次の方法で共有

独自の Azure Data Lake Storage Gen2 を導入する

  • [アーティクル]

Power Automate Process Mining には、Azure Data Lake Storage Gen2 から直接イベント ログ データを保存および読み取るオプションがあります。 この機能では、ストレージ アカウントに直接接続することで、抽出、変換、読み込み (ETL) の管理を簡素化します。

この機能は現在、以下の取り込みをサポートしています:

  • CSV
    • ひとつの CSV ファイル。
    • 同じ構造を持つ複数の CSV ファイルを含むフォルダー。 すべてのファイルが取り込まれます。
  • Parquet
    • ひとつの parquet ファイル。
    • 同じ構造を持つ複数の Parquet ファイルを含むフォルダー。 すべてのファイルが取り込まれます。
  • Delta-parquet
    • delta-parquet 構造を含むフォルダ。

前提条件

  • Data Lake Storage アカウントは、Gen2 である必要があります。 Azure ポータルで確認できます。 Azure Data Lake Gen1 ストレージ アカウントはサポートしていません。

  • Data Lake Storage アカウントは、階層型名前空間にを有効しておく必要があります。

  • オーナー ロールを同じ環境内の次のユーザーに対して環境の初期コンテナーの設定を実行するユーザーに割り当てる必要があります。 これらのユーザーは同じコンテナーに接続しており、次の割り当てが必要です。

    • ストレージ ブロブ データ リーダー または ストレージ ブロブ コントリビューター ロールが割り当てられている
    • 少なくとも、Azure Resource Manager 閲覧者 のロールが割り当てられている。

  • リソース共有 (CORS) ストレージ アカウントに対する共有ルールは、Power Automate Process Mining で共有するように確立する必要があります。

    • 許可されるオリジンは https://make.powerautomate.com と https://make.powerapps.com に設定する必要があります。

    • 許可されたメソッドには、get、options、put、post が含まれている必要があります。

    • 許可されたヘッダーは可能な限り柔軟である必要があります。 * として定義することをお勧めします。

    • 公開されたヘッダーは可能な限り柔軟である必要があります。 * として定義することをお勧めします。

    • 最大有効期間は可能な限り柔軟に設定する必要があります。 86400 の使用を推奨します。

      CORS 設定画面例のスクリーンショット。

  • データレイク ストレージの CSV データは、以下の CSV ファイル形式要件を満たす必要があります:

    • 圧縮の種類: なし
    • 列区切り記号: カンマ (,)
    • 行区切り文字: 既定およびエンコード。 例: 既定 (\r、\n、または \r\n)

    ファイル形式の設定画面のスクリーンショット。

  • すべてのデータは最終イベント ログ形式であり、データ要件にリストされている要件を満たしている必要があります。 データをプロセス マイニング スキーマにマッピングする準備ができている必要があります。 インジェスト後に使用できるデータ変換はありません。

  • ヘッダー行のサイズ (幅) は現在 1 MB に制限されています。

重要

CSV ファイルで表されるタイム スタンプが ISO 8601 標準形式 (YYYY-MM-DD HH:MM:SS.sss や YYYY-MM-DDTHH:MM:SS.sss など) に従っていることを確認してください。

Azure Data Lake Storage への接続

  1. 左側のナビゲーション ウィンドウで、プロセス マイニング>ここから開始を選択します。

  2. プロセス名フィールドにプロセスの名前を入力します。

  3. データ ソース 見出しで、データのインポート>Azure Data Lake>続行を選択します。 [プロセスの作成] ステップのスクリーンショット。

  4. 接続設定 画面で、ドロップダウン メニューから自分の サブスクリプション ID、リソース グループ、 ストレージ アカウント、そして コンテナー を選択します。

  5. イベントログデータが含まれるファイルまたはフォルダーを選択します。

    単一のファイルを選択することも、複数のファイルが含まれるフォルダーを選択することもできます。 すべてのファイルは同じヘッダーと形式でなければなりません。

  6. 次へを選択します。

  7. データのマッピング画面で、データを必要なスキーマにマッピングします。

    [データのマッピング] 画面のスクリーンショット。

  8. 保存して分析を選択して接続を完了します。

増分データ更新の設定を定義する

完全更新または増分更新を使用して、スケジュールに従って Azure Data Lake から取得したプロセスを更新できます。 保持ポリシーはありませんが、次のいずれかの方法を使用してデータを段階的に取り込むことができます。

前のセクションで 単一ファイル を選択した場合、選択したファイルに他のデータを追加します。

前の画面で フォルダー を選択した場合、選択したフォルダーに増分ファイルを追加します。

重要

選択したフォルダーまたはサブフォルダーに増分ファイルを追加する場合、YYYMMDD.csv や YYYYMMDDHHMMSS.csv のようにファイル名を日付にして増分順序を示してください。

プロセスを最新の情報に更新するには、次の手順を実行します。

  1. プロセスの詳細ページに移動します。

  2. 更新設定を選択します。

  3. スケジュールの更新画面で、次の手順を完了します。

    1. データを最新に維持するトグル スイッチをオンにします。
    2. データの更新間隔 ドロップダウン リストで、更新の頻度を選択します。
    3. 開始時刻フィールドで、更新の日時を選択します。
    4. 増分更新 トグル スイッチをオンにします。