סינכרון נתונים בין סביבת Dataverse באמצעות Power Platform

ארכיטקטורת עיון זו מראה כיצד לסנכרן נתוני אב בין שתי בסביבות Dataverse באמצעות Power Automate וגלישה נתונים ב- Power Platform. תבנית הסינכרון מדגימה תבנית סינכרון של אחד-על-אחד שבה סביבה אחת פועלת כמקור סמכותי וסביבה אחרת מקבלת נתונים.

עצה

מאמר זה מספק תרחיש לדוגמה וארכיטקטורה לדוגמה מוכללת כדי להמחיש כיצד לשמור על נתוני בסיס בסביבה אחת של Dataverse ולסנכרן עם ארכיטקטורה אחרת. ניתן לשנות את הארכיטקטורה לדוגמה עבור תרחישים ותעשיות רבות ושונות.

תרשים ארכיטקטורה

Workflow

השלבים הבאים מתארים את זרימת העבודה המוצגת בדיאגרמת הארכיטקטורה לדוגמה:

1. סינכרון מונחה-אירועים באמצעות Power Automate

   • פעולות CRUD (יצירה, קריאה, עדכון, מחיקה) בסביבת ה-Dataverse הראשית מפעילות זרימות Power Automate.

   • סינכרון מונחה אירועים משתמש בשרשרת זרימה דו-שלבי:

     1. זרימת ענן שולחת HTTP POST לנקודות קצה שפורסמו.
     2. זרימת ענן של מנוי מופעלת על-ידי ה-webhook, מעבדת את תוכן המנה ומיישמת את העדכון בסביבת Dataverse המשני כמעט בזמן אמת.

   • נקודות קצה מותאם לפרמטרים עבור ניהול מחזור החיים של היישום (ALM) וקבוצות אבטחה מנהלות את הגישה.

2. סינכרון בצובר באמצעות זרימת נתונים

   • סביבת Dataverse המשני מכילה את זרימת הנתונים.

   • כל זרימת נתונים מתחברת לסביבת Dataverse הראשית כמקור הנתונים שלה.

   • זרימת נתונים מופעלת בלוח זמנים קבוע (לדוגמה, לילה או לאחר שגלישה אחרת פועלת בהצלחה) או לפי דרישה (לדוגמה, להגדרה ראשונית).

   • פעולות Upserts מבוצעות באמצעות מקש חלופי כדי להימנע מכפילויות. שיטה זו מעדעדכן נתונים קיימים ומוסיף רשומות חדשות כאשר לא קיימת התאמה.

   • שדות מצב מנוהלים באמצעות עמודה ייעודית של "מצב סינכרון". תהליך Power Automate מעדכן בהתאם את שדה המצב הממשי. זרימה זו פועלת לאחר זרימת הנתונים והיא נדרשת מאחר שלזרימת נתונים אין אפשרות לשנות מצבי שורות או למחוק רשומות שהוסרו (נעדרו) בסביבה הראשית Dataverse.

3. טיפול בשגיאות ופשרה

   • זרימות נתונים ליליות בסביבה המשנית תתקן כל עדכון מונע-אירועים שנכשל או התפספס.

   • ייתכן שתידרש התערבות ידנית עבור בעיות באיכות הנתונים (לדוגמה, מקשים חסרים).

רכיבים

• Microsoft Dataverse: תומך בדרישות שתי הסביבה.

• זרימת נתונים עבור Power Platform: אידיאלית לפעולות בצובר, כגון אוכלוסיית נתונים ראשונית וסינכרון. השתמש בצובר חילוץ, המרה וטעינה (ETL) עבור סינכרון מתוזמן, שתצורתו נקבעה בסביבה המשני.

• זרימות ענן של Power Automate: אספקת עדכונים מהירים וספציפית לרשומה ופיצוי על מגבלות של זרימות נתונים. זרימות ענן יכולות להפעיל זרימת נתונים כאשר זרימת נתונים אחרת מסתיימת בהצלחה (למשל, כאשר טבלה אחת מכילה שדה בדיקת מידע לרשומה אחרת, ורששומה שאליה מתבצעת הפניה חייבת להיות כבר קיימת בסביבת Dataverse המשני), שלח הודעת שגיאה כאשר זרימת נתונים נכשלת, עדכן את מצב הרשומה ומחק רשומות.

• קבוצות אבטחהוחשבונות שירות: ספק ניהול גישה בעלות.

פרטי תרחיש

ארכיטקטורה זו מיועדת עבור קשר גומלין של יחיד ליחיד: סביבת ניהול נתונים ראשי (MDM) אחת המקושרת לסביבה יחידה אחרת. תרחישים שבהם סביבה בסיס אחת חייבת לבצע סינכרון עם בסביבות אחרות מרובות דורשים פתרון מדרגי או מבוזר יותר.

בעיה עסקית

פתרון זה מטפל באתגר הסינכרון של טבלאות מרובות בין שתי סביבת Dataverse ייחודית. הסביבה הראשית פועלת כמקור סמכותי, בעוד שהסביבה המשני מכילה טבלאות קיימות שיש לאכלס ולעדכן כנתוני אב.

השימוש בטבלאות וירטואליות אינו אפשרי כאשר טבלאות המערכת המשני כבר קיימות ודרושות אבטחה ברמת השורה.

מקרה שימוש לדוגמה

ארגון פנאי ואירוח מנהל את נתוני הבסיס המרכזיים שלו, כגון רשימות מלונות ומלאי חדרים, בסביבה ייעודית Dataverse. הסביבה הראשית כוללת יישום מונחה מודלים שצוות ניהול הנתונים הראשי משתמש בו באופן בלעדי כדי לשמור על מידע תפעולי מדויק up-toומדויק.

