Jagamisviis:

Salvestusruumi haldus Dataverse ning finants- ja äritoimingute rakendused

Kuna organisatsioonid kiirendavad oma digitaalse ümberkujundamise teekonda, muutub andmete tõhusa haldamise oskus strateegiliseks äriliseks kohustuseks. Tehisintellektil põhinevate rakenduste ja Copiloti põhiste töövoogude levikuga genereerivad ja tarbivad ettevõtted andmeid enneolematu kiirusega. Need andmed soodustavad innovatsiooni, võimaldavad isikupärastatud kogemusi ja toetavad kriitiliste otsuste tegemist, kuid ainult siis, kui neid hallatakse ja talletatakse arukalt.

Nende arenevate ärivajaduste toetamiseks peavad organisatsioonid võtma kasutusele ennetava salvestusruumi haldamise strateegia. See tagab, et andmeid, mida igapäevaseks tegevuseks enam ei vajata, käideldakse vastutustundlikult, vabastades võimsust väärtuslike töökoormuste jaoks, vähendades tööhõõrdumist ning viies need vastavusse vastavus- ja auditinõuetega.

Tehnilisest vaatenurgast suurendab tõhus salvestusruumi haldamine Dataverse ja Dynamics 365 süsteemi jõudlust, parandab kulutõhusust ja tagab pikaajalise säilitamise (LTR) poliitikate järgimise. Mõlemad platvormid pakuvad tööriistu ja automatiseerimisvõimalusi, mis annavad organisatsioonidele võimaluse salvestusruumi hallata.

Selles artiklis kirjeldatud strateegiate rakendamisega saavad ettevõtted vähendada tugiteenuste üldkulusid, ühtlustada nõuetele vastavust ja vabastada oma ärirakendustest suuremat väärtust, muutes salvestusruumi piirangust konkurentsieeliseks.

Peamised eelised

Tõhus salvestusruumi haldamine Dynamics 365-s Dataverse pakub mitmeid olulisi eeliseid, mis lahendavad klientide tavalisi valupunkte ja suurendavad üldist tegevuse tõhusust.

  • Suurem vastavus LTR-ile: Tõhus salvestusruumi haldamine tagab, et andmeid hoitakse vastavalt LTR-i poliitikatele. See mitte ainult ei aita täita regulatiivseid nõudeid, vaid tagab ka kriitiliste andmete säilimise ja vajaduse korral juurdepääsetamise.

  • Parem jõudlus: Salvestusruumi haldamise optimeerimisega saavad organisatsioonid oma süsteemide jõudlust märkimisväärselt parandada. Tõhus salvestusruumi eraldamine ja haldamine vähendab latentsust ja parandab andmete hankimise kiirust, mis toob kaasa sujuvamad ja kiiremad toimingud.

  • Kulutõhususe suurendamine: Tõhus salvestusruumi haldamine annab organisatsioonidele võimaluse keskenduda väärtuslikele andmetele, muutes oma salvestusmaastikku sujuvamaks ja korrastades. Säilitades ainult vajaliku, saavad ettevõtted optimeerida oma salvestusruumi jalajälge, mis toob kaasa nutikama ressursside kasutamise ja kulutõhusa skaleeritavuse.

Taustal

Kuna organisatsioonid kasvavad ja digitaliseerivad rohkem oma tegevusi, suureneb pidevalt Dynamics 365-i süsteemides Dataverse talletatud äriandmete maht. See ei hõlma mitte ainult aktiivseid tehinguandmeid, vaid ka ajaloolisi kirjeid, mida tuleb säilitada auditi, regulatiivse või talitluspidevuse eesmärgil. Aja jooksul võib see kuhjumine põhjustada jõudluse halvenemist, suuremaid tegevuskulusid ja salvestuskulude suurenemist – eriti kui andmed, mida enam aktiivselt ei kasutata, jäävad suure jõudlusega salvestustasemetele.

Täpselt määratletud salvestusruumi haldamise strateegia aitab organisatsioonidel neid probleeme lahendada, tuvastades andmed, mida saab arhiivida, puhastada või teisaldada odavamasse ja lugemisoptimeeritud salvestusruumi. See on oluline vastavusstsenaariumide puhul, kus andmed peavad jääma muutumatuks, vähese juurdepääsuga ja kirjutuskaitstuks (nt finantsdokumendid, auditilogid või regulatiivsed dokumendid). Paljude ettevõtete jaoks on oluline tagada, et selliseid andmeid säilitatakse nõuetele vastaval viisil, ilma et see mõjutaks reaalajas süsteemide jõudlust.

Kasutades mõlemal platvormil saadaolevaid tööriistu ja strateegiaid, saavad organisatsioonid oma salvestusruumi jalajälje parema ülevaate, vähendada tarbetut tarbimist ja tagada vastavuskriitiliste andmete nõuetekohase käitlemise.

Selles artiklis kirjeldatakse salvestusruumi haldamise praktilisi lähenemisviise, mis aitavad klientidel viia oma andmete säilitamise tavad vastavusse äri- ja regulatiivsete vajadustega. See parandab süsteemi jõudlust, vähendab töökulusid ja tagab vastavuskohustuste täitmise ilma kompromissideta.

Miks me andmeid salvestame?

Andmete jaoks õige andmete säilitamise mustri valimiseks ja optimeerimiseks on väärtuslik mõtiskleda andmete salvestamise põhjuste ja kasutusviiside üle.

Operatiivsed andmed

Ärirakenduse puhul kasutatakse tegevusandmeid müügi või finants- või tarneahela toimingute jälgimiseks.

Nendele andmetele tuleb juurde pääseda reaalajas, toetades kliendi ja sisemisi tööprotsesse, mis salvestavad üksikasjalikke toiminguid, nagu suhtlus klientidega, tellimused või laotegevused.

