Piezīme
Lai piekļūtu šai lapai, ir nepieciešama autorizācija. Varat mēģināt pierakstīties vai mainīt direktorijus.
Lai piekļūtu šai lapai, ir nepieciešama autorizācija. Varat mēģināt mainīt direktorijus.
Attiecas uz:
- Microsoft Cloud for Sustainability
- Microsoft Cloud for Financial Services
- Microsoft Cloud for Healthcare
- Microsoft Cloud for Retail
Nozares datu modeļi kalpo par pamatu to attiecīgajiem Microsoft nozares mākoņiem. Atkarībā no datu īpašuma brieduma līmeņa var būt nepieciešama risinājumu integrēšana ar citām sistēmām.
Atbilstoša integrācijas modeļa izvēle ir būtiska, lai nodrošinātu veiksmīgu ieviešanu starp Microsoft Industry Clouds risinājumiem un ārējām sistēmām. Šajā rakstā ir izklāstīti integrācijas modeļi, rīki un tehnoloģijas, kas attiecas uz integrāciju, kā arī faktori, kas jāņem vērā, pieņemot lēmumus.
Integrācijas nepieciešamība
Trešo pušu sistēmām var būt atsevišķi procesi un pat atšķirīga biznesa loģika. Ja trešās puses sistēma izmanto to pašu pamatā esošo Industry Cloud Common Data Model (CMD); Tiek novērsta nepieciešamība pēc datu pārsūtīšanas, sinhronizācijas un programmēšanas, lai pārveidotu datus.
Mēs izmantojam datu integrācijas modeļus tālāk norādītajos scenārijos.
- Primārie vai transakciju dati, kas nav viena nepārtraukta pārvaldības procesa centrālā daļa. Dati tiek sinhronizēti starp vienas sistēmas procesu Microsoft nozares mākonī.
- Dati tiek kopīgoti vai apmainīti starp sistēmām, kad tas nepieciešams aprēķiniem.
- Dati tiek koplietoti vai apmainīti starp sistēmām, tāpēc darbības vienā sistēmā tiek atspoguļotas otrā.
- Apkopotie dati no sistēmas ar detalizētu datu līmeni tiek apmainīti uz sistēmu ar augstāka līmeņa datu attēlojumu.
Kā izvēlēties pareizo integrācijas modeli
Integrācijas attīstībai ir daudz tehnisku iespēju, un katrai no tām ir savi plusi un mīnusi. Lai noteiktu pareizo integrācijas paplašinājuma modeli, varat apsvērt tālāk norādītos faktorus un nosvērt katru no tiem visās opcijās:
Lēmuma koeficients | Apraksts |
---|---|
Datu tipi un formāti | Kāda veida un formāta dati tiek integrēti? |
Datu svārstīgums | No zema svārstīguma/lēnām mainās uz augstu svārstīgumu/strauji mainās. |
Datu apjoms | No maza apjoma datiem līdz lielam apjomam. |
Datu pieejamība | Kad vēlaties, lai dati būtu gatavi no avota līdz mērķim? Vai jums tas ir nepieciešams reāllaikā, vai arī jums vienkārši ir jāapkopo visi dati dienas beigās un jānosūta plānotajā partijā uz mērķi? |
Pakalpojumu aizsardzība un droselēšana | Konsekventas pieejamības un veiktspējas nodrošināšana ikvienam, piemērojot ierobežojumus. Šiem ierobežojumiem nevajadzētu ietekmēt parastos lietotājus, tikai tos klientus, kuri veic ārkārtas pieprasījumus. Būtu jāizmanto izplatīts tiešsaistes pakalpojumu modelis, lai nodrošinātu kļūdu kodus, kad tiek iesniegts pārāk daudz pieprasījumu. |
Nepieciešamais datu transformācijas līmenis | Prasība konvertēt vai apkopot avota datus mērķa virzienā. |
Trigeri un aktivizēšanas darbības | Kāda darbība aktivizē datu sūtīšanu no avota uz mērķi? Kādas konkrētas darbības ir jāautomatizē pēc tam, kad dati nonāk mērķī? |
Kļūdu apstrāde | Uzraudzība, kas tiek ieviesta, lai atklātu jebkādas problēmas ar saskarnēm. |
Mērogojamība | Apstrādājiet paredzamos darījumu apjomus tagadnē, īstermiņā un ilgtermiņā. |
Lietvedības sistēma | Ņemot vērā, kura sistēma ir informācijas uzskaites sistēma vai īpašnieks. |
Datu plūsmas virziens | Vai mērķa sistēmai tas ir jāvelk, vai arī avota sistēmai tas ir jānospiež? |
Pamatojoties uz šiem faktoriem, jūs varat noteikt integrācijas modeli un izvēlēties pareizo rīku vai tehnoloģiju ieviešanai.
