Az adatfolyamtípusok közötti különbségek megismerése

Az adatfolyamok adatok kinyerésére, átalakítására és betöltésére szolgálnak egy tárolóhelyre, ahol különböző forgatókönyvekhez használhatók. Mivel nem minden tárolási célhely azonos jellemzőkkel rendelkezik, egyes adatfolyam-funkciók és viselkedések attól függően különböznek, hogy az adatfolyam milyen tárolóhelyre tölti be az adatokat. Mielőtt létrehoz egy adatfolyamot, fontos tisztában lenni az adatok felhasználási módjával, és a megoldás követelményeinek megfelelően kiválasztani a tárolási célhelyet.

Az adatfolyam tárolási céljának kiválasztása határozza meg az adatfolyam típusát. A Dataverse-táblákba adatokat betöltő adatfolyam szabványos adatfolyamként van kategorizálva. Az elemzési táblákba adatokat betöltő adatfolyamok elemzési adatfolyamként lesznek kategorizálva.

A Power BI-ban létrehozott adatfolyamok mindig elemzési adatfolyamok. A Power Appsben létrehozott adatfolyamok lehetnek szabványosak vagy elemzésiek, attól függően, hogy ön melyiket választja az adatfolyam létrehozásakor.

Standard adatfolyamok

A standard adatfolyam adatokat tölt be Dataverse-táblákba. Standard adatfolyamok csak a Power Appsben hozhatók létre. Az ilyen típusú adatfolyamok létrehozásának egyik előnye, hogy a Dataverse-ben az adatoktól függő alkalmazások képesek együttműködni a standard adatfolyamok által létrehozott adatokkal. A Dataverse-táblákat használó tipikus alkalmazások a Power Apps, a Power Automate, az AI Builder és a Power Virtual Agents.

Adatfolyam létrehozása a Power Appsben:

1. A Power Apps lapon válassza az Egyebek lehetőséget.

2. Válassza ki az Adatfolyamok lehetőséget.

   

3. Válassza az Új adatfolyam lehetőséget.

   

Ha az első adatfolyamot hozza létre, az Adatfolyam létrehozása gombot is választhatja.

Standard adatfolyam-verziók

A standard adatfolyamok jelentős frissítésén dolgozunk a teljesítmény és a megbízhatóság javítása érdekében. Ezek a fejlesztések végül minden szabványos adatfolyam számára elérhetők lesznek. Időközben azonban különbséget teszünk a meglévő standard adatfolyamok (1. verzió) és az új standard adatfolyamok (2. verzió) között, ha hozzáadunk egy verziójelzőt a Power Appsben.

Standard adatfolyam-verziók funkcióinak összehasonlítása

Az alábbi táblázat a standard V1 és v2 adatfolyamok fő funkcióinak különbségeit sorolja fel, és információkat nyújt az egyes funkciók viselkedéséről az egyes verziókban.

Szolgáltatás	Standard V1	Standard V2
Az automatikus ütemezéssel menthető adatfolyamok maximális száma ügyfél-bérlőnként	50	Korlátlan
Lekérdezésenként/táblánként betöltött rekordok maximális száma	500,000	Korlátos. A lekérdezésenként vagy táblánként betölthető rekordok maximális száma mostantól a dataverse szolgáltatás betöltéskor érvényes védelmi korlátaitól függ.
Betöltési sebesség a Dataverse-be	Alapkonfiguráció teljesítménye	A teljesítmény javítása néhány tényezővel. A tényleges eredmények eltérőek lehetnek, és függhetnek a betöltött adatok jellemzőitől, valamint a Dataverse szolgáltatás betöltésekor a betöltéskor.
Növekményes frissítési szabályzat	Nem támogatott	Támogatott
Tartósság	A Dataverse szolgáltatás védelmi korlátainak észlelésekor a rendszer akár háromszor is újrapróbálkozott egy rekordot.	A Dataverse szolgáltatás védelmi korlátainak észlelésekor a rendszer akár háromszor is újrapróbálkozott egy rekordot.
A Power Automate integrációja	Nem támogatott	Támogatott

Elemzési adatfolyamok

Az elemzési adatfolyam az adatokat elemzésre optimalizált tárolótípusokba tölti be – az Azure Data Lake Storage-ba. A Microsoft Power Platform-környezetek és a Power BI-munkaterületek felügyelt elemzési tárterületet biztosítanak az ügyfeleknek, amely ezekhez a terméklicencekhez van csomagolva. Emellett az ügyfelek összekapcsolhatják a szervezet Azure Data Lake Storage-fiókját az adatfolyamok célhelyeként.

Az elemzési adatfolyamok további elemzési funkciókra is képesek. Például a Power BI AI-funkcióival való integráció vagy a számított táblák használata, amelyekről később lesz szó.

Elemzési adatfolyamokat hozhat létre a Power BI-ban. Alapértelmezés szerint adatokat töltenek be a Power BI felügyelt tárhelyére. A Power BI-t azonban konfigurálhatja úgy is, hogy az adatokat a szervezet Azure Data Lake Storage-jában tárolja.

