Upravljanje shrambe v aplikacijah za finance in poslovanje Dataverse

Ko organizacije pospešujejo svojo digitalno preobrazbo, postaja sposobnost učinkovitega upravljanja podatkov strateški poslovni imperativ. Z vzponom aplikacij, ki jih poganja umetna inteligenca, in delovnih procesov, ki jih poganja Copilot, podjetja ustvarjajo in porabljajo podatke z izjemno hitrostjo. Ti podatki spodbujajo inovacije, omogočajo prilagojene izkušnje in podpirajo sprejemanje ključnih odločitev – vendar le, če so inteligentno upravljani in shranjeni.

Da bi podprle te razvijajoče se poslovne potrebe, morajo organizacije sprejeti proaktivno strategijo upravljanja shranjevanja. To zagotavlja, da se s podatki, ki niso več potrebni za vsakodnevno poslovanje, ravna odgovorno, s čimer se sprosti zmogljivost za visokokakovostne delovne obremenitve, zmanjša operativno trenje in uskladi z zahtevami skladnosti s predpisi in revizijskimi zahtevami.

S tehničnega vidika učinkovito upravljanje shrambe v rešitvah Dynamics 365 izboljša delovanje sistema, stroškovno učinkovitost in zagotavlja skladnost s pravilniki dolgoročnega hrambe (LTR). Dataverse Obe platformi ponujata orodja in zmogljivosti avtomatizacije, ki organizacijam omogočajo upravljanje shranjevanja.

Z izvajanjem strategij, opisanih v tem članku, lahko podjetja zmanjšajo stroške podpore, poenostavijo skladnost s predpisi in izkoristijo večjo vrednost svojih poslovnih aplikacij – s čimer shranjevanje iz omejitve spremenijo v konkurenčno prednost.

Ključne prednosti

Učinkovito upravljanje shranjevanja v rešitvah Dynamics 365 ponuja več ključnih prednosti, ki odpravljajo pogoste težave strank in izboljšujejo splošno operativno učinkovitost. Dataverse

  • Izboljšana skladnost s pravilniki LTR: Učinkovito upravljanje shranjevanja zagotavlja, da so podatki shranjeni v skladu s pravilniki LTR. To ne le pomaga pri izpolnjevanju regulativnih zahtev, temveč tudi zagotavlja, da so ključni podatki ohranjeni in dostopni, kadar so potrebni.

  • Izboljšana zmogljivost: Z optimizacijo upravljanja shranjevanja lahko organizacije znatno izboljšajo zmogljivost svojih sistemov. Učinkovita dodelitev in upravljanje shrambe zmanjšata zakasnitev in izboljšata hitrost pridobivanja podatkov, kar vodi do bolj gladkega in hitrejšega delovanja.

  • Spodbujanje stroškovne učinkovitosti: Učinkovito upravljanje shranjevanja organizacijam omogoča, da se osredotočijo na dragocene podatke z racionalizacijo in čiščenjem shranjevalne krajine. Z ohranjanjem le tistega, kar je potrebno, lahko podjetja optimizirajo svoj prostor za shranjevanje, kar vodi do pametnejše izrabe virov in stroškovno učinkovite skalabilnosti.

Ozadje

Z rastjo organizacij in digitalizacijo vse večjega števila svojih operacij se količina poslovnih podatkov, shranjenih v sistemih, kot sta Dataverse in Dynamics 365, stalno povečuje. To vključuje ne le aktivne, transakcijske podatke, temveč tudi zgodovinske zapise, ki jih je treba hraniti za namene revizije, regulativnih organov ali zagotavljanja neprekinjenega poslovanja. Sčasoma lahko to kopičenje povzroči poslabšanje zmogljivosti, povečane operativne stroške in naraščajoče stroške shranjevanja – zlasti kadar podatki, ki se ne uporabljajo več aktivno, ostanejo v visokozmogljivih slojih shranjevanja.

Dobro opredeljena strategija upravljanja shranjevanja pomaga organizacijam pri reševanju teh izzivov z identifikacijo podatkov, ki jih je mogoče arhivirati, očistiti ali premakniti v cenejše, za branje optimizirano shrambo. To je pomembno za scenarije skladnosti s predpisi, kjer morajo podatki ostati nespremenljivi, z omejenim dostopom in samo za branje, kot so finančni zapisi, dnevniki revizij ali regulativne vloge. Zagotavljanje skladnega hranjenja takšnih podatkov, ne da bi to vplivalo na delovanje delujočih sistemov, je ključna zahteva za številna podjetja.

Z uporabo orodij in strategij, ki so na voljo na obeh platformah, lahko organizacije dobijo boljši pregled nad svojim odtisom shranjevanja, zmanjšajo nepotrebno porabo in zagotovijo ustrezno ravnanje s podatki, ki so ključni za skladnost s predpisi.

Ta članek opisuje praktične pristope k upravljanju shranjevanja, ki strankam pomagajo uskladiti njihove prakse hrambe podatkov s poslovnimi in regulativnimi potrebami. To izboljša delovanje sistema, zmanjša operativne stroške in zagotavlja brezkompromisno izpolnjevanje obveznosti skladnosti.

Zakaj shranjujemo podatke

Za izbiro in optimizacijo pravega vzorca hrambe podatkov za vaše podatke je koristno razmisliti o razlogih in uporabi, za katere shranjujemo podatke.

Operativni podatki

Pri poslovni aplikaciji se operativni podatki uporabljajo za sledenje prodajnih ali finančnih ali dobavnih verig.

Do teh podatkov je treba dostopati v realnem času, kar podpira procese strank in interne operativne procese, ki beležijo podrobna dejanja, kot so interakcije s strankami, naročila ali dejavnosti zalog.