Integrācijas modeļi
Šajā sadaļā mēs izpētām tālāk norādītos integrācijas modeļus, kurus var izmantot, integrējot ar Dataverse.
- Reāllaika/sinhronā integrācija
- Gandrīz reāllaika/asinhrona integrācija
- Partiju integrācija
- Prezentācijas slāņa integrācija
Katrā modelī tiek parādīta unikāla struktūra, un to var aktualizēt, izmantojot vienu vai vairākus modeļus. Turpmākajās sadaļās ir sniegts ieskats par to, kā šie modeļi tiek īstenoti ar konkrētām tehnoloģijām, kā arī apsvērumi un atbilstošie scenāriji, kādos tos piemērot.
Reāllaika/sinhronā integrācija
Reāllaika integrācija ir nepieciešama scenārijos, kur avota sistēmai ir nepieciešamas tūlītējas vai minimālas latentuma reakcijas uz tās nosūtītajiem datiem. Šī prasība kļūst izšķiroša, ja uzņēmējdarbības izmantošanas gadījums liek gan avota, gan mērķa sistēmām konsekventi saglabāt sinhronizāciju, nodrošinot nepārtrauktu datu saskaņotību starp abām entītijām. Sinhronā integrācija kļūst būtiska, ja mērķa sistēmai ir nepieciešama tūlītēja reakcija, lai nemanāmi turpinātu notiekošo procesu, ļaujot savlaicīgi veikt turpmākās darbības.
Šis integrācijas veids bieži ir sinonīms sinhronai integrācijai. Tālāk redzamajā diagrammā ir parādīts izplatītais sinhronās integrācijas modelis, kad lietojumprogramma A iniciē pieprasījumu lietojumprogrammai B un nekavējoties saņem atbildi, nodrošinot savlaicīgu un reaģējošu datu apmaiņu.
Dažas no minētajām tehnoloģiju izvēlēm var paplašināt, iekļaujot starpnieku sistēmu, kas kalpo kā relejs, lai atvieglotu darījuma procesu. Šī releja opcija efektīvi atdala avotu un mērķa lietojumprogrammas, pārvaldot pieprasījumu un atbilžu saziņu viņu vārdā.
Jūs varat ieviest šos sinhronos datu integrācijas modeļus ar dažādām tehnoloģijām, kas ir pieejamas mūsu nozares mākoņrisinājumos. Nākamajā tabulā ir sniegti paraugprakses modeļi par to, kad tos izmantot.
Tehnoloģiju opcija | Datu virziens | Mērķis | Izmantojiet, kad |
---|---|---|---|
Dataverse Tīmekļa API | Datu vilkšana / virzīšana no ārējiem uz Dataverse | OData v4 ieviešana, lai nodrošinātu CRUD operācijas, izmantojot standarta saskarņu kopu, nodrošinot saskarni, kas ir atvērta plašai tehnoloģiskajai auditorijai. | Galvenokārt transakciju lietotņu integrācijai, kad ir nepieciešamas diskrētas CRUD darbības. To var izmantot arī jebkurai pielāgotai integrācijai, taču tam ir sarežģījumi, kas saistīti ar droselēšanu, paralēlismu un atkārtošanas loģiku, jo īpaši lielos datu apjomos. |
API, ko publicējuši Microsoft nozares mākoņi | Datu vilkšana / virzīšana no ārējiem uz Dataverse | Pielāgoti API, ko izveidojuši Microsoft Industry Clouds, lai atbalstītu īpašas darbības, piemēram, piekļuvi emisiju datiem, kas saistīti ar jūsu Azure lietojumu. | Konkrētas darbības, ko publicējuši Microsoft nozares mākoņi. Pirms savu pielāgoto API izveides piešķiriet prioritāti šo pielāgoto API izmantošanai. |
