Saugyklos valdymas Dataverse finansų ir operacijų programose

Organizacijoms spartinant savo skaitmeninės transformacijos keliones, gebėjimas efektyviai valdyti duomenis tampa strategine verslo būtinybe. Populiarėjant dirbtiniu intelektu pagrįstoms programoms ir "Copilot" valdomoms darbo eigoms, įmonės generuoja ir naudoja duomenis precedento neturinčiais tempais. Šie duomenys skatina naujoves, leidžia asmeniniams poreikiams pritaikytas funkcijas ir palaiko svarbių sprendimų priėmimą, bet tik tuo atveju, jei jie valdomi ir saugomi protingai.

Siekdamos patenkinti šiuos besikeičiančius verslo poreikius, organizacijos turi priimti aktyvią saugyklos valdymo strategiją. Taip užtikrinama, kad duomenys, kurių nebereikia kasdienėms operacijoms, būtų tvarkomi atsakingai, atlaisvinant pajėgumus didelės vertės darbo krūviams, sumažinant veiklos trintį ir suderinant juos su atitikties ir audito reikalavimais.

Techniniu požiūriu efektyvus saugyklos valdymas " Dataverse Dynamics 365" ir "Dynamics 365" pagerina sistemos našumą, padidina išlaidų efektyvumą ir užtikrina ilgalaikio saugojimo (LTR) strategijų laikymąsi. Abi platformos siūlo įrankius ir automatizavimo galimybes, kurios suteikia organizacijoms galimybę valdyti saugyklą.

Įgyvendindamos šiame straipsnyje aprašytas strategijas, įmonės gali sumažinti palaikymo pridėtines išlaidas, supaprastinti atitiktį ir gauti didesnę naudą iš savo verslo programų – saugyklą iš apribojimo paversdamos konkurenciniu pranašumu.

Pagrindiniai privalumai

Efektyvus saugyklos valdymas programoje Dataverse ir "Dynamics 365" suteikia keletą pagrindinių pranašumų, kurie padeda spręsti įprastas klientų problemas ir padidina bendrą veiklos efektyvumą.

  • Didesnė atitiktis LTR: efektyvus saugyklos valdymas užtikrina, kad duomenys būtų saugomi laikantis LTR politikos. Tai ne tik padeda laikytis reguliavimo reikalavimų, bet ir užtikrina, kad svarbūs duomenys būtų išsaugoti ir prireikus prieinami.

  • Pagerintas našumas: Optimizuodamos saugyklos valdymą, organizacijos gali žymiai pagerinti savo sistemų našumą. Efektyvus saugyklos paskirstymas ir valdymas sumažina delsą ir pagerina duomenų gavimo greitį, todėl operacijos tampa sklandesnės ir greitesnės.

  • Išlaidų efektyvumo didinimas: efektyvus saugyklos valdymas suteikia organizacijoms galimybę sutelkti dėmesį į didelės vertės duomenis, supaprastinant ir sumažinant jų saugyklos aplinką. Išlaikydamos tik tai, kas būtina, įmonės gali optimizuoti savo saugyklos pėdsaką, o tai lemia išmanesnį išteklių naudojimą ir ekonomišką mastelio keitimą.

Fonas

Organizacijoms augant ir skaitmenizuojant vis daugiau savo operacijų, verslo duomenų, saugomų tokiose sistemose kaip Dataverse "Dynamics 365", kiekis nuolat didėja. Tai apima ne tik aktyvius, operacijų duomenis, bet ir istorinius įrašus, kurie turi būti saugomi audito, reguliavimo ar veiklos tęstinumo tikslais. Laikui bėgant dėl šio kaupimosi gali pablogėti našumas, padidėti veiklos pridėtinės išlaidos ir padidėti saugojimo išlaidos, ypač kai nebeaktyviai naudojami duomenys lieka didelio našumo saugyklos pakopose.

Gerai apibrėžta saugyklos valdymo strategija padeda organizacijoms spręsti šiuos iššūkius identifikuojant duomenis, kuriuos galima archyvuoti, išvalyti arba perkelti į pigesnę, skaitymo optimizuotą saugyklą. Tai svarbu atitikties scenarijams, kai duomenys turi likti nekintami, mažai prieinami ir tik skaitomi, pvz., finansiniai įrašai, audito žurnalai arba reguliavimo dokumentai. Užtikrinti, kad tokie duomenys būtų saugomi laikantis reikalavimų, nedarant poveikio tikralaikių sistemų veikimui, yra pagrindinis reikalavimas daugeliui įmonių.

Naudodamos abiejose platformose esančius įrankius ir strategijas, organizacijos gali geriau matyti savo saugyklos pėdsaką, sumažinti nereikalingą vartojimą ir užtikrinti, kad atitikčiai svarbūs duomenys būtų tvarkomi tinkamai.

Šiame straipsnyje aprašomi praktiniai saugyklos valdymo metodai, padedantys klientams suderinti savo duomenų saugojimo praktiką su verslo ir reguliavimo poreikiais. Tai pagerina sistemos našumą, sumažina eksploatacines pridėtines išlaidas ir užtikrina, kad atitikties įsipareigojimai būtų vykdomi be kompromisų.

Kodėl mes saugome duomenis

Norint pasirinkti ir optimizuoti tinkamą duomenų saugojimo modelį jūsų duomenims, verta apmąstyti priežastis ir naudojimo būdus, dėl kurių saugome duomenis.

Veiklos duomenys

Naudojant verslo programą, operaciniai duomenys yra tai, kas naudojama pardavimams arba finansiniams ar tiekimo grandinės veiksmams sekti.

Šiuos duomenis reikia pasiekti realiuoju laiku, palaikant klientų ir vidinius veiklos procesus, kuriuose įrašomi išsamūs veiksmai, pvz., sąveika su klientais, užsakymai ar atsargų veikla.