Sčasoma se lahko operativni podatki iz aktivno uporabljenih spremenijo v redko uporabljene. Podatki bodo morda morali biti dostopni skoraj v realnem času, da bi stranki pomagali pri naročilu ali v primeru podpore. Na primer, razmislite o naslednjih scenarijih:

  • Stranka odda naročilo, medtem ko druga stranka, ki že nekaj časa ni komunicirala s podjetjem, odda naročilo.
  • Vsako naročilo, ki je bilo oddano in se pošilja, je nenehno dostopno. Obstajajo tudi naročila, za katera velja triletna garancija, na katera se boste morda morali sklicevati za podporo in morda zahtevati vračilo kupnine.

To lahko privede do faz operativnih potreb po dostopu do podatkov, kot so:

  • Manj kot eno leto aktivno dostopnih podatkov.
  • Manj kot tri leta redko dostopnih podatkov.
  • Več kot tri leta, v katerih ni več operativnega dostopa do podatkov.

Zaradi narave operativnega shranjevanja v realnem času je to v primerjavi z drugimi vrstami shranjevanja relativno drago, zato je za opredelitev strategij hrambe pomembno prepoznati, kdaj je treba do podatkov dostopati operativno in kdaj ne.

Operativna integracija

Kot specializirana kategorija operativne uporabe je lahko potrebno podvajanje podatkov med več operacijskimi sistemi, vključno z vzorci, kot so:

  • Bančništvo Upravljanje odnosov s strankami za interakcije s strankami na prvi liniji in replikacijo v več bančnih sistemov. Na primer, imate tekoče račune, kreditne kartice, hipoteke in sisteme za preverjanje kreditne sposobnosti.
  • Proizvodnja Upravljanje odnosov s strankami za sprejemanje naročil na prvi liniji in sistem upravljanja virov podjetja za upravljanje dobavne verige.
  • Policijsko ravnanje v nujnih primerih Upravljanje odnosov s strankami za interakcije z državljani in sistemi za dispečiranje za policijske oddelke ponujajo upravljanje uvajanja.

V teh primerih, čeprav ima vsak sistem lahko edinstvene podatke, ki jih spremlja, pogosto obstajajo skupni, glavni podatki, ki jih je treba deliti med sistemi in jih sinhronizirati, kar vodi do potreb po integraciji.

Podatki revizije

Podjetje ima običajno regulativno odgovornost, da hrani podatke dlje časa – na primer povprečno sedem let – za namene revizije, bodisi notranje bodisi zunanje, na primer za podporo finančni reviziji, regulativnemu razkritju ali pregledu goljufij.

Ti podatki običajno zajemajo tako podatke, potrebne za operativne namene, kot podatke, ki niso več potrebni, saj omogočajo pregled celotnega nabora podatkov z enega mesta.

Analitični podatki

Organizacije morajo pregledati in analizirati stanje svojega poslovanja. Meriti in primerjati morajo statistične podatke skozi čas, ki zajemajo več ali vse dele podjetja.

Zaradi velikih obdobij in obsega podatkov, v katerih se lahko izvede ta analiza, je treba operativne podatke podvojiti v specializirana analitična orodja. S tem se izognemo vplivu kompleksne analitike na delovanje operativnih sistemov, hkrati pa omogoča analizo v naborih podatkov, ki presega obdobje, za katero so podatki operativno potrebni. Na primer, morda boste morali primerjati podatke za sedem let namesto za eno ali dve leti. Različne analitične potrebe pa lahko zahtevajo celotna obdobja hrambe podatkov ali pa zajemajo le podatke, shranjene v operativnih sistemih.

Analitični podatki običajno omogočajo združevanje podatkov iz več delov podjetja in združujejo podatke iz več sistemov.

Pretok podatkov

Podatki teh vrst običajno sčasoma prehajajo iz operativnih podatkov v transakcijske ali zgodovinske podatke, kot je prikazano na naslednji sliki.

Tok podatkov.

Različne vrste shranjevanja

Dataverse vrste shranjevanja

Dataverse organizira shranjevanje v tri glavne kategorije, od katerih ima vsaka različne vzorce uporabe in posledice za obračunavanje.

Vrsta shrambe Description Pogosti primeri uporabe
Shranjevanje baze podatkov Shranjuje strukturirane podatke v tabelah – standardnih in prilagojenih. Poslovni zapisi, metapodatki, odnosi in konfiguracije
Datotečna shramba Shranjuje priloge in binarne podatke. Priloge e-pošte, slike, dokumenti, naloženi prek Power Apps
Shranjevanje hlodov Shranjuje dnevnike nadzora in dnevnike sledenja vtičnikov. Sledenje spremembam, revidiranje, diagnostika in skladnost s predpisi

Vrste shranjevanja na platformi za finance in operacije

Skladiščenje financ in operacij se upravlja ločeno, vendar se vse bolj integrira v ekosistem. Power Platform Vključuje naslednje vrste shranjevanja.

Vrsta shrambe Description Pogosti primeri uporabe
Shranjevanje operativne baze podatkov Ključni transakcijski podatki za finance, dobavno verigo, človeške vire in drugo Vnosi v knjigo, zaloge, naročila strank
Shranjevanje upravljanja dokumentov Veliki binarni objekti (Blobs), shranjeni v storitvi Azure Blob Storage Računi, potrdila, skenirani dokumenti
Telemetrični in diagnostični dnevniki Sistemski dnevniki in telemetrični podatki Spremljanje delovanja, diagnostika težav.