Pielāgots Dataverse API | Datu vilkšana / virzīšana no ārējiem uz Dataverse | Izveidojiet savu API Dataverse. | Ja viena vai vairākas operācijas ir jākonsolidē vienā operācijā vai ir jāatklāj jauna veida trigera notikums. |
Virtuālās tabulas | Datu vilkšana / virzīšana no Dataverse uz Ārējais | Izveidojiet savienojumu ar ārējiem datu avotiem un uzskatiet tos par vietējām Dataverse entītijām. | Atsauces datu un maza apjoma CRUD scenāriju vilkšana. |
Savienotāji | Divvirzienu | Iespējojiet nevainojamu datu apmaiņu starp Microsoft pakalpojumiem un ārējām sistēmām, lietojumprogrammām un datu avotiem. | Microsoft publicētie savienotāji ir paredzēti bieži lietotām integrācijām, piemēram, Microsoft pakalpojumu savienošanai savā starpā un pirmās puses lietojumprogrammām. Verificēti publicētie savienotāji tiek izmantoti specializētai integrācijai ar trešo pušu lietojumprogrammām, nodrošinot saderību un uzticamību. Pielāgotus savienotājus var izmantot, ja Microsoft vai partneru savienotāji nerisina klienta biznesa vajadzības. |
Gandrīz reāllaika/asinhrona integrācija
Asinhronā integrācija ir ieteicama scenārijos, kur nav tūlītējas prasības pēc reāllaika atbildēm biznesa procesā vai darbībā. Parasti tas tiek izmantots, ja starp lietojumprogrammām un sistēmām ir ievērojams ziņojumu saziņas apjoms. Asinhronās integrācijas modeļi nodrošina, ka saziņa starp sistēmām nebloķē vai nepalēnina procesus, ļaujot katrai sistēmai darboties neatkarīgi un asinhroni. Daži no visizplatītākajiem asinhronās integrācijas ieviešanas veidiem ir ziņojumu rindas, publicēšanas abonēšana un pakešu integrācija. Šīs integrācijas var izmantot atsevišķi vai kombinēti atkarībā no prasībām. Tos bieži vien kolektīvi dēvē par notikumu virzītu arhitektūru (EDA).
Tālāk norādītajā ziņojumu rindas modelī sūtītājs pieņem uz notikumiem balstītu struktūru, un patērētājs izveido saistījumu tieši ar notikumu. Kad ziņojums tiek nosūtīts, saņēmējs tiek informēts tieši un saņem notikuma ziņojumā ietvertos datus.
Tālāk norādītajā publicēšanas un abonēšanas modelī izdevējs ģenerē ziņojumu standartizētā publicētā formātā un pārsūta to uz īpašu publicēšanas/abonēšanas kanālu, kuram var būt viens vai vairāki abonenti. Katrs abonents abonē noteiktu kanālu vai tēmu, ļaujot tam saņemt un apstrādāt publicēto ziņojumu (notikumu) pēc nepieciešamības. Publicēšanas-abonēšanas modelis tiek izvēlēts saziņas scenārijiem viens pret daudziem, jo vairāki abonenti var patstāvīgi saņemt un apstrādāt ziņojumus (notikumus).
Šos asinhronos datu integrācijas modeļus var ieviest ar dažādām opcijām, nākamajā tabulā ir norādītas pieejamās opcijas un paraugprakse par to, kad tos izmantot.