Laikui bėgant operatyviniai duomenys gali pereiti nuo aktyvaus naudojimo prie retai naudojamų. Duomenis gali reikėti pasiekti beveik realiuoju laiku, kad klientui būtų lengviau atlikti užsakymą arba palaikymo atveju. Pavyzdžiui, apsvarstykite šiuos scenarijus:

  • Klientas pateikia užsakymą, o kitas klientas, kuris kurį laiką nebendravo su verslu, pateikia užsakymą.
  • Kiekvienas užsakymas, kuris buvo pateiktas ir siunčiamas, yra nuolat pasiekiamas. Taip pat yra užsakymų, kuriems taikomas trejų metų garantinis laikotarpis, dėl kurių gali tekti kreiptis dėl palaikymo ir galbūt reikalauti grąžinti pinigus.

Dėl to gali atsirasti prieigos prie operatyvinių duomenų etapų, pavyzdžiui:

  • Mažiau nei vieneri metai aktyvios prieigos prie duomenų.
  • Mažiau nei trejus metus retai pasiekiami duomenys.
  • Daugiau nei trejus metus, kai nebegalima naudotis duomenimis.

Dėl realaus laiko operacinės saugyklos pobūdžio tai yra palyginti brangu, palyginti su kitomis saugyklomis, todėl norint apibrėžti saugojimo strategijas svarbu atpažinti, kada duomenis reikia pasiekti operatyviai, o kada ne.

Veiklos integracija

Kadangi duomenys yra specializuota operatyvinio naudojimo kategorija, gali būti reikalaujama, kad juos būtų galima atkartoti keliose operacinėse sistemose, įskaitant tokius modelius kaip:

  • Bankininkystė: ryšių su klientais valdymas, skirtas tiesioginiams klientų sąveikoms ir replikavimui keliose bankų sistemose. Pavyzdžiui, turite einamąsias sąskaitas, kredito korteles, hipotekos ir kredito tikrinimo sistemas.
  • Gamyba: ryšių su klientais valdymas, skirtas tiesioginiams užsakymams priimti, ir įmonės išteklių valdymo sistema, skirta tiekimo grandinės valdymui.
  • Policijos ekstremalių situacijų valdymas: ryšių su klientais valdymas bendraujant su piliečiais ir policijos departamentų dispečerinės sistemos siūlo diegimo valdymą.

Tokiais atvejais, nors kiekviena sistema gali turėti unikalius duomenis, kuriuos ji seka, dažnai yra bendrų, pagrindinių duomenų, kuriais reikia dalytis tarp sistemų ir juos sinchronizuoti, todėl atsiranda integracijos poreikių.

Audito duomenys

Įmonė paprastai yra reguliavimo institucija atsakinga už duomenų saugojimą ilgą laiką, pvz., vidutiniškai septynerius metus, vidaus ar išorės audito tikslais, pvz., finansiniam auditui, reguliavimo faktų atskleidimui ar sukčiavimo peržiūrai.

Šie duomenys paprastai apimtų ir duomenis, kurių reikia veiklos tikslais, ir duomenis, kurių nebereikia, nes juos galima peržiūrėti visame duomenų rinkinyje iš vienos vietos.

"Analytics" duomenys

Organizacijos turi peržiūrėti ir analizuoti savo verslo būklę. Jie turi išmatuoti ir palyginti statistiką laikui bėgant ir apimti kelias ar visas verslo dalis.

Dėl didelių laikotarpių ir duomenų, per kuriuos gali būti atliekama ši analizė, apimties atsiranda poreikis atkartoti veiklos duomenis į specializuotus analizės įrankius. Taip išvengiama sudėtingos analizės, kuri neturėtų įtakos operacinių sistemų veikimui, tačiau taip pat suteikiama galimybė analizuoti įvairius duomenų rinkinius, kurie apima daugiau nei laikotarpį, kuriam duomenys reikalingi operatyviniu požiūriu. Pavyzdžiui, jums gali tekti palyginti septynerių, o ne vienerių ar dvejų metų duomenis. Tačiau skirtingiems analizės poreikiams gali prireikti visų duomenų saugojimo laikotarpių arba apimti tik operacinėse sistemose saugomus duomenis.

"Analytics" duomenys paprastai leidžia kaupti duomenis keliose verslo dalyse ir sujungia duomenis iš kelių sistemų.

Duomenų srautas

Šių tipų duomenys paprastai laikui bėgant perduodami iš operacinių duomenų, o tada į operacijų ar retrospektyvinius duomenis, kaip parodyta toliau pateiktame paveikslėlyje.

Duomenų srautas.

Skirtingi saugojimo tipai

Dataverse Saugojimo tipai

Dataverse saugyklą suskirsto į tris pagrindines kategorijas, kurių kiekviena turi skirtingus naudojimo modelius ir atsiskaitymo pasekmes.

Saugyklos tipas Aprašą Bendro naudojimo atvejai
Duomenų bazės saugykla Saugo struktūrizuotus duomenis lentelėse – standartinėse ir pasirinktinėse. Verslo įrašai, metaduomenys, ryšiai ir konfigūracijos
Failų saugykla Saugo priedus ir dvejetainius duomenis. El. pašto priedai, vaizdai, dokumentai, įkelti per Power Apps
Rąstų saugykla Saugo audito žurnalus ir papildinių sekimo žurnalus. Pakeitimų stebėjimas, auditas, diagnostika ir atitiktis

Finansų ir operacijų platformos saugyklų tipai

Finansų ir operacijų saugykla valdoma atskirai, tačiau vis dažniau integruojama į ekosistemą. Power Platform Tai apima šiuos saugojimo tipus.

Saugyklos tipas Aprašą Bendro naudojimo atvejai
Operacinės duomenų bazės saugykla Pagrindiniai operacijų duomenys finansų, tiekimo grandinės, žmogiškųjų išteklių ir kt. srityse Įrašai į didžiąją knygą, atsargos, klientų užsakymai
Dokumentų valdymo saugykla Dideli dvejetainiai objektai (Blob), saugomi „Azure Blob Storage“ saugykloje Sąskaitos faktūros, kvitai, nuskaityti dokumentai
Telemetrijos ir diagnostikos žurnalai Sistemos žurnalai ir telemetrijos duomenys Našumo stebėjimas, problemų diagnostika.