Aja jooksul võivad operatiivandmed muutuda aktiivsest kasutamisest harva kasutatavaks. Andmed peavad võib-olla olema ligipääsetavad peaaegu reaalajas, et aidata klienti tellimuse või tugiteenuse juhtumi korral. Näiteks kaaluge järgmisi stsenaariume:

  • Klient esitab tellimuse, samas kui teine klient, kes pole mõnda aega ettevõttega suhelnud, esitab tellimuse.
  • Igale tellimusele, mis on esitatud ja mida tarnitakse, pääseb pidevalt juurde. Samuti on tellimusi, mille garantiiaeg on kolm aastat ja millele võib olla vaja toe saamiseks viidata ja mis võivad nõuda raha tagasi.

See võib kaasa tuua operatiivandmetele juurdepääsu vajaduste etapid, näiteks:

  • Vähem kui aasta aktiivset juurdepääsu.
  • Vähem kui kolm aastat harva kasutatavaid andmeid.
  • Rohkem kui kolm aastat, kui andmetele ei ole enam operatiivset juurdepääsu.

Operatiivse salvestusruumi reaalajas olemus muudab selle muu salvestusruumiga võrreldes suhteliselt kalliks, seega on säilitusstrateegiate määratlemisel oluline ära tunda, millal andmetele on vaja operatiivselt juurde pääseda ja millal mitte.

Operatiivne integratsioon

Operatiivse kasutuse erikategooriana võidakse nõuda andmete kopeerimist mitme operatiivsüsteemi vahel, sealhulgas järgmisi mustreid:

  • Pangandus: kliendisuhete haldamine eesliini kliendisuhtluseks ja mitmesse pangasüsteemi replikeerimiseks. Näiteks on teil arvelduskontod, krediitkaardid, hüpoteek- ja krediidikontrollisüsteemid.
  • Tootmine: kliendisuhete haldus eesliini tellimuste vastuvõtmiseks ja ettevõtte ressursside haldussüsteem tarneahela haldamiseks.
  • Politsei hädaolukordade käsitlemine: Kliendisuhete haldamine kodanikega suhtlemiseks ja politseiosakondade dispetšersüsteemid pakuvad kasutuselevõtu haldamist.

Sellistel juhtudel, kuigi igal süsteemil võivad olla unikaalsed andmed, mida see jälgib, on sageli ühiseid põhiandmeid, mida tuleb süsteemide vahel jagada ja sünkroonis hoida, mis toob kaasa integreerimisvajadused.

Auditi andmed

Ettevõttel on tavaliselt regulatiivne kohustus säilitada andmeid pikema aja jooksul – näiteks keskmiselt seitse aastat – auditi eesmärgil, olgu see siis sisemine või väline, näiteks finantsauditi toetamine, regulatiivne avalikustamine või pettuste ülevaatamine.

Need andmed hõlmavad tavaliselt nii operatiivsetel eesmärkidel vajalikke andmeid kui ka andmeid, mida enam ei vajata, kuna need võimaldavad kogu andmekogumit ühest kohast üle vaadata.

Analüütilised andmed

Organisatsioonidel on vaja oma äritegevuse olukorda üle vaadata ja analüüsida. Nad peavad mõõtma ja võrdlema statistikat aja jooksul ning hõlmama mitut või kõiki ettevõtte osi.

Andmete suur periood ja ulatus, mille jooksul see analüüs võib toimuda, toob kaasa vajaduse kopeerida operatiivandmed spetsiaalsetesse analüüsivahenditesse. See väldib keeruka analüütika mõjutamist operatsioonisüsteemide jõudlusest, kuid võimaldab analüüsida ka andmekogumeid, mis ulatuvad kaugemale perioodist, mille jooksul andmeid operatiivselt vaja on. Näiteks võib teil olla vaja võrrelda seitsme aasta andmeid, mitte ühe kuni kahe aasta jooksul. Erinevad analüüsivajadused võivad aga vajada täielikku andmete säilitamise perioodi või hõlmata ainult operatsioonisüsteemides säilitatavaid andmeid.

Analüütilised andmed võimaldavad tavaliselt koondada andmeid mitmes ettevõtte osas ja kombineerida andmeid mitmest süsteemist.

Andmevoog

Seda tüüpi andmed liiguvad tavaliselt aja jooksul tegevusandmetest ja seejärel tehingu- või ajaloolistesse andmetesse, nagu on näidatud järgmisel pildil.

Andmete voog.

Erinevad ladustamisviisid

Dataverse Salvestuse tüübid

Dataverse jagab salvestusruumi kolme põhikategooriasse, millel kõigil on erinevad kasutusmustrid ja arveldusmõjud.

Salvestusruumi tüüp Kirjeldus Levinud kasutusjuhtumid
Andmebaasi salvestusruum Salvestab struktureeritud andmeid tabelitesse – nii standardsetesse kui ka kohandatud tabelitesse. Äridokumendid, metaandmed, seosed ja konfiguratsioonid
Failisalv Salvestab manuseid ja binaarandmeid. E-posti manused, pildid ja dokumendid, mis on üles laaditud läbi Power Apps
Logide salvestamine Salvestab auditilogisid ja pluginate jälgimislogisid. Muudatuste jälgimine, auditeerimine, diagnostika ja vastavus

Finants- ja operatsiooniplatvormi salvestustüübid

Finants- ja operatsioonide salvestusruumi hallatakse eraldi, kuid see integreeritakse üha enam ökosüsteemi. Power Platform See hõlmab järgmisi salvestustüüpe.

Salvestusruumi tüüp Kirjeldus Levinud kasutusjuhtumid
Operatiivse andmebaasi salvestamine Põhilised tehinguandmed rahanduse, tarneahela, personalijuhtimise ja muu jaoks Pearaamatu kanded, laoseis, klientide tellimused
Dokumendihalduse salvestusruum Azure Blob Storage’is talletatud suured binaarsed objektid (Blobid) Arved, kviitungid, skannitud dokumendid
Telemeetria ja diagnostika logid Süsteemilogid ja telemeetriaandmed Jõudluse jälgimine, probleemide diagnostika.

