podía entonces crear y publicar su propio mashups basado en mi feed.

También podría proporcionar al usuario de poder con una tecla de alimentación.Cada área de trabajo tiene una única clave de alimentación que permite a cualquiera acceder a cualquier alimento publicado desde un espacio de trabajo.Cuando el usuario poder accede a mi OData alimentar a construir su propio mashup, le será requerido para suministrar las credenciales he especificado.Figura5 muestra las credenciales que se solicita cuando el usuario intenta añadir mi CustomersAndBeerData alimentan a su propia.

Figura 5 añadiendo un OData alimentar un Mashup

Una vez que él ha sacado mi feed en su propio mashup, puede remodelar la salida de la fuente, incluso la combinación con otras fuentes de datos si lo desea.Cuando esté satisfecho, él puede publicar sus resultados en un OData piensos de su propia y consumen desde su aplicación utilizando las credenciales que especifica en su propia área de trabajo.

Vale la pena la espera

Al final, cuando el usuario de poder quiere OData adicional para su aplicación, mi participación se reduce.Necesitando agregar una vista en la base de datos, entonces agregar un nuevo recurso para mi mashup en línea y, a continuación, volver a publicar.Pero este flujo de trabajo, visualizada en figura 6, es mucho más atractivo para mí que para abrir el proyecto en Visual Studio, actualizar el modelo de datos, reconstruir, inicie una sesión la VPN y, finalmente, ingresar la nueva Asamblea a servidor de mi cliente.

Figura 6 flujo de trabajo de base de datos de aplicación

Explorador de datos todavía no es un producto liberado y continuará evolucionando.Pero habiendo trabajado a través de este escenario usando la vista previa disponible actualmente, realmente espero para desplazar a esta solución al explorador de datos se ha publicado oficialmente.Y aunque actualmente estoy enfocado un caso de uso muy estrechas, voy ser mantener un ojo blogs.msdn.com/dataexplorer para las actualizaciones.

Explorador de datos

Por Miguel Llopis y Faisal Mohamood

Microsoft Codename "Explorador de datos" es una nueva herramienta que permite autoservicio extraer, transformar y publicar (ETP).Explorador de datos simplifica la creación de mashups de datos de una combinación de diferentes fuentes de datos, como Excel, Access, SQL Server, la Web (HTML, Web APIs, OData) y más.El objetivo principal para el explorador de datos es hacer la adquisición, la transformación y la composición de los datos fácil y transparente a fin de publicar los datos en las herramientas de usuario final como Excel/PowerPivot o aplicaciones personalizadas de poder.

Explorador de datos está disponible como un laboratorio en los laboratorios de SQL Azure y apoya tanto en locales así como nube de orígenes de datos.Visite dataexplorer.sqlazurelabs.com para obtener más información y pruebe este innovador servicio de Windows Azure.

Julie Lerman es MVP de Microsoft, profesora de .NET y consultora que vive en las colinas de Vermont. Puede encontrar su presentación sobre acceso a datos y otros temas de Microsoft .NET en grupos de usuarios y congresos en todo el mundo. Ella escribe en el blog thedatafarm.com/blog y es el autor de “Programming Entity Framework” (O’Reilly Media, 2010) and “Programming Entity Framework: Code First” (O’Reilly Media, 2011). Seguirla en Twitter en twitter.com/julielerman.

Gracias al siguiente experto técnico por su ayuda en la revisión de este artículo: Miguel Llopis y Faisal Mohamood