Bendro ir integruoto saugojimo scenarijai

  • Dvigubo rašymo saugykla

    • Leidžia sinchronizuoti realiuoju laiku tarp Dataverse ir finansų bei operacijų programų.
    • Reikalingas kruopštus vaidmenų ir pajėgumų valdymas, siekiant išvengti dubliavimo ar per didelio naudojimo.

  • Ilgalaikis išlaikymas (LTR)

    • Perkelia istorinius duomenis į valdomą duomenų ežerą (MDL).
    • Sumažina pagrindinės saugyklos naudojimą, išlaikant atitikties reikalavimus ir prieigą prie analizės.
    • Integruojasi su:
      • Greitoji paieška (Dataverse – vietinė paieška)
      • „OneLake“ (audinių pagrindu sukurta analizė)
      • „Synapse Link“ (pasirinktinė ežero analizė)

Kaip jūsų duomenys auga laikui bėgant

Organizacijoms plečiant „Dynamics 365“ finansų ir operacijų platformos naudojimą, duomenų augimas tampa ir sėkmės ženklu, ir strateginiu iššūkiu. Dataverse Tai, kas prasideda kaip supaprastintas, transakcinis duomenų rinkinys, gali greitai išsivystyti į sudėtingą, daugiasluoksnį duomenų telkinį. Šiame skyriuje nagrinėjami penki pagrindiniai duomenų augimo veiksniai ir jų įtaka saugojimui, našumui ir valdymui.

Duomenų saugyklų naudojimas operatyviniams duomenims

Norėdamos gauti įžvalgų iš operacinių sistemų, daugelis organizacijų naudoja „Link“, „OneLake“ arba duomenų eksportavimo funkcijas, kad atkartotų duomenis iš „Finansų ir operacijų“ programų į analitinę sistemą. Azure Synapse Dataverse Nors tai palaiko išplėstinį ataskaitų teikimą ir dirbtinio intelekto darbo krūvius, taip pat pristatoma:

  • Perteklinis saugojimas operaciniuose ir analitiniuose sluoksniuose

    Duomenys dažnai dubliuojami tarp operacinės ir analitinės aplinkų. Dėl šio pertekliaus padidėja bendras saugyklos naudojimas ir gali padidėti išlaidos, ypač jei istoriniai duomenys abiejose sistemose saugomi neribotą laiką.

  • Schemos dubliavimas ir versijų kūrimo išlaidos

    Siekdamos išlaikyti sistemų nuoseklumą, organizacijos turi atkartoti schemų pakeitimus, pavyzdžiui, naujus laukus ir pervadintus stulpelius, tiek operaciniame, tiek analitiniame lygmenyse. Tai padidina duomenų valdymo sudėtingumą ir padidina schemos dreifo riziką, dėl kurios gali sugesti tolesnės ataskaitos ar modeliai.

  • Padidintas istorinių duomenų išsaugojimas tendencijų analizei

    Analitinės sistemos paprastai saugo duomenis ilgesnį laiką, kad galėtų analizuoti tendencijas, prognozuoti ir teikti reguliavimo ataskaitas. Nors šis ilgalaikis saugojimas yra vertingas, jis gali lemti išpūstus duomenų rinkinius, jei nebus taikomos tinkamos archyvavimo ir pakopų nustatymo strategijos.

Duomenų saugyklos yra būtinos analizei, tačiau be gyvavimo ciklo politikos jūsų saugyklos užimama vieta gali padvigubėti arba patrigubėti.

Naudojant paiešką duomenyse

Tokioms funkcijoms kaip paieška, „Copilot“ indeksavimas ir tinkamumo paieška reikia indeksuoti didelius struktūrizuotų ir nestruktūrizuotų duomenų kiekius. Dataverse Šie indeksai dažnai:

  • Sunaudoti žurnalų ir duomenų bazės saugyklą

    Paieškos indeksai saugomi tiek žurnalų, tiek duomenų bazės saugykloje. Kuo daugiau lentelių ir laukų pažymima kaip ieškomi, tuo proporcingai didėja indekso dydis. Tai gali smarkiai paveikti bendrą saugyklos naudojimą, ypač aplinkose, kuriose yra daug įrašų arba dažnai keičiamos schemos.

  • Išlieka net ir nenaudojamose arba nebenaudojamose lentelėse

    Net kai tam tikros lentelės yra nebenaudojamos arba aktyviai nebenaudojamos, su jomis susiję paieškos indeksai gali išlikti, nebent jie būtų aiškiai pašalinti. Tai lemia nereikalingą saugyklos naudojimą ir gali apsunkinti pajėgumų planavimą.

  • Dažnai dubliuojami skirtingose aplinkose, tokiose kaip kūrimo, testavimo ir gamybos aplinkos.

    Paieškos indeksai paprastai replikuojami kūrimo, testavimo ir gamybos aplinkose. Nors tai užtikrina nuoseklų paieškos elgesį, tai taip pat padidina saugyklos užimamą vietą, ypač kai aplinkos klonuojamos arba dažnai atnaujinamos.

Paieška pagerina naudojimo paprastumą ir pasirengimą dirbtiniam intelektui, tačiau indekso išsipūtimas yra tylus saugyklos pertekliaus veiksnys.

Duomenų registravimo įjungimas

Audito žurnalai, papildinių sekimo žurnalai ir telemetrija yra labai svarbūs atitikčiai, derinimui ir stebėjimui. Tačiau atkreipkite dėmesį į šiuos punktus:

  • Žurnalų saugykla auga tiesiškai proporcingai naudojimui ir vartotojų skaičiui.

    Žurnalų duomenys auga proporcingai:

    • Vartotojų skaičius ir jų aktyvumo lygis
    • Sandorių ir integracijų apimtis
    • Verslo logikos, tokios kaip papildiniai ir darbo eigos, sudėtingumas

    Didelės apkrovos aplinkose tai gali lemti greitą žurnalų lentelių išplėtimą, sunaudojant tiek duomenų bazės, tiek žurnalų saugyklos kvotas.

