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Integrationsoptionen für intelligente Anwendungs-Workloads

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Zu den Integrationsoptionen für Microsoft Copilot Studio gehören Power Automate Cloud-Flows, HTTP-Anforderungen und -Konnektoren sowie Bot Framework-Fertigkeiten. Diese Integrationen ermöglichen es Agenten, Workflows zu automatisieren, mit externen Diensten zu interagieren und die Unterhaltungsfunktionen zu verbessern. Mit diesen Optionen können Sie Prozesse rationalisieren, die Effizienz verbessern und eine nahtlose Benutzererfahrung bieten. Integrationen sorgen dafür, dass die Agenten komplexe Aufgaben ausführen, auf notwendige Daten zugreifen und intelligent auf Benutzereingaben reagieren können.

Wichtige Überlegungen

Berücksichtigen Sie bei der Entwicklung Ihres Workload und der Bewertung der Integrationsoptionen Folgendes:

  • Abwägung zwischen Konfiguration und benutzerdefinierter Entwicklung: Bestimmen Sie, wann Sie sofort einsatzbereite Konfigurationen anstelle von benutzerdefinierter Entwicklung verwenden sollten, um spezifische organisatorische Anforderungen zu erfüllen.
  • Überwachung und Prüfung:: Verstehen Sie, wie Integrationen überwacht und geprüft werden, um Compliance und Leistung sicherzustellen.
  • Grundlegendes zu Integrationsoptionen: Erkunden Sie die verfügbaren Integrationsoptionen mithilfe von Konnektoren und Aktionen in Copilot Studio.

Integrationsmuster

Integrationsmuster in Copilot Studio sind nicht exklusiv und können für verschiedene Anwendungsfälle kombiniert werden.

Endpunkt-Leistung

Die Leistung von Endpunkten ist ein kritischer Faktor, der sich direkt auf die Benutzererfahrung auswirkt. Berücksichtigen Sie bei der Bewertung von Endpunkten diese wichtigen Faktoren und Strategien:

  • Geschwindigkeit der Integration: Die Leistung der Endpunkte, mit denen Sie eine Verbindung herstellen, z. B. Datenbanken, APIs und andere externe Dienste, wirkt sich direkt auf die Gesamtgeschwindigkeit Ihrer Anwendung aus. Langsame Endpunkte können zu Engpässen führen, was Verzögerungen bei der Verarbeitung und Beantwortung von Benutzeranforderungen verursacht.

  • Unterhaltungserfahrung: In einer Unterhaltungsschnittstelle erwarten Benutzer schnelle und nahtlose Interaktionen. Antwortverzögerungen können den Gesprächsfluss stören, was zu einer schlechten Benutzererfahrung und eventuell Frust führt.

  • Abfrageleistung: Um schnelle Antworten zu gewährleisten, optimieren Sie die an Endpunkte gesendeten Anfragen. Die Optimierung von Abfragen umfasst Folgendes:

    • Effizienter Datenabruf: Minimierung der abgerufenen Datenmenge und Sicherstellung, dass Abfragen so effizient wie möglich sind.
    • Caching: Implementierung von Caching-Strategien, um die Last auf den Endpunkten zu reduzieren und die Antwortzeiten zu verkürzen.
    • Lastenausgleich: Verteilen von Anforderungen auf mehrere Endpunkte, um eine Überlastung eines einzelnen Endpunkts zu vermeiden.

    Weitere Informationen: Empfehlungen zur Optimierung der Datenleistung

  • Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit: Leistungsstarke Endpunkte tragen zur Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit Ihrer Anwendung bei. Wenn die Anzahl der Benutzenden zunimmt, können gut optimierte Endpunkte einen erhöhten Datenverkehr ohne nennenswerte Leistungseinbußen verarbeiten.

  • Überwachung und Optimierung: Überwachen Sie kontinuierlich die Leistung Ihrer Endpunkte, um Probleme umgehend zu erkennen und zu beheben. Verwenden Sie Leistungsmetriken und Protokolle, um Einblicke in Engpässe zu gewinnen und entsprechende Optimierungen vorzunehmen.

