גלה דפוסי שילוב

בהתבסס על הניתוח שלך, תכנן את השילוב וזהה את הדפוס הטוב ביותר עבור הדרישות שלך. רשימת דפוסי השילוב הבאה אינה ממצה. ייתכן שתצטרך לגלות ששילוב של דפוסים אלה מתאים בצורה הטובה ביותר לתרחיש שלך.

כל תבנית מתייחסת לתרחישים עסקיים ספציפיים ולאילוצים טכניים ספציפיים:

• תבנית גורם מפעיל מיידי: תבנית זו משקפת את האופן שבו משתמשים מקיימים אינטראקציה עם מערכות. פעולה מונחית משתמש מפעילה סידרה מוגדרת מראש של פעולות.
• תבנית מונחית אירוע: תבנית זו דורשת גורם מפעיל אוטומטי, כגון תגובה לאירועים המתרחשים במערכת נתונה.
• תבנית איחוד נתונים: תבנית זו חיונית לארגונים בעלי מערכות ניהול מרובות הדורשות תמונה מלאה של הנתונים שלהם במערכות השונות שלהם.
• תבנית ארכיטקטורה מונחית שירות: תבנית זו כרוכה בדרך כלל בזרימות מרובות במערכות שונות, ומאפשרת שילוב מודולרי ומדרגי בסביבות מורכבות.
• תבנית סינכרון: תבנית זו שומרת על סינכרון נתונים בין מסדי נתונים שונים ודרישות תקינה וביצועים של כתובות.

תבנית גורם מפעיל מיידי

תבנית הגורם המפעיל המיידי היא מונחית משתמש ואינטואיטיבית. הוא יוזם זרימת שילוב כאשר משתמש מבצע פעולה, כגון לחיצה על לחצן ב- Power App. תבנית זו אידיאלית לתרחישים שבהם נדרשים נתונים לפי דרישה ולא ברציפות.

תרחיש לדוגמה

Power App מאפשר למנהלי מוצרים לסקור משוב מלקוחות וליצור תוכניות פעולה. מפרטים טכניים מסוימים מאוחסנים במערכת ניהול מחזור חיי המוצר של Oracle. במקום להעתיק את ערכת הנתונים כולה ל- Dataverse, היישום כולל לחצן כדי להביא נתונים בעת הצורך.

הסיבות לשילוב במקום לנתב מחדש משתמשים ל- Oracle כוללות:

• חוויית משתמש ירודה
• בעיות אבטחה
• עלויות רישוי

לאור היעילות האפקטיבית של שילובים של Power Platform, כל אחת מהסיבות הבאות עשויה להצדיק את היישום.

עיצוב זרימה

השתמש בזרימת ענן מיידי המופעלת על-ידי לחיצה על לחצן ביישום.

דיאגרמה זו ממחישה את תבנית הגורם המפעיל המיידי, שבה פעולה שמופעלת על-ידי המשתמש מאחזרת נתונים ממערכת חיצונית וכותבים אותם לתוך Dataverse:

הזרימה כוללת שלבים אלה:

1. בקש רשומות מ- Oracle באמצעות פרמטרים (כגון Product ID) שסופקו על-ידי היישום.
2. החזר רשומות מ- Oracle לאפליקציה.
3. כתוב רשומות ל- Dataverse.

לאחר מכן נתונים אלה ישתקפו בממשק Power Apps המקשים.

שיקולים:

• מודלי נתונים בין Oracle ל- Dataverse עשויים להיות שונים, דבר הדורש שלבי המרה.
• טריגרים מיידיים אינם ממש מיידיים. זמן הביצוע תלוי בזמינות המערכת וב מורכבות המרה.
• הוסף מחוונים חזותיים באפליקציה כדי להציג התקדמות ולאפשר ביטול אם הפעולה נמשכת זמן רב מדי.
• בארגונים גדולים, בקשות בו-זמניות ממשתמשים רבים יכולות לכביד על המערכת.
• שילובים יכולים להיכשל מסיבות שונות. ודא כי האפליקציה מספקת משוב למשתמשים במהלך הביצוע. הימנע מתרחישים שבהם משתמשים בוחרים לחצן ולא מקבלים תגובה, מה שמוביל לחוויה ירודה של משתמש.