Jagatud ja integreeritud salvestusstsenaariumid

  • Kahekordse kirjutamise salvestusruum

    • Võimaldab reaalajas sünkroonimist Dataverse ja finants- ja operatsioonirakenduste vahel.
    • Nõuab hoolikat rollide ja võimekuse haldamist, et vältida dubleerimist või ülekasutamist.

  • Pikaajaline säilitamine (LTR)

    • Teisaldab ajaloolised andmed hallatavasse andmejärve (MDL).
    • Vähendab peamise salvestusruumi kasutamist, säilitades samal ajal vastavuse ja juurdepääsu analüütikale.
    • Integreerub järgmisega:
      • Kiirotsing (Dataverse-natiivne otsing)
      • OneLake (Fabric-põhine analüütika)
      • Synapse Link (kohandatud järveanalüüs)

Kuidas teie andmed aja jooksul kasvavad

Kuna organisatsioonid laiendavad oma Dynamics 365 finants- ja operatsiooniplatvormi kasutamist, muutub andmemahu kasv nii edu märgiks kui ka strateegiliseks väljakutseks. Dataverse See, mis algab lihtsa ja tehingupõhise andmekogumina, võib kiiresti areneda keerukaks ja mitmekihiliseks andmekogumiks. Selles osas uuritakse viit peamist andmemahu kasvu mõjutavat tegurit ning nende mõju salvestusele, jõudlusele ja haldamisele.

Andmeladude kasutamine operatiivandmete puhul

Operatsioonisüsteemidest saadud teadmiste avamiseks kasutavad paljud organisatsioonid Linki, OneLake’i või andmete eksporti, et kopeerida andmeid finants- ja operatsioonirakendustest analüütilisse süsteemi. Azure Synapse Dataverse Kuigi see toetab täiustatud aruandlust ja tehisintellekti töökoormusi, pakub see ka järgmist:

  • Liigne salvestusruum operatiivsete ja analüütiliste kihtide vahel

    Andmeid dubleeritakse sageli nii operatiivses kui ka analüütilises keskkonnas. See koondamine suurendab üldist salvestusruumi tarbimist ja võib kaasa tuua kõrgemaid kulusid, eriti kui ajaloolisi andmeid säilitatakse mõlemas süsteemis määramata aja jooksul.

  • Skeemi dubleerimine ja versioonimise lisakulud

    Süsteemidevahelise järjepidevuse säilitamiseks peavad organisatsioonid skeemimuudatusi – näiteks uusi välju ja ümbernimetatud veerge – kopeerima nii operatiivsetes kui ka analüütilistes kihtides. See lisab andmehaldusele keerukust ja suurendab skeemi triivimise ohtu, mis võib allavoolu aruandeid või mudeleid rikkuda.

  • Trendianalüüsi jaoks ajalooliste andmete parem säilitamine

    Analüütilised süsteemid säilitavad andmeid tavaliselt pikema aja jooksul, et toetada trendianalüüsi, prognoosimist ja regulatiivset aruandlust. Kuigi see pikaajaline säilitamine on väärtuslik, võib see viia andmekogumite paisumiseni, kui seda ei hallata nõuetekohaste arhiveerimis- ja astmestamisstrateegiatega.

Andmeladustamine on analüütika jaoks hädavajalik, kuid ilma elutsüklipoliitikateta võib see teie salvestusruumi mahtu kahe- või kolmekordistada.

Andmete otsingu kasutamine

Sellised funktsioonid nagu otsing, Copiloti indekseerimine ja asjakohasuse otsing nõuavad suurte struktureeritud ja struktureerimata andmete mahtude indekseerimist. Dataverse Need indeksid on sageli järgmised:

  • Tarbi logi ja andmebaasi salvestusruumi

    Otsinguindekseid salvestatakse nii logi- kui ka andmebaasimällu. Mida rohkem tabeleid ja välju märgitakse otsitavaks, seda proportsionaalselt suureneb indeksi suurus. See võib oluliselt mõjutada üldist salvestusruumi kasutamist, eriti keskkondades, kus on suur hulk kirjeid või sagedased skeemimuudatused.

  • Säilib isegi kasutamata või aegunud tabelite puhul

    Isegi kui teatud tabelid on aegunud või neid enam aktiivselt ei kasutata, võivad nendega seotud otsinguindeksid alles jääda, kui neid selgesõnaliselt ei eemaldata. See toob kaasa tarbetu salvestusruumi tarbimise ja võib keerulisemaks muuta mahutavuse planeerimist.

  • Sageli dubleeritakse erinevates keskkondades, näiteks arendus-, testimis- ja tootmiskeskkondades

    Otsinguindekseid replikeeritakse tavaliselt arendus-, testimis- ja tootmiskeskkondades. Kuigi see tagab järjepideva otsingukäitumise, suurendab see ka salvestusruumi mahtu, eriti kui keskkondi kloonitakse või värskendatakse sageli.

Otsing parandab kasutatavust ja tehisintellekti valmidust, kuid indeksi paisumine on vaikne salvestusruumi ülekülluse põhjustaja.

Andmete logimise lubamine

Auditeerimislogid, lisandmoodulite jälgimislogid ja telemeetria on vastavuse, silumise ja jälgimise jaoks üliolulised. Siiski pöörake tähelepanu järgmistele punktidele:

  • Logide salvestusruum kasvab lineaarselt koos kasutuse ja kasutajate arvuga.

