Dataverse और वित्त एवं संचालन ऐप्स में संग्रहण प्रबंधन

जैसे-जैसे संगठन अपनी डिजिटल परिवर्तन यात्रा में तेजी ला रहे हैं, डेटा को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने की क्षमता एक रणनीतिक व्यावसायिक अनिवार्यता बन गई है। एआई-संचालित अनुप्रयोगों और कोपायलट-संचालित वर्कफ़्लो के उदय के साथ, उद्यम अभूतपूर्व दरों पर डेटा उत्पन्न और उपभोग कर रहे हैं। यह डेटा नवाचार को बढ़ावा देता है, व्यक्तिगत अनुभव की अनुमति देता है, और महत्वपूर्ण निर्णय लेने में सहायता करता है - लेकिन केवल तभी जब इसे बुद्धिमानी से नियंत्रित और संग्रहीत किया जाए।

इन उभरती व्यावसायिक आवश्यकताओं का समर्थन करने के लिए, संगठनों को एक सक्रिय भंडारण प्रबंधन रणनीति अपनानी होगी। इससे यह सुनिश्चित होता है कि दिन-प्रतिदिन के कार्यों के लिए अब जिस डेटा की आवश्यकता नहीं रह गई है, उसे जिम्मेदारी से संभाला जाता है, जिससे उच्च-मूल्य वाले कार्यभार के लिए क्षमता मुक्त होती है, परिचालन संबंधी कठिनाई कम होती है, तथा अनुपालन और लेखापरीक्षा आवश्यकताओं के साथ तालमेल स्थापित होता है।

तकनीकी दृष्टिकोण से, Dynamics 365 में प्रभावी संग्रहण प्रबंधन सिस्टम प्रदर्शन को बढ़ाता है, लागत दक्षता में सुधार करता है, और दीर्घकालिक अवधारण (LTR) नीतियों का पालन सुनिश्चित करता है। Dataverse दोनों प्लेटफॉर्म उपकरण और स्वचालन क्षमताएं प्रदान करते हैं जो संगठनों को भंडारण प्रबंधन में सक्षम बनाते हैं।

इस आलेख में उल्लिखित रणनीतियों को लागू करके, उद्यम समर्थन ओवरहेड को कम कर सकते हैं, अनुपालन को सुव्यवस्थित कर सकते हैं, और अपने व्यावसायिक अनुप्रयोगों से अधिक मूल्य प्राप्त कर सकते हैं - भंडारण को एक बाधा से प्रतिस्पर्धी लाभ में बदल सकते हैं।

मुख्य लाभ

Dynamics 365 में प्रभावी संग्रहण प्रबंधन कई प्रमुख लाभ प्रदान करता है जो ग्राहकों की सामान्य समस्याओं का समाधान करता है और समग्र परिचालन दक्षता को बढ़ाता है। Dataverse

• LTR के साथ बढ़ी हुई अनुपालना: प्रभावी भंडारण प्रबंधन यह सुनिश्चित करता है कि डेटा LTR नीतियों के अनुपालन में संग्रहीत किया जाता है। इससे न केवल विनियामक आवश्यकताओं को पूरा करने में मदद मिलती है, बल्कि यह भी सुनिश्चित होता है कि महत्वपूर्ण डेटा संरक्षित रहे और आवश्यकता पड़ने पर उस तक पहुंच हो।

• बेहतर प्रदर्शन: भंडारण प्रबंधन को अनुकूलित करके, संगठन अपने सिस्टम के प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकते हैं। कुशल भंडारण आबंटन और प्रबंधन विलंबता को कम करता है और डेटा पुनर्प्राप्ति की गति में सुधार करता है, जिससे परिचालन अधिक सुचारू और तेज हो जाता है।

• लागत दक्षता बढ़ाना: प्रभावी भंडारण प्रबंधन संगठनों को उनके भंडारण परिदृश्य को सुव्यवस्थित और सुव्यवस्थित करके उच्च-मूल्य वाले डेटा पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बनाता है। केवल आवश्यक चीजों को बनाए रखकर, व्यवसाय अपने भंडारण पदचिह्न को अनुकूलित कर सकते हैं, जिससे संसाधनों का बेहतर उपयोग और लागत प्रभावी मापनीयता प्राप्त हो सकती है।

पृष्ठभूमि

जैसे-जैसे संगठन बढ़ते हैं और अपने संचालन का अधिकाधिक डिजिटलीकरण करते हैं, Dynamics 365 जैसी प्रणालियों में संग्रहीत व्यावसायिक डेटा की मात्रा लगातार बढ़ती जाती है। Dataverse इसमें न केवल सक्रिय, लेन-देन संबंधी डेटा शामिल है, बल्कि ऐतिहासिक रिकॉर्ड भी शामिल हैं जिन्हें लेखा परीक्षा, विनियामक या व्यवसाय निरंतरता उद्देश्यों के लिए बनाए रखा जाना चाहिए। समय के साथ, इस संचय के कारण प्रदर्शन में गिरावट, परिचालन ओवरहेड में वृद्धि और भंडारण लागत में वृद्धि हो सकती है - विशेष रूप से तब जब सक्रिय रूप से उपयोग नहीं किया जाने वाला डेटा उच्च प्रदर्शन भंडारण स्तरों में रहता है।

एक अच्छी तरह से परिभाषित भंडारण प्रबंधन रणनीति संगठनों को ऐसे डेटा की पहचान करके इन चुनौतियों का समाधान करने में मदद करती है जिसे संग्रहीत किया जा सकता है, साफ किया जा सकता है, या कम लागत वाले, पठन-अनुकूलित भंडारण में स्थानांतरित किया जा सकता है। यह अनुपालन परिदृश्यों के लिए महत्वपूर्ण है, जहां डेटा अपरिवर्तनीय, कम पहुंच वाला और केवल पढ़ने योग्य होना चाहिए, जैसे वित्तीय रिकॉर्ड, ऑडिट लॉग या नियामक फाइलिंग। यह सुनिश्चित करना कि इस तरह के डेटा को लाइव सिस्टम के प्रदर्शन को प्रभावित किए बिना, अनुपालन तरीके से बनाए रखा जाए, कई उद्यमों के लिए एक प्रमुख आवश्यकता है।

दोनों प्लेटफार्मों में उपलब्ध उपकरणों और रणनीतियों का उपयोग करके, संगठन अपने भंडारण पदचिह्न में बेहतर दृश्यता प्राप्त कर सकते हैं, अनावश्यक खपत को कम कर सकते हैं, और यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि अनुपालन-महत्वपूर्ण डेटा को उचित तरीके से संभाला जाए।

यह आलेख भंडारण प्रबंधन के व्यावहारिक तरीकों को रेखांकित करता है जो ग्राहकों को अपने डेटा प्रतिधारण प्रथाओं को व्यावसायिक और नियामक आवश्यकताओं के साथ संरेखित करने में मदद करता है। इससे सिस्टम का प्रदर्शन बेहतर होता है, परिचालन संबंधी अतिरिक्त व्यय कम होता है, तथा यह सुनिश्चित होता है कि अनुपालन दायित्वों को बिना किसी समझौते के पूरा किया जाए।

हम डेटा क्यों संग्रहीत करते हैं?

