Azure Mantık Uygulamaları, veri işleme görevlerinin otomatikleştirilmesi, gelen dosyaların değiştirilmesi veya veri değişikliklerine dayalı bildirimlerin oluşturulmasına olanak sağlayan bulut tabanlı bir entegrasyon platformudur.Bu makale Azure'un güvenli, ölçeklenebilir bulutta çalıştırılması için tasarlanmıştır.Bu makale, veri işleme gereksinimlerinize dayanan ayrıntılı bir şekilde, görsel bir tasarımcı ve önceden inşa edilmiş bağlantılarınızı kullanarak Azure'ın güvenli, ölçeklenebilir bulutları kullanarak kapsamlı bir kılavuz sunar.

Azure Mantık Uygulamaları Nedir?

Azure Mantık Uygulamaları Azure Entegrasyon Hizmetleri ailesinin bir parçasıdır, aENFLT:0)serverless model) - sadece kullandığınız şey için ödeme yapın ve platform ölçeklendirme, güvenlik ve bakım.Her bir iş, alg.D[Dönetici) olarak adlandırılır, bir uyarıdan oluşur (işmanlık) ve bir veya daha fazla aksiyon (işmanlık yapan)

Mantık Uygulamaları hem de DÜŞÜNCÜSTÜSÜ:0) Devletsiz[DÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜSÜŞÜNCÜDÜDÜye Olmayan İşbirlikleri Devam Ediyor ve Uzun Süreli İşbirlikleri Yapıyor, Güvenişsiz İş Akışları Daha Hızlı ve Daha ucuza gidiyorlar, ancak kısa ömürlü, senkronizasyon için idealdir. Çoğu otomatik veri işleme görevleri için, devlet iş akışları doğru seçimdir, çünkü güvenilirlik ve güvenilirlik sağlarlar.

Enable Otomatik Data Processing

Mantık Uygulamaları veri işleme otomasyonu için uygun olan zengin bir özellikle geliyor:

  • [FONT:0]Visual Designer and Code View[Dönetici] – Bir tarayıcı tabanlı bir tasarımcıdaki eylemleri sürükleyerek iş akışları inşa edebilir ve bağlantı kurabilirsiniz. Ayrıca, iş akışını doğrudan değiştirmek için kod görüşe de geçiş yapabilirsiniz, bu sürüm kontrol ve işbirliği için kullanışlıdır.
  • [FONT:0] Ön-Builtajların - Office 365, Antigua, SQL Server, Azure Blob Storage, Azure Data Lake, Dynamics 365 ve birçok üçüncü taraf API'si gibi popüler hizmetler için teşvikler.
  • [FONT=0) İleri Veri Manipulation[[Dönetici: 1) Uygulama (örneğin, Ayarlama, Formlama, Formlama) ve yazma kodu olmadan verileri dönüştürmeye ve şekillendirmeye yönelik olarak.
  • [FONT:0)Conditional Logic, Loops ve Hata İşleme[Dönetici: 1)[Dönemli) şartlar ([Dönemli) ve döngüler ([Dönemli) karmaşık iş kuralları işlemek için.[Döneticileri, [Döneticileri)[Dönlendirmek için yeniden kullanmak için yeniden kullanmak.
  • [FONT:0) Azure Ekosistemi ile Integration[DÜT:1) – Azure Fonksiyonları özel mantık için kolayca çağırın, SQL Server depolama prosedürlerini çalıştırın veya Azure Synapse Analytics'e yazın veya Etkinliğe dayalı mimariler için Azure Event Grid'i kullanın.
  • [FONTD:0]Monitoring ve Analytics[[Döneticiler)[[FONTT:0))[[FONTD) – Azure portalı canlı metrikler, loglar ve zengin bir koşu tarihi izleyici ile birlikte.You can also integrate with Azure Monitor, Log Analytics, and Application Insights for advanced diagnosis and uyarıing.
  • [FONT=0)Managed Identity and Key Vault Support[Dönetici: 1 ) – Güvenli bir şekilde mağaza ve Azure Key Vault kullanarak bağlantı dizeleri ve Azure kaynakları kullanarak Azure kaynaklarına özgün olarak giriş yapın, Yönetilen Identities without hard-coding information.

Bu özellikler, Mantık Uygulamaları'nın veri azaltımı, dönüşüm, yönlendirme ve karma ve çoklu bulut ortamları arasında zenginleştirme için güçlü bir araç haline getirmektedir.

