Поделиться через


Включение Azure Data Lake Storage в среде Dynamics 365 Commerce

В этой статье приводятся инструкции по подключению решения Azure Data Lake Storage 2 поколения к хранилище объектов среды Dynamics 365 Commerce. Это обязательный шаг перед включением рекомендаций по продукту.

В решении Dynamics 365 Commerce данные, необходимые для расчета рекомендаций, продуктов и проводок, суммируются в хранилище объектов среды. Чтобы сделать эти данные доступными другим службам Dynamics 365, таким как анализ данных, бизнес-аналитика и персонализированные рекомендации, необходимо подключить среду к принадлежащему заказчику решению Azure Data Lake Storage 2 поколения.

После выполнения описанных выше действий все данные клиентов в хранилище объектов среды автоматически отражаются в решении клиента Azure Data Lake Storage 2 поколения. Когда функции рекомендаций включены через рабочую область управления функциями в Commerce headquarters, стеку рекомендаций будет предоставлен доступ к тому же решению Azure Data Lake Storage 2 поколения.

Во время всего процесса данные клиентов остаются защищенными и управляются ими.

Необходимые условия

Хранилище объектов среды Dynamics 365 Commerce должно быть подключено к учетной записи хранилища Azure Data Lake 2 поколения и сопутствующим службам.

Дополнительные сведения о Azure Data Lake Storage 2 поколения и как его настроить см. в разделе Официальная документация по Azure Data Lake Storage.

Шаги конфигурации

В этом разделе описываются этапы настройки, необходимые для включения Azure Data Lake Storage 2 поколения в среде в соответствии с рекомендациями по продуктам. Более подробное описание шагов, необходимых для включения Azure Data Lake Storage 2 поколения, см. в разделе Предоставление хранилища объектов как Data Lake.

Включение Azure Data Lake Storage в среде

  1. Выполните вход на портал операционных отделов организации для среды.
  2. Выполните поиск Системные параметры и перейдите на вкладку Подключения данных.
  3. Установите для Разрешить интеграцию с Data Lake значение Да.
  4. Затем введите следующие необходимые сведения:
    1. Код приложения // Секретный ключ приложения // DNS-имя — требуется для подключения к KeyVault, где хранится секретный ключ Azure Data Lake Storage.
    2. Имя секрета — имя секрета, хранящееся в KeyVault и используемое для аутентификации в Azure Data Lake Storage.
  5. Сохраните изменения в левом верхнем углу страницы.

На следующем рисунке показан пример конфигурации Azure Data Lake Storage.

Пример конфигурации Azure Data Lake Storage.

Проверка подключения Azure Data Lake Storage

  1. Проверьте подключение к KeyVault с помощью ссылки Проверка Azure Key Vault.
  2. Проверьте подключение к Azure Data Lake Storage с помощью ссылки Проверка хранилища Azure.

Примечание

Если какой-либо из вышеперечисленных проверка завершилась неудачно, проверьте правильность всех добавленных данных KeyVault и повторите попытку.

После успешного выполнения проверки подключения необходимо включить автоматическое обновление для хранилища объектов.

Чтобы включить автоматическое обновление хранилища объектов, выполните следующие действия.

  1. Найдите Хранилище объектов.
  2. В списке слева перейдите к записи RetailSales и выберите Правка.
  3. Убедитесь, что для Автоматическое обновление включено выбрано значение Да, выберите Обновить, а затем выберите Сохранить.

На следующем рисунке показан пример хранилища объектов с включенным автоматическим обновлением.

Пример хранилища объектов с включенным автоматическим обновлением.

Теперь Azure Data Lake Storage настроено для среды.

Если это еще не было выполнено, выполните шаги, необходимые для включения рекомендаций по продукту и персонализации для среды.

Дополнительные ресурсы

Предоставление хранилища объектов как Data Lake

Обзор рекомендаций продуктов

Включить рекомендации по продуктам

Включение персонализированных рекомендаций

Отказ от персонализированных рекомендаций

Включение рекомендаций "покупать похожие образы"

Добавление рекомендаций по продуктам в POS

Добавление рекомендаций на экран проводок

Корректировка результатов рекомендаций на основе искусственного интеллекта и машинного обучения

Создание контролируемых рекомендаций вручную

Создание рекомендаций с помощью демонстрационных данных

Вопросы и ответы по рекомендациям по продуктам