תבנית מונחית אירועים

ארכיטקטורות מונחות אירועים (שנקראות גם גורם מפעיל אוטומטי) מגיבות לשינויים במערכות ללא אינטראקציה ישירה עם המשתמש. לדוגמה, ניתן להגדיר גורמים מפעילים כך שיגיבו על רשומה שנוצרה ב- Dataverse, בהודעות דואר אלקטרוני נכנסות, בקבצים שנוספו ל- OneDrive ולמספר כלשהו של אירועים אחרים. תבנית זו היא אינטואיטיבית ומדרגית, כך שהיא אידיאלית להפיכת תהליכים עסקיים לאוטומטיים בהתבסס על אירועי מערכת.

תרחיש לדוגמה

מחלקת שירות לקוחות משתמשת באפליקציה המחוברת ל- Dataverse כדי לעבוד על מקרים ולספק עדכונים ללקוחות באופן אוטומטי, מבלי לכתוב הודעות דואר אלקטרוני באופן ידני. רק שינויים ספציפיים - כגון הוספת הערה או שינוי המצב - אמורים להפעיל הודעות.

השתמש במפעיל אוטומטי ב- Power Automate כדי להגיב לאירועים אלה. הזרימה מאזין לשינויים רשומות Dataverse ושולח הודעות כאשר מתקיימים תנאים מוגדרים.

דיאגרמה זו מציגה את תבנית הגורם המפעיל האוטומטי, שבה שינויים ב- Dataverse מפעילים באופן אוטומטי פעולות במורד הזרם המעדכנות את הלקוחות במידע המקרה הרלוונטי:

תצורת טריגר

קבע את תצורת הזרימה באופן הבא:

• ציין את סוג השינוי לניטור.
• הגדר את העמודות לתגובה באמצעות הפרמטר Select Columns .
• השתמש בפרמטר Filter Rows כדי להבטיח שרק שינויי מצב הפונים ללקוח יפעילו את הזרימה, וכן דרישות סינון אחרות.

הימנע מיישום לוגיקה זו בזרימה עצמה באמצעות If פעולה. השתמש בפרמטרים של גורם מפעיל כדי להפחית ביצועים מיותרים ולשפר את הביצועים.

הימנעות מהתנגשויות לוגיות

הערך את לוגיקת האירוע כדי למנוע אופן פעולה לא צפוי:

• הימנע בלולאות שבהן אירוע מפעיל פעולה המחזרת את אותו אירוע.
• מנע מעדכונים מרובים לגרום להודעות חוזרות ומהירות.
• עצב זרימות כדי לטפל באירועי קצה ולהימנע מביצועים מופרזים.

שיקולי נפח ותדירות

להבין את הנפח הצפוי של אירועים מופעלים. שירותי הודעות (דואר אלקטרוני, SMS ואחרים) מגבילים את מספר ההודעות שניתן לשלוח במסגרת זמן נתונה.

• הערכת מספר האירועים ליום או לחודש.
• יישם מנגנונים של ויסות או הגבלת קצבים.
• הכן תוכנית צמצום סיכונים עבור דקרים בלתי צפויים בתדירות האירועים.

תבנית איחוד נתונים

איחוד נתונים (המכונה גם גורם מפעיל מתוזמן) עוזר לארגונים לאחד מידע במערכות מרובות כדי לתמוך בתהליכים דיווחיים ותפעוליים. בעוד שניתוחים דורשים לעתים קרובות ערכות נתונים מלאות, מקרי שימוש תפעוליים מתמקדים באחזור הנתונים הדרושים להשלמת משימות עסקיות בלבד.

