Automatiseringssenter
Automatiseringssenteret gir omfattende overvåkings- og feilsøkingsopplevelser for automatiseringsprosessene dine på tvers av Power Automate, og imøtekommer ulike roller som er involvert i automatisering. Enten du er oppretter, operatør, teammedlem i Center of Excellence (CoE) eller forretningsanalytiker, fungerer automatiseringssenteret som en sentralisert hub for å overvåke og administrere automatiseringsaktivitet i miljøet. Med sitt brukervennlige grensesnitt og instrumentbord gir automatiseringssenteret deg mulighet til å få en helhetlig oversikt over alle automatiseringsrelaterte data, inkludert anbefalinger, utførelseslogger, ytelsesmålinger og en integrert kopilot.
Data- og visualiseringsstrategi
Informasjonen som vises på sidene Oversikt og Kjøringer (forhåndsversjon), er basert på skydata og skrivebordsflytkjøringsdata som er lagret i Microsoft Dataverse. Disse sidene er utformet for å gi deg en visning på toppnivå av flytkjøringsaktivitetene dine, inkludert underordnede sky- eller skrivebordsflytkjøringer som er knyttet til en bestemt flyt på øverste nivå. Denne tilnærmingen lar deg overvåke hele automatiseringen fra start til slutt. Den lar deg avgjøre om den generelle automatiseringen lyktes eller mislyktes, og gir data om totalt antall kjøringer, blant mange andre beregninger.
Notat
- Noen filtre er kanskje ikke tilgjengelige for enkelte kategorier på grunn av typen data som presenteres.
- Data under kategorien Arbeidskøer er en Premium-funksjon som krever en Power Automate Premium-lisens.
- Anbefalinger er en Premium-funksjon som krever et administrert miljø.
- Når du navigerer mellom kategorier, beholder kategorien det aktive filtreringsvalget. Velg Fjern filtre for å tilbakestille deg brukte filtrene.
- Skrivebordsflytrelaterte aktiviteter som skrivebordsflytkjøringer og arbeidskøer osv. har alltid vært tilgjengelige i Dataverse, men historikk for skyflytkjøringer har først nylig blitt introdusert i Dataverse. Lær mer.
- Kjøreloggen for skyflyter som vises i fanen Oversikt og kjøringer (forhåndsversjon), kan ta opptil en time før den er tilgjengelig i Dataverse og i automatiseringssenteret.
- Som standard er visualiseringer bare basert på skyflytkjøringer på øverste nivå. Ved hjelp av filtre kan du også se visualiseringer for underordnede flyter.
Tillatelser som kreves
Automatiseringssenterets underliggende data administreres gjennom Dataverse-tabeller, sikret via rollebasert tilgangskontroll (RBAC). I standard Dataverse-miljøer (produksjon, prøveversjon, sandkasse, utvikler) er nødvendige rettigheter inkludert i standardrollen for miljøoppretter. Administratorer kan tilordne brukere til denne rollen etter behov. I Standard-miljøer med en klargjort Dataverse-database blir alle brukere automatisk miljøopprettere. I tillegg kan administratorer opprette egendefinerte sikkerhetsroller med rettigheter på radnivå for å kontrollere dataene brukere kan vise og samhandle med.
Her er hovedtabellene som brukes i automatiseringssenteret:
| Tabellnavn | Rettighetsnavn | Description |
|---|---|---|
| Behandle | prvReadWorkflow |
Lagrer skrivebordsflyter og løsningsavhengige skyflyter. |
| Flytøkt | prvReadflowsession |
Lager skrivebordsflytkjøringsdata. |
| Flytkjøring | prvReadflowrun |
Lagrer skyflytkjøringsdata som er inntatt gjennom funksjonen Administrer historikk for skyflytkjøring i Dataverse. |
| Flytlogg | prvReadflowlog |
Lagrer udelbare logger som Power Automate-handlingslogger for skrivebordsflytkjøring (krever logger V2-aktivering), maskinkjøringslogger osv. |
| Flythendelse | prvReadflowevent |
Lagrer anbefalingsrelaterte data og mer. |
| Arbeidskø | prvReadworkqueue |
Lagrer arbeidskødata. |
| Arbeidskøelement | prvReadworkqueueitem |
Lagrer arbeidskøelementdata som tilhører en bestemt arbeidskø. |
Notat
- I Dataverse for Teams-miljøer må brukerne være medlemmer av Dataverse for Teams-miljøet for å få tilgang til automatiseringssenteret. Lær mer. Vurder å oppgradere miljøet for å få mer detaljert kontroll over rettigheter og tilleggsfunksjoner.
- Kategorien Arbeidskø er ikke tilgjengelig i Dataverse for Teams-miljøer.