Tehnoloģiju opcija | Pasākumu vadīts vai publicēšana-abonēšana | Mērķis | Ieteikumi | Izmantojiet, ja |
---|---|---|---|---|
Power Automate | Abi | Zema koda automatizācijas vajadzības. | Ievērojiet Power Automate un katra savienotāja ierobežojumu, piemēram, droseļvārstu. | Izmantojiet trigeru plūsmām Dataverse vai, ja vēlaties palaist power automatizējiet plūsmas pēc grafika. |
Pielāgoti savienotāji, kuru pamatā ir Logic Apps | Pasākumu vadīts | Datu savienotāju izveide risinājumam, lai iegūtu datus no ISV risinājumiem. | Pirms pāriešanas ražošanā ir jāveic konfidencialitātes, drošības un atbilstības pārbaudes . | ISV integrācijas scenāriju izmantošana, ja nav vietējo savienotāju. |
Logic programmas un Azure Service Bus | Publicēt-abonēt | Izdevēja ziņojumu saņemšana servisa kopnē un loģikas programmās patērē ziņojumu, ko nosūtīt abonentu lietojumprogrammām. | Ņemiet vērā Logic Apps konfigurācijas un izpildes ierobežojumus. | Izmantojiet vietējiem trigeriem Logic Apps savienotājos un pielāgotā integrācijā ar vairākiem abonentu scenārijiem. |
Azure funkcijas, Azure programmu pakalpojuma tīmekļa programmu līdzeklis un Azure Service Bus | Publicēt-abonēt | Izmantojiet ziņojumu rindu, lai ieviestu saziņas kanālu starp lietojumprogrammu un patērētāju apkalpošanas instancēm. | Apsveriet ziņojumu pasūtīšanu un citus noformējuma apsvērumus. | Liela apjoma un svārstīguma scenāriji, kuros integrāciju nevar izstrādāt, izmantojot zema koda opcijas (Power Automate vai Logic Apps). |
Pakalpojuma galapunkts | Abi | Konteksta informācijas nosūtīšana uz rindu, tēmu, webhook vai notikumu centrmezglu. | Nav piemērots ilgstošiem darījumiem. | Ja integrācijas prasība lielākoties tiek izpildīta, Dataverse nosūtot kontekstu tiešai mērķauditorijai, un ziņojumu pasūtīšana nav kritiska. |
Partiju integrācija
Pakešapstrāde ir ziņojumu vai ierakstu kopas apkopošanas un transportēšanas prakse pakešveidā, lai ierobežotu pļāpāšanu un virs galvas. Pakešapstrāde noteiktā laika periodā vāc datus un pēc tam tos apstrādā paketēs. Šī pieeja ir noderīga, strādājot ar lielu datu apjomu vai ja apstrāde prasa ievērojamus resursus. Šis modelis attiecas arī uz pamatdatu replicēšanu repliku krātuvē analīzes nolūkos.
Tehnoloģiju opcija | Datu virziens | Mērķis | Ieteikumi | Izmantojiet, ja |
---|---|---|---|---|
Azure datu fabrika | Abi virzieni | Datu plūsmu izveide, lai pārveidotu no Dataverse vai pirms uzņemšanas saņemtos datus par Dataverse | Datu rūpnīcas pakalpojumu ierobežojumi | Masveida norīšana vai datu eksportēšanas scenārijs ar sarežģītu, daudzpakāpju transformāciju. |
Power Automate | Nav piemērojams | Darbplūsmu un uzdevumu automatizēšana Microsoft vajadzībām | Ierobežota mērogojamība un ilga apstrāde | Izmantojiet Power Automate , ja nepieciešams automatizēt atkārtotus uzdevumus, aktivizēt darbības, pamatojoties uz notikumiem, un integrēt lietojumprogrammas bez smaga koda izstrādes. |
Power Query Datu plūsma | No ārējām sistēmām uz Dataverse | Datu sagatavošanas rīks, kas ļauj uzņemt, pārveidot un ielādēt datus Dataverse vidēs. | Ierobežojumi | Pamata scenāriji, kur mērķis ir Dataverse un esošie savienotāji nav piemēroti, un citi dotie scenāriji Power BI. |
Azure Synapse Cauruļvadi | Abi virzieni | Cauruļvadu izveide, lai pārveidotu no Dataverse vai pirms uzņemšanas saņemtos datus par Dataverse | Nav piemērojams | Analītikas un datu uzglabāšanas scenāriji. |
Azure Synapse Link for Dataverse | No Dataverse līdz Azure Synapse Analytics vai Azure Data Lake Storage v2 (ADLS) | Datu replicēšana Dataverse uz Azure Synapse Analytics vai ADLS v2 un ļauj jums palaist analīzes, biznesa informācijas, algoritmiskā mācīšanās un pielāgotu pārskatu scenārijus par saviem datiem. | Tabulas, kas netiek atbalstītas. | Datu analīze un pielāgotie pārskati. Arī kā datu eksporta starpposms. |
