帶入自己的 Azure Data Lake Storage Gen2

Power Automate Process Mining 可讓您選擇直接從 Azure Data Lake Storage Gen2 儲存和讀取事件記錄檔資料。 此功能可透過直接連線至您的儲存帳戶來簡化擷取、轉換、載入 (ETL) 管理。

此功能目前支援擷取下列各項：

表格

• Delta 資料表
  • Fabric Lakehouse 中的單一 Delta 資料表。

檔案和資料夾

• CSV
  • 單一 CSV 檔案。
  • 包含多個有相同結構之 CSV 檔案的資料夾。 擷取所有檔案。
• Parquet
  • 單一 Parquet 檔案。
  • 包含多個有相同結構之 Parquet 檔案的資料夾。 擷取所有檔案。
• Delta-parquet
  • 包含 Delta-parquet 結構的資料夾。

必要條件

• Data Lake Storage 帳戶必須是 Gen2。 您可以從 Azure 入口網站查看此資訊。 不支援 Azure Data Lake Gen1 storage 帳戶。

• Data Lake Storage 帳戶必須啟用階層命名空間。

• 在儲存帳戶層級中，必須將擁有者角色指派給負責該環境初始容器設定的使用者，以便後續同一環境中的其他使用者能夠正常使用。 這些使用者連接到同一容器，並且必須具有以下指派：

  • 已指派儲存體 Blob 資料讀者或儲存體 Blob 資料參與者角色
  • 至少已指派 Azure Resource Manager 讀取者角色。

• 應為您的儲存體帳戶建立資源共用 (CORS) 規則，以便與 Power Automate Process Mining 共用。

  • 允許的來源必須是設定為 https://make.powerautomate.com 和 https://make.powerapps.com。

  • 允許的方法必須包括：get、options、put、post。

  • 允許的標頭應盡量靈活。 建議您將它們定義為 *。

  • 顯示標頭應盡量靈活。 建議您將它們定義為 *。

  • 最長時數應盡可能靈活。 建議使用 86400。

    

• Data Lake Storage 中的 CSV 資料應符合下列 CSV 檔案格式需求：

  • 壓縮類型：無
  • 資料行分隔符號：逗號 (,)
  • 資料列分隔符號：預設與編碼。 例如，預設 (\r、\n 或 \r\n)

  

• 所有資料都必須是最終事件記錄檔格式，並符合資料要求中所列的要求。 資料應準備好對應至程序挖掘結構描述。 擷取後就無法進行資料轉換。

• 標題行的大小 (寬度) 目前限制為 1 MB。

重要

請確定 CSV 檔案中所示的時間戳記符合 ISO 8601 標準格式 (例如 YYYY-MM-DD HH:MM:SS.sss 或 YYYY-MM-DDTHH:MM:SS.sss)。

連線至 Azure Data Lake Storage

1. 在左側瀏覽窗格中，選取 Process Mining>由此開始。

2. 在程序名稱欄位中輸入您的程序名稱。

3. 在資料來源標題底下，選取匯入資料> Azure Data Lake>繼續。

4. 在連線設定畫面上，從下拉式選單中選取您的訂閱識別碼、資源群組、儲存體帳戶和容器。

5. 選取包含事件記錄檔資料的檔案或資料夾。

   您可以選取單一檔案或包含多個檔案的資料夾。 所有檔案都必須有相同的標頭和格式。

6. 選取下一步。

7. 在對應資料畫面中，將您的資料對應至所需的結構描述。

   

8. 選取儲存並分析來完成連線。

定義累加式資料重新整理設定

您可以透過完整或累加式重新整理，重新整理從 Azure Data Lake 引入的程序。 雖然沒有保留原則，但您可以使用下列其中一種方法以累加方式來擷取資料：

如果您在上一節中選取了單一檔案，請將更多資料附加到所選檔案。

如果您在上一節中選取了資料夾，請將增量檔案新增至所選資料夾。

重要

當您將累加檔案新增至所選資料夾或子資料夾時，請務必使用日期命名檔案來指示累加順序，例如 YYYMMDD.csv 或 YYYYMMDDHHMMSS.csv。

若要重新整理程序：

1. 前往程序的詳細資料頁面。

2. 選取重新整理設定。

3. 在排程重新整理畫面上，完成下列步驟：

   1. 開啟讓您的資料保持最新狀態切換開關。
   2. 在重新整理資料間隔下拉式清單中，選取重新整理的頻率。
   3. 在開始欄位中，選取重新整理的日期與時間。
   4. 開啟累加式重新整理切換開關。