Otomatik Bir Data Processing Workflow Nasıl Oluşturulur

Bu ayrıntılı adım adım adım adım adım süreci bir üretim hazırlayıcı veri işleme akışı oluşturmak için takip edin. Ortak bir senaryo kullanacağız: 03.02.2015 tarihli bir FTP klasöründen gelen CSV dosyaları, kayıtları bir SQL Server veritabanına eklemek ve bir statü e-posta gönderme).

1. Veri İşleme Gereksinimlerinizi Tanımlama

Azure portalını açmadan önce aşağıdakileri açıklayın:

  • İş akışını ne tetikliyor? (e.g., yeni dosya, güncellenmiş rekor, planlanan anket, webhook)
  • Hangi eylemler gerçekleşmelidir? (örneğin, okuyun dosya, parse content, alanları doğrulamak, veritabanına yazmak, arşiv ham dosyalarına yazmak, paydaşlarına haber vermek)
  • Hangi hata senaryoları var? (örneğin, yanlış dosyalar, veritabanı zamanları, kimlik doğrulama hataları)
  • Hangi performans ve maliyet kısıtlamaları uygulanır? (örneğin, beklenen hacim, frekans, yürütme tarihinin tutulması)

Bu örnek için tasarımınızı yönlendirmek için bu gereklilikleri belgeleyin, bir SFTP klasöründe ortaya çıkan yeni bir dosyadır: dosya, parse CSV, gerekli alanları, her satırları bir SQL Server masasına ekleyin ve bir e-posta özeti gönder.

2. Azure Portal'da bir Mantık App oluşturun

  1. Giriş:0)Azure portalı[Dönemli: 1 ).
  2. Arama çubuğunda, tip "Logic Apps" ve hizmeti seçin.
  3. ClickFLT:0)Ek[Dönetici:0) Yeni bir mantık uygulaması oluşturmak için.
  4. Gerekli alanlarda doldurun: [[Üye:0)] [DÜye:2|Döntme[Döntme: 3) – Azure abonelikünüzü seçin.
  5. [FONT:0]Kaynak grubu[[Dönetici:0)[[[Dönetici:0))
  6. [FONT=0)Logic app name[[Dönetici:0)[Dönetici:0)[Dönetici)[Dönetici:0))[Dönetici.
  7. [FONT:0)Yönetmelik[Döncükler: 1) Bölgeyi veri kaynaklarınıza en yakın şekilde seçin.
  8. [FONT:0)Plan türü) - (1)Convolt **Convolt ** (pay-per-execution) çoğu veri işleme iş yükleri için. Standart (Ekleştirilmiş fiyatlandırma) gelişmiş ağ veya özel uç noktalarına ihtiyacınız varsa.
  9. <0)Review + Create[[Dönetici: 1 ), sonra )[[Döneticileri değiştirdikten sonra, kaynağın tasarımını tasarlayabilmeye başlamaya başlamaya başlamaya başlamaya başlamaya başlamaya başlamaya devam edin.

3. Görsel Tasarımcıyı kullanarak Çalışma Akışı Tasarlamak

Tasarımcı bir tuvalle açılır. Bu senaryo için, dosyayı kullanın (örneğin, XPT:0)[Döneticileri değiştir)[Döneticileri değiştir) · SFTP sunucunuza bağlantı yapılandırın (host, user, and password or private key).

Uyarıdan sonra, sıradaki eylemleri ekleyin:

  • [FONTTP – Dosya içeriğine Alın[[Dönetici:0)
  • [FONT:0)Data Operations – Parse JSON[[Dönetici: 1 ) veya bir **Compose ** Ayarlama işlevi ile eylem.Flat File Encoding** özelliği yoktur.Flat File that Logic Apps does not have a native CSV ⁇ , so you can use theENFLT:8) andurpert. Alternatif olarak, **Flat File Encoding** action (if lisanslı) veya üçüncü taraf bir bağlantı için.For simple-parti.For simple, we can be considered a JSON maaş yükü sağlandığında - ancak pratikte, bir fonksiyonu sağlam olarak kullanmak için.
  • [FONT:0]Her bir [Dönetici: 1) her bir parsed kayıt yoluyla iterate.
  • döngü içinde, gerekli alanları kontrol etmek için **Condition** ekleyin (örneğin, 03: 00) geçerliyse, **Insert sıraya gidin ** SQL Server bağlantısını kullanarak eylem.Eğer geçersizyse, kaydı ayrı bir hata masasına veya loga yazın.