अपने डेटा के लिए सही डेटा अवधारण पैटर्न का चयन और अनुकूलन करने के लिए, उन कारणों और उपयोगों पर विचार करना महत्वपूर्ण है जिनके लिए हम डेटा संग्रहीत करते हैं।

परिचालन डेटा

किसी व्यावसायिक अनुप्रयोग में, परिचालन डेटा का उपयोग बिक्री या वित्तीय या आपूर्ति श्रृंखला गतिविधियों पर नज़र रखने के लिए किया जाता है।

इस डेटा तक वास्तविक समय में पहुंच की आवश्यकता है, ताकि ग्राहक और आंतरिक परिचालन प्रक्रियाओं को सहायता मिल सके, जो ग्राहकों के साथ बातचीत, ऑर्डर या इन्वेंट्री गतिविधियों जैसी बारीक गतिविधियों को रिकॉर्ड कर सकें।

समय के साथ, परिचालन डेटा सक्रिय रूप से उपयोग किए जाने से अनियमित रूप से उपयोग किए जाने वाले डेटा में परिवर्तित हो सकता है। ग्राहक को ऑर्डर देने या सहायता मामले में सहायता करने के लिए डेटा को लगभग वास्तविक समय में उपलब्ध कराने की आवश्यकता हो सकती है। उदाहरण के लिए, निम्नलिखित परिदृश्य पर विचार करें:

• एक ग्राहक ऑर्डर देता है, जबकि दूसरा ग्राहक, जिसने कुछ समय से व्यवसाय से संपर्क नहीं किया है, ऑर्डर देता है।
• प्रत्येक ऑर्डर जो दिया गया है और भेजा जा रहा है, उस तक लगातार पहुंच बनाई जा रही है। ऐसे भी ऑर्डर होते हैं जो तीन वर्ष की वारंटी अवधि के अंतर्गत होते हैं, जिनके लिए सहायता की आवश्यकता हो सकती है और संभवतः धन वापसी की भी आवश्यकता हो सकती है।

इससे परिचालन डेटा तक पहुंच की आवश्यकता के चरण उत्पन्न हो सकते हैं जैसे:

• एक वर्ष से कम समय तक सक्रिय रूप से एक्सेस किया गया डेटा।
• तीन वर्ष से कम समय तक अनियमित रूप से उपयोग किया गया डेटा।
• तीन वर्ष से अधिक समय तक डेटा तक परिचालनात्मक पहुंच नहीं हो पाती।

परिचालन भंडारण की वास्तविक समय प्रकृति अन्य भंडारण की तुलना में इसे अपेक्षाकृत महंगा बनाती है, इसलिए यह पहचानना कि कब डेटा को परिचालन रूप से एक्सेस करने की आवश्यकता है और कब नहीं, अवधारण रणनीतियों को परिभाषित करने के लिए महत्वपूर्ण है।

परिचालन एकीकरण

परिचालन उपयोग की एक विशेष श्रेणी के रूप में, डेटा को कई परिचालन प्रणालियों के बीच दोहराया जाना आवश्यक हो सकता है, जिसमें निम्नलिखित पैटर्न शामिल हैं:

• बैंकिंग : अग्रिम पंक्ति के ग्राहकों के साथ बातचीत के लिए ग्राहक संबंध प्रबंधन और बहु बैंकिंग प्रणालियों में उनका अनुकरण। उदाहरण के लिए, आपके पास चालू खाते, क्रेडिट कार्ड, बंधक और क्रेडिट जांच प्रणालियां हैं।
• उत्पादन : फ्रंटलाइन ऑर्डर लेने के लिए ग्राहक संबंध प्रबंधन और आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन के लिए उद्यम संसाधन प्रबंधन प्रणाली।
• पुलिस आपातकालीन प्रबंधन नागरिक संपर्क के लिए ग्राहक संबंध प्रबंधन और पुलिस विभागों के लिए प्रेषण प्रणाली तैनाती प्रबंधन प्रदान करती है।

इन मामलों में, जबकि प्रत्येक प्रणाली के पास अद्वितीय डेटा हो सकता है जिसे वह ट्रैक करती है, अक्सर सामान्य, मास्टर डेटा होता है जिसे प्रणालियों के बीच साझा करने और सिंक में रखने की आवश्यकता होती है, जिससे एकीकरण की आवश्यकता होती है।

ऑडिट डेटा

किसी व्यवसाय के पास आमतौर पर लेखापरीक्षा उद्देश्यों के लिए, चाहे वह आंतरिक हो या बाह्य, जैसे कि वित्तीय लेखापरीक्षा, नियामक प्रकटीकरण, या धोखाधड़ी की समीक्षा के लिए, डेटा को विस्तारित अवधि के लिए रखने की नियामक जिम्मेदारी होती है - उदाहरण के लिए औसतन सात साल तक।

यह डेटा आम तौर पर परिचालन उद्देश्यों के लिए आवश्यक डेटा और अब अनावश्यक डेटा दोनों को कवर करेगा, क्योंकि यह एक ही स्थान से पूरे डेटा सेट की समीक्षा करने की अनुमति देता है।

एनालिटिक्स डेटा

संगठनों को अपने व्यवसाय की स्थिति की समीक्षा और विश्लेषण करने की आवश्यकता है। उन्हें समय के साथ-साथ व्यवसाय के एकाधिक या सभी भागों के आंकड़ों को मापना और उनकी तुलना करनी होगी।

डेटा की बड़ी अवधि और व्यापकता, जिस पर यह विश्लेषण किया जा सकता है, परिचालन डेटा को विशेषीकृत, विश्लेषणात्मक उपकरणों में दोहराने की आवश्यकता को जन्म देती है। इससे न केवल जटिल विश्लेषण से परिचालन प्रणालियों के प्रदर्शन पर असर पड़ता है, बल्कि डेटा सेटों पर विश्लेषण की भी अनुमति मिलती है, जो उस अवधि से परे होता है जिसके लिए डेटा की परिचालनात्मक रूप से आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, आपको एक या दो वर्षों के बजाय सात वर्षों के डेटा की तुलना करने की आवश्यकता हो सकती है। हालांकि, अलग-अलग विश्लेषण आवश्यकताओं के लिए पूर्ण डेटा अवधारण अवधि की आवश्यकता हो सकती है, या केवल परिचालन प्रणालियों में रखे गए डेटा तक ही सीमित रहना पड़ सकता है।

एनालिटिक्स डेटा आमतौर पर व्यवसाय के कई हिस्सों में डेटा के एकत्रीकरण की अनुमति देता है और कई प्रणालियों से डेटा को संयोजित करता है।

डेटा का प्रवाह

इन प्रकार के डेटा आमतौर पर समय के साथ परिचालन डेटा से और फिर लेनदेन या ऐतिहासिक डेटा में प्रवाहित होते हैं, जैसा कि निम्नलिखित छवि में दिखाया गया है।

भंडारण के विभिन्न प्रकार

Dataverse भंडारण प्रकार

Dataverse भंडारण को तीन मुख्य श्रेणियों में व्यवस्थित करता है, जिनमें से प्रत्येक का उपयोग पैटर्न और बिलिंग निहितार्थ अलग-अलग होते हैं।

संग्रहण प्रकार	विवरण	सामान्य उपयोग के मामले
डेटाबेस भंडारण	संरचित डेटा को मानक और कस्टम तालिकाओं में संग्रहीत करता है।	व्यावसायिक रिकॉर्ड, मेटाडेटा, संबंध और कॉन्फ़िगरेशन
फ़ाइल संग्रहण	अनुलग्नक और बाइनरी डेटा संग्रहीत करता है.	ईमेल अनुलग्नक, चित्र, दस्तावेज़ अपलोड किए गए Power Apps
लॉग संग्रहण	ऑडिट लॉग और प्लगइन ट्रेस लॉग संग्रहीत करता है.	परिवर्तन ट्रैकिंग, ऑडिटिंग, निदान और अनुपालन

वित्त और संचालन प्लेटफ़ॉर्म भंडारण प्रकार

वित्त और परिचालन भंडारण को अलग-अलग प्रबंधित किया जाता है, लेकिन इसे तेजी से पारिस्थितिकी तंत्र में एकीकृत किया जा रहा है। Power Platform इसमें निम्नलिखित भंडारण प्रकार शामिल हैं।

संग्रहण प्रकार	विवरण	सामान्य उपयोग के मामले
परिचालन डेटाबेस भंडारण	वित्त, आपूर्ति श्रृंखला, मानव संसाधन, आदि के लिए मुख्य लेन-देन संबंधी डेटा	खाता बही प्रविष्टियाँ, सूची, ग्राहक आदेश
दस्तावेज़ प्रबंधन भंडारण	Azure Blob Storage में संग्रहीत बाइनरी बड़े ऑब्जेक्ट (Blobs)	चालान, रसीदें, स्कैन किए गए दस्तावेज़
टेलीमेट्री और डायग्नोस्टिक लॉग	सिस्टम लॉग और टेलीमेट्री डेटा	प्रदर्शन निगरानी, समस्या निदान।

साझा और एकीकृत भंडारण परिदृश्य

• दोहरे लेखन भंडारण

  • Dataverse वित्त और परिचालन ऐप्स के बीच वास्तविक समय में समन्वय की अनुमति देता है।
  • दोहराव या अति प्रयोग से बचने के लिए सावधानीपूर्वक भूमिका और क्षमता प्रबंधन की आवश्यकता है।

