중요한 문서를 처리하는 조직은 자동화, 보안, 규정 준수 및 네트워크 격리의 균형을 유지해야 하는 경우가 많습니다. 이 참조 아키텍처는 개인 네트워크 연결이 있는 Microsoft Power Platform, Azure 문서 인텔리전스 및 Azure 서비스를 사용하여 중요한 데이터를 보호하면서 문서 수집, 처리, 유효성 검사 및 스토리지를 자동화하는 방법을 보여 줍니다.
Tip
이 문서에서는 Power Platform, Azure 문서 인텔리전스 및 Power Platform VNet(가상 네트워크) 지원을 사용하여 보안 지능형 문서 처리 솔루션을 디자인하는 방법을 설명하는 예제 시나리오 및 일반화된 예제 아키텍처를 제공합니다. 아키텍처 예제는 다양한 시나리오 및 산업에 맞게 수정할 수 있습니다.
아키텍처 다이어그램
워크플로
이 워크플로에서는 프라이빗 네트워크 격리를 사용하는 Power Platform 및 Azure 서비스가 문서를 안전하게 수집, 처리, 유효성 검사 및 유지하는 방법을 설명합니다.
보안 문서 수집: 전용 Exchange Online 사서함을 통해 문서를 받습니다. 예약된 Power Automate 흐름은 폴링 패턴을 사용하여 문서를 수집하여 제어되고 신뢰할 수 있는 수집을 보장합니다.
오케스트레이션 및 컨텍스트 만들기: Power Automate 메타데이터 및 첨부 파일을 추출하고, 처리할 수 없는 아티팩트를 필터링하고, 처리 수명 주기 내내 사용되는 상관 관계 컨텍스트를 설정합니다.
프라이빗 네트워크 실행: 흐름은 Power Platform에 대한 VNet 지원을 사용하는 관리되는 환경 내에서 실행되어 프라이빗 엔드포인트를 통해 Azure 서비스에 대한 프라이빗 액세스를 사용하도록 설정합니다.
Azure Functions 통한 백 엔드 처리: Power Automate OAuth 2.0 클라이언트 자격 증명을 사용하는 사용자 지정 커넥터를 통해 보안 Azure 함수를 호출합니다. 이 함수는 모든 백 엔드 처리를 위한 게이트웨이 역할을 합니다.
지능형 문서 처리: 문서 분류 및 데이터 추출에 Azure 문서 인텔리전스를 사용합니다. 장기 실행 작업을 비동기적으로 처리합니다.
유효성 검사 및 사례 만들기: Dataverse에서 추출된 데이터의 유효성을 검사하고 유지하며 비즈니스 레코드 및 사례를 만들거나 업데이트합니다.
보안 문서 스토리지: Microsoft Entra ID 보안 그룹을 통해 제어되는 액세스를 사용하여 SharePoint Online에 원본 문서 및 아티팩트 저장
다운스트림 통합: Azure Blob Storage 및 온-프레미스 시스템을 통한 보안 파일 교환을 포함하여 필요에 따라 추가 자동화 및 통합을 트리거합니다.
복원력 및 모니터링: 지속성 Azure Functions 중앙 집중식 로깅 및 감사를 사용하여 장기 실행 프로세스, 재시도 및 오류 처리를 관리합니다.
Components
다음 구성 요소는 보안 문서 처리 아키텍처를 구성합니다.
플랫폼 및 ID
Microsoft Entra ID: 사용자 및 애플리케이션에 대한 중앙 집중식 ID, 인증 및 조건부 액세스를 제공합니다. Power Platform과 네이티브 통합을 사용하면 보안 사용자 액세스, 서비스 주체 인증 및 조직 보안 정책 적용이 가능합니다.
Ingestion
Exchange Online 사서함: 외부 제출에 대해 안전하고 감사 가능한 경계를 제공합니다. 전용 사서함은 들어오는 문서 및 요청에 대한 제어된 수집 엔드포인트 역할을 합니다.
Power Automate(폴링 패턴): 예약된 Power Automate 흐름은 폴링 방식을 사용하여 Exchange 사서함을 모니터링함으로써 안정적인 처리, 스로틀링 제어 및 예측 가능한 실행을 보장합니다. 이 방법은 실시간 트리거에서 이벤트 폭풍을 방지합니다.
Orchestration
Power Automate: 백 엔드 서비스에 계산 집약적인 작업을 위임하는 동안 문서 수집, 메타데이터 추출, 유효성 검사 논리, 다운스트림 통합 및 예외 처리를 조정하는 기본 오케스트레이션 계층 역할을 합니다.
사용자 지정 커넥터: Power Automate 및 백 엔드 서비스 간에 보안 추상화 계층을 제공합니다. 인증은 OAuth 2.0 클라이언트 자격 증명을 사용하여 API에 대한 제어된 환경 격리 액세스를 보장합니다.
