引入您自己的 Azure Data Lake Storage Gen2

Power Automate Process Mining 为您提供直接从 Azure Data Lake Storage Gen2 存储和读取事件日志数据的选项。 此功能通过直接连接到您的存储帐户简化了提取、转换、加载 (ETL) 管理。

此功能当前支持引入以下内容：

表

• 增量表
  • Fabric Lakehouse 中的单个 Delta 表。

文件和文件夹

• CSV
  • 单个 CSV 文件。
  • 包含多个具有相同结构的 CSV 文件的文件夹。 所有文件都将被引入。
• Parquet
  • 单个 parquet 文件。
  • 包含多个具有相同结构的 parquet 文件的文件夹。 所有文件都将被引入。
• Delta-parquet
  • 包含 delta-parquet 结构的文件夹。

先决条件

• Data Lake Storage 帐户必须是 Gen2。 您可以从 Azure 门户网站查看。 Azure Data Lake Gen1 存储帐户不受支持。

• 必须为 Data Lake Storage 帐户启用了分层命名空间。

• 所有者角色（存储账户级别）必须归属于在同一环境中为以下用户执行环境初始容器设置的用户。 这些用户连接到同一个容器，并且必须具有以下这些分配：

  • 分配了存储 Blob 数据读取者或存储 Blob 数据参与者角色
  • 至少分配了 Azure 资源管理器读取者角色。

• 为您的存储帐户建立资源共享 (CORS) 规则，以便与 Power Automate Process Mining 共享。

  • 允许的源必须设置为 https://make.powerautomate.com 和 https://make.powerapps.com。

  • 允许的方法必须包括：get、options、put、post。

  • 允许的标头应尽可能灵活。 我们建议将它们定义为 *。

  • 显示的标头应尽可能灵活。 我们建议将它们定义为 *。

  • 最长期限应尽可能灵活。 我们建议使用 86400。

    

• Data Lake Storage 中的 CSV 数据应满足以下 CSV 文件格式要求：

  • 压缩类型：无
  • 列分隔符：逗号 (,)
  • 行分隔符：默认和编码。 例如，默认（\r,\n, 或 \r\n）

  

• 所有数据必须采用最终事件日志格式，并满足数据要求中列出的要求。 数据应该已准备好映射到流程挖掘架构。 引入后没有可以进行的数据转换。

• 标题行的大小（宽度）当前限制为 1 MB。

重要提示

确保 CSV 文件中显示的时间戳符合 ISO 8601 标准格式（例如，YYYY-MM-DD HH:MM:SS.sss 或 YYYY-MM-DDTHH:MM:SS.sss）。

连接到 Azure Data Lake Storage

1. 在左侧导航窗格中，选择 Process mining>在此处开始。

2. 在流程名称字段中输入流程的名称。

3. 在数据源标题下，选择导入数据>Azure Data Lake>继续。

4. 在连接设置屏幕上，从下拉菜单中选择您的订阅 ID、资源组、存储帐户和容器。

5. 选择包含事件日志数据的文件或文件夹。

   您可以选择单个文件或具有多个文件的文件夹。 所有文件必须具有相同的标头和格式。

6. 选择下一步。

7. 在映射数据屏幕上，将数据映射到所需的架构。

   

8. 通过选择保存和分析来完成连接。

定义增量数据刷新设置

您可以通过完全刷新或增量刷新来按计划刷新从 Azure Data Lake 获取的流程。 虽然没有保留策略，但您可以使用以下方法之一以增量方式引入数据：

如果您在上一节中选择了单个文件，请向所选文件追加更多数据。

如果您在上一部分中选择了文件夹，请将增量文件添加到所选文件夹中。

重要提示

将增量文件添加到选定文件夹或子文件夹时，请确保通过使用日期（如 YYYYMMDD.csv 或 YYYYMMDDHMMSS.csv）命名文件来指示增量顺序。

要刷新流程：

1. 转到流程的详细信息页面。

2. 选择刷新设置。

3. 在计划刷新屏幕上，完成以下步骤：

   1. 打开使数据保持最新切换开关。
   2. 在数据刷新频率下拉列表中，选择刷新频率。
   3. 在开始时间字段中，选择刷新的日期和时间。
   4. 打开增量刷新切换开关。