Lõuendirakenduse käivitamise etappide, andmekõnede voo ja jõudluse jälgimise mõistmine

Kui kasutaja avab lõuendirakenduse, läbib rakendus mitmeid käivitamisfaase enne mis tahes kasutajaliidese näitamist. Rakenduse laadimisel loob see ühenduse erinevate andmeallikatega—nagu SharePoint, Microsoft Dataverse, SQL Server (asutusesisene), Azure'i SQL-andmebaas (veebiversioon), Excel ja Oracle.

Sellest artiklist leiate teavet nende käivitamise erinevate etappide ja selle kohta, kuidas rakendus andmeallikatega ühenduse loob, ning tööriistade kohta, mida saate toimivuse jälgimiseks kasutada.

Käivitamisega seotud täitjad lõuendirakendustes

Lõuendirakendus läbib enne kasutajaga liidese näitamist järgmised käivitamisjärgud:

1. Autendige kasutaja: Palub esmakordselt kasutajal sisse logida identimisteabega mis tahes ühenduste jaoks, mida rakendus vajab. Kui see kasutaja avab rakenduse uuesti, võidakse sõltuvalt organisatsiooni turbepoliitikatest selle isiku kohta uuesti küsida.

2. Hangi metaandmed: Leiab metaandmed nagu Power Apps -i platvormi versiooni, millel rakendus töötab ja allikad, kust see peab andmeid hankima.

3. Lähtesta rakendus: Sooritab kõik atribuudis OnStart määratud tööülesanded.

4. Ekraanide renderdamine: renderdab esimese ekraani juhtelementidega, mida rakendus andmetega täidab. Kui kasutaja avab muud kuvad, renderdab rakendus need sama protsessi abil.

Andmekõne voog lõuendirakendustes

Andmekõned lõuendirakendustest saadavad andmeid tabelandmeallikatesse, kasutades OData protokolli konnektoreid. OData taotleb voogu tagakihtidesse, et võtta ühendust sihtmärgi andmeallikas ja tuua kliendi jaoks andmeid või siduda andmed andmeallikas. Tegevuspõhised konnektorid, mis võimaldavad API-sid, töötavad samal viisil.

Kui mõistate, kuidas OData ja API päringud lõuendirakendustes liiguvad, saate optimeerida lõuendirakenduse jõudlust ja taustaandmeallikaid.

Selles jaotises saate teada, kuidas andme kõnevood lõuendirakendustes, kus on erinevad andmeallikas tüübid.

Andmekõne voog veebiandmeallikatega

Järgmisel diagrammil on esitatud, kuidas tüüpiline andmetaotlus lõuendirakenduses (vasakpoolses osas) liigub serveripoolsetes kihtides ja jõuab sihtkoha andmeallikani (paremal pool) ning tagastab seejärel andmed kliendile.

Iga eelnev diagrammi kiht võib tööd teha kiiresti või tekitada nõuet töödeldes mõningast üekulu. Paljudes rakendustes võivad kaks konkreetset punkti esitada märgatavat ülekulu:

• Tagaserveri andmeallikas – päringu töötlemise ajal.

• Klient – päringu—saatmisel või vastuvõetud andmete käsitsemisel mälukuhjal ja JavaScript -iga seotud funktsioonide teostamisel, et töödelda ekraanidele kuvatavaid andmeid.

Andmekõne voog asutusesisene andmetega

Kui lõuendirakendus loob ühenduse kohapealse andmeallika SQL Serveriga, peab teil olema veel üks kiht nimega Kohapealne andmelüüs. See andmelüüs on kohustuslik juurdepääsuks kohapealsetele andmeallikatele. See võtab vastutuse OData protokollinõuete konverteerimise üle SQL Andmetöötlemise keee (DML) lausetesse.

Järgmisel diagrammil on esitatud, kus ja kuidas kohapealne andmelüüs ja töötlemine on seatud andmenõude protsessi.

Kui rakendus kasutab kohapealset andmeallikat siis andmelüüsi asukoht ja määratlus mõjutavad samuti andmenõete jõudlust.

Andmekõne voog rakendusega Microsoft Dataverse

Kui kasutate seda Microsoft Dataverse andmeallikat, lähevad andmepäringud otse keskkonnaeksemplari—ilma et läbiks Azure'i API Management`i. Seetõttu on andmekõnede jõudlus ülejäänud andmeallikatega võrreldes kiirem. Rakendus on vaikimisi ühendatud uue Microsoft Dataverse rakendusega lõuendirakenduse loomisel.

Mõistes seda kõrgetasemelist ideed andmenõuete liikumisest, võite asuda üksikasjade kallale hinnates oma rakenduse jõudlust. Kokkuvõttes, jõudluse ülekulu võib juhtuda igal—kliendil, API Halduse konnektoril, kohapealsel anmelüüsil või tagaserveri andmeallikal.

Tulemuslikkuse mõõtmine

Power Apps Jälgimise vahend

Kuigi saate toimivuse nägemiseks kasutada brauseri arendaja tööriistu, määrab jälgimistööriista kõnede komplekti ainult nendeks, Power Apps mis on Power Apps.

Jälgimistööriist Power Apps aitab teil jälgida, mida tegelikult andmeallikas ja ajatemplitele saadetakse, kui päringud saadetakse ja vastused serverist tulevad.

Lisateavet jälgimistööriista kohta leiate sellest artiklist: Lõuendirakenduste silumine monitoriga .

Kliendi mälurõhu mõõtmine

Mälu tarbimise graafiliseks nägemiseks saate mälu profiilimiseks kasutada oma brauseri arendaja tööriistu. See aitab teil visualiseerida kuhja suurust, dokumente, sõlmesid ja kuulajaid. Profiilige rakenduse toimivust brauseri abil, nagu on kirjeldatud (Chromium) arendaja tööriistade ülevaates Microsoft Edge. Vaadake stsenaariumeid, mis ületavad JS kuhja mäluläve. Lisateave: Mäluprobleemide lahendamine

Järgmised toimingud

Väikesed andmete kasulikud koormused

Vaata ka

Tõrkeotsing Power Apps

Märkus

Kas saaksite meile dokumentatsiooniga seotud keele-eelistustest teada anda? Osalege lühikeses uuringus. (Uuring on ingliskeelne.)

Uuringus osalemine võtab umbes seitse minutit. Isikuandmeid ei koguta (privaatsusavaldus).