Memahami fase eksekusi aplikasi kanvas, alur panggilan data, dan pemantauan performa

Saat pengguna membuka aplikasi kanvas, ia akan melalui beberapa fase eksekusi sebelum menampilkan antarmuka pengguna apa pun. Saat aplikasi dimuat, aplikasi terhubung ke sumber data yang berbeda—seperti SharePoint, Microsoft Dataverse, SQL Server (lokal), Azure SQL Database (online), Excel, dan Oracle.

Dalam artikel ini, Anda akan mempelajari berbagai fase eksekusi ini dan cara aplikasi terhubung ke sumber data dan alat yang dapat Anda gunakan untuk memantau performa.

Fase eksekusi dalam aplikasi kanvas

Aplikasi kanvas akan melalui fase eksekusi berikut sebelum menampilkan antarmuka kepada pengguna:

1. Mengautentikasi pengguna: Meminta pengguna pertama kali untuk masuk dengan kredensial untuk koneksi apa pun yang dibutuhkan aplikasi. Jika pengguna tersebut membuka aplikasi lagi, orang tersebut mungkin akan diminta lagi, tergantung pada kebijakan keamanan organisasi.

2. Dapatkan metadata: Mengambil metadata, seperti versi Power Apps platform tempat aplikasi berjalan dan sumber yang harus diambil datanya.

3. Menginisialisasi aplikasi: Melakukan tugas apa pun yang ditentukan dalam properti OnStart .

4. Merender layar: Merender layar pertama dengan kontrol yang diisi dengan data yang diisi aplikasi. Jika pengguna membuka layar lain, aplikasi membuat mereka dengan menggunakan proses yang sama.

Alur panggilan data dalam aplikasi kanvas

Panggilan data dari aplikasi kanvas mengirim data ke sumber data tabular dengan menggunakan konektor melalui protokol OData. OData meminta alurin ke lapisan back-end untuk menghubungi sumber data target dan mengambil data untuk klien, atau menerapkan data ke sumber data. Konektor berbasis tindakan yang mengaktifkan API bekerja dengan cara yang sama.

Memahami cara permintaan OData dan API bergerak di aplikasi kanvas dapat membantu Anda mengoptimalkan performa aplikasi kanvas dan sumber data back-end Anda.

Di bagian ini, Anda akan mempelajari tentang cara kerja panggilan data dalam aplikasi kanvas dengan berbagai sumber data berbeda.

Alur panggilan data dengan sumber data online

Diagram berikut menunjukkan bagaimana permintaan data biasa dalam aplikasi kanvas (di sisi kiri) melakukan perjalanan lapisan sisi server dan mencapai target sumber data (sisi kanan), lalu menghasilkan data untuk klien.

Setiap lapisan dalam diagram sebelumnya dapat melakukan cepat, atau menemui sejumlah beban saat memproses permintaan. Dalam banyak aplikasi, dua titik tertentu umumnya menunjukkan beban yang nyata:

• Sumber data back-end saat memproses permintaan.

• Klien saat mengirim permintaan—atau saat memanipulasi data yang diterima pada memori tumpukan dan menjalankan fungsi JavaScript terkait untuk memproses data yang akan ditampilkan di layar.

Alur panggilan data dengan gateway data lokal

Jika aplikasi kanvas tersambung ke sumber data lokal seperti SQL Server, Anda harus memiliki lapisan lain yang disebut gateway data lokal. gateway ini wajib mengakses sumber data lokal. Ini bertanggung jawab mengkonversi permintaan protokol OData ke pernyataan SQL DML (Bahasa Manipulasi Data).

Diagram berikut menunjukkan lokasi dan cara gateway data lokal diadakan untuk memproses permintaan data.

Jika aplikasi menggunakan sumber data lokal, lokasi dan spesifikasi portal data juga mempengaruhi performa panggilan data.

Alur panggilan data dengan Microsoft Dataverse

Saat Anda menggunakan Microsoft Dataverse sebagai sumber data, permintaan data masuk ke instans lingkungan secara langsung—tanpa melewati Azure API Management. Karena itu, performa panggilan data lebih cepat dibandingkan dengan sumber data lainnya. Aplikasi secara default tersambung ke Microsoft Dataverse saat Anda membuat aplikasi kanvas baru.

Dengan memahami konsep tingkat tinggi tentang bagaimana panggilan data berjalan, Anda dapat mengetahui rincian tinjauan performa aplikasi Anda. Singkatnya, overhead performa dapat terjadi di salah satu lapisan—mulai dari klien, API Management, konektor, gateway data lokal, atau sumber data back-end.

Mengukur kinerja

Power Apps Alat pemantauan

Meskipun Anda dapat menggunakan alat pengembang browser untuk melihat kinerja, Power Apps subatur kumpulan panggilan di alat Pemantauan hanya Power Apps yang ada.

Alat Power Apps pemantauan dapat membantu Anda melacak apa yang sebenarnya dikirim ke sumber data dan stempel waktu saat permintaan dikirim dan respons berasal dari server.

Anda dapat mempelajari selengkapnya tentang alat pemantauan di artikel ini: Men-debug aplikasi kanvas dengan Monitor .

Mengukur tekanan memori pada klien

Untuk melihat konsumsi memori secara grafis, Anda dapat menggunakan alat pengembang untuk browser Anda untuk memprofilkan memori. Ini akan membantu Anda memvisualisasikan ukuran tumpukan, dokumen, node, dan pendengar. Profilkan performa aplikasi menggunakan browser, seperti yang dijelaskan dalam Microsoft Edge Ringkasan Alat Developer (Chromium). Periksa skenario yang melebihi ambang batas memori heap JS. Informasi selengkapnya: Perbaiki masalah memori

Langkah berikutnya

Muatan data kecil

Baca juga

Memecahkan masalah untuk Power Apps