    Logiandmed kasvavad proportsionaalselt järgmisega:

    • Kasutajate arv ja nende aktiivsuse tase
    • Tehingute ja integratsioonide maht
    • Äriloogika, näiteks pistikprogrammide ja töövoogude keerukus

    Suure kasutusega keskkondades võib see viia logitabelite kiire laienemiseni, mis tarbib nii andmebaasi kui ka logide salvestuskvoote.

  • Säilitamise vaikesätted on sageli liiga helded, näiteks 90 päeva või rohkem.

    Vaikimisi säilitavad paljud logimisfunktsioonid andmeid pikema aja jooksul, näiteks 90 päeva või kauem. Kuigi see toetab pikaajalist jälgitavust, võib see kaasa tuua tarbetu salvestusruumi tarbimise, eriti kui logisid aktiivselt ei vaadata ega ekspordita.

  • Süsteemi loodud logid esitatakse kliendile arve Dataverse.

    Sisse Dataverse süsteemi loodud logid, sh auditilogid ja pistikprogrammide jälgimislogid, arvestatakse kliendi salvestusõiguse hulka. See tähendab, et ilma korralike puhastus- või ekspordistrateegiateta võib logimine otseselt kaasa aidata salvestusruumi üleküllusele ja litsentsikulude suurenemisele.

Logimine ei ole reguleeritud tööstusharudes läbiräägitav, kuid see peab olema seotud säilitus- ja ekspordistrateegiatega, näiteks Azure Monitori või Log Analyticsiga.

Tootmiskeskkonna mitme koopia omamine

Arendamise, testimise, koolituse ja tõrkeotsingu toetamiseks loovad kliendid sageli liivakasti- või kloonitud keskkondi. Iga eksemplar:

  • Kopeerib kogu andmete ja indeksi jalajälje.
  • Võib sisaldada mitteilmselgeid sõltuvusi, näiteks otsinguindekseid, auditilogisid ja metaandmeid.
  • Pärast kasutamist puhastatakse harva.

Keskkonna laienemine on salvestuskulude ja keerukuse peamine põhjus. Halduspoliitikad ja automatiseerimine on ohjeldamise võtmeks.

Andmepäringute optimeerimine

Andmemahtude kasvades ja rakenduste reageerimisvõime muutudes kriitiliseks, rakendavad kliendid ja sõltumatud tarkvaratootjad jõudluse parandamiseks sageli mitmesuguseid päringute optimeerimise tehnikaid. Dataverse ja Dynamics 365. Need strateegiad on eriti levinud aruandluse, analüüsi ja integratsioonimahukates stsenaariumides.

Jõudluse parandamiseks loovad kliendid ja sõltumatud tarkvaratootjad sageli:

  • Kohandatud indeksid ja materialiseeritud vaated

    Neid kasutatakse päringute täitmise kiirendamiseks liitumiste või agregatsioonide eelarvutamise teel. Need on abiks keerukate filtrite või suurte andmekogumite korral.

  • Denormaliseeritud tabelid aruandluseks

    Aruandluse lihtsustamiseks ja päringute keerukuse vähendamiseks loovad arendajad sageli relatsioonandmete lamestatud versioone. Need tabelid vähendavad vajadust käitusaja liitumiste järele ja parandavad armatuurlaua jõudlust.

  • Kihtide või agregaatide vahemällu salvestamine

    Sageli kasutatavad andmed on mõnikord eelnevalt koondatud või vahemällu salvestatud vahelabelitesse või välistesse salvestuskohtadesse, et vähendada peamise andmebaasi koormust.

Kuigi need parandavad reageerimisvõimet, siis nad ka:

  • Suurenda salvestusruumi kasutamist

    Iga optimeerimiskiht tutvustab uusi andmestruktuure, olgu selleks siis olemasolevate andmete koopia denormaliseeritud vormingus, eelarvutatud vaade või vahemälu tabel. Need struktuurid dubleerivad sageli juba mujale salvestatud andmeid, mis suurendab üldist salvestusruumi. Keskkondades, kus kehtivad ranged salvestuskvoodid või kulupõhised litsentsimismudelid, näiteks Dataverse, võib see kiiresti eskaleeruda välditavateks ülekoormusteks.

  • Rakenduste arenedes võivad need orvuks jääda

    Rakenduste arenedes ei pruugi aktiivsed aruanded, armatuurlauad ega integratsioonid enam mõnele optimeerimise artefaktile viidata. Need orvuks jäänud objektid tarbivad jätkuvalt salvestusruumi ja võivad isegi süsteemi toiminguid aeglustada, näiteks varundamise või indekseerimise ajal, kui neid ei tuvastata ja ei eemaldata. Ilma regulaarsete audititeta võivad need märkamatult kuhjuda, õõnestades just seda tulemuslikkuse kasvu, mille toetamiseks need loodi.

Päringute optimeerimine on skaleerimise seisukohalt oluline, kuid see peab olema tasakaalustatud salvestushügieeni ja telemeetriapõhise häälestamisega.

Indeksid ja nende mõju salvestusruumile

Indeksid on olulised päringute jõudluse parandamiseks ja kiireks andmete otsimiseks suurtest andmekogumitest. Nii Dataverse kui ka Dynamics 365 finants- ja toimingute rakendustes luuakse indeksid automaatselt primaarvõtmete ja sageli päritavate väljade jaoks ning konkreetsete äristsenaariumide toetamiseks saab määratleda ka muid kohandatud indekseid.

Kuigi indeksid on jõudluse seisukohalt kriitilise tähtsusega, mõjutavad need otseselt ka salvestusruumi tarbimist, mida lahenduse kavandamisel sageli alahinnatakse.

Kuidas indeksid salvestusruumi tarbivad

  • Andmete füüsiline dubleerimine: Iga indeks salvestab indekseeritud veergude koopia koos vastavate ridade viitadega. Mida rohkem veerge ja ridu indekseeritakse, seda suurem on indeksi suurus.