Scenariji skupnega in integriranega shranjevanja

  • Dvojno shranjevanje zapisov

    • Omogoča sinhronizacijo v realnem času med aplikacijami za finance in poslovanje. Dataverse
    • Zahteva skrbno upravljanje vlog in zmogljivosti, da se prepreči podvajanje ali prekomerna uporaba.

  • Dolgoročno zadrževanje (LTR)

    • Premakne zgodovinske podatke v upravljano podatkovno jezero (MDL).
    • Zmanjša porabo primarnega prostora za shranjevanje, hkrati pa ohranja skladnost s predpisi in dostop do analitike.
    • Integrira se z:
      • Hitro iskanje (Dataverse-izvorno iskanje)
      • OneLake (analitika na osnovi tkanin)
      • Synapse Link (analitika jezer po meri)

Kako vaši podatki rastejo skozi čas

Ko organizacije širijo svojo uporabo platforme Dynamics 365 za finance in poslovanje, postaja rast podatkov tako znak uspeha kot strateški izziv. Dataverse Kar se začne kot preprost, transakcijski nabor podatkov, se lahko hitro razvije v kompleksen, večplasten podatkovni kompleks. Ta razdelek raziskuje pet ključnih gonilnih sil rasti podatkov in njihove posledice za shranjevanje, delovanje in upravljanje.

Uporaba podatkovnega skladišča za operativne podatke

Za odklepanje vpogledov iz operativnih sistemov številne organizacije uporabljajo Link, OneLake ali izvoz podatkov za podvajanje podatkov iz aplikacij za finance in poslovanje v analitični sistem. Azure Synapse Dataverse Čeprav to podpira napredno poročanje in delovne obremenitve umetne inteligence, uvaja tudi:

  • Redundantno shranjevanje v operativnih in analitičnih plasteh

    Podatki se pogosto podvajajo med operativnim in analitičnim okoljem. Ta redundanca poveča skupno porabo prostora za shranjevanje in lahko povzroči višje stroške, zlasti če se zgodovinski podatki v obeh sistemih hranijo za nedoločen čas.

  • Podvajanje shem in stroški upravljanja različic

    Za ohranjanje skladnosti med sistemi morajo organizacije replicirati spremembe sheme – na primer nova polja in preimenovane stolpce – tako v operativni kot v analitični plasti. To povečuje kompleksnost upravljanja podatkov in tveganje za premik sheme, kar lahko pokvari poročila ali modele v nadaljnji fazi.

  • Večje shranjevanje zgodovinskih podatkov za analizo trendov

    Analitični sistemi običajno hranijo podatke dlje časa za podporo analizi trendov, napovedovanju in regulativnemu poročanju. Čeprav je to dolgoročno hrambo dragoceno, lahko privede do napihnjenih naborov podatkov, če se z njo ne upravlja z ustreznimi strategijami arhiviranja in razvrščanja.

Skladiščenje podatkov je bistvenega pomena za analitiko, vendar lahko brez pravilnikov življenjskega cikla podvoji ali potroji vaš prostor za shranjevanje.

Uporaba iskanja po podatkih

Funkcije, kot so iskanje, indeksiranje Copilot in iskanje po ustreznosti, zahtevajo indeksiranje velikih količin strukturiranih in nestrukturiranih podatkov. Dataverse Ti indeksi pogosto:

  • Poraba dnevnika in shrambe baze podatkov

    Iskalni indeksi so shranjeni tako v dnevniku kot v shrambi baze podatkov. Ko je več tabel in polj označenih kot iskanih, se velikost indeksa sorazmerno povečuje. To lahko znatno vpliva na splošno porabo prostora za shranjevanje, zlasti v okoljih z velikimi količinami zapisov ali pogostimi spremembami shem.

  • Vztrajajte tudi za neuporabljene ali zastarele tabele

    Tudi če so nekatere tabele zastarele ali se ne uporabljajo več aktivno, lahko z njimi povezani iskalni indeksi ostanejo shranjeni, razen če so izrecno odstranjeni. To vodi do nepotrebne porabe prostora za shranjevanje in lahko oteži načrtovanje zmogljivosti.

  • Pogosto se podvajajo v različnih okoljih, kot so razvojno, testno in produkcijsko okolje.

    Iskalni indeksi se običajno replicirajo v razvojnih, testnih in produkcijskih okoljih. Čeprav to zagotavlja dosledno iskanje, hkrati poveča tudi potreben prostor za shranjevanje, zlasti kadar se okolja pogosto klonirajo ali osvežujejo.

Iskanje izboljša uporabnost in pripravljenost za umetno inteligenco, vendar napihnjenost indeksa tiho prispeva k presežkom prostora za shranjevanje.

Omogočanje beleženja podatkov

Dnevniki nadzora, dnevniki sledenja vtičnikov in telemetrija so ključni za skladnost s predpisi, odpravljanje napak in spremljanje. Vendar upoštevajte naslednje točke:

  • Shramba dnevnikov raste linearno z uporabo in številom uporabnikov.

    Podatki dnevnika rastejo sorazmerno z:

    • Število uporabnikov in njihova raven aktivnosti
    • Obseg transakcij in integracij
    • Kompleksnost poslovne logike, kot so vtičniki in delovni tokovi

    V okoljih z veliko uporabo lahko to povzroči hitro širjenje tabel dnevnikov, kar porabi tako kvote za shranjevanje baze podatkov kot tudi dnevnikov.

  • Privzete nastavitve zadrževanja so pogosto preveč radodarni, na primer 90 dni ali več.

