Zrozumienie różnic między typami przepływów danych

Przepływy danych służą do wyodrębniania, przekształcania i ładowania danych do miejsca docelowego magazynu, gdzie można go wykorzystać w różnych scenariuszach. Ponieważ nie wszystkie miejsca docelowe magazynu mają te same cechy, niektóre funkcje i zachowania przepływu danych różnią się w zależności od miejsca docelowego magazynu, do którego przepływ danych ładuje dane. Przed utworzeniem przepływu danych ważne jest, aby zrozumieć, jak będą używane dane, i wybrać miejsce docelowe magazynu zgodnie z wymaganiami rozwiązania.

Wybranie miejsca docelowego magazynu przepływu danych określa typ przepływu danych. Przepływ danych, który ładuje dane do tabel usługi Dataverse, jest klasyfikowany jako standardowy przepływ danych. Przepływy danych, które ładują dane do tabel analitycznych, są klasyfikowane jako przepływ danych analitycznych.

Przepływy danych utworzone w usłudze Power BI są zawsze analitycznymi przepływami danych. Przepływy danych utworzone w usłudze Power Apps mogą być standardowe lub analityczne, w zależności od wyboru podczas tworzenia przepływu danych.

Standardowe przepływy danych

Standardowy przepływ danych ładuje dane do tabel Usługi Dataverse. Standardowe przepływy danych można tworzyć tylko w usłudze Power Apps. Jedną z zalet tworzenia tego typu przepływu danych jest to, że każda aplikacja, która zależy od danych w usłudze Dataverse, może współpracować z danymi utworzonymi przez standardowe przepływy danych. Typowe aplikacje korzystające z tabel Usługi Dataverse to Power Apps, Power Automate, AI Builder i Power Virtual Agents.

Wersje standardowych przepływów danych

Pracujemy nad znaczącymi aktualizacjami standardowych przepływów danych w celu zwiększenia ich wydajności i niezawodności. Te ulepszenia będą ostatecznie dostępne dla wszystkich standardowych przepływów danych. Jednak w międzyczasie rozróżniamy istniejące standardowe przepływy danych (wersja 1) i nowe standardowe przepływy danych (wersja 2), dodając wskaźnik wersji w usłudze Power Apps.

Porównanie funkcji standardowych wersji przepływu danych

W poniższej tabeli wymieniono główne różnice funkcji między standardowymi przepływami danych w wersji 1 i w wersji 2 oraz przedstawiono informacje o zachowaniu poszczególnych funkcji w każdej wersji.

Funkcja	Standardowa V1	Standardowa V2
Maksymalna liczba przepływów danych, które można zapisywać z automatycznym harmonogramem dla dzierżawy klienta	50	Nieograniczony
Maksymalna liczba rekordów pozyskanych na kwerendę/tabelę	500,000	Nieograniczony. Maksymalna liczba rekordów, które można pozyskać na zapytanie lub tabelę, zależy teraz od limitów ochrony usługi Dataverse w czasie pozyskiwania.
Szybkość pozyskiwania danych w usłudze Dataverse	Wydajność wg planu bazowego	Zwiększona wydajność o kilka czynników. Rzeczywiste wyniki mogą się różnić i zależeć od właściwości pozyskanych danych oraz obciążenia usługi Dataverse w momencie pozyskiwania.
Zasady odświeżania przyrostowego	Nieobsługiwane	Obsługiwane
Odporność	W przypadku napotkania limitów ochrony usługi Dataverse rekord zostanie ponowiony do 3 razy.	W przypadku napotkania limitów ochrony usługi Dataverse rekord zostanie ponowiony do 3 razy.
Integracja z usługą Power Automate	Nieobsługiwane	Obsługiwane

Analityczne przepływy danych

Analityczny przepływ danych ładuje dane do typów magazynu zoptymalizowanych pod kątem analizy — Azure Data Lake Storage. Środowiska platformy Microsoft Power Platform i obszary robocze usługi Power BI zapewniają klientom zarządzaną lokalizację magazynu analitycznego powiązaną z tymi licencjami produktów. Ponadto klienci mogą łączyć konto magazynu usługi Azure Data Lake w organizacji jako miejsce docelowe dla przepływów danych.

Analityczne przepływy danych są w stanie obsługiwać dodatkowe funkcje analityczne. Na przykład integracja z funkcjami sztucznej inteligencji usługi Power BI lub korzystaniem z obliczonych jednostek, które zostaną omówione później.

Przepływy danych analitycznych można tworzyć w usłudze Power BI. Domyślnie będą ładować dane do zarządzanego magazynu usługi Power BI. Można jednak również skonfigurować usługę Power BI do przechowywania danych w usłudze Azure Data Lake Storage organizacji.

Możesz również tworzyć analityczne przepływy danych w portalach usługi Power Apps i Dynamics 365 Customer Insights. Podczas tworzenia przepływu danych w portalu usługi Power Apps możesz wybrać między magazynem analitycznym zarządzanym przez usługę Dataverse lub kontem usługi Azure Data Lake Storage w organizacji.

