หมายเหตุ
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลอง ลงชื่อเข้าใช้หรือเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลองเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
กำหนดคำขอ Microsoft Dataverse เป็น API ที่กำหนดเองเพื่อเรียกใช้ในเบื้องหลัง API ที่กำหนดเองช่วยให้คุณสามารถกำหนดข้อความที่กำหนดเองและใช้ตรรกะทางธุรกิจผ่านปลั๊กอิน การดำเนินการเบื้องหลังช่วยลดความจำเป็นในการเชื่อมต่อแบบถาวรระหว่างการดำเนินการ และช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากการประมวลผลแบบอะซิงโครนัสได้
เคล็ดลับ
บทความนี้แสดงตัวอย่างสถานการณ์และสถาปัตยกรรมตัวอย่างทั่วไปเพื่อแสดงวิธีใช้การดำเนินการเบื้องหลังใน Dataverse ตัวอย่างสถาปัตยกรรมสามารถแก้ไขได้สำหรับสถานการณ์และอุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย
แผนภาพสถาปัตยกรรม
ลำดับงาน
หากต้องการเรียกใช้คำขอเป็นการดำเนินการเบื้องหลังใน Microsoft Dataverse ให้กำหนดการดำเนินการเป็น API ที่กำหนดเอง API ที่กำหนดเองช่วยให้คุณสามารถกำหนดข้อความที่กำหนดเองและใช้ตรรกะทางธุรกิจผ่านปลั๊กอิน ด้วยการกำหนดค่าการดำเนินการเป็น API ที่กำหนดเอง คุณจะใช้การประมวลผลเบื้องหลังเพื่อจัดการคำขอแบบอะซิงโครนัส และขจัดความจำเป็นในการรักษาการเชื่อมต่อแบบถาวรระหว่างการดำเนินการ
การดำเนินการเบื้องหลังใน Dataverse ใช้:
การประมวลผลแบบอะซิงโครนัส: การดำเนินการเบื้องหลังช่วยให้ Dataverse ประมวลผลคำขอโดยไม่ต้องทำให้ลูกค้ารอจนเสร็จสิ้น จึงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับงานที่ใช้เวลานาน
วิธีการแจ้งเตือน: เมื่อเสร็จสิ้นการดำเนินการเบื้องหลัง คุณจะได้รับการแจ้งเตือนโดย:
- รวม URL การติดต่อกลับพร้อมกับคำขอของคุณ
- การสมัครสมาชิกกิจกรรม
OnBackgroundOperationComplete
การจัดการข้อผิดพลาด: หากเกิดข้อผิดพลาดระหว่างการดำเนินการเบื้องหลัง Dataverse จะใช้กลไกการลองใหม่ ระบบจะลองคำขอที่ล้มเหลวใหม่สูงสุดสามครั้งโดยใช้กลยุทธ์การเพิ่มเวลาการลองใหม่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียล
ผู้สร้าง
ขั้นตอนต่อไปนี้อธิบายเวิร์กโฟลว์ที่แสดงในไดอะแกรมสถาปัตยกรรมตัวอย่าง:
- ทริกเกอร์การดำเนินการเบื้องหลังโดยใช้ Microsoft Dataverse ใน Power Automate
- จัดกำหนดการ การดำเนินการผ่านทริกเกอร์การเกิดซ้ำ
- ใช้การทำการดำเนินการเบื้องหลัง (พรีเมียม) ใน Dataverse เพื่อจัดการการดำเนินการแบบอะซิงโครนัส
- เรียกใช้การดำเนินการเหตุการณ์
OnBackgroundOperationCompleteจาก Power Automate หรือ API เพื่อรับการดำเนินการให้เสร็จสิ้น
เมื่อใช้การดำเนินการเบื้องหลังของ Dataverse เพื่อดำเนินการตามคำขอแบบอะซิงโครนัส การหมดเวลาการดำเนินการสองนาทีจะนำไปใช้กับปลั๊กอินใดๆ ที่เรียกใช้ในระหว่างกระบวนการ
คอมโพเนนต์
การดำเนินการเบื้องหลัง: การดำเนินการเบื้องหลังใช้เพื่อส่งคำขอที่ Dataverse ประมวลผลแบบอะซิงโครนัส