Fanen Oversikt
Denne kategorien gir en ende-til-ende-automatiseringstilstandsvisning i miljøet og er basert på flytrapportering på øverste nivå. Anbefalinger-delen i denne fanen gir handlingsrettet innsikt til automatiseringsområdet ditt. Du kan prioritere og håndtere de viktigste problemene og anbefalingene, basert på deres potensielle innvirkning.
| Visuell effekt | Description |
|---|---|
| Anbefalinger | Liste over automatiseringstilstand, samsvar, innsikt i anbefalte fremgangsmåter og praktiske anbefalinger. |
Aktivitet (forhåndsversjon)
| Visuell effekt | Description |
|---|---|
| Flytprosesser på øverste nivå | Antall flyter på øverste nivå som hadde én eller flere kjøringer basert på valgte filtre. Gir en generell indikasjon på automatiseringstilstanden og hjelper deg med å identifisere hvilke kjøringer på toppnivå som mislykkes mest. |
| Totalt antall kjøringer | Antall flytkjøringer basert på valgte filtre. |
| Feilfrekvens for flytkjøringer | Prosentandel av feil som oppstod under flytkjøring basert på valgte filtre. |
| Feiltrender for flytkjøringer | Sporer bruks- og pålitelighetstrender for kjøringer på øverste nivå over tid. |
| Mest populære flytkjøringer | Identifiser kritiske automatiseringer som mislykkes regelmessig, for å forbedre tilstanden, fleksibiliteten og unntakshåndteringen. |
| Flytkjøring mislyktes | Viser de siste flytene som mislyktes, og som kanskje må endres for å redusere skrivebordsflytfeil. |
Anbefalinger
Anbefalingsdelen gir både proaktiv og reaktiv innsikt, sammen med forslag om diverse elementer i automatiseringslandskapet. Forslag kan omfatte å håndtere plutselige automatiseringsfeil, arbeidskøer som står i fare for ikke å oppfylle målene for servicenivåavtalen (SLA), og ubrukte maskiner eller maskingrupper i miljøet. Disse anbefalingene kan hjelpe deg med å identifisere forbedringsområder og iverksette nødvendige tiltak basert på effekten. Vil du vite mer, kan du se Anbefalinger om automatiseringssenteret.
Copilot (forhåndsversjon)
Copilot er utformet for å hjelpe deg med analyse av automatiseringsaktivitet, ytelse i arbeidskøer og for å gi svar på vanlige spørsmål om Power Automate-funksjoner (generative svar). Brukere kan for eksempel spørre om antall flyter som kjørte i går, hvilke køelementer som er satt på vent, eller hvordan de kan analysere aktivitet med Copilot. Som svar genererer Copilot utdata som gir innsikt og svar på spørsmålene som stilles. For mer informasjon, se Bruk Copilot til å analysere automatiseringsaktivitet og stille produktspørsmål.
Viktig!
- Denne funksjonen drives av Azure OpenAI-tjeneste.
- Copilot er en ny teknologi som fremdeles utvikles. Det er optimalisert for bruk med engelsk og har begrenset støtte for andre språk. Derfor kan deler av den vises på engelsk i stedet for på ditt foretrukne språk.
- I den første forhåndsversjonen må du ha et miljø i USA for å bruke denne funksjonen. Hvis du ikke har tilgang til et miljø som er basert i USA, kan du be administratoren om å opprette et nytt miljø i administrasjonssenteret for Power Platform og velge USA som område.
- Les vanlige spørsmål om ansvarlig kunstig intelligens for Copilot i automatiseringssenteret (forhåndsversjon) for å finne ut mer om denne nye Copilot-opplevelsen.
Kjøringer-fanen (forhåndsversjon)
Denne fanen byr på en konsolidert visning av data for sky- og skrivebordsflytkjøring i en hierarkisk listevisning. Dataene er organisert basert på flyter på øverste nivå. Hvis en skyflyt har én eller flere underordnede flyter (støtter både underordnet sky og skrivebord). Denne visningen er nyttig i scenarioer der individuelle flytøktkjøringer var vellykkede, men andre avhengige kjøringer mislyktes, noe som til slutt førte til at flyten på øverste nivå mislyktes. Ved å vise disse kjøringene i tilknytning til de overordnede kjøringene forbedrer vi automatiseringsovervåking og effektiv årsaksanalyse av unntak.