מחלקה נפרדת באותו ארגון אחראית לכמה תהליכי פיסוק וכלכלית. כדי לייעל תהליכים אלה, המחלקה רוצה לבנות יישום מונחה מודלים משלה בסביבה מבודדת Dataverse. עם זאת, בקשתם עדיין דורשת גישה לנתונים בסיסיים כגון פרטי מלון ו חדר.

הצוות דחה טבלאות וירטואליות מאחר שהצוות הפיננסי היה צריך להעשיר רשומות עם תכונות ספציפיות למחלקה הנשלטות על-ידי אבטחה קפדנית ברמת השורה.

הטבעת היישום הפיננסי בתוך סביבת MDM הראשית אינה אפשרות. מתן אפשרות לי יצרנים פיננסיים או מנהלי מערכת לסביבת MDM חושף מחברים, פתרונות, הרשאות API ונתונים רגישים, עצמם חייבים להישאר מוגבלים לצוות הפיתוח של MDM.

דרישות אלה הובילו את הארגון לאמץ את ארכיטקטורת הסינכרון המתוארת במאמר זה.

ערך נוצר

ארכיטקטורה זו מספקת פתרון חזק וניתן לתחזוקה לסינכרון נתוני אב בין שתי סביבת Dataverse כאשר טבלאות וירטואליות אינן אפשרות. אכלוס ועדכון ישיר של טבלאות קיימות בסביבה המשני מבטיחים עקביות ואמינות תפעולית של נתונים.

הגישה משתמשת רק ברכיבים של Power Platform, כגון זרימת נתונים ורכיבי Power Automate, והתוצאה היא פתרון פשוט לפריסה, לניהול ולמניעת מורכבות מיותרת.

מאחר שהארכיטקטורה מותאמת עבור קשר גומלין של סביבה של יחיד ליחיד, היא ממזערת את התבליטים ומגדילה את השקיפות. היא אידיאלית לארגונים המחייבים סינכרון נתוני בסיס פשוט ואמין ללא ניהול רב-סביבה בקנה מידה גדול.

שיקולים

שיקולים אלה מיישמים את עמודי התווך של Power Platform Well-Architected, מערכת של עקרונות מנחים המשפרים את איכות עומס העבודה. קבל מידע נוסף בWell-Architected Microsoft Power Platform.

מהימנות

• זרימת נתונים בלילה מבטיחה עקביות.

• זרימות מונחות אירועים מספקות עדכונים מהירים.

• ניטור ידני מזהה בעיות באיכות הנתונים.

אבטחה

• חשבונות שירות וקבוצות אבטחה לבקרת גישה. בעת שימוש בזרימות נתונים, לא ניתן להקצות מנהלי שירות כבעלים.

• נקודות קצה של HTTP המותאם לפרמטרים עבור תאימות ALM.

• זרימת נתונים בפתרונות מבודדים כדי להימנע מעבודה ידנית מיותרת. יש סיבה ספציפית לבידוד זרימות נתונים בפתרון ייעודי: לאחר כל פריסה, עליך ליצור מחדש באופן ידני את חיבור זרימת הנתונים. על-ידי הצבת זרימת נתונים בפתרון נפרד שאתה פורס רק בעת שינוי זרימת הנתונים, אתה נמנע מעבודה ידנית מיותרת בעת פריסת רכיבים אחרים של הפתרון הראשי.

מצוינות תפעולית

• תזמון וניהול אוטומטיים של זרימת נתונים.

• ניטור והתראה עבור סינכרונים שנכשלו.

יעילות ביצועים

• זרימות נתונים מותאמות לפעולות בצובר.

• זרימות ב-Power Automate המונעות על ידי אירועים ממזערות את ההשהיה עבור עדכונים קריטיים ברמת הרשומה. בעת עיצוב זרימות מונחות-אירועים, ודא שנפח הפעולה והמקביליות נשמרים בתוך מגבלות השירות של Power Automate. פעילות CRUD בתדירות גבוהה יכולה להפעיל ויסות, במיוחד בתרחישים שבהם זרימות מבצעות עשרות אלפי פעולות ביום. עבור שילובים קריטיים לעסק או בעלי תפוקה גבוהה, החל רישוי מתאים של Power Automate כדי להגדיל את מגבלות התפוקה ולמנוע הגבלת קצב בלתי צפויה. גישה זו מצמצם סיכוני הסלמה ומבטיחה ביצועים ניתנים לחיזוי.

אופטימיזציה של חווית משתמש

• נדרשת התערבות ידנית מינימלית.

• מפריד בבירור בין סינכרונים בכמות גדולה לבין סינכרונים מונעי אירועים.

תורמים

תחזוקת המאמר הזה מתבצעת על-ידי Microsoft. המחברים הבאים תרמו למאמר הזה.

מחברים ראשיים:

• לות'ר ואן דיסן, אדריכל פתרונות

משאבים קשורים

• מהן זרימת נתונים?
• Power Automate תבניות עבור מחבר זרימת הנתונים
• Dataverse כמערכת נתוני אב
• הבנת מגבלות הפלטפורמה והימנעות מוויסות
• העברת נתונים של CRM ל- Dataverse: תובנות עיקריות ושיטות עבודה מומלצות
• העבר נתונים בין סביבות Microsoft Dataverse באמצעות מחבר OData של זרימות הנתונים