Intégration de données entrantes

L’intégration de données entrantes consiste à intégrer des données externes à Microsoft Dataverse afin qu’elles soient accessibles aux applications et aux flux de cloud.

API

Microsoft Dataverse fournit deux services web permettant d’utiliser des données et des métadonnées : l’API web et le service d’organisation.

L’API web Dataverse prend en charge le développement multiplateforme à l’aide des méthodes RESTful et respecte la norme OData (Open Data Protocol) 4.0. Cette norme ouverte permet l’intégration dans divers langages de programmation et sur divers appareils et plateformes.

Toutes les opérations de données au moyen des API Dataverse sont traduites en messages traités par l’infrastructure d’événements de la plateforme. Cela prend en charge les scénarios d’automatisation utilisant des flux de cloud Power Automate ou des flux de travail classiques, et permet aux développeurs d’ajouter des plug-ins pour la validation ou la logique métier personnalisée.

Événement et lot

Les architectes de solutions doivent classer les données entrantes comme pilotées par des événements ou basées sur des lots pour déterminer les modèles d’intégration appropriés. Le schéma suivant compare ces deux approches :

Modèle de transfert

Lors de l’intégration à Dataverse, déterminez si les données seront transférées à partir de systèmes externes ou extraites de Dataverse à la demande.

Dans le modèle de transfert, un système externe envoie des données directement à Dataverse à l’aide de l’API web. Pour ce faire, le système externe doit comprendre le modèle de données Dataverse et la logique métier.

Créez une couche d’abstraction pour gérer l’accès externe aux tables Dataverse. Cette approche permet d’isoler les systèmes externes des modifications internes et prend en charge les méthodes suivantes :

• Traitement basé sur des événements : Power Automate ou Microsoft Azure Logic Apps peut gérer des transactions individuelles déclenchées par des événements dans les systèmes source.
• Traitement par lots : gérez des transferts de données volumineux par lots à l’aide d’outils comme KingswaySoft ou Azure Data Factory.
• Fonctions Microsoft Azure Functions : abstrayez la logique métier en fonctions Azure Functions réutilisables à des fins d’intégration.
• API personnalisée : créez une API personnalisée avec laquelle les systèmes externes peuvent interagir.

Lors de la conception d’intégrations, envisagez de réduire la latence et gérer les limites de service à l’aide du multithreading.

Modèle d’extraction

Utilisez le modèle d’extraction lorsque des données sont nécessaires à la demande, par exemple lors de scénarios d’augmentation des données en temps réel. Cette approche récupère les données de systèmes externes si nécessaire lors de l’accès à des enregistrements dans Dataverse.

Les entités virtuelles sont bien adaptées aux scénarios d’extraction où un accès en temps réel à des données externes est nécessaire sans les stocker dans Dataverse.

Clés secondaires

Dans Dataverse, les lignes sont identifiées de manière unique à l’aide d’un GUID. Les systèmes externes doivent généralement stocker ou récupérer ce GUID, ce qui peut s’avérer inefficace.

Les clés secondaires permettent aux systèmes externes de lire ou d’écrire des données sans avoir besoin du GUID Dataverse, ce qui permet une intégration plus efficace. Par exemple, si un système de comptabilité externe utilise un numéro de compte alphanumérique unique, ce champ peut être défini comme une clé secondaire dans Dataverse. Cela permet un accès direct aux enregistrements à l’aide de l’identificateur du système externe.

Upsert

Le message Upsert vous permet de simplifier la logique d’intégration lorsqu’il est difficile de savoir si une ligne existe déjà dans Dataverse.

Au lieu d’interroger d’abord, puis de choisir entre Créer et Mettre à jour, vous pouvez envoyer un message Upsert. En cas d’utilisation avec une clé secondaire, Dataverse détermine automatiquement s’il faut créer une ligne ou mettre à jour une ligne existante.

API personnalisées

Les API personnalisées vous permettent de définir et d’exposer des opérations groupées pour les systèmes externes à utiliser en tant qu’interface unique pouvant être appelée.

Créez un enregistrement d’API personnalisé dans Dataverse pour définir la structure. Une API personnalisée peut être une fonction (pour les opérations de lecture) ou une action (pour les opérations d’écriture). Des plug-ins permettent d’implémenter la logique d’API.

Fonctions Azure Functions

Les fonctions Azure Functions permettent aux développeurs d’implémenter une logique personnalisée complexe qui peut être réutilisée sur l’ensemble des systèmes. Elles peuvent être déclenchées au moyen de webhooks, encapsulées dans des connecteurs personnalisés et accessibles à partir d’autres applications ou services.

Les fonctions Azure Functions vous permettent de transférer ou d’extraire des données dans Dataverse ou de créer des API avec une logique côté serveur personnalisée. Ces API peuvent être exposées en toute sécurité au moyen de Gestion des API Microsoft Azure.