    Privzeto številne funkcije beleženja hranijo podatke dalj časa, na primer 90 dni ali več. Čeprav to podpira dolgoročno sledljivost, lahko povzroči nepotrebno porabo prostora za shranjevanje, zlasti če se dnevniki ne pregledujejo ali izvažajo aktivno.

  • Sistemsko ustvarjeni dnevniki se stranki zaračunajo v Dataverse.

    V Dataverse, se dnevniki, ki jih ustvari sistem, vključno z dnevniki nadzora in dnevniki sledenja vtičnikov, štejejo v upravičenost stranke do prostora za shranjevanje. To pomeni, da lahko beleženje brez ustreznih strategij čiščenja ali izvoza neposredno prispeva k presežkom prostora za shranjevanje in povečanim stroškom licenciranja.

Beleženje ni pogoj za regulirane panoge, vendar ga je treba povezati s strategijami hrambe in izvoza, kot sta Azure Monitor ali Log Analytics.

Imeti več kopij produkcijskega okolja

Za podporo razvoja, testiranja, usposabljanja in odpravljanja težav stranke pogosto ustvarijo peskovna ali klonirana okolja. Vsaka kopija:

  • Replicira celotne podatke in odtis indeksa.
  • Lahko vključuje neočitne odvisnosti, kot so iskalni indeksi, dnevniki nadzora in metapodatki.
  • Redko se čisti po uporabi.

Širjenje okolja je glavni dejavnik stroškov in kompleksnosti skladiščenja. Politike upravljanja in avtomatizacija so ključne za omejevanje.

Optimizacija poizvedb po podatkih

Ker se količina podatkov povečuje in odzivnost aplikacij postaja ključnega pomena, stranke in neodvisni ponudniki programske opreme pogosto uvajajo različne tehnike optimizacije poizvedb za izboljšanje učinkovitosti delovanja. Dataverse in Dynamics 365. Te strategije so še posebej pogoste v scenarijih poročanja, analitike in integracije, ki zahtevajo veliko truda.

Za izboljšanje delovanja stranke in neodvisni ponudniki programske opreme pogosto ustvarijo:

  • Prilagojeni indeksi in materializirani pogledi

    Te se uporabljajo za pospešitev izvajanja poizvedb s predhodnim izračunom združevanj ali agregacij. Koristni so v scenarijih, ki vključujejo kompleksne filtre ali velike nabore podatkov.

  • Denormalizirane tabele za poročanje

    Za poenostavitev poročanja in zmanjšanje kompleksnosti poizvedb razvijalci pogosto ustvarijo sploščene različice relacijskih podatkov. Te tabele zmanjšujejo potrebo po združevanju med izvajanjem in izboljšujejo delovanje nadzorne plošče.

  • Predpomnjenje plasti ali agregatov

    Pogosto dostopani podatki so včasih predhodno agregirani ali predpomnjeni v vmesnih tabelah ali zunanjih shrambah, da se zmanjša obremenitev primarne baze podatkov.

Čeprav izboljšajo odzivnost, pa tudi:

  • Povečajte porabo prostora za shranjevanje

    Vsaka optimizacijska plast uvaja več podatkovnih struktur, pa naj gre za kopijo obstoječih podatkov v denormalizirani obliki, predhodno izračunan pogled ali predpomnilniško tabelo. Te strukture pogosto podvajajo podatke, ki so že shranjeni drugje, kar vodi do večjega skupnega prostora za shranjevanje. V okoljih s strogimi kvotami shranjevanja ali modeli licenciranja na podlagi stroškov, kot je Dataverse, lahko to hitro preraste v presežke, ki se jim je mogoče izogniti.

  • Z razvojem aplikacij lahko postanejo osirotele

    Z razvojem aplikacij se aktivna poročila, nadzorne plošče ali integracije morda ne bodo več sklicevali na nekatere artefakte optimizacije. Ti osiroteli objekti še naprej porabljajo prostor za shranjevanje in lahko celo upočasnijo delovanje sistema, na primer med varnostnim kopiranjem ali indeksiranjem, če jih ne prepoznamo in odstranimo. Brez rednih revizij se lahko neopaženo kopičijo in spodkopavajo prav tiste izboljšave uspešnosti, za katere so bile ustvarjene.

Optimizacija poizvedb je bistvena za skaliranje, vendar jo je treba uravnotežiti s higieno shranjevanja in telemetrično usmerjenim uglaševanjem.

Indeksi in njihov vpliv na shranjevanje

Indeksi so bistveni za izboljšanje učinkovitosti poizvedb in hitro pridobivanje podatkov v velikih naborih podatkov. V aplikacijah Finance and Operations in Dynamics 365 se indeksi samodejno ustvarijo za primarne ključe in pogosto poizvedovana polja, druge indekse po meri pa je mogoče definirati za podporo specifičnim poslovnim scenarijem. Dataverse

Čeprav so indeksi ključni za delovanje, imajo tudi neposreden vpliv na porabo prostora za shranjevanje, ki je med načrtovanjem rešitev pogosto podcenjena.

Kako indeksi porabljajo prostor za shranjevanje

  • Fizično podvajanje podatkov: Vsak indeks shrani kopijo indeksiranih stolpcev skupaj s kazalci na ustrezne vrstice. Več kot je indeksiranih stolpcev in vrstic, večja je velikost indeksa.

  • Rast z obsegom podatkov: Z rastjo osnovne tabele raste tudi indeks. V okoljih z veliko transakcijami lahko indeksi hitro rastejo, zlasti na velikih, denormaliziranih tabelah ali tistih s pogostimi vnosi in posodobitvami.

  • Več indeksov na tabelo: Pogosto je, da ima ena tabela več indeksov, na primer za iskanje, filtriranje, razvrščanje in združevanja. Vsak drugi indeks poveča kumulativni odtis shranjevanja.