Arbeidskøer-fanen
Denne fanen inneholder måleverdier for å overvåke tilstandsstatusen for arbeidskøelementer, inkludert gjennomstrømming, gjennomsnittlig håndteringstid og distribusjon. Disse måledataene bidrar til å identifisere forbedringsområder og spore ytelse over tid.
| Visuell effekt | Description |
|---|---|
| Distribusjon av arbeidskø | Viser antall arbeidskøer med serviceavtalespesifikk konfigurasjon, for eksempel "standard vareutløp" brukt. |
| Arbeidskøelementer etter status | Viser antall arbeidskøelementer kategorisert etter behandlingsstatus, med en oversikt over unntakstyper (tilgjengelig når du holder pekeren over unntakskategorien). |
| Gjennomstrømming for arbeidskø | Viser antall elementer som er behandlet i en arbeidskø innenfor en bestemt tidsenhet, sammen med feilfrekvens og trend. |
| Feildistribusjon for arbeidskøelement | Viser distribusjonen av arbeidskøelementer per feiltilstand, for eksempel "Forretningsunntak", "IT-unntak" og "Tidsavbrudd for behandling". |
| Frekvens for å legge i kø på nytt for arbeidskø | Viser hvor ofte arbeidskøelementer legges i kø for videre behandling eller manuell håndtering. |
| Trend for gjennomsnittlig behandlingstid | Viser trenden for gjennomsnittlig håndteringstid for arbeidskøelementer over tid. |
| Vanligste arbeidskøer etter gjennomsnittlig behandlingstid | Viser de fem arbeidskøene med høyest gjennomsnittlig behandlingstid i synkende rekkefølge. |
| Gjennomsnittlig behandlingstid | Viser gjennomsnittlig behandlingstid for elementer i en arbeidskø. |
| Vanligste arbeidskøhåndtering etter prosessor | Viser de fem arbeidskøene med høyest antall elementer som ble behandlet per prosessor. |
| Vanligste arbeidskøer etter utløpende elementer | Viser de fem vanligste arbeidskøene rangert etter antall utløpende elementer i arbeidskøen. |
| Vanligste arbeidskøer etter feilfrekvens | Viser de fem vanligste arbeidskøene med høyest antall antall elementer i feiltilstand. |
Notat
Hvis du filtrerer arbeidskøelementer etter en bestemt elementstatus, for eksempel "Forretningsunntak", blir ikke eventuelle samsvarende elementer som allerede er utløpt, vurdert i resultatene. Dette skyldes det faktum at utløpte elementer anses som ikke mulig å behandle med mindre utløpsdatoen forlenges først, noe som har forrang over søk på lavere nivå.
Kjente begrensninger
Følgende er gjeldende begrensninger for automatiseringssenteret og den underliggende datastrukturen.
- Skyflytbasert filtrering viser bare skyflyter som finnes i en løsning i det gjeldende miljøet.
- Bare kjøringer for løsningsbaserte skyflyter er tilgjengelige i automatiseringssenteret.
- Under den første forhåndsversjonen krever synligheten av flyter og kjøreloggen i automatiseringssenteret at du er eier (medeierskap er ikke tilstrekkelig) av flytene eller at du har tilgang i hele miljøet til de relevante dataene i miljøet. Hovedtabellene i Dataverse som styrer dataene som vises i automatiseringssenteret, er:
workflowLøsningsavhengige skyflyter og skrivebordsflyterflowrun: Logg for skyflytkjøringflowsession: Logg for skrivebordsflytkjøringflowevent: Anbefalinger og varslerworkqueue: Arbeidskøerworkqueueitem: Arbeidskøelementer
- Underordnede sky- og skrivebordsflytkjøringer vises under Kjøringer (forhåndsversjon).
- Skrivebordsflytkjøringer på øverste nivå støttes ikke ennå (for lokalt overvåkede eller API-baserte scenarioer)
- Felleseide eller delte flyter støttes ikke ennå (brukere ser ikke kjøringer av flyter som er delt med dem).
- Brukere med bredere tilgang til å kjøre data (for eksempel administratorer eller medlemmer av CoE-teamet) kan se Ukjent flyt som flytnavn. Dette navnet kan vises hvis den tilsvarende skyflyten ikke eksplisitt deles med brukeren, eller flyten ble slettet i mellomtiden.
- Brukere med bredere tilgang til å kjøre data kan oppleve økt ventetid under datalasting på grunn av høye kjørevolumer for skyflyt. Ytelsen kan forbedres ved å velge flere filtre og redusere datointervaller.
- Hvis det vises et visualobjekt som viser «For mange resultater», kan du prøve å justere filteret for å begrense mengden data som returneres.
- Hvis du ser varsler spesifikke for Dataverse eller skyflytkjøringer, kan du se den underliggende dokumentasjonen for historikken for skyflytkjøring for å finne ut mer.
- Eldre historikk for skyflytkjøring mangler kanskje for det valgte datointervallfilteret. Manglende kjørehistorikk kan skyldes det gjeldende miljøets konfigurasjon av tid til publisering (TTL), som er anigg til å behold skyflytkjøringer i bare n-dager.
- Historikk for skyflytkjøring i Dataverse er også en evalueringsfunksjonalitet, og kommer med sitt eget sett med kjente begrensninger som kan påvirke dataene som vises i automatiseringssenteret.