Elemzési adatfolyamokat a Power Appsben és a Dynamics 365 Ügyfélelemzési portálokon is létrehozhat. Amikor adatfolyamot hoz létre a Power Apps portálon, választhat a Dataverse által felügyelt elemzési tárterület vagy a szervezet Azure Data Lake Storage-fiókjában.

AI-integráció

Előfordulhat, hogy a követelménytől függően bizonyos MI- és gépi tanulási függvényeket kell alkalmaznia az adatfolyamon keresztül az adatokra. Ezek a funkciók elérhetők a Power BI-adatfolyamokban, és prémium szintű munkaterületet igényelnek.

Az alábbi cikkek az AI-függvények adatfolyamokban való használatát ismertetik:

• Azure Machine Learning-integráció a Power BI-ban
• Cognitive Services a Power BI-ban
• Automatizált gépi tanulás a Power BI-ban

Az előző két szakaszban felsorolt funkciók a Power BI-specifikusak, és nem érhetők el adatfolyam létrehozásakor a Power Appsben vagy a Dynamics 365 Ügyfélelemzési portálokon.

Számított táblák

A számított táblák használatának egyik oka a nagy mennyiségű adat feldolgozásának lehetősége. A kiszámított tábla segít ezekben a forgatókönyvekben. Ha egy adatfolyamban van egy tábla, és ugyanabban az adatfolyamban egy másik tábla az első tábla kimenetét használja, ez a művelet létrehoz egy számított táblát.

A számított tábla segít az adatátalakítások teljesítményének javításában. Az első táblában szükséges átalakítások többszöri ismétlése helyett az átalakítás csak egyszer történik a számított táblában. Ezt követően a rendszer többször is felhasználja az eredményt más táblákban.

A számított táblákkal kapcsolatos további információkért tekintse meg a számított táblák adatfolyamokban való létrehozását ismertető témakört.

A számított táblák csak elemzési adatfolyamokban érhetők el.

Standard és analitikai adatfolyamok

Az alábbi táblázat felsorol néhány különbséget egy standard és egy elemzési tábla között.

Művelet	Standard	Analitikus
Létrehozás	Power Platform-adatfolyamok	Power BI-adatfolyamok A Power Platform adatfolyamai az elemzési entitások kiválasztásával csak az adatfolyam létrehozásakor jelölőnégyzetet jelölik be
Tárolási lehetőségek	Dataverse	A Power BI azure Data Lake Storage-t biztosított Power BI-adatfolyamokhoz, a Dataverse által biztosított Azure Data Lake Storage-t a Power Platform-adatfolyamokhoz, vagy az ügyfél által biztosított Azure Data Lake Storage-t
Power Query-átalakítások	Igen	Igen
AI-függvények	Nem	Igen
Számított tábla	Nem	Igen
Más alkalmazásokban is használható	Igen, a Dataversen keresztül	Power BI-adatfolyamok: Csak a Power BI-ban Power Platform-adatfolyamok vagy Külső Power BI-adatfolyamok: Igen, az Azure Data Lake Storage-on keresztül
Leképezés standard táblára	Igen	Igen
Növekményes betöltés	Alapértelmezett növekményes terhelés A lekérdezés kimeneti jelölőnégyzetében már nem létező Sorok törlése jelölőnégyzettel módosítható a terhelési beállításoknál	Alapértelmezett teljes terhelés Növekményes frissítés beállításához állítsa be a növekményes frissítést az adatfolyam beállításai között
Ütemezett frissítés	Igen	Igen, az adatfolyam-tulajdonosok értesítésének lehetősége a hibáról

Az egyes adatfolyamtípusok használatára vonatkozó forgatókönyvek

Íme néhány példaforgatókönyv és ajánlott eljárás az egyes adatfolyamtípusokra vonatkozóan.

Platformfüggetlen használat – standard adatfolyam

Ha az adatfolyamok létrehozásának terve a tárolt adatok több platformon történő használata (nem csak a Power BI, hanem más Microsoft Power Platform-szolgáltatások, a Dynamics 365 és így tovább), akkor a standard adatfolyam kiváló választás. A standard adatfolyamok a Dataverse-ben tárolják az adatokat, amelyeket számos más platformon és szolgáltatáson keresztül érhet el.

Nagy adatátalakulások nagy adattáblákon – elemzési adatfolyam

Az elemzési adatfolyamok kiváló lehetőséget jelentenek nagy mennyiségű adat feldolgozására. Az elemzési adatfolyamok az átalakítás mögötti számítási teljesítményt is növelik. Az Azure Data Lake Storage-ban tárolt adatok növelik a célhely írási sebességét. A Dataverse-hez képest (amelynek az adattároláskor számos szabályt kell ellenőriznie), az Azure Data Lake Storage gyorsabb a nagy mennyiségű adat olvasási/írási tranzakcióihoz.

AI-funkciók – elemzési adatfolyam

Ha bármilyen AI-funkciót szeretne használni az adatátalakítási szakaszon keresztül, hasznos lehet egy elemzési adatfolyamot használni, mert az összes támogatott AI-funkciót használhatja ilyen típusú adatfolyamokkal.