• दीर्घकालिक प्रतिधारण (एलटीआर)

  • ऐतिहासिक डेटा को प्रबंधित डेटा लेक (MDL) में ले जाता है.
  • अनुपालन और विश्लेषण पहुंच को बनाए रखते हुए प्राथमिक भंडारण उपयोग को कम करता है।
  • इसके साथ एकीकृत:
    • त्वरित खोज (Dataverse-मूल खोज)
    • वनलेक (फैब्रिक-आधारित विश्लेषण)
    • सिनैप्स लिंक (कस्टम लेक एनालिटिक्स)

समय के साथ आपका डेटा कैसे बढ़ता है

जैसे-जैसे संगठन Dataverse और Dynamics 365 वित्त और परिचालन प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग बढ़ाते हैं, डेटा वृद्धि सफलता का संकेत और रणनीतिक चुनौती दोनों बन जाती है। जो एक सरल, लेन-देन संबंधी डेटासेट के रूप में शुरू होता है, वह शीघ्र ही एक जटिल, बहुस्तरीय डेटा एस्टेट में विकसित हो सकता है। यह खंड डेटा वृद्धि के पांच प्रमुख चालकों और भंडारण, प्रदर्शन और शासन के लिए उनके निहितार्थों का पता लगाता है।

परिचालन डेटा पर डेटा वेयरहाउसिंग का उपयोग करना

परिचालन प्रणालियों से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए, कई संगठन वित्त और परिचालन ऐप्स से डेटा को विश्लेषणात्मक प्रणाली में दोहराने के लिए लिंक, वनलेक या डेटा निर्यात का उपयोग करते हैं। Azure Synapse Dataverse जबकि यह उन्नत रिपोर्टिंग और AI कार्यभार का समर्थन करता है, यह भी प्रस्तुत करता है:

• परिचालन और विश्लेषणात्मक परतों में अनावश्यक भंडारण

  डेटा को अक्सर परिचालन और विश्लेषणात्मक वातावरण के बीच दोहराया जाता है। यह अतिरेकता समग्र भंडारण खपत को बढ़ाती है और उच्च लागत का कारण बन सकती है, विशेष रूप से यदि ऐतिहासिक डेटा को दोनों प्रणालियों में अनिश्चित काल तक बनाए रखा जाता है।

• स्कीमा दोहराव और संस्करण ओवरहेड

  प्रणालियों के बीच एकरूपता बनाए रखने के लिए, संगठनों को परिचालन और विश्लेषणात्मक दोनों स्तरों पर स्कीमा परिवर्तनों को दोहराना होगा - उदाहरण के लिए, नए फ़ील्ड और पुनः नामित कॉलम। इससे डेटा गवर्नेंस में जटिलता बढ़ जाती है और स्कीमा विचलन का जोखिम बढ़ जाता है, जो डाउनस्ट्रीम रिपोर्ट या मॉडल को नुकसान पहुंचा सकता है।

• प्रवृत्ति विश्लेषण के लिए ऐतिहासिक डेटा की अवधारण में वृद्धि

  विश्लेषणात्मक प्रणालियाँ आमतौर पर प्रवृत्ति विश्लेषण, पूर्वानुमान और नियामक रिपोर्टिंग का समर्थन करने के लिए लंबी अवधि तक डेटा को बनाए रखती हैं। मूल्यवान होते हुए भी, यदि उचित अभिलेखीय और स्तरीकरण रणनीतियों के साथ प्रबंधन नहीं किया गया तो इस दीर्घकालिक अवधारण से डेटासेट में वृद्धि हो सकती है।

डेटा वेयरहाउसिंग एनालिटिक्स के लिए आवश्यक है, लेकिन जीवनचक्र नीतियों के बिना, यह आपके स्टोरेज फुटप्रिंट को दोगुना या तिगुना कर सकता है।

डेटा पर खोज का उपयोग करना

Dataverse खोज, कोपायलट अनुक्रमण और प्रासंगिकता खोज जैसी सुविधाओं के लिए संरचित और असंरचित डेटा की बड़ी मात्रा को अनुक्रमित करने की आवश्यकता होती है। ये सूचकांक अक्सर:

• लॉग और डेटाबेस संग्रहण का उपभोग करें

  खोज अनुक्रमणिकाएँ लॉग और डेटाबेस भंडारण दोनों में संग्रहीत की जाती हैं। जैसे-जैसे अधिक तालिकाओं और फ़ील्डों को खोज योग्य के रूप में चिह्नित किया जाता है, सूचकांक का आकार आनुपातिक रूप से बढ़ता जाता है। इससे समग्र भंडारण उपयोग पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ सकता है, विशेष रूप से ऐसे वातावरण में जहां रिकॉर्ड की मात्रा बहुत अधिक हो या स्कीमा में बार-बार परिवर्तन होता हो।

• अप्रयुक्त या अप्रचलित तालिकाओं के लिए भी बने रहें

  यहां तक कि जब कुछ तालिकाएं अप्रचलित हो जाती हैं या अब सक्रिय रूप से उपयोग नहीं की जाती हैं, तब भी उनकी संबद्ध खोज अनुक्रमणिकाएं तब तक बनी रह सकती हैं जब तक उन्हें स्पष्ट रूप से हटा नहीं दिया जाता। इससे अनावश्यक भंडारण खपत होती है और क्षमता नियोजन जटिल हो सकता है।

• अक्सर विकास, परीक्षण और उत्पादन वातावरण जैसे वातावरणों में दोहराए जाते हैं

  खोज अनुक्रमणिकाओं को आमतौर पर विकास, परीक्षण और उत्पादन वातावरण में दोहराया जाता है। यद्यपि यह सुसंगत खोज व्यवहार सुनिश्चित करता है, यह भंडारण पदचिह्न को भी बढ़ाता है, विशेष रूप से तब जब वातावरण को क्लोन किया जाता है या बार-बार रिफ्रेश किया जाता है।

खोज प्रयोज्यता और एआई तत्परता में सुधार करती है, लेकिन इंडेक्स ब्लोट भंडारण की अधिकता में एक मूक योगदानकर्ता है।

डेटा पर लॉगिंग सक्षम करना

ऑडिट लॉग, प्लग-इन ट्रेस लॉग और टेलीमेट्री अनुपालन, डिबगिंग और निगरानी के लिए महत्वपूर्ण हैं। हालाँकि, निम्नलिखित बिंदुओं पर ध्यान दें:

• लॉग संग्रहण उपयोग और उपयोगकर्ता संख्या के साथ रैखिक रूप से बढ़ता है।

  लॉग डेटा आनुपातिक रूप से बढ़ता है:

  • उपयोगकर्ताओं की संख्या और उनकी गतिविधि का स्तर
  • लेन-देन और एकीकरण की मात्रा
  • प्लग-इन और वर्कफ़्लो जैसे व्यावसायिक तर्क की जटिलता

  उच्च-उपयोग वाले वातावरण में, इससे लॉग तालिकाओं का तेजी से विस्तार हो सकता है, जिससे डेटाबेस और लॉग संग्रहण कोटा दोनों का उपभोग हो सकता है।

• अवधारण डिफ़ॉल्ट अक्सर ये अवधि बहुत उदार होती है, जैसे 90 दिन या उससे अधिक।

  डिफ़ॉल्ट रूप से, कई लॉगिंग सुविधाएं डेटा को लंबी अवधि तक बनाए रखती हैं, जैसे कि 90 दिन या उससे अधिक। यद्यपि यह दीर्घकालिक ट्रेसबिलिटी का समर्थन करता है, लेकिन इसके परिणामस्वरूप अनावश्यक भंडारण खपत हो सकती है, विशेष रूप से तब जब लॉग की सक्रिय रूप से समीक्षा या निर्यात नहीं किया जाता है।

• सिस्टम-जनरेटेड लॉग ग्राहक को बिल भेजा जाता है Dataverse.