תרחיש לדוגמה

חברה משתמשת בשלוש מערכות מדור קודם כדי לנהל פונקציות עסקיות מרכזיות: SAP עבור הזמנות וחשבונות חייבים, Oracle עבור מלאי מוצרים ו- IBM לניהול תוכן הקשור ללקוח. הארגון הוזמן לאפליקציה חדשה של Power Platform להשתמש בבינה מלאכותית כדי לחזות את הפעולה הטובה הבאה עבור כל לקוח בהתבסס על נתונים היסטוריים. האפליקציה צריכה לאסוף מידע רלוונטי מכל שלוש המערכות וליצור תוכנית פעולות מכירות כדי שמנהלי המכירות ינחה את המעורבות.

גישה לשילוב

השתלבות אינה דורשת עדכונים בזמן אמת או טריגרים מונעי אירועים. במקום זאת, השתמש בתהליך מתוזמן בהתבסס על התדירות של קיום אינטראקציה עם לקוחות צוות המכירות.

במקרה שימוש זה, גורם מפעיל מתוזמן מאחד נתונים באופן הבא:

• מבקש רק את הנתונים הדרושים מכל מערכת
• החזרת הנתונים לתבנית התואמת ל- Dataverse
• העלאת הנתונים למודל הבינה המלאכותית לצורך ניתוח

דיאגרמה זו ממחישה את תבנית איחוד הנתונים המתוזמנת, שבה תהליך חוזר אוסף מידע ממערכות מרובות ו מעלה את ערכת הנתונים המשולבת ל- Dataverse:

תצורת טריגר מתוזמן

הדקים מתוזמנים מציעים אפשרויות חזרה גמישות, מפעם בשנייה לפעם בשנה. הם צפויים בתזמון, אך הם יכולים להפוך ובלתי צפויים בנפח אם היקף הנתונים מתרחב או עולה על הציפיות.

• ניטור זמן ביצוע הזרימה כדי למנוע חפיפה או עיכובים
• הטמע אמצעי הגנה כדי למנוע ירידה בביצועים
• השתמש ב'תובנות אפליקציה ' או בכלים דומים כדי להבטיח שהזרימה תפעל באופן עקבי

צמצום סיכונים

אם זרימה מתוזמנת נמשכת זמן רב יותר מהצפוי, היא עלולה לשבש תהליכים עסקיים. לדוגמה, זרימה שתוכננה לפעול כל 10 דקות עלולה להיכשל אם מתחיל להימשך יותר מ- 10 דקות.

• ניטור זמן ריצה והגדרת התראות עבור חריגות
• תכנון מדרגיות ככל שנפח הנתונים גדל
• ודא ניראות של תקינות הזרימה כדי למנוע כשלים שלא נוהו

תבנית שילוב מונחה שירות

ארגונים גדולים מפעילים לעתים קרובות מערכות מרובות במחלקות שונות. מערכות אלה מתפתחות תלויות זו ב זו בהשלמת תהליכים עסקיים. שכבת השילוב מגשרת על מערכות אלה, ומאפשרת לכל אחת מהן לבצע את פונקציית הליבה שלה תוך הפעלת תקשורת חוצת מערכות.

תרחיש לדוגמה פורסם שוב

נמשיך עם התרחיש לדוגמה שבו הארגון משתמש במערכות מרובות כדי לנהל חלקים שונים של העסק. SAP מטפל בהזמנות ובחשבונות חייבים, Oracle מנהלת את מלאי המוצרים ו- IBM מאחסנית תיעוד פיננסי פנימי. Dataverse מפעיל יישומים עבור מכירות, שירות לקוחות וניהול מוצרים. SharePoint שיתוף פעולה פנימי וניהול מאגר ידע, ואילו ממשקי API של Maersk הופכים תהליכים לוגיסטיקה לאוטומטיים.