Integracja sztucznej inteligencji

Czasami w zależności od wymagania może być konieczne zastosowanie niektórych funkcji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego na danych za pośrednictwem przepływu danych. Te funkcje są dostępne w przepływach danych usługi Power BI i wymagają obszaru roboczego Premium.

W poniższych artykułach omówiono sposób używania funkcji sztucznej inteligencji w przepływie danych:

• Integracja usługi Azure Machine Edukacja w usłudze Power BI
• Usługi Cognitive Services w usłudze Power BI
• Zautomatyzowane Edukacja maszynowe w usłudze Power BI

Należy pamiętać, że wymienione powyżej funkcje są specyficzne dla usługi Power BI i nie są dostępne podczas tworzenia przepływu danych w portalach usługi Power Apps lub Dynamics 365 Customer Insights.

Obliczone tabele

Jednym z powodów używania obliczonej tabeli jest możliwość przetwarzania dużych ilości danych. Tabela obliczeniowa pomaga w tych scenariuszach. Jeśli masz tabelę w przepływie danych, a inna tabela w tym samym przepływie danych używa danych wyjściowych pierwszej tabeli, ta akcja tworzy obliczoną tabelę.

Obliczona tabela pomaga w wydajności przekształceń danych. Zamiast ponownie wykonywać przekształcenia wymagane w pierwszej tabeli wielokrotnie, transformacja jest wykonywana tylko raz w obliczonej tabeli. Następnie wynik jest używany wiele razy w innych tabelach.

Aby dowiedzieć się więcej na temat tabel obliczeniowych, zobacz Tworzenie tabel obliczeniowych w przepływach danych.

Obliczone tabele są dostępne tylko w przepływie danych analitycznych.

Standardowe i analityczne przepływy danych

W poniższej tabeli wymieniono pewne różnice między tabelą standardową a tabelą analityczną.

Operacja	Standardowa	Analityczne
Jak utworzyć	Przepływy danych platformy Power Platform	Przepływy danych usługi Power BI Przepływy danych platformy Power Platform, zaznaczając pole wyboru Jednostki analityczne tylko podczas tworzenia przepływu danych
Opcje magazynu	Dataverse	Usługa Power BI udostępniała magazyn usługi Azure Data Lake dla przepływów danych usługi Power BI, usługa Dataverse dostarczała magazyn usługi Azure Data Lake dla przepływów danych platformy Power Platform lub dostarczała magazyn usługi Azure Data Lake
Przekształcenia dodatku Power Query	Tak	Tak
Funkcje sztucznej inteligencji	Nie.	Tak
Tabela obliczana	Nie.	Tak
Może być używany w innych aplikacjach	Tak, za pośrednictwem usługi Dataverse	Przepływy danych usługi Power BI: tylko w usłudze Power BI Przepływy danych platformy Power Platform lub zewnętrzne przepływy danych usługi Power BI: Tak, za pośrednictwem usługi Azure Data Lake Storage
Mapowanie na tabelę standardową	Tak	Tak
Ładowanie przyrostowe	Domyślne ładowanie przyrostowe Możliwe jest zmianę przy użyciu pola wyboru Usuń wiersze, które już nie istnieją w danych wyjściowych zapytania przy ustawieniach ładowania	Domyślne pełne ładowanie Możliwe skonfigurowanie odświeżania przyrostowego przez skonfigurowanie odświeżania przyrostowego w ustawieniach przepływu danych
Zaplanowane odświeżanie	Tak	Tak, możliwość powiadamiania właścicieli przepływu danych o niepowodzeniu

Scenariusze użycia każdego typu przepływu danych

Poniżej przedstawiono przykładowe scenariusze i zalecenia dotyczące najlepszych rozwiązań dla każdego typu przepływu danych.

Użycie międzyplatformowe — standardowy przepływ danych

Jeśli twoim planem tworzenia przepływów danych jest użycie przechowywanych danych na wielu platformach (nie tylko usługi Power BI, ale także innych usług platformy Microsoft Power Platform, Dynamics 365 itd.), standardowy przepływ danych jest doskonałym wyborem. Standardowe przepływy danych przechowują dane w usłudze Dataverse, do których można uzyskać dostęp za pośrednictwem wielu innych platform i usług.

Duże przekształcenia danych w dużych tabelach danych — analityczny przepływ danych

Analityczne przepływy danych to doskonała opcja przetwarzania dużych ilości danych. Analityczne przepływy danych zwiększają również moc obliczeniową za transformacją. Przechowywanie danych w usłudze Azure Data Lake Storage zwiększa szybkość zapisu w miejscu docelowym. W porównaniu z usługą Dataverse (która może mieć wiele reguł do sprawdzenia w czasie przechowywania danych), usługa Azure Data Lake Storage jest szybsza w przypadku transakcji odczytu/zapisu na dużej ilości danych.

Funkcje sztucznej inteligencji — analityczny przepływ danych

Jeśli planujesz używać dowolnej funkcji sztucznej inteligencji na etapie przekształcania danych, warto użyć przepływu danych analitycznych, ponieważ możesz użyć wszystkich obsługiwanych funkcji sztucznej inteligencji z tego typu przepływem danych.