4. Kıvrımlar ve Eylemler

Her eylem hedef hizmeti ile bağlantı gerektirir. İlk kez bir bağlantı eklediğinizde, uygun kimliklerle imzalanarak bağlantı oluşturmanız gerekir.For SQL Server için SQL Server Authentication, Azure AD Entegre veya Yönetilen Kimlik.Herhangi bir şekilde kullanılabilir.( 0) Yasal Kimlik) Mümkün olduğunda - geri dönen sırları ortadan kaldırırsınız.

Şekil parametreleri dikkatle yapılandırın:

  • SQL Ekle eylemi için, masa adını belirt ve parsed CSV'dan veritabanı sütunlarına haritalama alanları.
  • Örneğin, [[Dint-i İmkanlar için dinamik ifadeler kullanın. Örneğin, [[Dint: 16) veya [[Gücretsizler için mevcut kayıtları referans almak için.
  • döngüden sonra, **SFTP ekleyin - dosyayı işlenmiş bir klasöre arşivlemek için harekete geçin.
  • Son olarak, **Office 365 Outlook ekleyin - Tamamlanan operasyonların çalışmasını, toplam kayıtların işlenmesini ve karşılaşan hataları bildirmek için bir e-posta gönderin.

5. Hatayı Uygulama ve Yeniden Düşünme Politikaları

Hiçbir iş akışı mükemmel değildir. mantığı uygulamanızı dirençli hale getirmek için aşağıdaki teknikleri kullanın:

  • [FONT=0)Configure retry policies[[Dönetici: 1 ) Her eylemde bulunan . Varsayılan olarak, Mantık Uygulamaları üst üste 4 kez tekrarlama ile yeniden kurulabilir.For database operations, sabit bir yeniden deneme aralığı daha uygun olabilir.
  • [FONT:0) Bir Kapsam Hareketinin ([Dönetici:2) ekleyebilmek için ) ayarların başarısızlıkları yakalaması gerekir. Örneğin, bir Kapsamdaki tüm işleme bölümünü kapat ve yalnızca Kapsam başarısız olursa bu şubeyi yapılandırın - bu şube bir uyarı gönderebilir veya bir geri dönüş akışı tetikleyebilir.
  • [FONT=0]Use Try-Katch pattern[[Dönetici: Başarı için birincil Kapsam, yakalama kapsamı içinde, bir tabloya hata ayrıntıları girin ve gerekirse yeniden- değiştirilebilir.
  • [FONT:0] Dükkan sorunlu satırlar[[Dönetici: 1 ) ölü bir kuyrukta (örneğin, Azure Queue Storage) manuel inceleme için.

Boş bir dosya işlemek için bir koşul örneği: 03.03.2012 - eğer doğruysa, işlem atlayın ve uyarı e-posta gönderin.

6. Test ve İş Akışı İzleme

Mantık uygulamasını kurtardıktan sonra, manuel test yapın:

  1. SFTP klasörüne bir test CSV dosyasını yükleyin (iyi ve kötü satırlarla).
  2. Mantık App tasarımcısında, tıklayın:0)Run Tefsir[Dönetici: 1) Bir dosya eklendiğinde veya değiştirilmiş** (görüntülere yönelik tetikleyiciyi beklemek veya bir ücret yükü ile tetikleyiciyi manuel olarak beklemek gerekebilir).
  3. **Overview** sayfasına gidin ve **Run tarihi** her bir infazı görmek için tıklayın. ayrıntılı girişleri, çıktıları ve her eylem için zamanlamayı seçin.
  4. **Diagnostics ** Para ve geç kalmışlığı kontrol etmek için pane kullanın. Enable **Insights ** for a richer view.
  5. SQL satırlarının doğru bir şekilde eklendiğini, dosyaları arşivlenmiş ve e-posta bildirimleri teslim edilmektedir.

Devamlı izleme için, başarısız koşu, uzun süre veya yüksek aktarım ayarları için Azure Monitor'te uyarılar ayarlayın. Ayrıca sorgulama ve paniğe yönelik Log Analytics'e ihracat giriş yapabilirsiniz.