  में Dataverse, ऑडिट लॉग और प्लग-इन ट्रेस लॉग सहित सिस्टम-जनरेटेड लॉग, ग्राहक की स्टोरेज पात्रता के विरुद्ध गिने जाते हैं। इसका अर्थ यह है कि उचित सफाई या निर्यात रणनीतियों के बिना, लॉगिंग सीधे भंडारण की अधिकता और लाइसेंसिंग लागत में वृद्धि में योगदान कर सकती है।

विनियमित उद्योगों के लिए लॉगिंग पर कोई समझौता नहीं किया जा सकता है, लेकिन इसे प्रतिधारण और निर्यात रणनीतियों, जैसे कि Azure मॉनिटर या लॉग एनालिटिक्स के साथ जोड़ा जाना चाहिए।

उत्पादन परिवेश की एकाधिक प्रतियाँ रखना

विकास, परीक्षण, प्रशिक्षण और समस्या निवारण में सहायता के लिए, ग्राहक अक्सर सैंडबॉक्स या क्लोन वातावरण बनाते हैं। प्रत्येक प्रति:

• संपूर्ण डेटा और सूचकांक पदचिह्न की प्रतिकृति बनाता है।
• इसमें खोज अनुक्रमणिका, ऑडिट लॉग और मेटाडेटा जैसी अस्पष्ट निर्भरताएं शामिल हो सकती हैं।
• उपयोग के बाद इसे शायद ही कभी साफ़ किया जाता है।

पर्यावरण का फैलाव भंडारण लागत और जटिलता का एक प्रमुख कारण है। शासन नीतियां और स्वचालन नियंत्रण के लिए महत्वपूर्ण हैं।

डेटा पर प्रश्नों का अनुकूलन

जैसे-जैसे डेटा की मात्रा बढ़ती है और एप्लिकेशन की प्रतिक्रियाशीलता महत्वपूर्ण होती जाती है, ग्राहक और आईएसवी अक्सर अपने एप्लिकेशन में प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए विभिन्न क्वेरी अनुकूलन तकनीकों को लागू करते हैं। Dataverse और डायनेमिक्स 365. ये रणनीतियाँ विशेष रूप से रिपोर्टिंग, विश्लेषण और एकीकरण-भारी परिदृश्यों में आम हैं।

प्रदर्शन में सुधार के लिए, ग्राहक और ISV अक्सर निम्नलिखित बनाते हैं:

• कस्टम इंडेक्स और मटेरियलाइज़्ड दृश्य

  इनका उपयोग जोड़ों या एकत्रीकरण की पूर्व गणना करके क्वेरी निष्पादन को गति देने के लिए किया जाता है। वे जटिल फिल्टर या बड़े डेटासेट वाले परिदृश्यों में सहायक होते हैं।

• रिपोर्टिंग के लिए विसामान्यीकृत तालिकाएँ

  रिपोर्टिंग को सरल बनाने और क्वेरी की जटिलता को कम करने के लिए, डेवलपर्स अक्सर संबंधपरक डेटा के समतल संस्करण बनाते हैं। ये तालिकाएं रनटाइम जॉइन की आवश्यकता को कम करती हैं और डैशबोर्ड के प्रदर्शन में सुधार करती हैं।

• कैशिंग परतें या समुच्चय

  प्राथमिक डाटाबेस पर लोड कम करने के लिए बार-बार उपयोग किए जाने वाले डाटा को कभी-कभी मध्यवर्ती तालिकाओं या बाह्य भण्डारों में पूर्व-एकत्रित या कैश कर दिया जाता है।

यद्यपि ये प्रतिक्रियाशीलता में सुधार करते हैं, साथ ही ये:

• भंडारण उपयोग बढ़ाएँ

  प्रत्येक अनुकूलन परत अधिक डेटा संरचनाएं प्रस्तुत करती है, चाहे वह विसामान्यीकृत प्रारूप में विद्यमान डेटा की प्रतिलिपि हो, पूर्व-गणना वाला दृश्य हो, या कैश तालिका हो। ये संरचनाएं अक्सर पहले से ही अन्यत्र संग्रहीत डेटा की नकल कर देती हैं, जिसके परिणामस्वरूप कुल भंडारण क्षमता बड़ी हो जाती है। सख्त भंडारण कोटा या लागत-आधारित लाइसेंसिंग मॉडल वाले वातावरण में, जैसे Dataverse, यह जल्दी से परिहार्य ओवरएज में बढ़ सकता है।

• ऐप्स के विकसित होने के साथ ही अनाथ हो सकते हैं

  जैसे-जैसे अनुप्रयोग विकसित होते हैं, कुछ अनुकूलन आर्टिफैक्ट्स को सक्रिय रिपोर्ट, डैशबोर्ड या एकीकरण द्वारा संदर्भित नहीं किया जा सकता है। ये अनाथ वस्तुएं भंडारण का उपभोग करना जारी रखती हैं और यहां तक कि सिस्टम संचालन को धीमा भी कर सकती हैं, उदाहरण के लिए, बैकअप या इंडेक्सिंग के दौरान, यदि उन्हें पहचाना और हटाया नहीं जाता है। नियमित ऑडिट के बिना, वे बिना किसी की नजर में आए ही बढ़ते जा सकते हैं, जिससे उन प्रदर्शन लाभों पर प्रतिकूल प्रभाव पड़ता है जिनके समर्थन के लिए उन्हें बनाया गया था।

क्वेरी अनुकूलन स्केल के लिए आवश्यक है, लेकिन इसे भंडारण स्वच्छता और टेलीमेट्री-संचालित ट्यूनिंग के साथ संतुलित किया जाना चाहिए।

सूचकांक और भंडारण पर उनका प्रभाव

क्वेरी प्रदर्शन को बेहतर बनाने और बड़े डेटासेट में तेजी से डेटा पुनर्प्राप्ति के लिए इंडेक्स आवश्यक हैं। Dataverse और Dynamics 365 वित्त और संचालन ऐप दोनों में, प्राथमिक कुंजियों और अक्सर पूछे जाने वाले फ़ील्ड के लिए इंडेक्स स्वचालित रूप से बनाए जाते हैं, और विशिष्ट, व्यावसायिक परिदृश्यों का समर्थन करने के लिए अन्य कस्टम इंडेक्स परिभाषित किए जा सकते हैं.

यद्यपि सूचकांक प्रदर्शन के लिए महत्वपूर्ण हैं, लेकिन इनका भंडारण खपत पर भी सीधा प्रभाव पड़ता है, जिसे अक्सर समाधान डिजाइन के दौरान कम करके आंका जाता है।

इंडेक्स किस प्रकार स्टोरेज का उपभोग करते हैं

• डेटा का भौतिक दोहराव: प्रत्येक इंडेक्स अनुक्रमित स्तंभों की एक प्रतिलिपि संग्रहीत करता है, साथ ही संबंधित पंक्तियों के लिए पॉइंटर्स भी संग्रहीत करता है। जितने अधिक स्तंभ और पंक्तियाँ अनुक्रमित होंगी, सूचकांक का आकार उतना ही बड़ा होगा।

• डेटा वॉल्यूम के साथ वृद्धि: जैसे-जैसे अंतर्निहित तालिका बढ़ती है, वैसे-वैसे सूचकांक भी बढ़ता है। उच्च-लेन-देन वाले वातावरण में, अनुक्रमणिकाएं तेजी से बढ़ सकती हैं, विशेष रूप से बड़ी, विसामान्यीकृत तालिकाओं पर या बार-बार प्रविष्टियों और अद्यतनों वाली तालिकाओं पर।

• प्रति तालिका एकाधिक अनुक्रमणिकाएँ: एक एकल तालिका में एकाधिक अनुक्रमणिकाएँ होना सामान्य बात है, उदाहरण के लिए खोज, फ़िल्टरिंग, सॉर्टिंग और जॉइन के लिए। प्रत्येक अन्य सूचकांक संचयी भंडारण पदचिह्न में वृद्धि करता है।

• Dataverseमें खोज अनुक्रमणिकाएँ: Dataverse खोज और कोपायलट अनुक्रमणिका जैसी सुविधाएँ विशेष अनुक्रमणिकाएँ बनाती हैं जो कई फ़ील्ड और तालिकाओं में फैली होती हैं। इन्हें DataverseSearch तालिका में संग्रहीत किया जाता है और ये काफी स्थान ले सकते हैं, विशेष रूप से जब इन्हें विकास, परीक्षण और उत्पादन वातावरण जैसे कई वातावरणों में उपयोग किया जाता है।