  • Kasv koos andmemahuga: Koos aluseks oleva tabeli kasvuga kasvab ka indeks. Suure tehingute arvuga keskkondades võivad indeksid kiiresti kasvada, eriti suurte, denormaliseeritud tabelite või sagedaste lisamiste ja värskendustega tabelite puhul.

  • Mitu indeksit tabeli kohta: On tavaline, et ühel tabelil on mitu indeksit, näiteks otsingu, filtreerimise, sortimise ja liitmiste jaoks. Iga teine indeks suurendab kumulatiivset salvestusruumi mahtu.

  • Otsinguindeksid Dataverse-s: funktsioonid nagu Dataverse otsing ja Copiloti indekseerimine loovad spetsiaalseid indekseid, mis hõlmavad mitut välja ja tabelit. Need salvestatakse tabelisse DataverseSearch ja võivad võtta märkimisväärselt ruumi, eriti kui neid kasutatakse mitmes keskkonnas, näiteks arendus-, testimis- ja tootmiskeskkondades.

  • Süsteemi loodud indeksid: Mõned indeksid loob platvorm automaatselt, näiteks otsinguväljade või seoste jaoks. Need võivad püsida isegi siis, kui seotud tabelid on aegunud, välja arvatud juhul, kui need on selgesõnaliselt eemaldatud.

Salvestusruumi mõju

  • Suurem andmebaasi ja logide salvestusruum: Indeksid aitavad kaasa nii andmebaasi kui ka logide salvestusruumi kasutamisele, mis võib mõjutada litsentsikulusid Dataverse-s.
  • Keskkonna dubleerimine: Keskkondade kopeerimisel või värskendamisel dubleeritakse kõik indeksid, mis võimendab salvestusruumi kasutamist arendus-, testimis- ja tootmiskeskkondades.
  • Hoolduskulud: Indekseid tuleb andmete muutudes uuendada, mis võib suurendada kirjutamise latentsust ja ressursitarbimist.

Serveripoolse sünkroonimise mõju salvestusruumile

Serveripoolne sünkroonimine Dataverse võimaldab meilide, kohtumiste ja ülesannete sujuvat integreerimist Microsoft Exchange ja Dataverse vahel. Kuigi see suurendab tootlikkust ja automatiseerimist, aitab see kaasa ka salvestusruumi tarbimisele järgmistel viisidel.

  • Tegevuskirje loomine: Iga sünkroonitud e-kiri või kohtumine loob tegevuskirje Dataverse, mis sisaldab metaandmeid, sisu ja potentsiaalselt ka manuseid.
  • Manuste salvestamine: Kui manuseid ei filtreerita ega laadita ümber, salvestatakse need otse kausta Dataverse, suurendades salvestusruumi kasutamist.
  • Nõuetele vastavus ja säilitamine: Organisatsioonid, mis kasutavad vastavuse jälgimiseks serveripoolset sünkroonimist, võivad säilitada rohkem andmeid kui vaja, mis suurendab veelgi salvestusruumi.
  • Kaitstud sisu: Isegi Purview-kaitstud meilid, kuigi sisu nähtavus on piiratud, genereerivad siiski kohatäitekirjeid, mis ruumi tarbivad.

Selle mõju haldamiseks peaksid ettevõtted rakendama säilituspoliitikaid, kaaluma manuste mahalaadimist ja regulaarselt jälgima tegevuste kirjete mahtu.

Kuidas ma saan hallata pidevalt kasvavat salvestusruumi?

Olenemata sellest, kas teil on juba salvestusruumi üleküllus või soovite sellest ette jõuda, nõuab andmemahu kasvu haldamine nii Dynamics 365 finants- ja operatsiooniplatvormil teadlikku ja poliitikapõhist lähenemist. Dataverse Selles osas kirjeldatakse kahte strateegilist sisenemispunkti: reaktiivne kahjude kõrvaldamine ja ennetav juhtimine.

On kaks võimalikku stsenaariumi:

  1. Soovite ennetavalt rakendada parimaid tavasid salvestusruumi haldamiseks ja tulevikus suurte kulude vältimiseks.
  2. Oled juba olukorras, kus salvestusruumi suuruse ja kulude vähendamine on vajalik.

Rakenda parimaid tavasid salvestusruumi suuruse ja kulude haldamiseks

1. stsenaarium: soovite salvestusruumi haldamiseks ennetavalt parimaid tavasid rakendada

Kui te pole veel kriisirežiimis, on nüüd aeg rakendada tööriistu ja tehnikaid salvestusruumi ennetavaks haldamiseks.

Andmete analüütika seadistamine

Organisatsioonide kasvades suureneb ka vajadus ammutada operatiivandmetest teadmisi, ilma et see mõjutaks põhiliste ärirakenduste jõudlust. Microsoft pakub mitut võimalust analüütika lubamiseks Dynamics 365 finants- ja toiminguandmetel, integreerides need oma andmejärve või -laoga. Dataverse

Siin on kaks võimsat valikut, mida kaaluda:

Võimalus 1. Kasuta Azure Synapse linki – too oma järv kaasa

Azure Synapse Link võimaldab teil luua otseühenduse oma Azure Data Lake’i või Synapse’i tööruumiga. Dataverse See võimaldab operatiivandmete peaaegu reaalajas replikatsiooni analüütilisse keskkonda ilma keerukaid ETL-torustikke kirjutamata.

Eelised:

  • Käivita täiustatud analüüse ja tehisintellekti mudeleid reaalajas või peaaegu reaalajas andmetel.
  • Vältige oma tootmissüsteemide jõudluse mõjutamist.
  • Kasutage aruandluseks tuttavaid tööriistu nagu T-SQL, Spark või Power BI .

Kasutusjuhtumi näide: Jaemüügiettevõte kasutab Synapse Linki klientide ostukäitumise analüüsimiseks eri piirkondades, kombineerides Dataverse kliendisuhete halduse andmeid väliste turuandmetega omaenda andmebaasis.