가공
Azure Functions: 보안 API 게이트웨이 및 통합 계층 역할을 하는 백 엔드 처리 및 오케스트레이션 논리를 구현합니다. Azure Functions 유효성 검사, 라우팅, 재시도, 장기 실행 작업 및 다운스트림 서비스와의 상호 작용을 처리합니다.
Azure 문서 인텔리전스: 미리 빌드된 모델과 사용자 지정 모델을 사용하여 지능형 문서 분류 및 데이터 추출을 사용하도록 설정합니다. 처리는 확장성 및 장기 실행 워크로드를 지원하기 위해 백 엔드 서비스에서 비동기적으로 호출됩니다.
데이터 및 스토리지
Microsoft Dataverse: 사례, 메타데이터 및 처리 결과를 포함하여 구조화된 비즈니스 데이터를 위한 중앙 데이터 플랫폼 역할을 합니다. Dataverse는 기본 제공 보안, 감사 및 역할 기반 액세스 제어를 제공합니다.
SharePoint Online: 문서를 안전하게 저장하고 연결된 Dataverse 레코드와의 링크를 유지 관리합니다. SharePoint 문서 아티팩트용 버전 관리, 보존 및 세분화된 액세스 제어를 제공합니다.
Azure Blob Storage: 다운스트림 또는 온-프레미스 시스템과의 상호 작용을 포함하여 보안 파일 교환 및 통합 시나리오를 지원합니다. 프라이빗 엔드포인트 및 서비스 주체 인증을 사용하여 액세스가 제한됩니다.
보안 및 네트워킹
Power Platform에 대한 VNet(Azure Virtual Network) 지원: Power Automate 흐름이 Azure Virtual Network 위임된 서브넷 내에서 지원되는 커넥터를 실행할 수 있도록 하여 Azure 서비스에 대한 프라이빗 연결을 허용합니다.
Azure 프라이빗 엔드포인트: Azure Functions, 스토리지 및 AI 서비스와 같은 Azure 서비스에는 개인 IP 주소를 통해서만 액세스할 수 있으므로 공용 노출이 제거됩니다.
Azure Key Vault: 애플리케이션 및 자동화 구성 요소에서 사용하는 비밀, 인증서 및 키의 중앙 집중식 보안 스토리지를 제공합니다. 비밀은 관리 ID 또는 서비스 주체를 사용하여 런타임에 삽입됩니다.
ALM 및 거버넌스
Azure DevOps 파이프라인: YAML 파이프라인을 사용하여 환경 전반에서 솔루션 빌드, 유효성 검사 및 배포를 자동화합니다. Power Platform ALM(애플리케이션 수명 주기 관리) 모범 사례에 맞는 제어된 승격, 환경 격리 및 반복 가능한 배포를 지원합니다.
사용자 환경
Power Apps 모델 기반 앱: 사례 관리, 문서 검토 및 비즈니스 데이터 조작을 위한 안전한 역할 인식 사용자 인터페이스를 제공합니다. 모델 기반 앱은 Dataverse 보안 및 감사 컨트롤을 자동으로 준수합니다.
시나리오 세부 정보
이 아키텍처를 사용하면 Power Platform 및 Azure 서비스를 사용하여 매우 중요한 재무 및 정책 관련 문서를 안전하고 확장 가능하며 자동화된 처리할 수 있습니다.
규제 산업의 조직은 종종 외부 파트너 및 고객의 이메일 기반 문서 섭취에 의존합니다. 이러한 조직은 데이터 보안, 네트워크 격리, 감사 가능성 및 규정 준수와 관련된 엄격한 요구 사항을 충족하면서 이러한 문서를 안정적으로 처리해야 합니다. 수동 처리는 특히 문서 볼륨이 증가할 때 운영 위험, 지연 및 일관되지 않은 결과를 초래합니다.
이 아키텍처는 Power Automate 오케스트레이션, 지능형 문서 처리 및 Azure Virtual Network 내에서 호스트되는 보안 백 엔드 서비스를 결합하는 제어된 문서 수집 및 처리 파이프라인을 구현하여 이러한 문제를 해결합니다. Azure 서비스와의 모든 통합은 프라이빗 엔드포인트를 통해 수행되므로 중요한 데이터가 공용 인터넷에 노출되지 않습니다.
문서 분류 및 데이터 추출에 Azure 문서 인텔리전스를 사용합니다. Azure Functions 사용하여 백 엔드 처리를 추상화하고 보안, 유효성 검사 및 오류 처리를 중앙 집중화합니다. Dataverse에서 추출된 데이터의 유효성을 검사하고 유지하여 구조적 사례 관리, 다운스트림 자동화 및 Power Platform 애플리케이션을 통한 보고를 지원합니다.