  • Iskalni indeksi v Dataverse: Funkcije, kot sta Dataverse iskanje in indeksiranje Copilot, ustvarjajo specializirane indekse, ki zajemajo več polj in tabel. Ti so shranjeni v tabeli DataverseSearch in lahko porabijo veliko prostora, zlasti če se uporabljajo v več okoljih, kot so razvojno, testno in produkcijsko okolje.

  • Sistemsko generirani indeksi: Nekatere indekse platforma ustvari samodejno, na primer za iskalna polja ali relacije. Te lahko ostanejo prisotne tudi, če so povezane tabele zastarele, razen če so izrecno odstranjene.

Posledice shranjevanja

  • Povečan prostor za shranjevanje podatkovne baze in dnevnikov: Indeksi prispevajo k uporabi prostora za shranjevanje podatkovne baze in dnevnikov, kar lahko vpliva na stroške licenciranja v Dataverse.
  • Podvajanje okolja: Ko se okolja kopirajo ali osvežijo, se podvojijo vsi indeksi, kar poveča porabo prostora za shranjevanje v razvojnih, testnih in produkcijskih okoljih.
  • Režijski stroški vzdrževanja: Indekse je treba posodabljati, ko se podatki spremenijo, kar lahko poveča zakasnitev pisanja in porabo virov.

Vpliv sinhronizacije na strani strežnika na shranjevanje

Sinhronizacija na strani strežnika v Dataverse omogoča brezhibno integracijo e-poštnih sporočil, sestankov in opravil med Microsoft Exchange in Dataverse. Čeprav povečuje produktivnost in avtomatizacijo, prispeva tudi k porabi prostora za shranjevanje na naslednje načine.

  • Ustvarjanje zapisa dejavnosti: Vsako sinhronizirano e-poštno sporočilo ali sestanek ustvari zapis dejavnosti v Dataverse, ki vključuje metapodatke, vsebino telesa sporočila in morebiti priloge.
  • Shranjevanje prilog: Če priloge niso filtrirane ali naložene, se shranijo neposredno v Dataverse, kar poveča porabo prostora za shranjevanje.
  • Skladnost in hramba: Organizacije, ki uporabljajo sinhronizacijo na strani strežnika za sledenje skladnosti, lahko hranijo več podatkov, kot je potrebno, kar dodatno poveča prostor za shranjevanje.
  • Zaščitena vsebina: Tudi e-poštna sporočila, zaščitena s Purviewom, čeprav imajo omejeno vidnost vsebine, še vedno ustvarjajo nadomestne zapise, ki porabljajo prostor.

Za obvladovanje tega vpliva bi morala podjetja izvajati politike hrambe, razmisliti o raztovarjanju prilog in redno spremljati količino zapisov o dejavnosti.

Kako lahko upravljam z nenehno naraščajočim shranjevanjem?

Ne glede na to, ali se že soočate s presežki prostora za shranjevanje ali pa želite ostati pred njimi, upravljanje rasti podatkov v platformi Dynamics 365 za finance in operacije zahteva premišljen pristop, ki temelji na politikah. Dataverse Ta razdelek opisuje dve strateški vstopni točki: reaktivno sanacijo in proaktivno upravljanje.

Možna sta dva scenarija:

  1. Želite proaktivno uporabljati najboljše prakse za upravljanje shranjevanja in se izogniti visokim stroškom v prihodnosti.
  2. Že ste v situaciji, ko je zmanjšanje velikosti in stroškov shranjevanja nujno.

Uporabite najboljše prakse za upravljanje velikosti in stroškov shrambe

1. scenarij: Želite proaktivno uporabiti najboljše prakse za upravljanje shrambe

Če še niste v kriznem stanju, je zdaj čas, da uporabite orodja in tehnike za proaktivno upravljanje shrambe.

Konfigurirajte analitiko za svoje podatke

Z rastjo organizacij se povečuje tudi potreba po pridobivanju vpogledov iz operativnih podatkov, ne da bi to vplivalo na delovanje osnovnih poslovnih aplikacij. Microsoft ponuja več načinov za omogočanje analitike finančnih in operativnih podatkov storitve Dynamics 365 z integracijo z vašim lastnim podatkovnim jezerom ali skladiščem. Dataverse

Tukaj sta dve zmogljivi možnosti, ki jih je vredno upoštevati:

1. možnost. Uporabite povezavo – prinesite svoje jezero Azure Synapse

Azure Synapse Povezava vam omogoča, da se neposredno povežete z lastnim delovnim prostorom Azure Data Lake ali Synapse. Dataverse To omogoča skoraj realnočasovno replikacijo operativnih podatkov v analitično okolje, brez pisanja kompleksnih ETL cevovodov.

Prednosti:

  • Izvajajte napredno analitiko in modele umetne inteligence na podatkih v živo ali skoraj v živo.
  • Izogibajte se vplivu na delovanje vaših produkcijskih sistemov.
  • Za poročanje uporabite znana orodja, kot so T-SQL, Spark ali **.** Power BI

Primer uporabe: Trgovsko podjetje uporablja Synapse Link za analizo nakupnega vedenja strank v različnih regijah, pri čemer združuje Dataverse podatke o upravljanju odnosov s strankami z zunanjimi tržnimi podatki v svojem lastnem jezeru.

2. možnost. Uporabite OneLake – enotno analitiko z Microsoft Fabric

OneLake, del storitve Microsoft Fabric, zagotavlja enotno izkušnjo podatkovnega jezera, kjer lahko shranjujete in analizirate podatke iz več virov, vključno z Dataverse in aplikacijami za finance in poslovanje, brez podvajanja.