• सिस्टम-जनरेटेड इंडेक्स: कुछ इंडेक्स प्लेटफ़ॉर्म द्वारा स्वचालित रूप से बनाए जाते हैं, जैसे लुकअप फ़ील्ड या रिलेशनशिप के लिए। ये तब भी बने रह सकते हैं, जब संबद्ध तालिकाएं अप्रचलित हो जाएं, जब तक कि उन्हें स्पष्ट रूप से हटा न दिया जाए।

भंडारण निहितार्थ

• डेटाबेस और लॉग संग्रहण में वृद्धि: इंडेक्स डेटाबेस और लॉग संग्रहण उपयोग दोनों में योगदान करते हैं, जो Dataverse में लाइसेंसिंग लागत को प्रभावित कर सकता है।
• परिवेश दोहराव: जब परिवेशों की प्रतिलिपि बनाई जाती है या उन्हें ताज़ा किया जाता है, तो सभी अनुक्रमणिकाओं की प्रतिलिपि बनाई जाती है, जिससे विकास, परीक्षण और उत्पादन परिवेशों में भंडारण उपयोग बढ़ जाता है।
• रखरखाव ओवरहेड: डेटा में परिवर्तन के साथ इंडेक्स को अपडेट किया जाना चाहिए, जिससे लेखन विलंबता और संसाधन खपत बढ़ सकती है।

भंडारण पर सर्वर-साइड सिंक्रनाइज़ेशन प्रभाव

Dataverse में सर्वर-साइड सिंक्रोनाइजेशन Microsoft Exchange और Dataverse के बीच ईमेल, अपॉइंटमेंट और कार्यों के निर्बाध एकीकरण की अनुमति देता है। यद्यपि यह उत्पादकता और स्वचालन को बढ़ाता है, यह निम्नलिखित तरीकों से भंडारण खपत में भी योगदान देता है।

• गतिविधि रिकॉर्ड निर्माण: प्रत्येक सिंक्रनाइज़ ईमेल या अपॉइंटमेंट Dataverse में एक गतिविधि रिकॉर्ड उत्पन्न करता है, जिसमें मेटाडेटा, बॉडी सामग्री और संभावित रूप से अनुलग्नक शामिल होते हैं।
• अनुलग्नक संग्रहण : यदि अनुलग्नकों को फ़िल्टर या ऑफ़लोड नहीं किया जाता है, तो वे सीधे Dataverse में संग्रहीत हो जाते हैं, जिससे संग्रहण उपयोग बढ़ जाता है।
• अनुपालन और अवधारण: अनुपालन ट्रैकिंग के लिए सर्वर-साइड सिंक्रोनाइजेशन का उपयोग करने वाले संगठन आवश्यकता से अधिक डेटा बनाए रख सकते हैं, जिससे भंडारण की मात्रा और बढ़ जाती है।
• संरक्षित सामग्री: यद्यपि Purview-संरक्षित ईमेल की सामग्री दृश्यता सीमित होती है, फिर भी वे प्लेसहोल्डर रिकॉर्ड उत्पन्न करते हैं जो स्थान लेते हैं।

इस प्रभाव को प्रबंधित करने के लिए, उद्यमों को अवधारण नीतियों को लागू करना चाहिए, अनुलग्नकों को हटाने पर विचार करना चाहिए, तथा गतिविधि रिकॉर्ड की मात्रा की नियमित रूप से निगरानी करनी चाहिए।

मैं लगातार बढ़ते भंडारण का प्रबंधन कैसे कर सकता हूं?

चाहे आप पहले से ही स्टोरेज ओवरएज का सामना कर रहे हों या उनसे आगे रहने का लक्ष्य बना रहे हों, Dynamics 365 वित्त और संचालन प्लेटफ़ॉर्म में डेटा वृद्धि का प्रबंधन करने के लिए एक जानबूझकर, नीति-संचालित दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। Dataverse यह खंड दो रणनीतिक प्रवेश बिंदुओं को रेखांकित करता है: प्रतिक्रियात्मक उपचार और सक्रिय शासन।

दो संभावित परिदृश्य हैं:

1. आप भंडारण प्रबंधन के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को सक्रिय रूप से लागू करना चाहते हैं और भविष्य में उच्च लागतों से बचना चाहते हैं।
2. आप पहले से ही ऐसी स्थिति में हैं जहां भंडारण आकार और लागत को कम करना आवश्यक है।

भंडारण आकार और लागतों को प्रबंधित करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास लागू करें

परिदृश्य 1: आप स्टोरेज को प्रबंधित करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को सक्रिय रूप से लागू करना चाहते हैं

यदि आप अभी भी संकट मोड में नहीं हैं, तो अब समय है भंडारण को सक्रिय रूप से प्रबंधित करने के लिए उपकरणों और तकनीकों को लागू करने का।

अपने डेटा के लिए एनालिटिक्स कॉन्फ़िगर करें

जैसे-जैसे संगठन बढ़ते हैं, वैसे-वैसे मुख्य व्यावसायिक अनुप्रयोगों के प्रदर्शन को प्रभावित किए बिना परिचालन डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने की आवश्यकता भी बढ़ती है। Microsoft आपके स्वयं के डेटा लेक या वेयरहाउस के साथ एकीकरण करके Dynamics 365 वित्त और संचालन डेटा पर विश्लेषण की अनुमति देने के कई तरीके प्रदान करता है। Dataverse

यहां दो शक्तिशाली विकल्पों पर विचार किया जा रहा है:

विकल्प 1. Azure Synapse लिंक का उपयोग करें – अपनी खुद की झील लाएं

Azure Synapse लिंक आपको सीधे अपने Azure Data Lake या Synapse कार्यक्षेत्र से कनेक्ट करने की अनुमति देता है। Dataverse यह जटिल ETL पाइपलाइन लिखे बिना, विश्लेषणात्मक वातावरण में परिचालन डेटा की लगभग वास्तविक समय प्रतिकृति की अनुमति देता है।

फ़ायदे:

• लाइव या लगभग लाइव डेटा पर उन्नत विश्लेषण और AI मॉडल चलाएं।
• अपने उत्पादन प्रणालियों पर प्रदर्शन प्रभाव से बचें.
• रिपोर्टिंग के लिए T-SQL, Spark या जैसे परिचित टूल का उपयोग करें। Power BI

उपयोग केस उदाहरण: एक खुदरा कंपनी क्षेत्रों में ग्राहक खरीद व्यवहार का विश्लेषण करने के लिए Synapse Link का उपयोग करती है, Dataverse ग्राहक संबंध प्रबंधन डेटा को अपने स्वयं के लेक में बाहरी, बाजार डेटा के साथ जोड़ती है।

विकल्प 2. OneLake का उपयोग करें – एकीकृत विश्लेषण Microsoft Fabric

वनलेक, का हिस्सा, एक एकीकृत डेटा लेक अनुभव प्रदान करता है, जहां आप वित्त और संचालन ऐप सहित कई स्रोतों से डेटा को बिना दोहराव के संग्रहीत और विश्लेषण कर सकते हैं। Microsoft Fabric Dataverse

फ़ायदे:

• सभी विश्लेषणात्मक कार्यभार के लिए केंद्रीकृत भंडारण।
• Power BI, सिनैप्स और एआई सेवाओं के साथ मूल एकीकरण।
• डेटा डोमेन में सरलीकृत शासन और सुरक्षा।

उपयोग केस उदाहरण: एक वित्तीय सेवा फर्म वित्त और संचालन ऐप्स से परिचालन डेटा को समेकित करने के लिए वनलेक का उपयोग करती है और Dataverse बाहरी आर्थिक संकेतकों के साथ, वास्तविक समय, जोखिम मॉडलिंग और कार्यकारी डैशबोर्ड की अनुमति देती है। ऐसा करने से, आप अपने मुख्य सिस्टम से परिचालन डेटा को अलग कर सकते हैं और कार्यभार दोहराए बिना या प्रदर्शन को प्रभावित किए बिना, उस डेटा को अपने स्वयं के विश्लेषणात्मक वातावरण में निर्यात करके स्केलेबल, लागत प्रभावी विश्लेषण की अनुमति दे सकते हैं।

भंडारण को कम करने के लिए उपकरण और तकनीकें

Dataverse प्रशासकों को भंडारण को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने और सिस्टम प्रदर्शन को बनाए रखने में मदद करने के लिए कई अंतर्निहित उपकरण और रणनीतियां प्रदान करता है।

Dataverse

पर्यावरण और डेटा सफ़ाई

• अप्रयुक्त परिवेशों को हटाएं: आप संग्रहण स्थान को पुनर्प्राप्त करने और व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (PII) को निकालने के लिए परिवेश को हटा सकते हैं।
• बल्क विलोपन कार्य: आप निम्न डेटा को बल्क में हटा सकते हैं:
  • पुराना डेटा या ऐसा डेटा जो व्यवसाय के लिए अप्रासंगिक है।
  • अनावश्यक परीक्षण या नमूना डेटा.
  • डेटा जो ग़लती से अन्य सिस्टम से आयात किया गया है.

