Общие сведения о различиях между типами потоков данных

Потоки данных используются для извлечения, преобразования и загрузки данных в место хранения, где его можно использовать для различных сценариев. Так как не все назначения хранилища имеют одинаковые характеристики, некоторые функции и поведение потока данных различаются в зависимости от назначения хранилища, в который поток данных загружает данные. Прежде чем создавать поток данных, важно понять, как будут использоваться данные, и выбрать место хранения в соответствии с требованиями решения.

Выбор назначения хранилища потока данных определяет тип потока данных. Поток данных, который загружает данные в таблицы Dataverse, классифицируется как стандартный поток данных. Потоки данных, которые загружают данные в аналитические таблицы, классифицируются как аналитический поток данных.

Потоки данных, созданные в Power BI, всегда являются аналитическими потоками данных. Потоки данных, созданные в Power Apps, могут быть стандартными или аналитическими в зависимости от выбранного выбора при создании потока данных.

Стандартные потоки данных

Стандартный поток данных загружает данные в таблицы Dataverse. Стандартные потоки данных можно создавать только в Power Apps. Одним из преимуществ создания этого типа потока данных является то, что любое приложение, которое зависит от данных в Dataverse, может работать с данными, созданными стандартными потоками данных. Типичными приложениями, используюющими таблицы Dataverse, являются Power Apps, Power Automate, AI Builder и Power Virtual Agent.

Чтобы создать поток данных в Power Apps, выполните приведенные действия.

1. На вкладках Power Apps нажмите кнопку "Дополнительно".

2. Выберите Потоки данных.

   

3. Выберите новый поток данных.

   

Если вы создаете первый поток данных, можно также нажать кнопку "Создать поток данных".

Стандартные версии потоков данных

Мы работали над значительными обновлениями стандартных потоков данных для повышения производительности и надежности. Эти улучшения в конечном итоге будут доступны для всех стандартных потоков данных. Но в промежуточном режиме мы различаем существующие стандартные потоки данных (версия 1) и новые стандартные потоки данных (версия 2), добавив индикатор версии в Power Apps.

Сравнение функций стандартных версий потока данных

В следующей таблице перечислены основные различия между стандартными потоками данных версии 1 и версии 2 и содержатся сведения о поведении каждой функции в каждой версии.

Компонент	Стандартная версия 1	Стандартная версия 2
Максимальное количество потоков данных, которые можно сохранить с автоматическим расписанием для каждого клиента	50	Не ограничено
Максимальное количество записей, прием которых выполняется для каждого запроса или таблицы	500,000	Неограниченный. Максимальное количество записей, которые можно приемить для каждого запроса или таблицы, теперь зависит от ограничений защиты служб Dataverse во время приема.
Скорость приема данных в Dataverse	Базовая производительность	Улучшена производительность несколькими факторами. Фактические результаты могут отличаться и зависеть от характеристик приема данных, а также нагрузки на службу Dataverse во время приема.
Политика добавочного обновления	Не поддерживается	Поддерживается
Устойчивость	При обнаружении ограничений защиты службы Dataverse запись извлекается до трех раз.	При обнаружении ограничений защиты службы Dataverse запись извлекается до трех раз.
Интеграция с Power Automate	Не поддерживается	Поддерживается

Аналитические потоки данных

Аналитический поток данных загружает данные в типы хранилища, оптимизированные для аналитики— Azure Data Lake Storage. Среды Microsoft Power Platform и рабочие области Power BI предоставляют клиентам управляемое аналитическое хранилище, в комплекте с этими лицензиями на продукты. Кроме того, клиенты могут связать учетную запись хранения Azure Data Lake своей организации в качестве назначения для потоков данных.

Аналитические потоки данных поддерживают дополнительные аналитические функции. Например, интеграция с функциями ИИ Power BI или использованием вычисляемых таблиц, которые рассматриваются далее.

Аналитические потоки данных можно создать в Power BI. По умолчанию они загружают данные в управляемое хранилище Power BI. Но вы также можете настроить Power BI для хранения данных в Azure Data Lake Storage организации.