  • Numatytieji saugojimo nustatymai dažnai yra pernelyg dosnūs, pavyzdžiui, 90 dienų ar daugiau.

    Pagal numatytuosius nustatymus daugelis registravimo funkcijų saugo duomenis ilgesnį laiką, pvz., 90 dienų ar ilgiau. Nors tai palaiko ilgalaikį atsekamumą, tai gali lemti nereikalingą saugyklos naudojimą, ypač kai žurnalai nėra aktyviai peržiūrimi ar eksportuojami.

  • Sistemos generuojami žurnalai yra išrašomos klientui sąskaitos Dataverse.

    Į Dataverse sistemos sugeneruoti žurnalai, įskaitant audito žurnalus ir papildinių sekimo žurnalus, įskaičiuojami į kliento saugyklos teises. Tai reiškia, kad be tinkamų valymo ar eksportavimo strategijų registravimas gali tiesiogiai prisidėti prie saugyklos pertekliaus ir padidėjusių licencijavimo išlaidų.

Registravimas nėra derybų objektas reguliuojamose pramonės šakose, tačiau jis turi būti derinamas su saugojimo ir eksportavimo strategijomis, tokiomis kaip „Azure Monitor“ arba „Log Analytics“.

Turėti kelias gamybos aplinkos kopijas

Siekdami paremti kūrimą, testavimą, mokymą ir trikčių šalinimą, klientai dažnai kuria smėlio dėžės arba klonuotas aplinkas. Kiekviena kopija:

  • Atkartoja visus duomenis ir indekso pėdsaką.
  • Gali apimti neakivaizdžias priklausomybes, pvz., paieškos indeksus, audito žurnalus ir metaduomenis.
  • Retai valomas po naudojimo.

Aplinkos plėtra yra pagrindinis saugojimo sąnaudų ir sudėtingumo veiksnys. Valdymo politika ir automatizavimas yra pagrindiniai apribojimai.

Duomenų užklausų optimizavimas

Didėjant duomenų kiekiams ir programų reagavimo gebėjimui tampant itin svarbiam, klientai ir nepriklausomi programinės įrangos kūrėjai dažnai diegia įvairius užklausų optimizavimo metodus, kad pagerintų našumą Dataverse ir „Dynamics 365“. Šios strategijos ypač paplitusios ataskaitų teikimo, analizės ir integracijos srityse.

Siekdami pagerinti našumą, klientai ir nepriklausomi programinės įrangos tiekėjai dažnai kuria:

  • Pasirinktiniai indeksai ir materializuoti rodiniai

    Jie naudojami užklausų vykdymui paspartinti iš anksto apskaičiuojant sujungimus arba agregacijas. Jie naudingi scenarijuose, kuriuose naudojami sudėtingi filtrai arba dideli duomenų rinkiniai.

  • Denormalizuotos ataskaitų teikimo lentelės

    Siekdami supaprastinti ataskaitų teikimą ir sumažinti užklausų sudėtingumą, kūrėjai dažnai kuria suplotas reliacinių duomenų versijas. Šios lentelės sumažina vykdymo laiko sujungimų poreikį ir pagerina ataskaitų srities našumą.

  • Talpyklos sluoksniai arba agregatai

    Dažnai pasiekiami duomenys kartais iš anksto agreguojami arba kaupiami tarpinėse lentelėse arba išorinėse saugyklose, siekiant sumažinti pagrindinės duomenų bazės apkrovą.

Nors tai pagerina reagavimą, jie taip pat:

  • Padidinti saugyklos naudojimą

    Kiekvienas optimizavimo sluoksnis įveda daugiau duomenų struktūrų, nesvarbu, ar tai esamų duomenų kopija denormalizuotame formate, iš anksto apskaičiuotas rodinys, ar talpyklos lentelė. Šios struktūros dažnai dubliuoja jau kitur saugomus duomenis, todėl padidėja bendra saugyklos užimama vieta. Aplinkose, kuriose taikomos griežtos saugyklos kvotos arba sąnaudomis pagrįsti licencijavimo modeliai, pvz., Dataverse, tai gali greitai peraugti į išvengiamas perteklių.

  • Gali tapti našlaičiais, programėlėms tobulėjant

    Programoms tobulėjant, kai kurie optimizavimo artefaktai gali nebebūti nurodomi aktyviose ataskaitose, ataskaitų suvestinėse ar integracijose. Šie našlaičiai objektai ir toliau naudoja saugyklos vietą ir netgi gali sulėtinti sistemos veikimą, pavyzdžiui, kuriant atsargines kopijas ar indeksuojant, jei jie nėra identifikuojami ir pašalinami. Be reguliarių auditų jie gali nepastebimai kauptis ir pakenkti našumo padidėjimui, kuriam jie buvo sukurti.

Užklausų optimizavimas yra būtinas mastelio keitimui, tačiau jis turi būti subalansuotas su saugyklos higiena ir telemetrijos valdomu derinimu.

Indeksai ir jų poveikis saugyklai

Indeksai yra būtini norint pagerinti užklausų našumą ir greitai gauti duomenis dideliuose duomenų rinkiniuose. Ir „ Dataverse “, ir „Dynamics 365“ finansų ir operacijų programose automatiškai sukuriami pirminių raktų ir dažnai užklausiamų laukų indeksai, o kitus pasirinktinius indeksus galima apibrėžti, kad būtų palaikomi konkretūs verslo scenarijai.

Nors indeksai yra labai svarbūs našumui, jie taip pat daro tiesioginę įtaką saugyklos sunaudojimui, kuris dažnai nepakankamai įvertinamas kuriant sprendimą.

Kaip indeksai naudoja saugyklą

  • Fizinis duomenų dubliavimas: Kiekvienas indeksas saugo indeksuotų stulpelių kopiją kartu su rodyklėmis į atitinkamas eilutes. Kuo daugiau stulpelių ir eilučių indeksuota, tuo didesnis indekso dydis.