Prednosti:

  • Centralizirano shranjevanje za vse analitične delovne obremenitve.
  • Izvorna integracija s storitvami Power BI, Synapse in umetne inteligence.
  • Poenostavljeno upravljanje in varnost v vseh podatkovnih domenah.

Primer uporabe: Finančno podjetje uporablja OneLake za konsolidacijo operativnih podatkov iz finančnih in operativnih aplikacij ter Dataverse z zunanjimi ekonomskimi kazalniki, kar omogoča modeliranje tveganj v realnem času in nadzorne plošče za vodstvo. S tem lahko ločite operativne podatke od svojih osrednjih sistemov in omogočite prilagodljivo in stroškovno učinkovito analitiko z izvozom teh podatkov v njihova lastna analitična okolja, ne da bi pri tem podvajali delovne obremenitve ali vplivali na delovanje.

Orodja in tehnike za zmanjšanje shranjevanja

Dataverse ponuja več vgrajenih orodij in strategij, ki skrbnikom pomagajo učinkovito upravljati shranjevanje in vzdrževati delovanje sistema.

Dataverse

Upravljanje podatkov s pravilniki o upravljanju

  • Začnite z okolji in tabelami, ki porabijo največ prostora za shranjevanje.
  • Uporabite pravilnike o ponavljajočem se upravljanju za predvidljivo rast podatkov, namesto da se zanašate le na enkratno čiščenje.
  • Preskusite pogoje brisanja in hranjenja v okolju peskovnika, preden jih uporabite v proizvodnji.
  • Redno pregledujte rezultate in napake pravilnika.
  • Dodajte zmogljivost shrambe, ko zahtevanih podatkov ni mogoče izbrisati ali premakniti v dolgoročno hranjenje.

Čiščenje okolja in podatkov

  • Brisanje neuporabljenih okolij: Okolje lahko izbrišete, da sprostite prostor za shranjevanje in odstranite osebno določljive podatke (PII).
  • Posli množičnega brisanja: Naslednje podatke lahko izbrišete v večjem obsegu:
    • Zastareli podatki ali podatki, ki niso pomembni za poslovanje.
    • Podatke nepotrebnih testov ali vzorčne podatke.
    • Podatke, ki so nepravilno uvoženi iz drugih sistemov.

Optimizacija datotek in tabel

Dolgoročno hrambo (LTR) in arhiviranje

Optimizacija iskalnega indeksa

  • Zmanjšanje Dataverse iskanja: Velikost shrambe lahko zmanjšate tako, da izvedete vse korake v Dataverse podrobnostih o shrambi na podlagi zmogljivosti.
  • Zmanjšajte velikost tabele DataverseSearch: Tabela DataverseSearch je kumulativni prostor za shranjevanje, ki ga uporablja iskalni indeks Dataverse . Vključuje podatke iz vseh polj tabel, ki ste jih indeksirali za svoje okolje, ki jih je mogoče iskati, pridobivati in filtrirati. Velikost tabele lahko zmanjšate tako, da odstranite stolpce za iskanje, stolpce za ogled in pogoje filtriranja za eno ali več tabel. Izklopite lahko iskanje Dataverse, da odstranite vse indeksirane podatke.
Aplikacije za finance in postopke

Aplikacije za finance in poslovanje ponujajo prilagodljive možnosti za upravljanje shrambe v produkcijskih in preizkusnih okoljih.

Upravljanje okolja

  • Omejite število polnih produkcijskih kopij: Skupno porabo prostora za shranjevanje v aplikacijah za finance in operacije lahko zmanjšate tako, da odstranite polne produkcijske kopije v preizkusnih okoljih. Če imate na primer pet kopij produkcijskih okolij v peskovniku, je vaša poraba prostora za shranjevanje vsota produkcije in petih kopij produkcijskih okolij v peskovniku.
  • Obrezovanje podatkov v peskovnikih: Z obrezovanjem podatkov v peskovnikih lahko zmanjšate skupni prostor za shranjevanje. Za čiščenje podatkov v peskovniku lahko sledite spodnjim metodam.
    • Postopek obnovitve omogoča odpiranje in obrezovanje
    • Pisanje T-SQL-a
    • Napiši X++
  • Izvedite kopiranje med okolji brez transakcij: Kopiranje okolja za aplikacije za finance in operacije je tradicionalno vključevalo popolno podvajanje baze podatkov, vključno s konfiguracijo, glavnimi podatki in transakcijami, kar je sicer uporabno za odpravljanje napak, vendar znatno poveča porabo prostora za shranjevanje tako v financah kot v operacijah Dataverse.

Čiščenje po meri in upravljanje dnevnikov

  • Po potrebi napišite rutine čiščenja po meri: Po potrebi vašega podjetja lahko napišete rutine čiščenja po meri, da očistite neželene podatke.
  • Izogibajte se shranjevanju dnevnikov: SysDatabaseLog lahko premaknete v manj transakcijsko bazo podatkov, da zmanjšate skupno porabo prostora za shranjevanje.

Arhivsko in dolgoročno hrambo

Vgrajene rutine čiščenja

  • Čistilne rutine: V programu Dynamics 365 Finance in **so čistilne rutine na voljo v različnih modulih**. Dynamics 365 Supply Chain Management Čistilne rutine ponujajo pregled rutin, ki so trenutno na voljo. Po kopiranju baze podatkov v peskovniku proaktivno zaženite te rutine čiščenja, da odstranite nepotrebne tabele, kot so zgodovina paketov, dnevniki in zgodovina transakcij v trgovini. Izbrišite zastarele ali nepomembne podatke.
  • Arhiviranje podatkov o transakcijah s kreditnimi karticami: Opisuje arhivsko opravilo v Dynamics 365 Commerce , ki lahko pomaga sprostiti prostor v zbirki podatkov z arhiviranjem žetonov za plačila s kreditnimi karticami.

