Intégration de données entrantes
L’intégration des données entrantes se concentre sur l’entrée de données dans Microsoft Dataverse afin qu’elles soient disponibles pour les applications et les flux.
API
L’API web est l’un des deux services web que vous pouvez utiliser pour utiliser des données et des métadonnées dans Dataverse. L’autre est le service d’organisation.
L’API web Dataverse offre une expérience de développement pouvant être utilisée sur une grande variété de langages de programmation, de plateformes et d’appareils. L’API web Dataverse implémente OData (Open Data Protocol) version 4.0, une norme OASIS relative à la création et à l’utilisation d’API RESTful.
Toutes les opérations de données qui utilisent les API Dataverse, qu’elles utilisent l’API web ou le service d’organisation, sont converties en messages qui suivent l’infrastructure d’événements de la plateforme. Cette infrastructure permet de lancer des processus, tels que le flux de travail classique et les flux de cloud Power Automate, et permet aux développeurs d’ajouter des étapes de plug-in personnalisées qui peuvent être exécutées pour effectuer la validation et le traitement ultérieur.
Événement et lot
Les architectes de solution doivent catégoriser les données requises dans Dataverse. Une catégorie clé est basée sur un événement ou un lot. Le schéma suivant compare ces deux approches.
Modèle de transfert
Lorsque vous envisagez d’introduire des données dans Dataverse, vous devez déterminer si les données seront transférées dans Dataverse par un autre système ou si elles seront extraites dans Dataverse.
Le modèle de transfert général pour l’intégration entrante dans Dataverse consiste à utiliser l’API web avec l’autre système effectuant les appels d’API web. Cependant, autoriser d’autres systèmes à écrire directement dans Dataverse exige que ces derniers comprennent le modèle de données dans Dataverse et le fonctionnement des processus dans la solution Microsoft Power Platform. Il est judicieux de créer une couche pour que les systèmes externes accèdent aux entités suivantes :
- Traitement basé sur les événements : Power Automate et Microsoft Azure Logic Apps sont de bonnes approches pour les transactions individuelles déclenchées par des changements dans le système source.
- Traitement par lots : le lot est souvent extrait par des outils provenant d’autres sources telles que KingswaySoft ou à l’aide de Microsoft Azure Data Factory.
- Microsoft Azure Functions : Azure Functions peut éviter la nécessité d’implémenter la logique métier au sein de votre couche d’intégration Entreprise.
- API personnalisée : créez votre propre API pour les autres systèmes à appeler.
Remarque
Power Automate est souvent utilisé pour synchroniser les données entre les environnements Dataverse.
Lors de la conception de solutions d’intégration, vous devez envisager d’utiliser plusieurs threads pour surmonter les effets de latence et les limites de service.
Modèle d’extraction
Le modèle d’extraction peut être efficace pour l’augmentation des données. Vous pouvez utiliser le modèle d’extraction pour obtenir les données d’un système externe à la demande lorsque les lignes sont extraites dans Dataverse. Les entités virtuelles peuvent convenir parfaitement à ce modèle.
Clés secondaires
Dans les tables Dataverse, les lignes sont identifiées de manière unique à l’aide d’un GUID. Les autres systèmes qui doivent s’intégrer à Dataverse doivent enregistrer le GUID dans la base de données ou doivent interroger Dataverse pour rechercher la ligne à mettre à jour. Cette approche est inefficace. Dataverse offre la possibilité de créer des clés secondaires sur les tables.
Une clé secondaire permet aux systèmes externes qui ont besoin de lire et d’écrire des lignes d’accéder efficacement aux lignes sans avoir à exécuter au préalable une requête pour rechercher le GUID. Par exemple, les systèmes comptables ont souvent un numéro de compte alphanumérique qui identifie de manière unique le compte. Vous pouvez définir la colonne du numéro de compte dans la table Dataverse comme clé secondaire afin que le système comptable puisse lire et écrire le compte en utilisant les données qu’il détient dans son propre système.
Upsert
Vous pouvez réduire la complexité des scénarios d’intégration de données à l’aide du message Upsert. Lors du transfert de données dans Microsoft Dataverse depuis un système externe, vous ne savez peut-être pas si un enregistrement existe déjà dans Dataverse. Dans de tels cas, vous ne savez pas si vous devez utiliser une opération Mettre à jour ou Créer. Vous devez d’abord effectuer une requête pour déterminer si elle existe avant d’effectuer l’opération appropriée. Vous pouvez désormais réduire cette complexité et charger des données dans Dataverse plus efficacement en utilisant le message Upsert.
Upsert est utilisé avec les clés secondaires. Vous devez fournir suffisamment d’informations lors de l’appel d’upsert, et Dataverse recherche la ligne et crée ou met à jour la ligne, comme indiqué dans le schéma suivant.
API personnalisées
Les API personnalisées sont des fonctionnalités nouvellement publiées qui vous permettent d’abstraire et de consolider un groupe d’opérations dans une API que les autres systèmes peuvent appeler.
Vous pouvez définir des API personnalisées en créant un enregistrement d’API personnalisé, comme illustré dans la capture d’écran suivante.
Une API personnalisée peut être une fonction ou une action. Vous devez utiliser une fonction, qui est une requête GET, pour obtenir des informations et une action lorsque vous souhaitez modifier des données.
Vous pouvez utiliser un plug-in pour effectuer l’opération de données réelle de l’API personnalisée.
Remarque
Pour en savoir plus, accédez à la rubrique Créer et utiliser des API personnalisées.
Azure Functions
Microsoft Azure Functions permet aux développeurs de créer une logique personnalisée complexe et réutilisable et de l’intégrer aux autres systèmes. Azure Functions peut être utilisé avec des webhooks ou encapsulées dans un connecteur personnalisé. En utilisant Azure Functions, les développeurs peuvent créer des composants réutilisables que les consultants fonctionnels et les créateurs d’applications peuvent utiliser dans leurs applications et leurs flux. En outre, d’autres applications peuvent accéder à Azure Functions pour transférer et extraire des données Dataverse. Azure Functions peut se connecter à Dataverse et accéder aux données.
Vous pouvez créer une API pour votre solution à l’aide d’Azure Functions pour créer une logique côté serveur personnalisée et exposer l’API via la gestion des API de Microsoft Azure.