  • Augimas kartu su duomenų kiekiu: augant pagrindinei lentelei, auga ir indeksas. Aplinkose, kuriose atliekama daug operacijų, indeksai gali sparčiai augti, ypač didelėse, denormalizuotose lentelėse arba tose, kuriose dažnai įterpiama ir atnaujinama.

  • Keli indeksai vienoje lentelėje: Įprasta, kad viena lentelė turi kelis indeksus, pavyzdžiui, paieškai, filtravimui, rūšiavimui ir sujungimui. Kiekvienas kitas indeksas padidina bendrą saugyklos užimamą vietą.

  • Paieškos indeksai `` Dataverse``: tokios funkcijos kaip ``paieška`` ir ``Copilot`` indeksavimas sukuria specializuotus indeksus, apimančius kelis laukus ir lenteles. Dataverse Jie saugomi lentelėje DataverseSearch ir gali užimti daug vietos, ypač kai naudojami keliose aplinkose, pvz., kūrimo, testavimo ir gamybos aplinkose.

  • Sistemos generuojami indeksai: Kai kuriuos indeksus platforma sukuria automatiškai, pvz., paieškos laukų ar ryšių. Jos gali išlikti net jei susijusios lentelės yra nebenaudojamos, nebent jos būtų aiškiai pašalintos.

Saugojimo pasekmės

  • Padidinta duomenų bazės ir žurnalų saugykla: Indeksai prisideda prie tiek duomenų bazės, tiek žurnalų saugyklos naudojimo, o tai gali turėti įtakos licencijavimo išlaidoms Dataverse.
  • Aplinkos dubliavimas: Kai aplinkos kopijuojamos arba atnaujinamos, visi indeksai dubliuojami, taip padidinant saugyklos naudojimą kūrimo, testavimo ir gamybos aplinkose.
  • Priežiūros išlaidos: Indeksai turi būti atnaujinami keičiantis duomenims, o tai gali padidinti rašymo delsą ir išteklių sunaudojimą.

Serverio pusės sinchronizavimo poveikis saugyklai

Serverio pusės sinchronizavimas leidžia sklandžiai integruoti el. laiškus, susitikimus ir užduotis tarp Dataverse ir Microsoft Exchange . Dataverse Nors tai didina produktyvumą ir automatizavimą, tai taip pat prisideda prie saugyklos sunaudojimo šiais būdais.

  • Veiklos įrašų kūrimas: kiekvienas sinchronizuotas el. laiškas arba susitikimas sukuria veiklos įrašą Dataverse, kuriame yra metaduomenys, tekstas ir galbūt priedai.
  • Priedų saugykla: jei priedai nėra filtruojami arba perkeliami, jie saugomi tiesiai Dataverse, todėl padidėja saugyklos naudojimas.
  • Atitiktis ir duomenų saugojimas: organizacijos, kurios atitikties stebėjimui naudoja serverio pusės sinchronizavimą, gali saugoti daugiau duomenų nei būtina, o tai dar labiau padidina saugyklos vietą.
  • Apsaugotas turinys: Net ir „Purview“ apsaugoti el. laiškai, nors ir riboto turinio matomumo, vis tiek generuoja vietos rezervavimo įrašus, kurie užima vietą.

Siekdamos valdyti šį poveikį, įmonės turėtų įdiegti saugojimo politiką, apsvarstyti priedų perkėlimą ir reguliariai stebėti veiklos įrašų apimtis.

Kaip valdyti nuolat augančią saugyklą?

Nesvarbu, ar jau susiduriate su saugyklos pertekliumi, ar siekiate jo aplenkti, norint valdyti duomenų augimą Dataverse "Dynamics 365 finance and operations" platformoje, reikia apgalvoto, politika pagrįsto požiūrio. Šiame skirsnyje aprašomi du strateginiai atspirties taškai: reaktyvus ištaisymas ir aktyvus valdymas.

Galimi du scenarijai:

  1. Norite aktyviai taikyti geriausią saugyklos valdymo praktiką ir išvengti didelių išlaidų ateityje.
  2. Jau esate tokioje situacijoje, kai būtina sumažinti saugyklos dydį ir išlaidas.

Geriausios praktikos taikymas valdant saugyklos dydį ir mokesčius

1 scenarijus: norite aktyviai taikyti geriausią saugyklos valdymo praktiką

Jei dar nesate įjungę krizės režimo, dabar pats laikas taikyti įrankius ir metodus, kad galėtumėte aktyviai valdyti saugyklą.

Duomenų analizės konfigūravimas

Augant organizacijoms, didėja ir poreikis išgauti įžvalgas iš operacinių duomenų, nedarant įtakos pagrindinių verslo programų našumui. "„Microsoft“" siūlo kelis būdus, kaip leisti analizuoti Dataverse ir "Dynamics 365" finansų ir operacijų duomenis, integruojant juos su savo "Data Lake" arba sandėliu.

Štai dvi galingos parinktys, į kurias reikia atsižvelgti:

1 parinktis. Naudokite Azure Synapse nuorodą – atsineškite savo ežerą

Azure Synapse "Link" leidžia tiesiogiai prisijungti Dataverse prie savo "Azure Data Lake" arba "Synapse" darbo srities. Tai leidžia beveik realiuoju laiku replikuoti operacinius duomenis į analitinę aplinką, nerašant sudėtingų ETL vamzdynų.

Naudą:

  • Paleiskite išplėstinius analizės ir AI modelius tiesioginiuose arba beveik tiesioginiuose duomenyse.
  • Venkite našumo poveikio savo gamybos sistemoms.
  • Naudokite pažįstamus įrankius, pvz., T-SQL, Spark arba Power BI ataskaitoms.

Naudojimo atvejo pavyzdys: mažmeninės prekybos įmonė naudoja "Synapse Link", kad analizuotų klientų pirkimo elgseną įvairiuose regionuose, derindama Dataverse ryšių su klientais valdymo duomenis su išoriniais rinkos duomenimis savo ežere.