Võimalus 2. Kasutage OneLake’i – ühendatud analüütikat koos Microsoft Fabric

OneLake, mis on osa Microsoft Fabric-st, pakub ühtset andmejärve kogemust, kus saate salvestada ja analüüsida andmeid mitmest allikast, sh Dataverse ja finants- ja operatsioonirakendustest, ilma dubleerimist tegemata.

Eelised:

  • Tsentraliseeritud salvestusruum kõigi analüütiliste töökoormuste jaoks.
  • Natiivne integratsioon Power BI, Synapse’i ja tehisintellekti teenustega.
  • Lihtsustatud haldus ja turvalisus andmevaldkondades.

Kasutusjuhtumi näide: Finantsteenuste ettevõte kasutab OneLake’i finants- ja operatsioonirakenduste operatiivandmete konsolideerimiseks Dataverse väliste majandusnäitajatega, võimaldades reaalajas riskide modelleerimist ja juhtide juhtpaneele. Nii saate operatiivandmed oma põhisüsteemidest lahti siduda ja lubada skaleeritavat, kulutõhusat analüüsi, eksportides need andmed oma analüütilisse keskkonda, ilma töökoormust dubleerimata või jõudlust mõjutamata.

Salvestusmahu vähendamise tööriistad ja tehnikad

Dataverse pakub mitmeid sisseehitatud tööriistu ja strateegiaid, mis aitavad administraatoritel salvestusruumi tõhusalt hallata ja süsteemi jõudlust säilitada.

Dataverse

Keskkonna ja andmete puhastamine

  • Kustuta kasutamata keskkonnad: Saate keskkonna kustutada, et vabastada salvestusruumi ja eemaldada isikuandmeid.
  • Masskustutustööd: Saate järgmisi andmeid hulgi kustutada:
    • Vananenud või ettevõtte jaoks ebaolulised andmed.
    • Tarbetud katse- või näidisandmed.
    • Andmed, mis on teistest süsteemidest valesti imporditud.

Failide ja tabelite optimeerimine

  • Failide salvestusruumi vähendamine täpsema otsingu abil: see artikkel annab teile 15 meetodit salvestusruumi paremaks haldamiseks. Kasutage ühte või mitut neist meetoditest, et kontrollida oma andmete kogumahtu. Vajadusel saate kustutada andmekategooriaid või seadistada hulgikustutustöid, mis korduvad kindlaksmääratud intervallide järel. Näiteks saate kustutada märkmeid, manuseid, importimise ajalugu ja muid andmeid.
  • Süsteemitööde (AsyncOperationBase) ja protsesside logide (WorkflowLogBase) tabelite kirjete puhastamine: kui teie organisatsioon kasutab palju töövooge või äriprotsesside vooge, kasvavad need tabelid (AsyncOperationBase, WorkflowLogBase) aja jooksul ja muutuvad lõpuks piisavalt suureks, et tekitada jõudlusprobleeme ja tarbida teie organisatsiooni andmebaasis liigset salvestusruumi. WorkflowLogBase’i puhul saate konfigureerida nii, et see kustutaks automaatselt lõpetatud taustal töötavate töövoo tööde .

Pikaajaline säilitamine (LTR) ja arhiveerimine

Otsinguindeksi optimeerimine

Finants- ja äritoimingute rakendused

Finants- ja operatsioonirakendused pakuvad paindlikke valikuid salvestusruumi haldamiseks nii tootmis- kui ka liivakastikeskkondades.

Keskkonnajuhtimine

  • Täielike tootmiskoopiate arvu piiramine: Finants- ja operatsioonirakenduste üldist salvestusruumi tarbimist saate vähendada, eemaldades täielikud tootmiskoopiad liivakastikeskkondades. Näiteks kui teil on liivakastis viis koopiat tootmiskeskkondadest, on teie salvestusruumi tarbimine tootmiskeskkonna ja viie koopia liivakastis olevate tootmiskeskkondade summa.
  • Andmete kärpimine liivakastikeskkondades: andmete kärpimisega liivakastikeskkonnas saate vähendada üldist salvestusruumi jalajälge. Liivakasti andmete puhastamiseks võite järgida alltoodud meetodeid.
    • Taastamisprotsess pakub avamise ja kärpimise teostamist
    • Kirjutage T-SQL
    • Kirjutage X++
  • Tehke tehinguteta kopeerimine keskkondade vahel: Keskkonna kopeerimine finants- ja operatsioonirakenduste jaoks on traditsiooniliselt hõlmanud täielikku andmebaasi dubleerimist, sealhulgas konfiguratsiooni, põhiandmeid ja tehinguid, mis on küll kasulik veaotsinguks, kuid suurendab oluliselt salvestusruumi tarbimist nii finants- kui ka operatsioonirakendustes Dataverse.

Kohandatud puhastus ja logide haldamine

  • Vajadusel kirjutage kohandatud puhastusrutiine: Soovimatute andmete puhastamiseks saate oma ettevõtte vajaduste järgi kirjutada kohandatud puhastusrutiine.
  • Vältige logide salvestamist: Saate SysDatabaseLogi üle viia vähem tehingutega andmebaasi, et vähendada üldist salvestusruumi.

Arhiveerimine ja pikaajaline säilitamine

Sisseehitatud puhastusrutiinid

  • Puhastusrutiinid: Dynamics 365 Finance’is ja Dynamics 365 Supply Chain Management on puhastusrutiinid saadaval erinevates moodulites. Puhastusrutiinid annab ülevaate hetkel saadaolevatest rutiinidest. Pärast liivakasti andmebaasi kopeerimist käivitage need puhastusrutiinid ennetavalt, et eemaldada mittevajalikud tabelid, näiteks partii ajalugu, logid ja jaemüügi tehingute ajalugu. Kustuta aegunud või ebaolulised andmed.
  • Krediitkaarditehingute andmete arhiveerimine: Kirjeldab arhiveerimisülesannet Dynamics 365 Commerce , mis aitab andmebaasis ruumi vabastada, arhiveerides krediitkaardimaksete tokeneid.