Logik verarbeiten

Stellen Sie sicher, dass die Antworten rechtzeitig und effizient sind, wenn Sie Logik für Ihre intelligente Anwendungs-Workload entwerfen, insbesondere bei der Integration mit Power Automate. Erwägen Sie die Implementierung von Strategien wie:

  • Reaktionszeitanforderung: Es erfordert, dass Power Automate innerhalb von 100 Millisekunden auf die Anfrage des Agent reagiert, was eine hochgradig optimierte und effiziente Logik erfordert.

  • Auswerten der Ausführungsgeschwindigkeit: Wenn die Logik nicht schnell genug innerhalb von Power Automate oder Copilot Studio ausgeführt werden kann oder wenn es sich um komplexe Vorgänge handelt, die besser für Code geeignet sind, sollten Sie die Auslagerung der Logik auf andere Dienste in Betracht ziehen:

    • Dataverse benutzerdefinierte APIs, benutzerdefinierte Endpunkte, die innerhalb von Dataverse erstellt werden können, um bestimmte Logik zu verarbeiten. Sie haben ein Timeout-Limit von zwei Minuten, wodurch mehr Zeit für komplexe Vorgänge zur Verfügung steht. Benutzerdefinierte APIs können über Connectors oder HTTP-Anforderungen aufgerufen werden und bieten so Flexibilität bei der Integration.
    • Dataverse Low-Code-Plug-Ins, die benutzerdefinierten APIs ähneln, aber mit minimalem Programmieraufwand erstellt werden können. Sie haben ebenfalls ein Timeout-Limit von zwei Minuten und können auf ähnliche Weise aufgerufen werden.
    • Azure Funktionen, serverlose Funktionen, die Code als Reaktion auf Ereignisse ausführen können. Sie bieten eine hohe Skalierbarkeit und können komplexe Logik effizient verarbeiten. Azure Funktionen können über HTTP-Anfragen ausgelöst werden, wodurch sie einfach in Power Automate und Copilot Studio integriert werden können.

Integration der mittleren Ebene

Die Integration der mittleren Ebene ist ein strategischer Ansatz, der die Funktionalität, Sicherheit und Effizienz Ihres intelligenten Anwendungs-Workloads erheblich verbessern kann.

  • Datenanreicherung: Verbessern Sie die Qualität und den Wert der Daten, bevor sie Ihre Workload erreichen, indem Sie externe Datenquellen integrieren oder Geschäftslogik anwenden, um den Daten Kontext oder zusätzliche Informationen hinzuzufügen. Die Durchführung einer Datenanreicherung kann helfen, umfassendere und aufschlussreichere Daten für die Verarbeitung bereitzustellen, was die Entscheidungsfindung und Benutzerinteraktion verbessert.

  • Datenmaskierung: Schützen Sie vertrauliche Informationen, indem Sie Daten verschleiern oder anonymisieren. Wenden Sie Maskierungstechniken auf sensible Felder wie persönlich identifizierende Daten, Finanzinformationen oder geschützte Daten an. Die Datenmaskierung kann dazu beitragen, die Datensicherheit und den Datenschutz zu verbessern und die Einhaltung von Gesetzen wie der DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) oder des HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) zu gewährleisten.

  • Nachrichtentransformation: Ändern Sie die Struktur oder das Format von Nachrichten, indem Sie Transformationslogik verwenden, um Datenformate zu konvertieren, Daten zu normalisieren oder Informationen zu aggregieren. Die Nachrichtentransformation kann dazu beitragen, die Kompatibilität und Konsistenz von Daten sicherzustellen, Fehler zu reduzieren und die Verarbeitungseffizienz zu verbessern.

  • Datenvalidierung: Stellen Sie die Integrität und Genauigkeit von Daten vor der Verarbeitung sicher, indem Sie Validierungsregeln hinzufügen, um die Vollständigkeit, Richtigkeit und Konsistenz der Daten zu überprüfen. Die Datenvalidierung kann dazu beitragen, Fehler zu vermeiden und stellt sicher, dass nur qualitativ hochwertige Daten verarbeitet werden, was die Zuverlässigkeit der Anwendung verbessert.