Zmanjšajte velikost shrambe in stroške

Scenarij 2: Že ste v situaciji, ko je zmanjšanje velikosti shrambe in stroškov nujno

Ocenite, kaj porablja prostor za shranjevanje

  • S poročili o shrambi v skrbniškem središču in financah ter operacijah lahko prepoznate tabele, vrste datotek in dnevnike, ki največ porabljajo podatke. Power Platform
  • Če je na voljo, uporabite telemetrijo za pripisovanje uporabe določenim aplikacijam, uporabnikom ali poslovnim enotam.

Dajte prednost kandidatom za čiščenje

  • Osredotočite se na:
    • Tabele za pripravo in integracijo, kot so medpomnilniki z dvojnim pisanjem
    • Dnevniki revizije: Hranite jih v svojem skladišču
    • Neuporabljena okolja ali peskovniki
    • Osiroteli metapodatki in iskalni indeksi
    • Izbrišite, kar ne potrebujete, na primer množično brisanje

Za analitično poročanje uporabite Synapse Link in OneLake

  • Izvozite analitične podatke v Synapse Link.
  • Za dostop do shranjenih podatkov in poslovnih podatkov za namene poročanja in analitike uporabite OneLake.

Uporabite dolgoročno zadrževanje (LTR)

  • Premaknite zgodovinske podatke v upravljano podatkovno jezero (MDL) z uporabo pravilnikov LTR.
  • Ohranite dostop do iskanja in analitike prek možnosti Quick Find, Synapse Link ali OneLake.

Primeri uporabe

Primeri uporabe za upravljanje shranjevanja v finančnem in operativnem okolju so ključni za optimizacijo prostora v zbirki podatkov, izboljšanje delovanja sistema in izpolnjevanje regulativnih zahtev. Dataverse Spodaj je nekaj tipičnih scenarijev, ki prikazujejo, kako je mogoče te strategije uporabiti:

  • Upravljanje rasti zgodovinskih podatkov

    • Scenarij: Podjetje že več let uporablja Dynamics 365 in je nabralo veliko količino zgodovinskih transakcij in prilog.
    • Ukrep: Izvedite dolgoročne strategije hrambe za ohranitev neaktivnih podatkov, zmanjšanje velikosti primarne baze podatkov in ohranjanje skladnosti z zahtevami revizije.

  • Hramba podatkov, ki jo določa skladnost s predpisi

    • Scenarij: Regulirana stranka iz panoge mora hraniti finančne podatke ali podatke o strankah sedem do deset let v obliki, ki je varna pred nedovoljenimi posegi.
    • Dejanje: Uporabite LTR za ohranitev nespremenljivih podatkov, ki so samo za branje, v skladu z zakonskimi in regulativnimi zahtevami, hkrati pa ohranite poslovne podatke brez kompromisov pri analitiki in poročanju.

  • Optimizacija iskanja in indeksa Copilot

    • Scenarij: Dataverse Iskanje in indeksiranje Copilot sta omogočena v vseh okoljih, vključno z neuporabljenimi tabelami.
    • Dejanje: Preglejte polja, po katerih je mogoče iskati, in onemogočite indeksiranje za tabele z nizko vrednostjo ali zastarele tabele. Spremljajte velikost tabele DataverseSearch in optimizirajte konfiguracije za zmanjšanje prostora za shranjevanje dnevnikov in baze podatkov.

  • Upravljanje revizij in telemetrije

    • Scenarij: Dnevniki sledenja vtičnikov in dnevniki nadzora hitro naraščajo, porabljajo prostor za shranjevanje in vplivajo na delovanje.
    • Dejanje: Izvozite dnevnike v zunanje sisteme, kot je Azure Monitor, in avtomatizirajte čiščenje starih vnosov, da ohranite preglednost brez preobremenitve shrambe.

  • Integracija skladiščenja podatkov in analitike

    • Scenarij: Organizacija replicira operativne podatke v Azure Synapse ali OneLake za analitiko, kar vodi do podvojenega shranjevanja.
    • Dejanje: Uporabite inkrementalne izvoze, uporabite filtre in se izogibajte popolni replikaciji nabora podatkov, da zmanjšate odvečnost in hkrati omogočite bogate vpoglede.

  • Zmanjšanje presežkov shranjevanja

    • Scenarij: Stranka prejme obvestilo o prekoračitvi svoje Dataverse kvote shranjevanja, kar povzroči nepričakovane stroške.
    • Dejanje: S poročili o zmogljivosti prepoznajte tabele, ki največ porabljajo podatke, počistite zastarela okolja in odstranite neuporabljene priloge ali dnevnike. Razmislite o selitvi hladnih podatkov – običajno zgodovinskih ali redko dostopanih zapisov – v cenejše ravni shranjevanja.

  • Optimizacija delovanja v velikih tabelah

    • Scenarij: Poslovno kritični procesi se upočasnjujejo zaradi velikih tabel.
    • Dejanje: Arhivirajte stare zapise, počistite sistemska opravila, na primer AsyncOperationBase in WorkflowLogBase.

  • Upravljanje življenjskega cikla okolja

    • Scenarij: Razvojna in testna okolja so klonirana iz produkcijskega okolja, pri čemer se podvojijo vsi podatki in indeksi.
    • Dejanje: Po osvežitvi obrežite peskovna okolja, onemogočite nepotrebno indeksiranje iskanja in odstranite testne podatke, da zmanjšate porabo odvečnega prostora za shranjevanje. Izbrišite neuporabljena peskovna okolja, da prihranite prostor.

