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지능형 애플리케이션 워크로드를 위한 통합 옵션

  • 아티클

Microsoft Copilot Studio에 대한 통합 옵션에는 Power Automate 클라우드 흐름, HTTP 요청 및 커넥터, Bot Framework 기술이 포함됩니다. 이러한 통합을 통해 에이전트는 워크플로를 자동화하고, 외부 서비스와 상호 작용하고, 대화 기능을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 옵션을 사용하면 프로세스를 간소화하고 효율성을 개선하며 원활한 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. 통합을 통해 에이전트는 복잡한 작업을 수행하고, 필요한 데이터에 액세스하고, 사용자 입력에 지능적으로 응답할 수 있습니다.

주요 고려 사항

워크로드를 개발하고 통합 옵션을 평가할 때 다음 사항을 고려하세요.

  • 구성과 사용자 지정 개발의 균형 조정: 특정 조직의 요구 사항을 충족하기 위해 기본 구성과 사용자 지정 개발을 언제 사용할지 결정합니다.
  • 모니터링 및 감사: 규정 준수 및 성능을 보장하기 위해 통합을 모니터링하고 감사하는 방법을 이해합니다.
  • 통합 옵션 이해: Copilot Studio에서 커넥터 및 작업을 사용하여 사용 가능한 통합 옵션을 탐색합니다.

통합 패턴

Copilot Studio의 통합 패턴은 배타적이지 않으며 다양한 사용 사례에 맞게 결합할 수 있습니다.

엔드포인트 성능

엔드포인트 성능은 사용자 경험에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요소입니다. 엔드포인트를 평가할 때 다음과 같은 핵심 요소와 전략을 고려하세요.

  • 통합 속도: 데이터베이스, API 및 기타 외부 서비스와 같이 연결하는 엔드포인트의 성능은 애플리케이션의 전체 속도에 직접적인 영향을 미칩니다. 엔드포인트가 느리면 병목 현상이 발생하여 사용자 요청 처리 및 응답이 지연될 수 있습니다.

  • 대화형 환경: 대화형 인터페이스에서 사용자는 빠르고 원활한 상호 작용을 기대합니다. 응답이 지연되면 대화 흐름이 중단되어 사용자 경험이 저하되고 잠재적인 불만이 발생할 수 있습니다.

  • 쿼리 성능: 빠른 응답을 보장하려면 엔드포인트로 전송되는 쿼리를 최적화합니다. 쿼리 최적화에는 다음이 포함됩니다.

    • 효율적인 데이터 검색: 가져오는 데이터의 양을 최소화하고 쿼리의 효율성을 최대한 높입니다.
    • 캐싱: 캐싱 전략을 구현하여 엔드포인트의 부하를 줄이고 응답 시간을 단축합니다.
    • 부하 분산: 해당하는 경우 단일 엔드포인트가 오버로드되지 않도록 여러 엔드포인트에 요청을 분산합니다.

    자세히 알아보기: 데이터 성능 최적화를 위한 권장 사항

  • 확장성 및 안정성: 고성능 엔드포인트는 애플리케이션의 확장성과 안정성에 기여합니다. 사용자 수가 증가함에 따라 잘 최적화된 엔드포인트는 심각한 성능 저하 없이 증가된 트래픽을 처리할 수 있습니다.

  • 모니터링 및 최적화: 엔드포인트의 성능을 지속적으로 모니터링하여 문제를 즉시 식별하고 해결합니다. 성능 메트릭 및 로그를 사용하여 병목 현상에 대한 인사이트를 얻고 그에 따라 최적화합니다.

로직 처리

지능형 애플리케이션 워크로드에 대한 논리를 설계할 때, 특히 Power Automate와 통합할 때 응답이 시기적절하고 효율적인지 확인하세요. 다음과 같은 전략을 구현하는 것이 좋습니다.

  • 응답 시간 요구 사항: Power Automate가 100밀리초 이내에 에이전트에 응답해야 하므로 고도로 최적화되고 효율적인 논리가 필요합니다.

  • 실행 속도 평가: Power Automate 또는 Copilot Studio 내에서 논리를 충분히 빠르게 실행할 수 없거나 코드에 더 적합한 복잡한 작업이 포함된 경우 논리를 다른 서비스로 오프로드하는 것이 좋습니다.

    • Dataverse 사용자 지정 API, 특정 논리를 처리하기 위해 Dataverse 내에서 생성할 수 있는 사용자 지정 엔드포인트입니다. 2분의 시간 제한이 있어 복잡한 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 커넥터 또는 HTTP 요청을 통해 사용자 지정 API를 호출할 수 있으므로 통합의 유연성을 제공합니다.
    • Dataverse 로우코드 플러그인은 사용자 지정 API와 유사하지만 최소한의 코딩으로 만들 수 있습니다. 또한 2분의 시간 제한이 있으며 유사하게 호출할 수 있습니다.
    • Azure Functions는 이벤트에 대한 응답으로 코드를 실행할 수 있는 서버리스 함수입니다. 높은 확장성을 제공하고 복잡한 논리를 효율적으로 처리할 수 있습니다. Azure Functions는 HTTP 요청을 통해 트리거할 수 있으므로 Power Automate 및 Copilot Studio와 쉽게 통합할 수 있습니다.

중간 계층 통합

중간 계층 통합은 지능형 애플리케이션 워크로드의 기능, 보안 및 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 전략적 접근 방식입니다.