Azure Logic Apps | Nav piemērojams | Izveidojiet darbplūsmas ar jaudīgām integrācijas iespējām. | Sarežģītām pakešoperācijām var būt nepieciešama ievērojama konfigurācija un orķestrācija. Nav optimizēts specializētiem pakešapstrādes scenārijiem. | Azure Logic programmas ir piemērotas biznesa procesu organizēšanai un pakalpojumu integrēšanai. |
SQL Server integrācijas pakalpojumi | Abi virzieni | Trešās puses savienotāja izmantošana, lai vilktu un virzītu datus no/uz Dataverse. | Tā kā tas nav PaaS risinājums, ir jānovērtē mērogošana, atmiņas lietojums, veiktspēja un izmaksas. | Jebkādi ierobežojumi, kad mākoņa izvilkšanas, transformācijas un ielādes (ETL) rīki var nebūt opcija. |
Prezentācijas slāņa integrācija
Prezentācijas vai lietotāja interfeisa integrācija ir sistēmas augstākajā līmenī, to lietotājs redz un mijiedarbojas. Dažos lietošanas gadījumos integrācijai jānotiek šajā līmenī, apvienojot informāciju no dažādām sistēmām vai datu avotiem un parādot to vienā lietotāja saskarnē. Modeļa vadītas lietojumprogrammas ir tā sastāvdaļa, tā veicina visaptverošu lietotāja pieredzi, nodrošinot uz datiem balstītu mijiedarbību un atvieglojot netraucētu navigāciju integrētajā vidē. Prezentācijas integrācija ir nepieciešama, ja ir vēlme saglabāt esošo biznesa loģiku vai lietojumprogrammu struktūru, vienlaikus nodrošinot ērtu datu apkopošanu, lietotāja interfeisa pielāgošanu vai lietotāja pieredzes uzlabošanu. No otras puses, tam ir raksturīgi ierobežojumi, tostarp integrācijas un uzturēšanas sarežģītība, būtiska savstarpējā atkarība starp integrētām sistēmām, iespējamā ietekme uz veiktspēju un apsvērumi attiecībā uz datu konsekvenci.
- Datu apkopošanas iespējošana
- Lietotāja interfeisa pielāgošana
- Uzlabota lietotāja funkcionalitāte
Un otrādi, tam ir raksturīgi ierobežojumi, tostarp:
- Integrācijas un uzturēšanas sarežģītība
- Būtiska savstarpējā atkarība starp integrētām sistēmām
- Iespējamā ietekme uz veiktspēju
- Apsvērumi par datu konsekvenci
Tehnoloģiju opcija | Mērķis | Ieteikumi | Izmantojiet, ja |
---|---|---|---|
Pirmās puses vietējās lietotāja saskarnes integrācijas | Microsoft Bing karšu Microsoft Teams un citu pirmās puses vietējo lietotāja interfeisa integrāciju izmantošana. | Vairumā gadījumu nav pielāgojams. | Specifiski scenāriji, kas tiek atbalstīti vietējās lietotāja saskarnes integrācijā. |
Pielāgotas lapas | Pamatnes programmas iegulšana modeļa vadītā programmā. | Zināmie ierobežojumi | Vēlams izmantot zema koda integrācijas pieeju un tad, ja audekla lietotne ir piemērota lietojamībai. |
Power Apps komponentu struktūra (PCF) | Pielāgota atkārtoti izmantojama vadīkla, lai parādītu lietotāju vai mijiedarbotos ar to, vienlaikus saglabājot reaģējošo noformējumu. | Power Apps komponentu ierobežojumu sistēma. | Ieteicamā metode, ja pielāgota lietotāja saskarne ir jāizstrādā modeļa vadītā veidā, ja nav audekla programmas. |
Power BI Flīzes | Elementa Power BI rādīšana modeļa vadītas programmas veidlapā. | Power BI Licencēšana, datu autorizācija Power BI . | Elementa Power BI parādīšana modeļa vadītā programmā |
Power BI iegults informācijas panelis | Iegultā informācijas paneļa Power BI parādīšana modeļa vadītā programmā. | Power BI Licencēšana, datu autorizācija Power BI . | Tiek rādīta analytics, kas Power BI tiek viesota. |
Iegulšana HTML formātā iFrame | Citas sistēmas lietotāja saskarnes iegulšana modeļa vadītā programmā. | Vienotā pierakstīšanās (SSO), starpizcelsmes resursu koplietošanas (CORS) konfigurācija un reaģējošais dizains. | Sarežģīti lietotāja saskarnes scenāriji, ja nav pieejams pakalpojums. |
Pielāgots tīmekļa resurss | Pielāgota lietotāja interfeisa izkārtojuma izveide modeļa vadītā programmā. | Novērtējiet pielāgotās lietotāja saskarnes pieejamību un responsīvo dizainu. | Scenāriji, kuros citas UI integrācijas nav opcijas. |
Integrācijas modeļu kopsavilkums
Programmatūras integrācijas pasaulē ir pieejami dažādi modeļi un mehānismi, lai apmainītos ar datiem starp dažādām sistēmām. Katram modelim ir savas priekšrocības un trūkumi, un pareizā izvēle var būtiski ietekmēt integrēto sistēmu veiktspēju un efektivitāti.