Vähendage salvestusruumi mahtu ja kulusid

Stsenaarium 2: Olete juba olukorras, kus on vaja vähendada salvestusruumi mahtu ja kulusid

Hinnake, mis salvestusruumi tarbib

  • Kasutage administreerimiskeskust ja finants- ja toimingute salvestusruumi aruandeid, et tuvastada enim ressurssi tarbivad tabelid, failitüübid ja logid. Power Platform
  • Kasutage telemeetriat, kui see on saadaval, et omistada kasutus konkreetsetele rakendustele, kasutajatele või äriüksustele.

Eelista koristuskandidaadid

  • Keskenduge järgmisele:
    • Lavastus- ja integratsioonitabelid, näiteks kahekordse kirjutamise puhvrid
    • Auditilogid: hoidke neid oma salvestusruumis
    • Kasutamata keskkonnad või liivakastid
    • Orvuks jäänud metaandmed ja otsinguindeksid
    • Kustuta mittevajalik, näiteks massiline kustutamine

Analüütilise aruandluse jaoks kasutage Synapse Linki ja OneLake’i

  • Ekspordi analüütilised andmed Synapse Linki.
  • Kasutage OneLake’i säilitatud andmetele ja äriandmetele juurdepääsuks aruandluse ja analüüsi eesmärgil.

Rakenda pikaajalist säilitamist (LTR)

  • Teisalda ajaloolised andmed hallatavasse andmejärve (MDL), kasutades LTR-poliitikaid.
  • Säilitage otsingu- ja analüütikateenustele juurdepääs kiirotsingu, Synapse Linki või OneLake’i kaudu.

Kasutusjuhtumid

Salvestusruumi haldamise kasutusjuhud Dataverse - ja finants- ning operatsioonikeskkondades on andmebaasi ruumi optimeerimiseks, süsteemi jõudluse parandamiseks ja regulatiivsete nõuete täitmiseks kriitilise tähtsusega. Allpool on toodud mõned tüüpilised stsenaariumid, mis näitavad, kuidas neid strateegiaid saab rakendada:

  • Ajalooliste andmete kasvu haldamine

    • Stsenaarium: Ettevõte on Dynamics 365-s mitu aastat aktiivselt tegutsenud ning on kogunud suures mahus ajaloolisi tehinguid ja manuseid.
    • Toiming: Rakendage pikaajalisi säilitusstrateegiaid mitteaktiivsete andmete säilitamiseks, peamise andmebaasi suuruse vähendamiseks ja auditeerimisnõuete järgimiseks.

  • Nõuetele vastav andmete säilitamine

    • Stsenaarium: Reguleeritud tööstusharu klient peab säilitama finants- või kliendiandmeid seitse kuni kümme aastat võltsimiskindlas vormingus.
    • Toiming: Kasutage LTR-i, et säilitada muutumatuid, kirjutuskaitstud andmeid vastavalt seaduslikele ja regulatiivsetele nõuetele, hoides samal ajal äriandmeid lihtsana, ilma et see kahjustaks analüütikat ja aruandlust.

  • Otsingu ja Copiloti indeksi optimeerimine

    • Stsenaarium: Dataverse Otsing ja Copiloti indekseerimine on lubatud kõigis keskkondades, sealhulgas kasutamata tabelites.
    • Toiming: Auditeeri otsitavaid välju ja keela indekseerimine madala väärtusega või aegunud tabelite puhul. Jälgige DataverseSearchi tabeli suurust ja optimeerige konfiguratsioone, et vähendada logi ja andmebaasi salvestusruumi.

  • Auditi ja telemeetria haldamine

    • Stsenaarium: Pluginate jälgimislogid ja auditeerimislogid kasvavad kiiresti, tarbides salvestusruumi ja mõjutades jõudlust.
    • Toiming: Eksportige logisid välistesse süsteemidesse, näiteks Azure Monitorisse, ja automatiseerige vanade kirjete puhastamine, et säilitada nähtavus ilma salvestusruumi paisutamata.

  • Andmeladude ja analüütika integratsioon

    • Stsenaarium: Organisatsioon kopeerib operatiivandmeid analüüsi eesmärgil Azure Synapse või OneLake’i, mis põhjustab dubleeritud salvestusruumi.
    • Toiming: Kasutage astmelist eksporti, rakendage filtreid ja vältige andmestiku täielikku replikatsiooni, et minimeerida koondamine, pakkudes samal ajal rikkalikku ülevaadet.

  • Salvestusruumi ülejääkide vähendamine

    • Stsenaarium: Klient saab teate oma Dataverse salvestuskvoodi ületamise kohta, mis toob kaasa ootamatuid kulusid.
    • Toiming: Kasutage mahutavusaruandeid enim tarbivate tabelite tuvastamiseks, vananenud keskkondade puhastamiseks ja kasutamata manuste või logide eemaldamiseks. Kaalu külmade andmete – tavaliselt ajalooliste või harva kasutatavate andmete – viimist odavamatele salvestustasanditele.

  • Suurte tabelite jõudluse optimeerimine

    • Stsenaarium: Ärikriitilised protsessid aeglustuvad suurte tabelite tõttu.
    • Toiming: Vanade kirjete arhiveerimine, süsteemitööde, näiteks AsyncOperationBase ja WorkflowLogBase, puhastamine.

  • Keskkonna elutsükli haldamine

    • Stsenaarium: Arendus- ja testimiskeskkonnad kloonitakse tootmiskeskkonnast, dubleerides kõik andmed ja indeksid.
    • Toiming: Kärbi liivakastikeskkondi pärast värskendamist, keela ebavajalik otsinguindekseerimine ja eemalda testandmed, et vähendada üleliigset salvestusruumi tarbimist. Salvestusruumi säästmiseks kustutage kasutamata liivakastikeskkonnad.

