Lõuendirakenduse käivitamise etappide, andmekõnede voo ja jõudluse jälgimise mõistmine

Kui kasutaja avab lõuendirakenduse, läbib rakendus mitmeid käivitamisfaase enne mis tahes kasutajaliidese näitamist. Rakenduse laadimise ajal loob see ühenduse erinevate andmeallikatega (nt SharePoint Microsoft Dataverse SQL Server (kohapealne), Azure SQL Database (veebiversioon), Excel ja Oracle.

Sellest artiklist saate teada nende käivitamise erinevate etappide ja rakenduse andmeallikatega ühenduse loomise kohta ning tööriistade kohta, mida saate kasutada jõudluse jälgimiseks.

Käivitamisega seotud täitjad lõuendirakendustes

Lõuendirakendus läbib enne kasutajaga liidese näitamist järgmised käivitamisjärgud:

1. Kasutaja autentimine: palub esmakordsel kasutajal sisse logida mandaadiga 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: toob metaandmed, näiteks platvormi versiooni Power Apps , millel rakendus töötab, ja allikad, kust see peab andmeid tooma.

3. Rakenduse lähtestamine: täidab kõik atribuudis OnStart määratud toimingud.

4. Renderda ekraanid: renderdab esimese ekraani juhtelementidega, mille rakendus andmetega täidab. Kui kasutaja avab muud kuvad, renderdab rakendus need sama protsessi abil.

Andmekõne voog lõuendirakendustes

Lõuendirakenduste andmekõned saadavad andmeid tabeli andmeallikatesse, kasutades konnektoreid OData-protokolli kaudu. OData taotlused voolavad tagakihtidesse, et võtta ühendust sihtandmeallikaga ja tuua kliendi jaoks andmeid või kinnitada andmed andmeallikasse. API-sid võimaldavad tegevuspõhised konnektorid töötavad samamoodi.

OData ja API taotluste lõuendirakendustes liikumise mõistmine aitab teil 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:

• Taustaandmeallikas taotluse töötlemise ajal.

• Klient päringu saatmise ajal või kuhjamälus vastuvõetud andmetega manipuleerimisel ja seotud JavaScripti funktsioonide käivitamisel, et töödelda andmeid ekraanidel kuvamiseks.

Andmekõne voog asutusesisene andmetega

Kui lõuendirakendus loob ühenduse asutusesisese andmeallikaga (nt SQL Server), peab teil olema teine kiht, mida nimetatakse asutusesiseseks andmelüüsiks. 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 Microsoft Dataverse andmeallikana, lähevad andmepäringud otse keskkonnaeksemplari – ilma Azure’i API haldust läbimata. 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. Kokkuvõtteks võib öelda, et jõudluse üldkulud võivad esineda mis tahes kihis – kliendist, API-haldusest, konnektorist, asutusesisesest andmelüüsist või tagaandmeallikatest.

Tulemuslikkuse mõõtmine

Power Apps Järelevalve tööriist

Kuigi saate jõudluse nägemiseks kasutada brauseri arendajatööriistu,alammäärab Power Apps jälgimistööriista kõnede komplekti ainult nendele, mis on Power Apps.

Jälgimistööriist Power Apps aitab teil jälgida, mida andmeallikasse tegelikult saadetakse, ja ajatempleid, millal päringud saadetakse ja vastused serverist tulevad.

Lisateavet jälgimistööriista kohta leiate sellest artiklist: Lõuendirakenduste silumine monitori abil.

Kliendi mälusurve mõõtmine

Mälutarbimise graafiliseks nägemiseks saate mälu profiilimiseks kasutada brauseri arendajatööriistu. See aitab teil visualiseerida kuhja suurust, dokumente, sõlmesid ja kuulajaid. Rakenduse jõudluse profileerimine brauseri abil, nagu on kirjeldatud jaotises Microsoft Edge (Chromium) Arendaja tööriistade ülevaade. Vaadake stsenaariumeid, mis ületavad JS kuhja mäluläve. Lisateave: Mäluprobleemide lahendamine

Järgmised toimingud

Väikesed andmemahud

Vaata ka

Probleemide tõrkeotsing Power Apps