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Comprender las fases de ejecución de las aplicaciones de lienzo, el flujo de llamadas de datos y la supervisión del rendimiento

Cuando un usuario abre una aplicación de lienzo, esta pasa por varias fases de ejecución antes de mostrar una interfaz de usuario. Mientras se carga la aplicación, se conecta a diferentes orígenes de datos, como SharePoint, Microsoft Dataverse, SQL Server (local), Azure SQL Database (online), Excel y Oracle.

En este artículo verá cuáles son las diferentes fases de ejecución y cómo se conecta la aplicación a los orígenes de datos, además de hablar sobre herramientas que puede usar para supervisar el rendimiento.

Fases de ejecución en aplicaciones de lienzo

Una aplicación de lienzo pasa por las siguientes fases de ejecución antes de mostrar la interfaz al usuario:

  1. Autenticar al usuario: solicita al usuario nuevo que inicie sesión con credenciales para las conexiones que necesite la aplicación. Si ese usuario vuelve a abrir la aplicación, se le podría pedir nuevamente que lo haga, en función de las directivas de seguridad de la organización.

  2. Obtener metadatos: obtiene metadatos como la versión de la plataforma de Power Apps en la que se ejecuta la aplicación y los orígenes desde donde se deben recuperar los datos.

  3. Inicializar la aplicación: se realizan las tareas especificadas en la propiedad OnStart.

  4. Representación de las pantallas: se representa la primera pantalla con controles que la aplicación rellena con datos. Si el usuario abre otras pantallas, la aplicación las presenta mediante el mismo proceso.

Flujo de llamadas de datos en aplicaciones de lienzo

Las llamadas de datos desde aplicaciones de lienzo envían datos a orígenes de datos tabulares mediante el uso de conectores a través del protocolo OData. Las solicitudes de OData fluyen a las capas de back-end para comunicarse con el origen de datos objetivo y recuperar datos para el cliente, o enviar datos al origen de datos. Los conectores basados en acciones que habilitan las API funcionan de la misma manera.

Comprender cómo viajan las solicitudes de OData y API en las aplicaciones de lienzo puede ayudarle a optimizar el rendimiento de su aplicación de lienzo y sus orígenes de datos de backend.

En esta sección, aprenderá cómo fluye la llamada de datos en aplicaciones de lienzo con diferentes tipos de origen de datos.

Flujo de llamada de datos con orígenes de datos en línea

El siguiente diagrama muestra cómo una solicitud de datos típica en una aplicación de lienzo (lado izquierdo) viaja por las capas del lado del servidor y llega al origen de datos de destino (lado derecho), y después devuelve los datos al cliente.

Flujo de llamadas de datos típico para todos los conectores excepto para el conector de Dataverse.

Cada capa del diagrama anterior podría funcionar rápidamente o tener alguna sobrecarga al procesar la solicitud. En muchas aplicaciones, dos puntos concretos pueden presentar una importante sobrecarga:

  • Origen de datos de backend: mientras se procesa la solicitud.

  • Cliente: al enviar la solicitud, o mientras se manipulan los datos recibidos en la memoria del montón y se ejecutan las funciones de JavaScript asociadas para procesar los datos que se mostrarán dentro de las pantallas.

Flujo de llamadas de datos con puerta de enlace de datos local

Si una aplicación de lienzo se conecta a un origen de datos local como SQL Server, necesita tener otra capa, llamada puerta de enlace de datos local. Esta puerta de enlace es obligatoria para acceder a los orígenes de datos locales. Se encarga de convertir el protocolo de solicitudes OData a declaraciones DML (Data Manipulation Language) de SQL.

El siguiente diagrama muestra dónde y cómo se implementaría la puerta de enlace de datos local y se procesarían las solicitudes de datos.

Flujo de llamadas de datos para una puerta de enlace de datos local.

Si la aplicación usa un origen de datos local, la ubicación y la especificación de la puerta de enlace de datos también afectarían al rendimiento de las llamadas de datos.

Flujo de llamadas de datos con Microsoft Dataverse

Cuando usa Microsoft Dataverse como origen de datos, las solicitudes de datos van directamente a la instancia del entorno—sin pasar por Azure API Management. Así, el rendimiento de las llamadas de datos es más alto si se compara con el de los demás orígenes de datos. La aplicación está conectada de forma predeterminada a Microsoft Dataverse cuando crea una nueva aplicación de lienzo.

Flujo de llamadas de datos con Microsoft Dataverse.

Si entiende este concepto de alto nivel sobre cómo viajan las llamadas de datos, puede entrar en los detalles de la revisión del rendimiento de su aplicación. En resumen, la sobrecarga de rendimiento puede producirse en cualquiera de las capas, desde el cliente, APIM (API Management), el conector, la puerta de enlace de datos local y los orígenes de datos de backend.

Medición del rendimiento

Herramienta de supervisión de Power Apps

Si bien puede usar las herramientas de desarrollo del navegador para ver el rendimiento, Power Apps crea un subconjunto del conjunto de llamadas en la herramienta de supervisión a solo aquellas que son Power Apps.

La herramienta de supervisión de Power Apps puede ayudarle a hacer un seguimiento de lo que realmente se envía al origen de datos y las marcas de tiempo para cuando se envían las solicitudes y las respuestas provienen del servidor.

Puede obtener más información sobre la herramienta de supervisión en este artículo: Depuración de aplicaciones de lienzo con supervisión.

Herramienta de supervisión.

Medir la presión de memoria en el cliente

Para ver el consumo de memoria gráficamente, puede utilizar las herramientas de desarrollo de su navegador para perfilar la memoria. Esto ayuda a visualizar el tamaño del montón, los documentos, los nodos y las escuchas. Perfile el rendimiento de la aplicación mediante un explorador, como se describe en Información general sobre las herramientas de desarrollo de Microsoft Edge (Chromium). Compruebe los escenarios que superan el umbral de memoria del montón de JS. Más información: Solucionar problemas de memoria

Gráfico de uso de memoria.

Pasos siguientes

Cargas útiles de datos pequeños

Consulte también

Resolución de problemas para Power Apps

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