  • 데이터 보강: 외부 데이터 원본을 통합하거나 데이터에 컨텍스트 또는 추가 정보를 추가하는 비즈니스 논리를 적용하여 데이터가 워크로드에 도달하기 전에 데이터의 품질과 가치를 향상시킵니다. 데이터 보강을 수행하면 처리를 위해 보다 포괄적이고 통찰력 있는 데이터를 제공하여 더 나은 의사 결정 및 사용자 상호 작용으로 이어질 수 있습니다.

  • 데이터 마스킹: 데이터를 난독화하거나 익명화하여 중요한 정보를 보호합니다. 개인 식별자, 금융 정보 또는 독점 데이터와 같은 민감한 필드에 마스킹 기술을 적용합니다. 데이터 마스킹은 데이터 보안 및 개인 정보 보호를 강화하여 GDPR(일반 데이터 보호 규정) 또는 HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act)와 같은 규정을 준수하는 데 도움이 될 수 있습니다.

  • 메시지 변환: 변환 논리를 사용하여 데이터 형식을 변환하거나, 데이터를 정규화하거나, 정보를 집계하여 메시지의 구조 또는 형식을 수정합니다. 메시지 변환은 데이터의 호환성과 일관성을 보장하여 오류를 줄이고 처리 효율성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

  • 데이터 유효성 검사: 데이터 완전성, 정확성 및 일관성을 확인하는 유효성 검사 규칙을 추가하여 처리되기 전에 데이터의 무결성과 정확성을 보장합니다. 데이터 유효성 검사는 오류를 방지하고 고품질 데이터만 처리되도록 하여 애플리케이션의 안정성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

  • 성능 최적화: 캐싱 또는 비동기 처리를 사용하여 대량의 데이터를 효율적으로 처리함으로써 데이터 처리의 속도와 효율성을 향상시킵니다. 이 전략은 대기 시간을 줄이고 적시에 응답하여 전반적인 사용자 경험을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

통합 패턴 비교

통합 패턴은 배타적이지 않으며 결합할 수 있습니다. 통합 옵션을 평가하여 성능 요구 사항, 확장성, 보안 및 유지 관리성과 같은 지능형 애플리케이션 워크로드의 특정 요구 사항 및 제약 조건에 맞춥니다. 위험을 완화하고, 리소스 사용을 최적화하며, 사용 가능한 통합 패턴을 평가하여 원활하고 강력한 통합을 보장합니다.

Power Automate 클라우드 흐름 HTTP 요청 및 커넥터 Bot Framework 기술
Pro 노코드/로우코드.
통합과 대화 논리의 명확한 분리.
별도로 모니터링할 수 있습니다.
기존 클라우드 흐름을 업데이트하여 Copilot Studio와 통합할 수 있습니다.		 노코드/로우코드.
동기.
Copilot Studio Application Insights 통합의 일부로 모니터링할 수 있습니다.
환경 변수 및 비밀을 포함한 변수를 사용할 수 있습니다.
변수, 조건, 매개 변수 등은 Power Fx 수식을 사용할 수 있습니다.
구문 분석 및 오류 처리 지원.		 비동기 실행.
프라이빗 엔드포인트에 대한 지원.
기존 Bot Framework 투자를 재사용할 수 있습니다.
Con 비동기 실행으로 인해 대기 시간과 속도가 느려질 수 있습니다(복잡한 흐름을 호출하거나 실행하기 위해).
규모/성능이 중요한 경우 더 높은 계층의 "Power Automate Process" 계획을 평가할 수 있습니다.
서비스 주체 소유권에 필요한 "Power Automate Process"입니다.
100초 이내에 결과를 반환해야 합니다.		 대화 논리와 통합 논리를 혼합하지만 통합 주제는 입력 및 출력에 대해 구성할 수 있으므로 격리할 수 있습니다.
100초 이내에 결과를 반환해야 합니다.		 프로 코드(예: C#).
Azure AI Bot Service에서 실행됩니다.
추가 비용은 Azure 구독으로 충당해야 합니다.
애플리케이션 수명 주기 관리는 Power Platform과 다릅니다.

Power Automate 및 HTTP/커넥터 통합

Power Automate는 1,000개 이상의 기본 커넥터와 API에 대한 사용자 지정 커넥터를 만들 수 있는 옵션을 통해 광범위한 통합 기능을 제공합니다. 긍정적인 사용자 경험을 위해 Copilot Studio에서 트리거된 클라우드 흐름은 시간 초과를 방지하기 위해 100초 내에 응답을 반환해야 하므로 빠르게 실행되어야 합니다.

성능을 최적화하려면 HTTP 요청을 하거나 Copilot Studio에서 직접 커넥터를 사용하고 가능한 경우 클라우드 흐름을 우회하는 것을 고려하세요. 필수 데이터만 반환하도록 결과를 필터링하여 클라우드 흐름 및 HTTP/커넥터 요청을 최적화합니다. 또한 100초 제한 내에서 결과를 반환하는 병렬 분기를 구현하여 클라우드 흐름 시간 제한을 처리하고 에이전트가 시간 제한을 정상적으로 처리하도록 합니다.

이러한 전략은 지능형 애플리케이션 워크로드에서 효율적이고 응답성이 뛰어난 상호 작용을 유지하는 데 도움이 됩니다.