2 parinktis. Naudokite "OneLake" – vieningą analizę su Microsoft Fabric

"OneLake", kurios Microsoft Fabric dalis, suteikia vieningą "Data Lake" patirtį, kurioje galite saugoti ir analizuoti duomenis iš kelių šaltinių, įskaitant Dataverse finansų ir operacijų programas, nedubliuodami.

Naudą:

  • Centralizuota saugykla visiems analitiniams darbo krūviams.
  • Vietinė integracija su Power BI "Synapse" ir AI paslaugomis.
  • Supaprastintas valdymas ir sauga visose duomenų srityse.

Naudojimo atvejo pavyzdys: Finansinių paslaugų įmonė naudoja "OneLake", kad konsoliduotų veiklos duomenis iš finansų ir operacijų programų ir Dataverse su išoriniais ekonominiais rodikliais, leidžiančiais realiuoju laiku modeliuoti riziką ir vykdyti vadovų ataskaitų sritis. Tai darydami galite atsieti veiklos duomenis nuo pagrindinių sistemų ir leisti keičiamo dydžio, ekonomiškai efektyvią analizę eksportuodami tuos duomenis į savo analitinę aplinką, nedubliuodami darbo krūvio ir nedarydami įtakos našumui.

Įrankiai ir metodai, skirti sumažinti saugyklą

Dataverse Siūlo keletą integruotų įrankių ir strategijų, padedančių administratoriams efektyviai valdyti saugyklą ir palaikyti sistemos našumą.

Dataverse

Duomenų valdymas naudojant valdymo strategijas

  • Pradėkite nuo aplinkų ir lentelių, kurios naudoja daugiausia saugyklos vietos.
  • Naudokite pasikartojančias valdymo strategijas numatomam duomenų augimui, o ne tik vienkartiniam valymui.
  • Išbandykite naikinimo ir saugojimo kriterijus smėlio dėžės aplinkoje prieš naudodami juos gamybai.
  • Reguliariai peržiūrėkite strategijos rezultatus ir triktis.
  • Įtraukite saugyklos talpą, kai būtinų duomenų negalima panaikinti arba perkelti į ilgalaikį saugojimą.

Aplinkos ir duomenų valymas

  • Ištrinkite nenaudojamas aplinkas: galite panaikinti aplinką, kad atkurtumėte saugojimo vietą ir pašalintumėte asmens identifikavimo informaciją (AII).
  • Masinio naikinimo užduotys: galite masiškai naikinti šiuos duomenis:
    • Pasenę duomenys arba duomenys, kurie nėra svarbūs verslui.
    • Nereikalingus testavimo arba pavyzdinius duomenis.
    • Duomenis, kurie netinkamai importuoti iš kitų sistemų.

Failų ir lentelių optimizavimas

Ilgalaikis saugojimas (LTR) ir archyvavimas

Paieškos indekso optimizavimas

  • Sumažinti Dataverse paiešką: galite sumažinti saugyklos dydį atlikdami visus veiksmus, nurodytus Dataverse išsamioje talpos saugyklos informacijoje.
  • Sumažinkite "DataverseSearch" lentelės dydį: " DataverseSearch" lentelė yra kaupiamoji saugykla, kurią naudoja ieškos indeksas Dataverse . Ji apima duomenis iš visų ieškomų, gaunamų ir filtruojamų lentelių, kurias indeksavote savo aplinkoje, laukų. Galite sumažinti lentelės dydį pašalindami vienos ar kelių lentelių paieškos stulpelių, stulpelių peržiūros ir filtravimo sąlygas. Galite išjungti „Dataverse” iešką, kad pašalintumėte visus indeksuotus duomenis.
Finansų ir operacijų programos

"Finance and Operations" programos suteikia lanksčių parinkčių valdyti saugyklą gamybos ir smėlio dėžės aplinkose.

Aplinkos valdymas

  • Apribokite visos gamybos kopijų skaičių: galite sumažinti bendrą "Finance and Operations" programų saugyklos suvartojimą pašalindami visas gamybos kopijas smėlio dėžės aplinkose. Pavyzdžiui, jei smėlio dėžėje turite penkias gamybos aplinkų kopijas, jūsų saugyklos suvartojimas yra gamybos ir penkių gamybos aplinkų smėlio dėžėje kopijų suma.
  • Duomenų apkarpymas smėlio dėžės aplinkose: apkarpydami duomenis smėlio dėžės aplinkoje, galite sumažinti bendrą saugyklos plotą. Norėdami išvalyti duomenis smėlio dėžėje, galite vadovautis toliau pateiktais metodais.
    • Atkūrimo procesas suteikia atidarymo ir apipjaustymo vykdymą
    • Rašyti T-SQL
    • Rašyti X++
  • Atlikite kopijavimą be operacijų tarp aplinkų: "Finance and Operations" programų aplinkos kopijavimas tradiciškai apėmė visišką duomenų bazės dubliavimą, įskaitant konfigūraciją, pagrindinius duomenis ir operacijas, o tai, nors ir naudinga derinant, žymiai padidina saugyklos suvartojimą tiek "Finance", tiek operacijose ir Dataverse.

Pasirinktinis valymas ir žurnalų valdymas

  • Jei reikia, rašykite pasirinktines valymo procedūras: galite rašyti pasirinktines valymo procedūras, kurių reikia jūsų įmonei, kad išvalytumėte nepageidaujamus duomenis.
  • Venkite saugoti žurnalus: galite perkelti SysDatabaseLog į mažiau operacijų turinčią duomenų bazę, kad sumažintumėte bendrą saugyklos pėdsaką.