Data Processing Otomasyon için Gerçek Dünya Senaryoları

İşte Azure Mantık Uygulamalarının Üstünleştiği üç ortak kullanım vakası:

Enjekte ve Dönüştürme Log Files

Bir SaaS şirketi üçüncü taraf pazarlama aracından günlük ihracat alır. Planlanan bir mantık uygulaması (daha sonra 2 AM) dosyayı HTTP aracılığıyla indirmek için, bir Azure fonksiyonu kullanarak verileri parsing kodda daha güvenilirdir, tarih formatları ve tezler bir Azure SQL Database'e dönüştürür.

E-posta Atalarından Satın Alma Siparişleri

Bir perakende işletme, paylaşılan bir posta kutusunda Excel ekleri olarak satın alır. Yeni bir e-postanın paylaşılan posta kutusunda geldiğinde "Yeni bir e-posta adresi" (Office 365 Outlook konektörü) eksler, onları Azure Blob Storage'a kaydeder, sonra OCR belgeleri için özel bir Vizyon API'si arayın.

Gerçek Zamanlı IoT Data Filtreleme ve Archiving

Bir üretim şirketi, IoT cihazlarından Azure Event Hubs aracılığıyla telemetri yayınlamaktadır. Bir Event Grid her mesaj için bir mantık uygulaması başlatır. Uygulama, düşük gecikmelere karşı sıcaklık okumaları sağlar: eğer anormal, Twilio SMS ile bir uyarı gönderir ve sıcak bir yol yazar (Cosmos DB); eğer normalse, okuma ve arşivleri Azure Data Lake Storage Gen2'ye uzun vadeli analiz için sıkıştırır.

Üretim İş Akışları için En İyi Uygulamalar

  • [FONT:0) Kontrollü kimlikler ve Anahtar Pencere[Dönemli: 0,4->)) - Asla doğru metindeki şifreleri veya bağlantı dizeleri saklama. Sistem tarafından belirlenen kimlik için gerekli olan standart plan ve Key Vault'a erişmek için, iş zamanında sırları almak için izin verin.
  • [FONT:0) Büyük işlem, yüksek çözünürlükte, yüksek çözünürlükte değil, birden çok öğeyi uyumlu bir şekilde işlemek için **Split On** özelliği kullanılarak, Azure Functions veya Data Factory'yi ağır kaldırmanız için kullanın.
  • [FONT=0) Tasarım idem iş gücü yeteneğe sahip olur[[Dönetici:0)[FONT=0))) Uygulamada, aynı olay iki iş akışı iki kez tetikler (aynı olay yeniden tekrarlama veya tekrarlama olayları için), yan etkiler güvenli. Hedef tablolarda benzersiz tanımlayıcılar kullanın ve eklemeden önce mevcut kayıtları kontrol edin.
  • [FONT:0) Basit ve modüler – Bir dev mantık uygulaması yerine, HTTP tetikleyicileri ile iletişim kuran birçok mantık uygulamaları karmaşık süreçleri kırınır, Servis Bu kuyruklar veya Event Grid. Bu, sürdürülebilirlik sağlar ve bağımsız ölçeklendirme sağlar.
  • [FONT:0) Maliyet için Optimalin[Dönetici:0)[Dönetici iş yükleri için tüketim planı kullanın.Uygulama süresini mümkün olduğunda, paralel şubeleri kullanarak uygulama süresini azaltır.
  • [FONT=0)Leverage API Management[[Döntgen: 1)[Dönetici:0))[Döneticileriniz varsa, Azure API Yönetimi güvenlik, throttling ve sürümleme için ön planda yer alır.
  • [FONT:0]Document and version control your ticks[[Dönetici: 1 ) – Mantık uygulama şablonu (ARM JSON) ve Git'te onu depolayın. Her eylem bloğu için yorum oluşturun.

Bu adımları ve en iyi uygulamaları takip ederek, eğitimciler ve geliştiriciler Azure Mantık Uygulamaları'nı otomatik olarak karmaşık veri işleme görevleri verimli bir şekilde otomatikleştirip hataları azaltma konusunda Azure Mantıksal uygulamaları kullanabilirler.The platform uses a strong, serverless basic for building integration solutions that scale with your business needs. For deep reading, see theFLT:0 Azure resmi olarak Azure Logic Apps Belgeleri).