फ़ाइल और तालिका अनुकूलन

• उन्नत खोज का उपयोग करके फ़ाइल संग्रहण कम करें: यह लेख आपको अपने संग्रहण को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने के लिए 15 तरीके बताता है। अपने कुल डेटा संग्रहण उपयोग को नियंत्रित करने के लिए निम्न एक या अधिक विधियों का उपयोग करें. आप आवश्यकतानुसार डेटा की श्रेणियों को हटा सकते हैं या निर्धारित अंतराल पर पुनः होने वाले सामूहिक विलोपन कार्यों को सेट कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप नोट्स, अनुलग्नक, आयात इतिहास और अन्य डेटा हटा सकते हैं।
• सिस्टम जॉब (AsyncOperationBase) और प्रोसेस लॉग (WorkflowLogBase) तालिकाओं से रिकॉर्ड साफ़ करें: यदि आपका संगठन वर्कफ़्लो या व्यवसाय प्रक्रिया प्रवाह का भारी उपयोग करता है, तो ये तालिकाएँ (AsyncOperationBase, WorkflowLogBase) समय के साथ बढ़ती हैं और अंततः इतनी बड़ी हो जाती हैं कि प्रदर्शन संबंधी समस्याएँ उत्पन्न हो सकती हैं और आपके संगठन के डेटाबेस में अत्यधिक संग्रहण का उपभोग कर सकती हैं। WorkflowLogBase के लिए, आप पूर्ण हो चुके पृष्ठभूमि वर्कफ़्लो कार्यों को स्वचालित रूप से हटाने के लिए कॉन्फ़िगर कर सकते हैं।

दीर्घकालिक प्रतिधारण (एलटीआर) और अभिलेखीय

• डेटा संग्रह: LTR: Dataverse लागत-कुशल तरीके से असीमित डेटा को सुरक्षित रूप से दीर्घावधि तक बनाए रखने के लिए कस्टम अवधारण नीतियों का समर्थन करता है। यद्यपि सक्रिय डेटा पर कोई सीमा नहीं होने से आप अपने व्यवसाय की वृद्धि में सहायता कर सकते हैं, फिर भी आप निष्क्रिय डेटा को दीर्घकालिक अवधारण स्टोर में स्थानांतरित करने पर विचार कर सकते हैं। Dataverse Dataverse
• Dataverse तालिकाओं को साफ करें: यदि आप डेटा को बनाए रखना चाहते हैं, लेकिन इसे रिलेशनल स्टोरेज से हटाना चाहते हैं, तो Dataverse दीर्घकालिक डेटा प्रतिधारण पर जाएं। अन्यथा, निम्नलिखित तालिकाओं को साफ़ करें:
  • ActivityPointerBase: आप तालिका को साफ़ करने के लिए यहां दिए गए चरणों का पालन कर सकते हैं।
  • AsyncOperationBase: आप तालिका को साफ़ करने के लिए यहां दिए गए चरणों का पालन कर सकते हैं.
  • msdyn_copilotinteraction: आप तालिका को साफ़ करने के लिए यहां दिए गए चरणों का पालन कर सकते हैं.
  • प्रिंसिपलऑब्जेक्टएक्सेस: आप तालिका को साफ करने के लिए यहां दिए गए चरणों का पालन कर सकते हैं।
  • सदस्यता ट्रैकिंग: आप तालिका को साफ़ करने के लिए यहां दिए गए चरणों का पालन कर सकते हैं।

खोज अनुक्रमणिका अनुकूलन

• खोज कम करें: आप क्षमता-आधारित संग्रहण विवरण में सभी चरणों का पालन करके संग्रहण आकार को कम कर सकते हैं। Dataverse Dataverse
• DataverseSearch तालिका का आकार कम करें: DataverseSearch तालिका, खोज अनुक्रमणिका द्वारा उपयोग किया जाने वाला संचयी संग्रहण है. Dataverse इसमें आपके द्वारा अपने परिवेश के लिए अनुक्रमित तालिकाओं के सभी खोज योग्य, पुनः प्राप्त करने योग्य और फ़िल्टर करने योग्य फ़ील्ड का डेटा शामिल होता है। आप एक या अधिक तालिकाओं के लिए स्तंभ खोजें, स्तंभ देखें, और फ़िल्टर शर्तें हटाकर तालिका का आकार कम कर सकते हैं. इंडेक्स किए गए सारे डेटा को निकालने के लिए आप Dataverse खोज को बंद कर सकते हैं.

फाइनेंस और ऑपरेशन ऐप

वित्त और परिचालन ऐप्स उत्पादन और सैंडबॉक्स वातावरण में भंडारण प्रबंधन के लिए लचीले विकल्प प्रदान करते हैं।

पर्यावरण प्रबंधन

• पूर्ण उत्पादन प्रतियों की संख्या सीमित करें: आप सैंडबॉक्स परिवेशों में पूर्ण उत्पादन प्रतियों को हटाकर वित्त और संचालन ऐप्स की समग्र संग्रहण खपत को कम कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास सैंडबॉक्स में उत्पादन परिवेशों की पांच प्रतियां हैं, तो आपका संग्रहण उपभोग उत्पादन तथा सैंडबॉक्स में उत्पादन परिवेशों की पांच प्रतियों का योग है।
• सैंडबॉक्स परिवेश में डेटा ट्रिम करें: सैंडबॉक्स परिवेश में डेटा ट्रिम करके, आप समग्र संग्रहण फ़ुटप्रिंट को कम कर सकते हैं। आप सैंडबॉक्स में डेटा साफ़ करने के लिए नीचे दिए गए तरीकों का पालन कर सकते हैं।
  • पुनर्स्थापना प्रक्रिया एक उद्घाटन और ट्रिमिंग निष्पादन प्रदान करती है
  • टी-एसक्यूएल लिखें
  • X++ लिखें
• परिवेशों के बीच लेनदेन-रहित प्रतिलिपि निष्पादित करें: वित्त और संचालन ऐप्स के लिए परिवेश प्रतिलिपि में पारंपरिक रूप से कॉन्फ़िगरेशन, मास्टर डेटा और लेनदेन सहित पूर्ण डेटाबेस दोहराव शामिल होता है, जो डिबगिंग के लिए उपयोगी होने के साथ-साथ वित्त और संचालन दोनों में भंडारण खपत को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है और Dataverse.

कस्टम क्लीन-अप और लॉग प्रबंधन

• आवश्यकतानुसार कस्टम क्लीन-अप रूटीन लिखें: आप अवांछित डेटा को साफ़ करने के लिए अपने व्यवसाय की आवश्यकतानुसार कस्टम क्लीन-अप रूटीन लिख सकते हैं।
• लॉग संग्रहीत करने से बचें: आप समग्र संग्रहण पदचिह्न को कम करने के लिए SysDatabaseLog को कम लेनदेन वाले डेटाबेस में ले जा सकते हैं।

अभिलेखीय और दीर्घकालिक प्रतिधारण

• डेटा संग्रह: LTR: वित्त और संचालन ऐप्स संगठनों को संग्रहण के माध्यम से निम्नलिखित लाभ प्राप्त करने की अनुमति देते हैं:
  • लेखापरीक्षा, कानूनी और विनियामक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए दीर्घावधि के लिए ऐतिहासिक, निष्क्रिय अनुप्रयोग डेटा को सुरक्षित रखें।
  • अनुप्रयोग डेटाबेस का आकार और उपयोग की जाने वाली क्षमता को कम करें, ताकि बड़ी तालिकाओं से संबद्ध अनुप्रयोग प्रदर्शन में संभावित रूप से सुधार हो सके।
• संग्रहित डेटा सेटअप और प्रबंधित करें
• संग्रह अनुकूलन
• इन्वेंट्री लेनदेन समेकन