API ที่กำหนดเอง: API ที่กำหนดเองใช้เป็นเหตุการณ์ทางธุรกิจเพื่อเปิดใช้งานการสร้างความสามารถในการรวมใหม่ เช่น การเปิดเผยเหตุการณ์ทริกเกอร์ชนิดใหม่ในตัวเชื่อมต่อ Microsoft Dataverse API ที่กำหนดเองดำเนินการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากและดำเนินการลบจำนวนมาก
สภาพแวดล้อม Power Platform: มีทรัพยากร Power Platform
Power Apps: Power Apps ใช้เพื่อนำประสบการณ์ผู้ใช้โซลูชันไปใช้ แอปพื้นที่ทำงาน สามารถทริกเกอร์โฟลว์ระบบคลาวด์ที่ดำเนินการเบื้องหลังได้
รายละเอียดสถานการณ์
การดำเนินการเบื้องหลังของ Dataverse ช่วยให้สามารถประมวลผลงานแบบอะซิงโครนัสได้ ซึ่งเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการจัดการกระบวนการที่ใช้เวลานานหรือใช้ทรัพยากรมากโดยไม่ส่งผลกระทบต่อประสบการณ์ของผู้ใช้
กรณีการใช้งานที่เป็นไปได้
การดำเนินการเบื้องหลัง Dataverse มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับสถานการณ์ที่ต้องใช้กระบวนการหรือการดำเนินการที่ใช้เวลานานซึ่งสามารถดำเนินการได้โดยไม่ต้องโต้ตอบกับผู้ใช้ กรณีการใช้งานรวมถึงการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ การล้างข้อมูลตามกำหนดเวลา และการประมวลผลเรกคอร์ดเป็นชุด
การประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก
สถานการณ์: บริษัทด้านการตลาดจำเป็นต้องประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าและแบ่งกลุ่มผู้ชม คุณใช้การดำเนินการเบื้องหลังเพื่อจัดการงานการรวมและวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งช่วยให้นักการตลาดสามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกโดยไม่ต้องรอให้การประมวลผลเสร็จสมบูรณ์
การล้างข้อมูลตามกำหนดเวลา
สถานการณ์: องค์กรของคุณต้องการรักษาการกลั่นกรองข้อมูลโดยการเก็บถาวรหรือการลบเรกคอร์ดที่ล้าสมัยออกจาก Dataverse เป็นประจำ คุณใช้การดำเนินการเบื้องหลังเพื่อระบุและจัดการข้อมูลที่ล้าสมัย เพื่อให้มั่นใจว่าระบบยังคงมีประสิทธิภาพและควบคุมต้นทุนการจัดเก็บ
ข้อควรพิจารณา
ข้อควรพิจารณาเหล่านี้ใช้เสาหลักของ Power Platform Well-Architected ซึ่งเป็นชุดของหลักการชี้นำที่ปรับปรุงคุณภาพของเวิร์กโหลด เรียนรู้เพิ่มเติมใน Microsoft Power Platform Well-Architected
ประสิทธิภาพการทำงาน
งานเบื้องหลังสามารถปรับขนาดตามปริมาณงานที่เพิ่มขึ้นโดยไม่ลดทอนประสิทธิภาพหรือความน่าเชื่อถือ
ความน่าเชื่อถือ
คาดการณ์ความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้นโดยการรวมกลไกการจัดการข้อผิดพลาดที่ครอบคลุม จัดการข้อผิดพลาดชั่วคราวโดยใช้นโยบายการลองใหม่ด้วยการย้อนกลับแบบเอ็กซ์โพเนนเชียล เรียนรู้เพิ่มเติมใน ใช้การลองใหม่ด้วยการย้อนกลับแบบเอ็กซ์โพเนนเชียล
ผู้สนับสนุน
Microsoft ดูแลบทความนี้ ผู้ร่วมให้ข้อมูลต่อไปนี้เขียนบทความนี้
ผู้เขียนหลัก:
- Pujarini Mohapatra, ผู้จัดการฝ่ายวิศวกรรมหลัก