Juhtumiuuringud

Juhtumiuuring 1: Salvestusruumi ülejääkide vähendamine indeksi puhastamise abil

Kliendiprofiil: Globaalne tootmisettevõte, mis kasutab Dynamics 365 tarneahela ja finants- ja operatsioonirakenduste jaoks.

Probleem: Klient koges oma tootmiskeskkonnas ootamatut salvestusruumi üleküllust ja jõudluse halvenemist. Uurimine näitas, et mitmed kohandatud indeksid ja materialiseeritud vaated, mis loodi varajase juurutamise käigus, ei olnud enam kasutuses, kuid tarbisid endiselt märkimisväärselt salvestusruumi.

Lahendus: Meeskond viis läbi kõigi kohandatud indeksite kvartaliauditi ja eemaldas need, millele aktiivsed päringud või aruanded ei viita. Samuti rakendasid nad juhtimispoliitika uute indekstaotluste läbivaatamiseks enne juurutamist.

Tulemus:

  • Andmebaasi salvestusmahtu vähendati 28%.
  • Päringu jõudlust on parandatud 15%.
  • Välditi prognoositud $12,000 aastas muude salvestuskulude näol.

Juhtumiuuring 2: Ajalooliste andmete arhiveerimine vastavus- ja tulemuslikkuse eesmärkide saavutamiseks

Kliendiprofiil: Finantsteenuste ettevõte, mis kasutab Dataverse ja Dynamics 365 klientide sisseelamiseks ja juhtumikorralduse funktsioonideks.

Väljakutse: Ettevõte pidi regulatiivsete nõuete täitmiseks säilitama klientide andmeid enam kui seitse aastat, kuid mitteaktiivsete andmete kasvav maht aeglustas aktiivseid töövooge ja suurendas salvestuskulusid.

Lahendus: Klient rakendas pikaajalise säilitusstrateegia, kasutades Dataversei arhiveerimisvõimalusi. Mitteaktiivsed kirjed teisaldati kirjutuskaitstud ja kuluoptimeeritud salvestustasandile, samas kui aktiivsed andmed jäid suure jõudlusega salvestusruumi.

Tulemus:

  • Arhiveeris üle 1,2 miljoni kirje.
  • Põhiandmebaasi suurust vähendati 40%.
  • Säilitas täieliku auditeeritavuse ja vastavuse säilituspoliitikatele.

Juhtumiuuring 3: otsinguindeksite sujuvamaks muutmine keskkondades

Kliendiprofiil: Jaekaubandusettevõte, millel on mitu Dataverse keskkonda, sh arendus-, testimis- ja tootmiskeskkonnad, mis toetavad Copiloti-põhist kliendisuhete halduslahendust.

Väljakutse: Otsinguindekseid kasutati kõigis keskkondades, sealhulgas kasutamata tabelites ja testandmetes. See tõi kaasa paisunud DataverseSearch tabelid ja ebavajaliku salvestusruumi tarbimise.

Lahendus: Meeskond vaatas üle otsitavad väljad ja lõpetas indekseerimise kasutamise mittekriitiliste tabelite puhul arendus- ja testimiskeskkondades. Samuti automatiseerisid nad indeksi puhastamise keskkonna värskendamise ajal.

Tulemus:

  • Otsinguindeksi salvestusmahtu vähendati 35%.
  • Keskkonna värskendamise aeg paranes 20%.
  • Väiksem logide ja andmebaasi salvestusruumi üldine kasutus.

Juhtumiuuring 4: Andmete ekspordi kasutamine analüüsiks ilma salvestusruumi dubleerimata

Kliendiprofiil: Tervishoiuteenuse osutaja, kes kasutab Dynamics 365-te ja Dataverse patsientide kaasamiseks ja arvelduseks.

Väljakutse: Analüütikameeskond vajas juurdepääsu operatiivandmetele trendianalüüsiks ja tehisintellekti modelleerimiseks, kuid andmete dubleerimine eraldi lattu suurendas salvestuskulusid ja keerukust.

Lahendus: Klient kasutas Azure Synapse Linki koos astmelise ekspordi ja OneLake’i astmelise salvestusruumiga. Nad säilitasid ainult olulisi analüütilisi andmeid ja rakendasid ajaloolise sügavuse haldamiseks säilituspoliitikaid.

Tulemus:

  • Võimaldas reaalajas analüüsi ilma operatsioonisüsteeme mõjutamata.
  • Vähendatud üleliigne salvestusruum 45%.
  • Analüütiliste andmete elutsükli parem haldamine.

Järeldus

Tõhus salvestusruumi haldamine on ülioluline süsteemi jõudluse säilitamiseks ja ressursside kasutamise optimeerimiseks Dynamics 365 keskkondades. Selles artiklis kirjeldatud puhastusrutiinid ja arhiveerimistööd pakuvad usaldusväärseid lahendusi väärtusliku andmebaasiruumi vabastamiseks ja toimingute sujuvamaks muutmiseks. Selliste tööriistade nagu LTR ja sarnaste tehnikate abil saavad kliendid lahendada levinud salvestusprobleeme ja luua jätkusuutlikke andmehalduspraktikaid. Lisaks näitavad reaalse maailma juhtumiuuringud nende lähenemisviiside tõhusust, pakkudes ülevaate nende praktilisest rakendamisest. Nende strateegiate kasutuselevõtt annab organisatsioonidele võimaluse oma salvestusvajadusi ennetavalt hallata ja üldist tõhusust parandada.

Viited

Ladustamise koristamine Dataverse-s:

Ladustamise korrastamine finants- ja tegevusosakonnas:

Salvestusmaht:

  • Last updated on