  • Leistungsoptimierung: Verbessern Sie die Geschwindigkeit und Effizienz der Datenverarbeitung durch Caching oder asynchrone Verarbeitung, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Diese Strategie kann dazu beitragen, die Latenz zu reduzieren und zeitnahe Antworten zu gewährleisten, was die allgemeine Benutzererfahrung verbessert.

Integrationsmuster vergleichen

Integrationsmuster sind nicht exklusiv und können kombiniert werden. Bewerten Sie die Integrationsoptionen, um sie an den spezifischen Anforderungen und Einschränkungen des intelligenten Anwendungs-Workloads auszurichten, z. B. Leistungsanforderungen, Skalierbarkeit, Sicherheit und Wartbarkeit. Minimieren Sie Risiken, optimieren Sie die Ressourcennutzung und sorgen Sie für eine nahtlose und robuste Integration, indem Sie verfügbare Integrationsmuster auswerten.

Power Automate-Cloud-Flows HTTP-Anforderungen und Konnektoren Bot Framework-Skills
Pro Kein Code / Low-Code
Klare Trennung von Integrations- und Unterhaltungslogik.
Kann separat überwacht werden.
Vorhandene Cloud-Flows können für die Integration mit Copilot Studio aktualisiert werden.		 Kein Code / Low-Code
Synchron.
Kann im Rahmen der Copilot Studio Application Insights Integration überwacht werden.
Kann Variablen verwenden, einschließlich Umgebungsvariablen und Geheimcodes.
Variablen, Bedingungen, Parameter usw. können Power Fx Formeln verwenden.
Unterstützung für Analyse und Fehlerbehandlung.		 Synchrone Ausführung.
Unterstützung für private Endpunkte.
Bestehende Bot Framework Investitionen können wiederverwendet werden.
Contra Die asynchrone Ausführung kann zu Latenz und Verlangsamung führen (sowohl beim Aufrufen als auch beim Ausführen komplexer Flows).
Wenn die Skalierung/Leistung ein Problem darstellt, kann der übergeordnete Plan Power Automate Process bewertet werden.
Power Automate Process, der für den Besitz des Dienstprinzipals erforderlich ist.
Ergebnisse müssen innerhalb von 100 Sekunden zurückgegeben werden.		 Mischt Unterhaltungs- und Integrationslogik. Integrationsthemen können aber isoliert werden, da sie für Ein- und Ausgaben konfiguriert werden können.
Ergebnisse müssen innerhalb von 100 Sekunden zurückgegeben werden.		 Pro-Code (z. B. C#)
Wird im Azure KI Bot Service ausgeführt.
Zusätzliche Kosten müssen durch ein Azure-Abonnement gedeckt werden.
Anwendungslebenszyklus-Verwaltung unterschreidet sich von Power Platform.

Power Automate und HTTP/Konnektor-Integrationen

Power Automate bietet umfangreiche Integrationsfunktionen mit über 1.000 nativen Konnektoren und Optionen zum Erstellen benutzerdefinierter Konnektoren für Ihre APIs. Stellen Sie für eine positive Benutzererfahrung sicher, dass Cloud-Flows, die von Copilot Studio ausgelöst werden, schnell ausgeführt werden, da sie innerhalb von 100 Sekunden eine Antwort zurückgeben müssen, um Zeitüberschreitungen zu vermeiden.

Um die Leistung zu optimieren, sollten Sie HTTP-Anforderungen stellen oder Konnektoren direkt von Copilot Studio aus verwenden und Cloud-Flows nach Möglichkeit umgehen. Optimieren Sie Ihre Cloud-Flows und HTTP-/Connectoranforderungen, indem Sie die Ergebnisse so filtern, dass nur die wesentlichen Daten zurückgegeben werden. Behandeln Sie außerdem Cloud-Flow-Timeouts, indem Sie Parallelzweige implementieren, die Ergebnisse innerhalb des 100-Sekunden-Grenzwerts zurückgeben, um sicherzustellen, dass der Agent Timeouts ordnungsgemäß verarbeitet.

Diese Strategien tragen dazu bei, dass die Interaktionen in Ihrem intelligenten Anwendungs-Workload effizient und reaktionsschnell bleiben.