이 방법은 수동 작업을 줄이고, 처리 정확도를 향상시키며, 안전한 문서 처리를 위해 재사용 가능한 엔터프라이즈 패턴을 설정합니다. 향후 확장성을 지원하고, 최소 권한 보안 원칙에 부합하며, Power Platform, Azure 및 ID 서비스에서 엔드 투 엔드 추적 기능을 제공합니다.
Considerations
이러한 고려 사항은 워크로드의 품질을 개선하는 일련의 기본 원칙인 Power Platform Well-Architected의 핵심 요소를 구현합니다. Microsoft Power Platform Well-Architected에서 자세히 알아보세요.
Reliability
분리된 오케스트레이션 및 처리는 다운스트림 서비스(문서 인텔리전스, Azure Functions, 외부 시스템)의 일시적인 오류가 수집을 방해하지 않도록 합니다.
폴링 기반 전자 메일 수집 은 누락된 이벤트를 방지하고 실시간 트리거에 대한 종속성을 줄입니다.
재시도, 시간 제한 및 오류 처리 정책은 제어된 재처리를 지원하기 위해 Azure Functions 및 Power Automate 내에서 중앙 집중화됩니다.
비동기 처리 패턴 (해당하는 경우 지속성 함수 포함)은 워크플로를 차단하지 않고 장기 실행 문서 분석을 지원합니다.
고가용성이 Power Automate, Dataverse, Azure Functions 및 Azure AI 서비스 비롯한 관리되는 서비스에서 제공됩니다.
Security
Microsoft Entra ID 사용자 및 서비스 주체에 대한 중앙 집중식 ID, 인증 및 조건부 액세스를 제공합니다.
최소 권한 액세스는 앱 등록 및 범위가 지정된 권한을 사용하여 Power Automate 흐름, 사용자 지정 커넥터 및 Azure 서비스에 적용됩니다.
Power Platform에 대한 Virtual Network 지원은 자동화가 프라이빗 네트워크 경계 내에서 실행되도록 합니다.
프라이빗 엔드포인트는 Azure Functions, 스토리지 계정 및 AI 서비스의 공개 노출을 방지합니다.
비밀 및 자격 증명은 Azure Key Vault 안전하게 저장되고 런타임에 삽입됩니다.
Dataverse 역할 기반 보안 및 감사 는 세분화된 액세스 제어와 데이터 액세스 및 변경 내용의 전체 추적 가능성을 제공합니다.
운영 효율성
오케스트레이션(Power Automate)과 처리(Azure Functions) 간의 책임을 명확히 분리하면 유지 관리 및 문제 해결이 간소화됩니다.
중앙 집중식 백 엔드 게이트웨이 패턴 은 커넥터 확산을 방지하고 일관된 유효성 검사, 로깅 및 정책 적용을 보장합니다.
Azure DevOps YAML 파이프라인은 환경 전체에서 솔루션 빌드, 유효성 검사 및 배포를 자동화하여 반복 가능하고 관리되는 릴리스를 지원합니다.
모델 버전 및 엔드포인트와 같은 환경별 구성은 환경 변수를 통해 관리되므로 수동 변경 내용이 줄어듭니다.
엔드 투 엔드 모니터링은 Power Platform 실행 기록, Azure 로깅 및 플랫폼 네이티브 감사 기능을 통해 사용하도록 설정됩니다.
성능 효율성
문서 분류, OCR(광학 문자 인식) 및 유효성 검사 논리와 같은 무거운 컴퓨팅 워크로드는 Power Automate 내에서 실행되지 않고 Azure Functions 오프로드됩니다.
비동기 처리 는 처리량을 향상시키고 흐름 실행 제한에 도달하지 못하게 합니다.
폴링 기반 수집은 예측 가능한 부하 패턴을 만들어 트리거 급증 현상을 방지합니다.
Dataverse는 구조적 비즈니스 데이터에 사용되며 문서는 스토리지 비용과 성능을 최적화하기 위해 SharePoint 및 Blob Storage 저장됩니다.
프라이빗 네트워킹은 Power Platform과 Azure 서비스 간의 대기 시간을 줄입니다.
경험 최적화
Power Apps 모델 기반 앱은 Dataverse 보안을 자동으로 존중하는 안전한 역할 인식 사용자 환경을 제공합니다.
휴먼 인더 루프 경로는 사용자가 필요한 경우에만 개입할 수 있도록 하여 인지 부하를 줄입니다.
명확한 사례 및 문서 연결은 운영 팀의 추적 가능성과 유용성을 향상시킵니다.
환경 전반에서 일관된 자동화 동작으로 신뢰도가 향상되고 사용자 혼란이 줄어듭니다.
책임 있는 AI
해당 없음.
이 아키텍처는 문서 분류 및 추출에 Azure 문서 인텔리전스를 사용하며 생성 AI 기능을 포함하지 않습니다.
Contributors
Microsoft는 이 문서를 유지 관리합니다. 이 문서를 작성한 기여자는 다음과 같습니다.
주요 작성자:
- 미낙시 굽타, 수석 기술자