Archyvavimas ir ilgalaikis saugojimas

Integruotos valymo procedūros

  • Valymo procedūros: "Dynamics 365 Finance" ir Dynamics 365 Supply Chain Management valymo procedūros galimos įvairiuose moduliuose. Valymo procedūros pateikia šiuo metu pasiekiamų procedūrų apžvalgą. Nukopijavę smėlio dėžės duomenų bazę, aktyviai vykdykite šias valymo procedūras, kad pašalintumėte nereikalingas lenteles, pvz., paketinę istoriją, žurnalus ir mažmeninės prekybos operacijų istoriją. Ištrinkite pasenusius arba nesusijusius duomenis.
  • Archyvuoti kredito kortelių operacijų duomenis: aprašomas archyvavimo darbas Dynamics 365 Commerce , kuris gali padėti atlaisvinti vietos duomenų bazėje archyvuojant kredito kortelių mokėjimo žetonus.

Sumažinkite saugyklos dydį ir išlaidas

2 scenarijus: Jau esate tokioje situacijoje, kai būtina sumažinti saugyklos dydį ir išlaidas

Įvertinkite, kas užima saugyklos vietą

  • Power Platform Naudokite administravimo centrą ir "Finance and Operations" saugyklos ataskaitas, kad identifikuotumėte daugiausiai vartojančias lenteles, failų tipus ir žurnalus.
  • Jei įmanoma, naudokite telemetriją, kad priskirtumėte naudojimą konkrečioms programoms, vartotojams ar verslo vienetams.

Pirmenybę teikite valymo kandidatams

  • Sutelkite dėmesį į:
    • Išdėstymo ir integravimo lentelės, pvz., dvigubo rašymo buferiai
    • Audito žurnalai: laikykite jį savo saugykloje
    • Nenaudojamos aplinkos arba smėlio dėžės
    • Našlaičių metaduomenys ir ieškos indeksai
    • Ištrinkite tai, ko jums nereikia, pavyzdžiui, masinį naikinimą

Naudokite "Synapse Link" ir "OneLake" analitinėms ataskaitoms

  • Eksportuokite analitinius duomenis į "Synapse Link".
  • Naudokite "OneLake", kad pasiektumėte saugomus duomenis ir verslo duomenis ataskaitų teikimo ir analizės tikslais.

Taikyti ilgalaikį išlaikymą (LTR)

  • Perkelkite istorinius duomenis į valdomą "Data Lake" (MDL) naudodami LTR strategijas.
  • Palaikykite paieškos ir analizės prieigą naudodami "Quick Find", "Synapse Link" arba "OneLake".

Naudojimo atvejai

Saugyklos valdymo Dataverse ir finansų bei operacijų aplinkos naudojimo atvejai yra labai svarbūs optimizuojant duomenų bazės erdvę, gerinant sistemos našumą ir laikantis norminių reikalavimų. Toliau pateikiami keli tipiniai scenarijai, parodantys, kaip galima taikyti šias strategijas:

  • Istorinių duomenų augimo valdymas

    • Scenarijus: įmonė jau keletą metų veikia "Dynamics 365" ir sukaupė daug istorinių operacijų ir priedų.
    • Veiksmas: įgyvendinkite ilgalaikes saugojimo strategijas, kad išlaikytumėte neaktyvius duomenis, sumažintumėte pirminės duomenų bazės dydį ir išlaikytumėte atitiktį audito reikalavimams.

  • Atitiktimi pagrįstas duomenų saugojimas

    • Scenarijus: reguliuojamas pramonės klientas turi saugoti finansinius arba kliento duomenis nuo septynerių iki dešimties metų nuo klastojimo apsaugotu formatu.
    • Veiksmas: naudokite LTR, kad išsaugotumėte nekintamus, tik skaitomus duomenis pagal teisinius ir reguliavimo reikalavimus, kartu išlaikydami verslo duomenis, nepakenkdami analizei ir ataskaitoms.

  • Paieška ir "Copilot" indekso optimizavimas

    • Scenarijus: Dataverse Paieška ir "Copilot" indeksavimas įgalinami visose aplinkose, įskaitant nenaudojamas lenteles.
    • Veiksmas: tikrinkite ieškomus laukus ir išjunkite mažos vertės arba nebenaudojamų lentelių indeksavimą. Stebėkite "DataverseSearch" lentelės dydį ir optimizuokite konfigūracijas, kad sumažintumėte žurnalo ir duomenų bazės saugyklą.

  • Audito ir telemetrijos valdymas

    • Scenarijus: priedų sekimo žurnalai ir audito žurnalai sparčiai auga, užima saugyklą ir daro įtaką našumui.
    • Veiksmas: eksportuokite žurnalus į išorines sistemas, pvz., "Azure Monitor", ir automatizuokite senų įrašų valymą, kad išlaikytumėte matomumą neišpūsdami saugyklos.

  • Duomenų saugojimo ir analizės integravimas

    • Scenarijus: organizacija atkartoja operacinius duomenis į Azure Synapse "OneLake" arba "OneLake" analizei, todėl saugykla dubliuojama.
    • Veiksmas: naudokite laipsnišką eksportavimą, taikykite filtrus ir venkite viso duomenų rinkinio replikavimo, kad sumažintumėte dubliavimą ir leistumėte raiškiąsias įžvalgas.

  • Saugyklos pertekliaus mažinimas

    • Scenarijus: klientas gauna pranešimą apie saugyklos Dataverse kvotos viršijimą, dėl kurio gali atsirasti netikėtų mokesčių.
    • Veiksmas: naudokite pajėgumo ataskaitas, kad identifikuotumėte daugiausiai naudojančias lenteles, išvalytumėte pasenusias aplinkas ir pašalintumėte nenaudojamus priedus ar žurnalus. Apsvarstykite galimybę perkelti šaltus duomenis – paprastai istorinius arba retai pasiekiamus įrašus – į pigesnes saugyklos pakopas.

  • Našumo optimizavimas didelėse lentelėse

    • Scenarijus: verslui svarbūs procesai lėtėja dėl didelių lentelių.
    • Veiksmas: archyvuokite senus įrašus, išvalykite sistemos užduotis, pvz., "AsyncOperationBase" ir "WorkflowLogBase".