Študije primerov

Študija primera 1: Zmanjšanje presežkov pomnilnika s čiščenjem indeksa

Profil stranke: Globalno proizvodno podjetje, ki uporablja Dynamics 365 za aplikacije za dobavno verigo ter finance in poslovanje.

Izziv: Stranka je v svojem produkcijskem okolju imela težave z nepričakovanimi presežki pomnilnika in poslabšanjem delovanja. Preiskava je pokazala, da več prilagojenih indeksov in materializiranih pogledov, ustvarjenih med zgodnjo implementacijo, ni več v uporabi, vendar še vedno porabljajo veliko prostora za shranjevanje.

Rešitev: Ekipa je izvedla četrtletno revizijo vseh indeksov po meri in odstranila tiste, na katere se aktivne poizvedbe ali poročila ne sklicujejo. Uvedli so tudi politiko upravljanja za pregled novih zahtev za indeksiranje pred uvedbo.

Izid:

  • Zmanjšano shranjevanje baze podatkov za 28 %.
  • Izboljšana učinkovitost poizvedb za 15 %.
  • Prihranili smo si predvidenih $12,000 na leto pri drugih stroških skladiščenja.

Študija primera 2: Arhiviranje zgodovinskih podatkov za doseganje ciljev skladnosti in učinkovitosti delovanja

Profil stranke: Finančno podjetje, ki uporablja Dataverse in Dynamics 365 za uvajanje strank in upravljanje primerov.

Izziv: Podjetje je moralo hraniti evidence strank več kot sedem let, da bi izpolnilo regulativne zahteve, vendar je naraščajoča količina neaktivnih podatkov upočasnjevala aktivne delovne procese in povečevala stroške shranjevanja.

Rešitev: Stranka je uvedla dolgoročno strategijo hrambe z uporabo arhivskih zmogljivosti Dataverse. Neaktivni zapisi so bili premaknjeni na raven shranjevanja samo za branje, ki je bila stroškovno optimizirana, medtem ko so aktivni podatki ostali v visokozmogljivem shrambi.

Izid:

  • Arhiviranih je bilo več kot 1,2 milijona zapisov.
  • Zmanjšana velikost primarne baze podatkov za 40 %.
  • Ohranila je popolno preglednost in skladnost s politikami hrambe.

Študija primera 3: Poenostavitev iskalnih indeksov v različnih okoljih

Profil stranke: Maloprodajna organizacija z več Dataverse okoli, vključno z razvojnim, testnim in produkcijskim okoljem, ki podpira rešitev za upravljanje odnosov s strankami, ki jo omogoča Copilot.

Izziv: Iskalni indeksi so bili uporabljeni v vseh okoljih, vključno z neuporabljenimi tabelami in testnimi podatki. To je privedlo do napihnjenih tabel DataverseSearch in nepotrebne porabe prostora za shranjevanje.

Rešitev: Ekipa je pregledala polja, po katerih je mogoče iskati, in prenehala uporabljati indeksiranje nekritičnih tabel v razvojnih in testnih okoljih. Prav tako so avtomatizirali čiščenje indeksa med osveževanjem okolja.

Izid:

  • Zmanjšano shranjevanje iskalnega indeksa za 35 %.
  • Izboljšani časi osveževanja okolja za 20 %.
  • Zmanjšana skupna poraba prostora za shranjevanje dnevnikov in podatkovne baze.

Študija primera 4: Uporaba izvoza podatkov za analitiko brez podvajanja shranjevanja

Profil stranke: Ponudnik zdravstvenih storitev, ki uporablja Dynamics 365 in Dataverse za interakcijo s pacienti in obračunavanje.

Izziv: Analitična ekipa je potrebovala dostop do operativnih podatkov za analizo trendov in modeliranje umetne inteligence, vendar je podvajanje podatkov v ločeno skladišče povečevalo stroške shranjevanja in kompleksnost.

Rešitev: Stranka je uporabila Azure Synapse Link z inkrementalnim izvozom in večplastnim shranjevanjem v OneLake. Ohranili so le bistvene analitične podatke in uporabili politike hrambe za upravljanje zgodovinske globine.

Izid:

  • Omogočena analitika v realnem času brez vpliva na operacijske sisteme.
  • Zmanjšanje odvečnega prostora za shranjevanje za 45 %.
  • Izboljšano upravljanje življenjskega cikla analitičnih podatkov.

Zaključek

Učinkovito upravljanje shrambe je ključnega pomena za ohranjanje delovanja sistema in optimizacijo izrabe virov v okoljih Dynamics 365. Čistilne rutine in arhivska opravila, opisana v tem članku, ponujajo robustne rešitve za sprostitev dragocenega prostora v zbirki podatkov in poenostavitev delovanja. Z uporabo teh orodij, kot je LTR in podobne tehnike, lahko stranke obravnavajo pogoste izzive shranjevanja in ustvarijo trajnostne prakse upravljanja podatkov. Poleg tega študije primerov iz resničnega sveta dokazujejo učinkovitost teh pristopov in ponujajo vpogled v njihovo praktično uporabo. Sprejetje teh strategij organizacijam omogoča proaktivno upravljanje svojih potreb po shranjevanju in izboljšanje splošne učinkovitosti.

Sklici

Čiščenje shrambe v Dataverse:

Čiščenje skladišča v financah in poslovanju:

Zmogljivost shranjevanja:

  • Nazadnje posodobljeno