דיאגרמה זו מדגימה את הדפוס מונחה האירועים בנוף מרובה מערכות, שבו עדכונים במערכות ארגוניות שונות מפעילים זרימות אוטומטיות המתאם נתונים ופעולות ביניהן:

כל מערכת מקיים אינטראקציה עם אנשים אחרים באמצעות אירועים מתוזמנים או פעולות משתמש ידניות. אף זרימה בודדת אינה מגישה את כל מקרי השימוש. במקום זאת, הפתרון דורש זרימות מרובות המותאמות לתהליכים עסקיים ומפעילים ספציפיים.

הימנע מזרימות מונוליתיות

יצירת זרימה אחת גדולה לטיפול בכל השילובים אינה מעשית. הוא מציג אתגרים של ביצועים, אבטחה ותחזוקה. במקום:

• בנה זרימות מודולריות עבור כל גורם מפעיל ותהליך
• אופטימיזציה של זרימות עבור מקרי שימוש ספציפיים
• הגדלת הנוף של שילובים באמצעות רכיבים ניתנים לניהול

מיטוב תהליכים חוצי-מערכת

חפש הזדמנויות לאיחוד לוגיקה בהתאם לצורך. לדוגמה, אם יש לשלוח מסמך ב- SharePoint ל- SAP ול- Oracle באותו אירוע, ייתכן שתיתפת ליצור זרימה אחת שקרא את הקובץ פעם אחת ויכתוב אותה בשתי המערכות. תחילה, עם זאת, שקול אם הלוגיקה שאתה יוצר נוקשה מדי. בנוף גדול, שינויים באופן העבודה של תהליכים עסקיים במערכות שונות מתרחשים לעתים קרובות כמו שינויים במערכות אלה.

הימנע מאיחוד-על. תהליכים עסקיים ותצורות המערכת משתנים לעתים קרובות. לוגיקה קפדנית ומרכזת מפחיתה את הגמישות ומגדילה את ת הראש של התחזוקה.

זרימות עיצוב:

• מודולרי וניתן לתחזוקה
• מדרגי במחלקות ובמערכות שונות
• גמיש לשינויים בלוגיקה עסקית ובתנהגות מערכת

תבנית זו גורמת לארכיטקטורה מונחית שירות - שנקראת לעתים באופן הומוריסטי "ארכיטקטורת ספגטי" - שבה מערכות מחוברות הדדית באמצעות זרימות מוגדרות היטב שנבנו על-ידי מטרה.

תבנית סינכרון נתונים

השתמש בסינכרון נתונים כאשר מערכות זהות מאחסנים נתונים במסדי נתונים נפרדים. אף על פי שאחסון אותם נתונים פעמיים עשוי להיראות לא יעיל, תבנית זו תומכת בצרכים עסקיים ספציפיים, כגון ביצועים ותאימות לתקנות.

• ביצועים: גישה לנתונים מקומיים משפרת את יכולת התגובה, במיוחד בתעשיות תלויות השהיה.
• תאימות: תקנות משפטיות עשויות לדרוש אחסון של נתונים בתוך גבולות לאומיים. ארגונים פורסים לעתים קרובות מופעים מקומיים עם תהליכי סינכרון כדי לעמוד בדרישות אלה.

תרחיש לדוגמה

חברה למכשירים רפואיים פועלת באזורים מרובים באירופה, בשיתוף עם מוסדות רפואיים מקומיים. החוקים של כל אזור ברורים בנוגע לנתונים רפואיים - יש לאחסן אותם בתוך גבולות אזור זה. ניתן לאחסן מידע אודות הזמנות, מוצרים ומשלוח בין גבולות. כדי לטפל בדרישות הרגולטוריות, החברה יצרה מופע של אפליקציית ניהול הלקוחות של Power Platform ו- Dataverse בכל אזור.

כדי לתמוך בפעולות מכירות, החברה רוצה לסנכרן נתונים לא רגישים, כגון פרטי קשר, הזמנות ומשלוח, בכל המופעים. נתונים רפואיים אינם נכללים בסינכרון.