  • Aplinkos gyvavimo ciklo valdymas

    • Scenarijus: kūrimo ir testavimo aplinkos klonuojamos iš gamybos, dubliuojant visus duomenis ir indeksus.
    • Veiksmas: po atnaujinimo apkarpykite smėlio dėžės aplinkas, išjunkite nereikalingą paieškos indeksavimą ir pašalinkite bandymo duomenis, kad sumažintumėte nereikalingą saugyklos suvartojimą. Ištrinkite nenaudojamas smėlio dėžės aplinkas, kad išsaugotumėte saugyklą.

Atvejų tyrimai

1 atvejo tyrimas: saugyklos perviršio mažinimas išvalant indeksą

Kliento profilis: pasaulinė gamybos įmonė, naudojanti "Dynamics 365 for Supply Chain" ir "finance and operations" programas.

Iššūkis: klientas patyrė netikėtą saugyklos perteklių ir našumo pablogėjimą savo gamybos aplinkoje. Tyrimas atskleidė, kad keli pasirinktiniai indeksai ir materializuoti vaizdai, sukurti ankstyvo diegimo metu, nebebuvo naudojami, tačiau vis tiek užėmė daug saugyklos vietos.

Sprendimas: komanda kas ketvirtį atliko visų pasirinktinių indeksų auditą ir pašalino tuos, kurių nenurodė aktyvios užklausos ar ataskaitos. Jie taip pat įgyvendino valdymo politiką, kad peržiūrėtų naujas indekso užklausas prieš diegimą.

Rezultatus:

  • Sumažinta duomenų bazių saugykla 28%.
  • Užklausų našumas pagerintas 15 %.
  • Išvengta prognozuojamo $12,000 per metus kitų saugojimo išlaidų.

2 atvejo tyrimas: istorinių duomenų archyvavimas siekiant atitikties ir veiksmingumo tikslų

Kliento profilis: finansinių paslaugų įmonė, naudojanti Dataverse "Dynamics 365" klientų parengimo ir atvejų valdymo funkcijas.

Iššūkis: įmonei reikėjo saugoti klientų įrašus daugiau nei septynerius metus, kad atitiktų norminius reikalavimus, tačiau didėjantis neaktyvių duomenų kiekis sulėtino aktyvias darbo eigas ir padidino saugojimo išlaidas.

Sprendimas: klientas įgyvendino ilgalaikę saugojimo strategiją, naudodamas Dataverse archyvavimo galimybes. Neaktyvūs įrašai buvo perkelti į tik skaitomos, išlaidų optimizuotos saugyklos pakopą, o aktyvūs duomenys liko didelio našumo saugykloje.

Rezultatas:

  • Archyvuota daugiau nei 1,2 milijono įrašų.
  • Sumažintas pirminės duomenų bazės dydis 40%.
  • Išlaikė visišką patikrinamumą ir atitiktį saugojimo strategijoms.

3 atvejo tyrimas: paieškos indeksų supaprastinimas įvairiose aplinkose

Kliento profilis: mažmeninės prekybos organizacija, turinti kelias Dataverse aplinkas, įskaitant kūrimo, tikrinimo ir gamybos aplinkas, palaikančias "Copilot" įgalintą ryšių su klientais valdymo sprendimą.

Iššūkis: paieškos indeksai buvo naudojami visose aplinkose, įskaitant nenaudojamas lenteles ir bandymų duomenis. Tai lėmė išpūstas "DataverseSearch" lenteles ir nereikalingą saugyklos suvartojimą.

Sprendimas: komanda peržiūrėjo ieškomus laukus ir nustojo naudoti indeksavimą nekritinėse lentelėse kūrimo ir testavimo aplinkose. Jie taip pat automatizavo indekso valymą atnaujinant aplinką.

Rezultatas:

  • Sumažinta paieškos indekso saugykla 35%.
  • Pagerintas aplinkos atnaujinimo laikas 20%.
  • Sumažintas bendras žurnalų ir duomenų bazių saugyklos naudojimas.

4 atvejo tyrimas: duomenų eksportavimo naudojimas analizei nedubliuojant saugyklos

Kliento profilis: sveikatos priežiūros paslaugų teikėjas, naudojantis "Dynamics 365" ir Dataverse pacientų įtraukimui bei atsiskaitymui.

Iššūkis: analitikų komandai reikėjo prieigos prie operacinių duomenų tendencijų analizei ir DI modeliavimui, tačiau duomenų dubliavimas į atskirą sandėlį didino saugojimo išlaidas ir sudėtingumą.

Sprendimas: klientas naudojo Azure Synapse nuorodą su papildomu eksportavimu ir pakopine saugykla "OneLake". Jie išsaugojo tik esminius analitinius duomenis ir taikė saugojimo strategijas istoriniam gyliui valdyti.

Rezultatas:

  • Įgalinta realaus laiko analizė, nedarant įtakos operacinėms sistemoms.
  • 45 proc. sumažintas perteklinis saugojimas.
  • Geresnis valdymas per analitinių duomenų gyvavimo ciklą.

Apibendrinimas

Efektyvus saugyklos valdymas yra labai svarbus norint išlaikyti sistemos našumą ir optimizuoti išteklių naudojimą "Dynamics 365" aplinkose. Šiame straipsnyje aprašytos valymo procedūros ir archyvavimo užduotys suteikia patikimų sprendimų, kaip atlaisvinti vertingos informacijos bazės vietos ir supaprastinti operacijas. Naudodami šiuos įrankius, pvz., LTR ir panašius metodus, klientai gali spręsti bendrus saugojimo iššūkius ir kurti tvarią duomenų valdymo praktiką. Be to, realaus pasaulio atvejų tyrimai rodo šių metodų veiksmingumą ir suteikia įžvalgų apie jų praktinį pritaikymą. Šių strategijų taikymas suteikia organizacijoms galimybę aktyviai valdyti savo saugyklos poreikius ir padidinti bendrą efektyvumą.

Nuorodos

Saugyklos valymas Dataverse:

"Finance and Operations" saugyklos valymas:

Talpa:

  • Paskutinį kartą atnaujinta