अंतर्निहित सफाई दिनचर्या

• क्लीन-अप रूटीन: Dynamics 365 Finance और Dynamics 365 Supply Chain Management में, क्लीन-अप रूटीन विभिन्न मॉड्यूल में उपलब्ध हैं। सफाई दिनचर्या वर्तमान में उपलब्ध दिनचर्या का अवलोकन प्रदान करती है। सैंडबॉक्स डेटाबेस की प्रतिलिपि बनाने के बाद, अनावश्यक तालिकाओं, जैसे बैच इतिहास, लॉग और खुदरा लेनदेन इतिहास को हटाने के लिए इन क्लीन-अप रूटीन को सक्रिय रूप से चलाएं। पुराना या अप्रासंगिक डेटा हटाएँ.
• क्रेडिट कार्ड लेनदेन डेटा संग्रहित करें: एक अभिलेखीय कार्य का वर्णन करता है Dynamics 365 Commerce जो क्रेडिट कार्ड भुगतान टोकन संग्रहित करके डेटाबेस में स्थान खाली करने में मदद कर सकता है।

भंडारण आकार और लागत कम करें

परिदृश्य 2: आप पहले से ही ऐसी स्थिति में हैं जहाँ भंडारण आकार और लागत को कम करना आवश्यक है

आकलन करें कि कौन सी चीज़ स्टोरेज का उपयोग कर रही है

• शीर्ष-उपभोग करने वाली तालिकाओं, फ़ाइल प्रकारों और लॉग की पहचान करने के लिए Power Platform व्यवस्थापक केंद्र और वित्त और संचालन भंडारण रिपोर्ट का उपयोग करें।
• यदि उपलब्ध हो तो विशिष्ट एप्लिकेशन, उपयोगकर्ताओं या व्यावसायिक इकाइयों के उपयोग को दर्शाने के लिए टेलीमेट्री का उपयोग करें।

सफाई उम्मीदवारों को प्राथमिकता दें

• ध्यान केंद्रित करना:
  • स्टेजिंग और एकीकरण तालिकाएँ, जैसे कि दोहरे-लेखन बफ़र्स
  • ऑडिट लॉग: इसे अपने स्टोरेज में बनाए रखें
  • अप्रयुक्त वातावरण या सैंडबॉक्स
  • अनाथ मेटाडेटा और खोज अनुक्रमणिकाएँ
  • जो चीजें आपको जरूरी नहीं हैं उन्हें हटा दें, उदाहरण के लिए बल्क डिलीट

विश्लेषणात्मक रिपोर्टिंग के लिए Synapse Link और OneLake का उपयोग करें

• विश्लेषणात्मक डेटा को Synapse Link पर निर्यात करें।
• रिपोर्टिंग और विश्लेषणात्मक उद्देश्यों के लिए संग्रहीत डेटा और व्यावसायिक डेटा तक पहुंचने के लिए OneLake का उपयोग करें।

दीर्घकालिक अवधारण (LTR) लागू करें

• LTR नीतियों का उपयोग करके ऐतिहासिक डेटा को प्रबंधित डेटा लेक (MDL) में ले जाएँ।
• क्विक फाइंड, सिनैप्स लिंक या वनलेक के माध्यम से खोज और विश्लेषण तक पहुंच बनाए रखें।

उपयोग मामले

वित्त और परिचालन वातावरण में भंडारण प्रबंधन के उपयोग के मामले डेटाबेस स्थान को अनुकूलित करने, सिस्टम प्रदर्शन को बढ़ाने और नियामक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए महत्वपूर्ण हैं। Dataverse नीचे कुछ विशिष्ट परिदृश्य दिए गए हैं जो दर्शाते हैं कि इन रणनीतियों को कैसे लागू किया जा सकता है:

• ऐतिहासिक डेटा की वृद्धि का प्रबंधन

  • परिदृश्य: एक व्यवसाय कई वर्षों से Dynamics 365 पर लाइव है और उसने बड़ी मात्रा में ऐतिहासिक लेनदेन और अनुलग्नक एकत्रित किए हैं।
  • कार्रवाई: निष्क्रिय डेटा को बनाए रखने, प्राथमिक डेटाबेस आकार को कम करने और लेखापरीक्षा आवश्यकताओं के अनुपालन को बनाए रखने के लिए दीर्घकालिक अवधारण रणनीतियों को लागू करें।

• अनुपालन-संचालित डेटा प्रतिधारण

  • परिदृश्य: एक विनियमित उद्योग ग्राहक को वित्तीय या ग्राहक डेटा को छेड़छाड़-प्रूफ प्रारूप में सात से दस साल तक बनाए रखना होगा।
  • कार्रवाई: कानूनी और विनियामक आवश्यकताओं के अनुपालन में अपरिवर्तनीय, केवल-पढ़ने योग्य डेटा को बनाए रखने के लिए LTR का उपयोग करें, जबकि एनालिटिक्स और रिपोर्टिंग पर समझौता किए बिना व्यावसायिक डेटा को कम रखें।

• खोज और सह-पायलट सूचकांक अनुकूलन

  • परिदृश्य: Dataverse खोज और सह-पायलट अनुक्रमणिका सभी परिवेशों में सक्षम हैं, जिनमें अप्रयुक्त तालिकाएँ भी शामिल हैं।
  • कार्रवाई: खोज योग्य फ़ील्ड का ऑडिट करें और कम-मूल्य या अप्रचलित तालिकाओं के लिए अनुक्रमण अक्षम करें। DataverseSearch तालिका के आकार की निगरानी करें और लॉग और डेटाबेस संग्रहण को कम करने के लिए कॉन्फ़िगरेशन को अनुकूलित करें.

• लेखापरीक्षा और टेलीमेट्री प्रबंधन

  • परिदृश्य: प्लग-इन ट्रेस लॉग और ऑडिट लॉग तेजी से बढ़ रहे हैं, भंडारण का उपभोग कर रहे हैं और प्रदर्शन को प्रभावित कर रहे हैं।
  • कार्रवाई: लॉग को बाहरी सिस्टम, जैसे Azure मॉनिटर, पर निर्यात करें और भंडारण को बढ़ाए बिना दृश्यता बनाए रखने के लिए पुरानी प्रविष्टियों की स्वचालित सफाई करें।

• डेटा वेयरहाउसिंग और एनालिटिक्स एकीकरण

  • परिदृश्य: संगठन विश्लेषण के लिए परिचालन डेटा को या OneLake पर दोहराता है, जिसके परिणामस्वरूप डुप्लिकेट संग्रहण होता है। Azure Synapse
  • कार्रवाई: वृद्धिशील निर्यात का उपयोग करें, फ़िल्टर लागू करें, और समृद्ध अंतर्दृष्टि की अनुमति देते हुए अतिरेक को कम करने के लिए पूर्ण डेटासेट प्रतिकृति से बचें।

• भंडारण की अधिकता को कम करना

  • परिदृश्य: ग्राहक को उनके संग्रहण कोटा पार हो जाने के बारे में सूचना प्राप्त होती है, जिसके कारण अप्रत्याशित लागतें आती हैं। Dataverse
  • कार्रवाई: शीर्ष-उपभोग करने वाली तालिकाओं की पहचान करने, अप्रचलित वातावरण को साफ करने और अप्रयुक्त अनुलग्नकों या लॉग को हटाने के लिए क्षमता रिपोर्ट का उपयोग करें। ठंडे डेटा को - आम तौर पर ऐतिहासिक या कम उपयोग किए जाने वाले रिकॉर्ड को - कम लागत वाले भंडारण स्तरों पर स्थानांतरित करने पर विचार करें।

• बड़ी तालिकाओं में प्रदर्शन को अनुकूलित करना

  • परिदृश्य: बड़ी तालिकाओं के कारण व्यवसाय-महत्वपूर्ण प्रक्रियाएं धीमी हो रही हैं।
  • क्रिया: पुराने रिकॉर्ड संग्रहित करें, सिस्टम जॉब्स को साफ करें, उदाहरण के लिए AsyncOperationBase और WorkflowLogBase.