Вы также можете создавать аналитические потоки данных на порталах Power Apps и Dynamics 365 для аналитики клиентов. При создании потока данных на портале Power Apps можно выбрать управляемое аналитическое хранилище Dataverse или учетную запись Azure Data Lake Storage в вашей организации.

Интеграция СИ

Иногда в зависимости от требования может потребоваться применить некоторые функции искусственного интеллекта и машинного обучения к данным через поток данных. Эти функции доступны в потоках данных Power BI и требуют рабочей области Premium.

В следующих статьях описывается использование функций ИИ в потоке данных:

• интеграция Машинное обучение Azure в Power BI
• Cognitive Services в Power BI
• Автоматическая Машинное обучение в Power BI

Функции, перечисленные в предыдущих двух разделах, являются конкретными и недоступны при создании потока данных на портале Power Apps или Dynamics 365 для аналитики клиентов.

Вычисляемых таблиц

Одной из причин использования вычисляемой таблицы является возможность обработки больших объемов данных. Вычисляемая таблица помогает в этих сценариях. Если в потоке данных есть таблица, а другая таблица в том же потоке данных использует выходные данные первой таблицы, это действие создает вычисляемую таблицу.

Вычисляемая таблица помогает повысить производительность преобразований данных. Вместо повторения преобразований, необходимых в первой таблице несколько раз, преобразование выполняется только один раз в вычисляемой таблице. Затем результат используется несколько раз в других таблицах.

Дополнительные сведения о вычисляемых таблицах см. в разделе "Создание вычисляемых таблиц в потоках данных".

Вычисляемые таблицы доступны только в аналитическом потоке данных.

Стандартные и аналитические потоки данных

В следующей таблице перечислены некоторые различия между стандартной таблицей и аналитической таблицей.

Операция	Стандартные	Аналитический отчет
Создание	Потоки данных Power Platform	Потоки данных Power BI Потоки данных Power Platform, выбрав флажок "Аналитические сущности" только при создании потока данных
Варианты хранилищ	Dataverse	Power BI предоставляет хранилище Azure Data Lake для потоков данных Power BI, Dataverse предоставляет хранилище Azure Data Lake для потоков данных Power Platform или клиент, предоставленный хранилищем Azure Data Lake.
Преобразования Power Query	Да	Да
Функции ИИ	No	Да
Вычисляемая таблица	No	Да
Можно использовать в других приложениях	Да, через Dataverse	Потоки данных Power BI: только в Power BI Потоки данных Power Platform или внешние потоки данных Power BI: да, через Azure Data Lake Storage
Сопоставление со стандартной таблицей	Да	Да
Поэтапная загрузка	Добавочная загрузка по умолчанию Можно изменить с помощью строк удаления, которые больше не существуют в флажке вывода запроса в параметрах загрузки.	Полная загрузка по умолчанию Можно настроить добавочное обновление, настроив добавочное обновление в параметрах потока данных.
Запланированное обновление	Да	Да, возможность уведомления владельцев потока данных о сбое

Сценарии использования каждого типа потока данных

Ниже приведены некоторые примеры сценариев и рекомендации по каждому типу потока данных.

Кроссплатформенное использование — стандартный поток данных

Если вы планируете создавать потоки данных для использования хранимых данных на нескольких платформах (не только Power BI, но и других служб Microsoft Power Platform, Dynamics 365 и т. д.), стандартный поток данных является отличным выбором. Стандартные потоки данных хранят данные в Dataverse, доступ к которым можно получить через множество других платформ и служб.

Большие преобразования данных в больших таблицах данных — аналитический поток данных

Аналитические потоки данных являются отличным вариантом обработки больших объемов данных. Аналитические потоки данных также повышают вычислительные мощности, лежащие в основе преобразования. Хранение данных в Azure Data Lake Storage увеличивает скорость записи в место назначения. По сравнению с Dataverse (которые могут иметь множество правил для проверки во время хранения данных), Azure Data Lake Storage быстрее для операций чтения и записи на большом количестве данных.

Функции ИИ — аналитический поток данных

Если вы планируете использовать любые функциональные возможности ИИ на этапе преобразования данных, полезно использовать аналитический поток данных, так как вы можете использовать все поддерживаемые функции ИИ с этим типом потока данных.