Šajā tabulā ir apkopoti šie integrācijas modeļi: reāllaika vai sinhronā integrācija, asinhronā integrācija, pakešu integrācija un prezentācijas slāņa integrācija. Jūs varat izpētīt mehānismus, trigerus, plusus, mīnusus un izmantot gadījumus katram modelim, lai palīdzētu jums pieņemt apzinātu lēmumu, izvēloties integrācijas pieeju savai sistēmai.
Integrācijas modelis | Mehānisms | Trigeris | Plusi | Mīnusi | Izmantojiet, ja |
---|---|---|---|---|---|
Reāllaika vai sinhrons | Datu apmaiņa notiek sinhroni, izsaucot darbības, izmantojot divpunktu integrāciju vai izmantojot releju. | Lietotāja darbība vai sistēmas notikums. | Ātrs pieprasījums un atbilde turp un atpakaļ. Reāllaika vērtības un informācija. | Parasti tā nav labākā prakse, ko izmantot, jo pastāv risks, ka procesi iestrēgs un radīs cieši saistītu integrāciju. Pārejošu kļūdu radīta pulsācijas efekta risks. Jutīgs pret latentumu. | Izmantojiet, ja reāllaika informācija ir kritiska. |
Asinhrons | Datu apmaiņa notiek vai tie tiek uzņemti bez uzraudzības periodiskā grafikā vai kā viltīga plūsma, izmantojot ziņojumapmaiņas modeļus. | Ieplānots uz noteiktu laiku vai aktivizēts ar jaunu ziņojumu, ko publicējusi avota sistēma. | Sistēmu vaļīga savienošana padara risinājumu izturīgu. Slodzes līdzsvarošana laikā un resursos. Tas var būt ļoti tuvu reālajam laikam. Savlaicīga kļūdu apstrāde. | Reakcijas aizkave un redzamība uz izmaiņām dažādās sistēmās. | Gandrīz reāllaika datu sinhronizācijas vajadzības zemiem vai vidējiem datu apjomiem. |
Partijas | Pakešapstrāde ir ziņojumu vai ierakstu kopas apkopošanas un transportēšanas prakse pakešveidā, lai ierobežotu pļāpāšanu un virs galvas. | Plānots vai manuāls trigeris. | Lieliski piemērots lietošanai ar ziņojumapmaiņas pakalpojumiem un citiem asinhroniem integrācijas modeļiem. Mazāk atsevišķu paku un mazāka ziņojumu plūsma. | Datu svaigums ir zemāks. Ielāde saņemšanas sistēmā var tikt ietekmēta, ja ziņojuma saņemšanas brīdī tiek izpildīta biznesa loģika. | Liela apjoma vai svārstīguma scenāriji, kuros ir iespējama ziņojumu vai ierakstu kopas apkopošana un transportēšana pakešveidā, datu replicēšanas scenāriji. |
Prezentācijas slānis | Informācija no vienas sistēmas ir nemanāmi integrēta citas sistēmas lietotāja saskarnē. | Nav piemērojams | Novērš datu sinhronizācijas sarežģītību, jo dati paliek izcelsmes sistēmā. Dažās nozarēs tas novērš bloķētājus, kas saistīti ar datu rezidenci normatīvo prasību dēļ. | Grūti izmantot datus aprēķiniem apstrādei, sarežģītākas problēmas, lai apmierinātu vienoto pierakstīšanos, starpizcelsmes resursu koplietošanu un autorizācijas saskaņošanu. | Kad prasība ir izpildīta, parādot avota sistēmu vai lietotāja interfeisu tieši bez nepieciešamības sinhronizēt datus starp avota un mērķa sistēmu. |
Nākamās darbības
Microsoft Cloud for Sustainability
- Mākonis ilgtspējībai API (priekšskatījums)
- Vispārējā emisiju aprēķina API
- API atsauces pārskats par vides kredītu pakalpojumu (priekšskatījums)