• पर्यावरण जीवनचक्र प्रबंधन

  • परिदृश्य: विकास और परीक्षण वातावरण को उत्पादन से क्लोन किया जाता है, जिससे सभी डेटा और इंडेक्स की प्रतिलिपि बनाई जाती है।
  • कार्रवाई: रिफ्रेश के बाद सैंडबॉक्स वातावरण को ट्रिम करें, अनावश्यक खोज अनुक्रमण को अक्षम करें, और अनावश्यक भंडारण खपत को कम करने के लिए परीक्षण डेटा को हटा दें। संग्रहण बचाने के लिए अप्रयुक्त सैंडबॉक्स परिवेशों को हटाएँ.

केस स्टडी

केस स्टडी 1: इंडेक्स क्लीन-अप के माध्यम से स्टोरेज ओवरेज को कम करना

ग्राहक प्रोफ़ाइल: आपूर्ति श्रृंखला और वित्त और संचालन ऐप के लिए Dynamics 365 का उपयोग करने वाली एक वैश्विक विनिर्माण कंपनी.

चुनौती: ग्राहक को अपने उत्पादन परिवेश में अप्रत्याशित संग्रहण वृद्धि और प्रदर्शन में गिरावट का अनुभव हो रहा था। जांच से पता चला कि प्रारंभिक कार्यान्वयन के दौरान बनाए गए कई कस्टम इंडेक्स और मटेरियलाइज्ड दृश्य अब उपयोग में नहीं थे, लेकिन अभी भी काफी भंडारण क्षमता का उपभोग कर रहे थे।

समाधान: टीम ने सभी कस्टम इंडेक्स का त्रैमासिक ऑडिट किया और उन इंडेक्स को हटा दिया जो सक्रिय क्वेरी या रिपोर्ट द्वारा संदर्भित नहीं थे। उन्होंने तैनाती से पहले नए सूचकांक अनुरोधों की समीक्षा करने के लिए एक शासन नीति भी लागू की।

नतीजा:

• डेटाबेस भंडारण में 28% की कमी हुई।
• क्वेरी प्रदर्शन में 15% सुधार हुआ।
• अन्य भंडारण लागतों में प्रति वर्ष अनुमानित $12,000 से बचा गया।

केस स्टडी 2: अनुपालन और प्रदर्शन लक्ष्यों को पूरा करने के लिए ऐतिहासिक डेटा संग्रहित करना

ग्राहक प्रोफ़ाइल: ग्राहक ऑनबोर्डिंग और केस प्रबंधन कार्यक्षमता के लिए Dataverse और Dynamics 365 का उपयोग करने वाली एक वित्तीय सेवा फर्म।

चुनौती: विनियामक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए फर्म को सात साल से अधिक समय तक ग्राहक रिकॉर्ड बनाए रखने की आवश्यकता थी, लेकिन निष्क्रिय डेटा की बढ़ती मात्रा सक्रिय वर्कफ़्लो को धीमा कर रही थी और भंडारण लागत में वृद्धि कर रही थी।

समाधान: ग्राहक ने अभिलेखीय क्षमताओं का उपयोग करके दीर्घकालिक अवधारण रणनीति लागू की। Dataverse निष्क्रिय रिकार्डों को केवल पढ़ने योग्य, लागत-अनुकूलित भंडारण स्तर पर ले जाया गया, जबकि सक्रिय डेटा उच्च-प्रदर्शन भंडारण में बना रहा।

परिणाम:

• 1.2 मिलियन से अधिक रिकार्ड संग्रहीत।
• प्राथमिक डाटाबेस का आकार 40% कम कर दिया गया।
• पूर्ण लेखापरीक्षा योग्यता बनाए रखी तथा प्रतिधारण नीतियों का अनुपालन किया।

केस स्टडी 3: विभिन्न परिवेशों में खोज अनुक्रमणिकाओं को सुव्यवस्थित करना

ग्राहक प्रोफ़ाइल: एक खुदरा संगठन जिसमें विकास, परीक्षण और उत्पादन परिवेशों सहित कई परिवेश हैं, जो एक Copilot-सक्षम ग्राहक संबंध प्रबंधन समाधान का समर्थन करता है। Dataverse

चुनौती: खोज अनुक्रमणिका का उपयोग सभी वातावरणों में किया गया, जिसमें अप्रयुक्त तालिकाएँ और परीक्षण डेटा शामिल थे। इसके परिणामस्वरूप DataverseSearch तालिकाएँ फूल गईं और अनावश्यक भंडारण खपत हुई।

समाधान: टीम ने खोज योग्य फ़ील्ड की समीक्षा की और विकास और परीक्षण वातावरण में गैर-महत्वपूर्ण तालिकाओं पर अनुक्रमण का उपयोग बंद कर दिया। उन्होंने पर्यावरण रिफ्रेश के दौरान इंडेक्स क्लीन-अप को भी स्वचालित कर दिया।

परिणाम:

• खोज अनुक्रमणिका भंडारण में 35% की कमी की गई।
• पर्यावरण ताज़ा समय में 20% सुधार हुआ।
• समग्र लॉग और डेटाबेस भंडारण उपयोग को कम किया गया।

केस स्टडी 4: स्टोरेज को दोहराए बिना एनालिटिक्स के लिए डेटा निर्यात का उपयोग करना

ग्राहक प्रोफ़ाइल: एक स्वास्थ्य सेवा प्रदाता जो रोगी सहभागिता और बिलिंग के लिए Dynamics 365 और Dataverse का उपयोग करता है.

चुनौती: एनालिटिक्स टीम को प्रवृत्ति विश्लेषण और एआई मॉडलिंग के लिए परिचालन डेटा तक पहुंच की आवश्यकता थी, लेकिन डेटा को एक अलग वेयरहाउस में डुप्लिकेट करने से भंडारण लागत और जटिलता बढ़ रही थी।

समाधान: ग्राहक ने Azure Synapse OneLake में वृद्धिशील निर्यात और स्तरीय भंडारण के साथ लिंक का उपयोग किया। उन्होंने केवल आवश्यक विश्लेषणात्मक डेटा को ही बरकरार रखा तथा ऐतिहासिक गहराई को प्रबंधित करने के लिए अवधारण नीतियां लागू कीं।

परिणाम:

• परिचालन प्रणालियों को प्रभावित किए बिना वास्तविक समय विश्लेषण सक्षम किया गया।
• अनावश्यक भंडारण को 45% तक कम किया गया।
• विश्लेषणात्मक डेटा जीवनचक्र पर बेहतर शासन।

निष्कर्ष

Dynamics 365 परिवेशों में सिस्टम प्रदर्शन को बनाए रखने और संसाधन उपयोग को अनुकूलित करने के लिए प्रभावी संग्रहण प्रबंधन महत्वपूर्ण है। इस आलेख में उल्लिखित क्लीन-अप रूटीन और अभिलेखीय कार्य, मूल्यवान डेटाबेस स्थान को मुक्त करने और परिचालनों को सुव्यवस्थित करने के लिए मजबूत समाधान प्रदान करते हैं। एलटीआर और इसी तरह की तकनीकों जैसे उपकरणों का उपयोग करके, ग्राहक सामान्य भंडारण चुनौतियों का समाधान कर सकते हैं और टिकाऊ डेटा प्रबंधन प्रथाओं का निर्माण कर सकते हैं। इसके अलावा, वास्तविक दुनिया के मामले अध्ययन इन तरीकों की प्रभावकारिता को प्रदर्शित करते हैं, तथा उनके व्यावहारिक अनुप्रयोगों के बारे में अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। इन रणनीतियों को अपनाने से संगठनों को अपनी भंडारण आवश्यकताओं को सक्रिय रूप से प्रबंधित करने और समग्र दक्षता बढ़ाने में मदद मिलती है।

संदर्भ

Dataverseमें स्टोरेज क्लीन-अप:

• संग्रहण स्थान खाली करें
• सिस्टम जॉब (AsyncOperationBase) और प्रोसेस लॉग (WorkflowLogBase) तालिकाओं से रिकॉर्ड साफ़ करें

वित्त और परिचालन में भंडारण की सफाई:

• वित्त एवं परिचालन भंडारण क्षमता
• Dynamics 365 Finance और में क्लीनअप रूटीन Dynamics 365 Supply Chain Management
• क्रेडिट कार्ड लेनदेन डेटा संग्रहित करें - वाणिज्य

भंडारण क्षमता:

• Dataverse क्षमता-आधारित भंडारण विवरण
• वित्त एवं परिचालन भंडारण क्षमता