גישה לשילוב

השתמש בזרימת ענן אוטומטית המופעלת על-ידי עדכונים ברשומת תיק הלקוח. קבע תצורה של מסננים ל:

• ניטור שדות מותרים בלבד
• מניעת סינכרון של נתונים מוגבלים

גישה זו גורמת לשילוב ייעודי מבוסס אירועים התומך ביעילות תפעולית ובתאימות.

דיאגרמה זו מדגימה את דפוס הסינכרון מונחה האירועים, שבו עדכונים בסביבה Dataverse אחת מפעילים באופן אוטומטי עדכונים תואמים בסביבה אחרת:

ציפיות זמן תגובה

הגדר ציפיות מציאותיות עבור מהירות הסינכרון. Power Automate אסינכרוני ולא מבטיח ביצועים בזמן אמת. אם משתמשים עסקיים מצפים לזמינות נתונים מיידית, הבהר את המגבלות בשלב מוקדם של תהליך העיצוב.

• להעריך אם Power Automate עונה על צרכי הביצועים
• הימנע מהגזמות בתכנון עבור גישה בזמן אמת אלא אם מצדיקות זאת דרישות עסקיות.

בקשות רבות לגישה בזמן אמת חסרות מקרה עסקי חזק. קבע סדרי עדיפויות של בהירות, מדרגיות ושמירה על העיצוב של השילוב.

מעבר לזרימות ענן

בעת בחירת כלי שילוב, התחל Power Automate כאפשרות ברירת המחדל. הוא מציע חסכוניות שאין דומה לה הן לפיתוח והן לתחזוקה.

Power Automate הוא כלי השילוב המועדף עבור תרחישים רבים מכיוון שהוא:

• מספק פיתוח מהיר עם מחברים בעלי קוד נמוך
• מזעור עלויות תחזוקה לטווח ארוך
• תומך במגוון רחב של גורמים מפעילים ומערכות
• קנה מידה טוב עבור רוב התרחישים העסקיים

קוד מותאם Azure Functions, Data Factory או Service Bus עשויים להעניק לך שליטה רבה יותר או ביצועים טובים יותר, אך הם מוסיפים מורכבות ועלויות. השתמש באפשרויות אלה רק כאשר Power Automate אינו מספק את הצרכים העסקיים או הטכניים שלך.

תרחיש לדוגמה

שירות בנקאות מקוון רוצה לאשר לקוחות להלוואות במהירות רבה יותר. תהליך האישור כולל חישובים ואחזור נתונים מורכבים ממערכות מרובות כדי להגיע לציון סיכון סופי. לאחר הערכה ראשונית, שירות הבנקים נחשב זרימה בענן לא מתאים בהתחשב במורכבות החישובים.

עם זאת, במקרה זה, גישה היברידית היא התשובה:

• Power Automate לניהול איסוף נתונים באמצעות מחברים מוכללים
• חישובים מורכבים שנכללים בקוד מותאם אישית הפועל כפונקציית Azure, שניתן לשנות את קנה המידה שלה באופן עצמאי, או במחבר מותאם אישית

גישה היברידית זו מאזן בין ביצועים, מדרגיות ועלות.

אסטרטגיית שילוב

אל תבחר כלים בנפרד. במקום זאת, שלב את נקודות החוזק שלהם. לדוגמה:

• בשימוש ב-Power Automate לתזמור וחיבוריות
• שימוש Azure Functions למשימות הצוישות חישובים רבים
• שימוש במחברים מותאמים אישית להרחבת הפונקציונליות בעת הצורך

כל החלטת שילוב חייבת לקחת בחשבון את עלות הבעלות הכוללת. פתרונות מותאמים אישית עשויים להיראות רבי-עוצמה, אך לעתים קרובות דורשים תקציב גדול יותר לפיתוח, רישוי ותמיכה. הצדיק עלויות גבוהות יותר עם ערך עסקי ברור.