WEBVTT

00:00:00.140 --> 00:00:07.560
Gotowi na 10 dni z Microsoft 365, Copilot, iAzure oraz ludźmi, którzy kształtują przyszłość pracy?

00:00:08.140 --> 00:00:12.100
W styczniu M365.com powraca i będzie jeszcze większe.

00:00:12.860 --> 00:00:18.340
Dołącz do nas na sesję na żywo praktyczne dema i wiedzę od MVP oraz ekspertów z całego świata.

00:00:18.620 --> 00:00:21.660
Żadnych nudnych slajdów, żadnego żargonu bez końca.

00:00:21.880 --> 00:00:23.680
Zajmujemy się prawdziwymi wyzwaniami.

00:00:23.680 --> 00:00:29.100
Copilot Studio, agenty AI Fabrik, bezpieczeństwo, ład korporacyjny i automatyzacja.

00:00:29.100 --> 00:00:34.960
Niezależnie od tego, czy jesteś informatykiem, programistą czy liderem biznesu, mamy sesję dla Ciebie.

00:00:35.480 --> 00:00:40.340
Przez 10 pełnych dni możesz poznawać technologię i łączyć się z globalną społecznością.

00:00:40.800 --> 00:00:44.580
Oglądaj na żywo i zabierz praktyczne wnioski do swojej organizacji.

00:00:44.880 --> 00:00:49.120
Styczeń 2027 roku, 10 dni, jedna społeczność Microsoft.

00:00:49.500 --> 00:00:51.120
Rejestracja jest już otwarta.

00:00:51.480 --> 00:00:53.640
Zarezerwuj swoje miejsce już dziś.

00:00:55.240 --> 00:00:57.820
Wejdź na m365.com.net

00:00:57.820 --> 00:01:04.640
Dołącz na m365.com.net i widzimy się na żywo w styczniu.

00:01:04.860 --> 00:01:08.280
Zastanawiałeś się kiedyś, czy Twoje dane mogą działać bez Twojej ingerencji?

00:01:08.520 --> 00:01:11.400
Wyobraź sobie wykrywanie spadku zapasów w czasie rzeczywistym.

00:01:11.640 --> 00:01:15.960
Zamiast wysyłać e-mail lub sprawdzać dashboard, system sam zamawia towar za Ciebie.

00:01:16.140 --> 00:01:17.300
To nie jest hipoteza.

00:01:17.560 --> 00:01:19.580
To działanie Fabrik Data Activator.

00:01:19.580 --> 00:01:32.480
Dzisiaj połączymy surowe dane, natychmiastowe, alerty i zautomatyzowane reakcje, pokazując jak współpracuje to z Power BI, Synapse i resztą Microsoft Fabrik, by zamienić wnioski w działanie bez zwłoki.

00:01:32.480 --> 00:01:36.020
Brakujące ogniwo w Twojej pętli danych.

00:01:36.320 --> 00:01:42.780
Większość zespołów twierdzi, że działa w czasie rzeczywistym, ale gdy zajrzysz pod maskę, wygląda to bardziej jak następny dzień.

00:01:43.700 --> 00:01:48.100
Dashboardy odświeżają się co 15-30 minut, czasem tylko raz na godzinę.

00:01:48.100 --> 00:01:55.580
Do tego czasu wzorzec, który chciałeś wyłapać już się zmienił, a raport, na który patrzysz, to bardziej analiza po fakcie niż transmisja na żywo.

00:01:55.800 --> 00:01:58.700
Oglądasz powtórkę meczu po ogłoszeniu końcowego wyniku.

00:01:58.980 --> 00:02:02.120
Problem nie polega na tym, że narzędzia BI nie pokazują, co się dzieje.

00:02:02.360 --> 00:02:03.880
Zazwyczaj robią to bardzo dobrze.

00:02:04.260 --> 00:02:07.540
Brakującym elementem jest to, co dzieje się po dostrzeżeniu problemu.

00:02:07.820 --> 00:02:13.860
Obecnie większość procesów polega na człowieku, który musi zauważyć zmianę, podjąć decyzję i ją wykonać.

00:02:14.400 --> 00:02:15.740
To tworzy wąskie gardło.

00:02:15.740 --> 00:02:25.320
Nawet tak podstawowa rzecz, jak wysłanie e-maila do klientów przy spadku wskaźnika, staje się ręczną pracą, bo system nie łączy wniosków bezpośrednio z działaniem.

00:02:26.540 --> 00:02:29.380
To opóźnienie sprawia, że tak wiele okazji stygnie.

00:02:29.580 --> 00:02:33.920
Promocja uruchomiona 3 godziny za późno po spadku sprzedaży traci swoją ważność.

00:02:34.360 --> 00:02:40.900
Skok błędów na stronie, który czeka na kolejne spotkanie przeglądowe, kosztuje nas konwersje, których nigdy nie odzyskamy.

00:02:40.900 --> 00:02:48.320
Luka między wiedzą a działaniem to dokładnie to miejsce, w którym znajduje się Fabric Data Activator, a jego zadaniem jest skrócenie tego dystansu do sekund.

00:02:48.460 --> 00:02:56.240
Ponieważ działa on natywnie wewnątrz Microsoft Fabric, Data Activator nie wymaga ciągłego eksportowania, łączenia czy żonglowania źródłami danych.

00:02:56.480 --> 00:03:02.060
Odczytuje on strumienie zdarzeń w czasie rzeczywistym i reaguje natychmiast, gdy zostanie spełniony zdefiniowany przez Ciebie warunek.

00:03:02.260 --> 00:03:07.640
Różnica polega na tym, że zamiast kończyć się na powiadomieniu, może on wywołać reakcję łańcuchową w pozostałych systemach.

00:03:07.640 --> 00:03:12.080
Wyobraź sobie, strumień sprzedaży na żywo monitoruje wydajność w różnych regionach.

00:03:12.460 --> 00:03:20.780
Normalnie zauważyłbyś nagły spadek w jednym regionie na pulpicie nawigacyjnym, zbadał sprawę, przygotował ofertę, uzyskał akceptację i uruchomił promocję.

00:03:20.980 --> 00:03:22.240
To może zająć godzinę.

00:03:22.820 --> 00:03:33.740
Z Data Activator ten sam spadek może wywołać wstępnie zatwierdzone wywołanie API do systemu automatyzacji marketingu, uruchamiając ofertę w ciągu minut, zanim konkurencja dostrzeże słabość.

00:03:33.740 --> 00:03:38.760
Bez czekania, aż ktoś to zauważy, bez zwłoki w rozważaniu oczywistych ruchów.

00:03:38.880 --> 00:03:40.100
To jest prawdziwa zmiana.

00:03:40.340 --> 00:03:44.240
Tradycyjne narzędzia BI śledzą, Data Activator słucha i odpowiada.

00:03:45.100 --> 00:03:52.420
Przy typowym odświeżaniu Power Bico, powiedzmy 30 minut, sama detekcja może być już opóźniona od momentu wystąpienia zmiany.

00:03:54.490 --> 00:03:59.910
Wyzwalacze Data Activator mogą działać na strumieniach zdarzeń niemal w czasie rzeczywistym, w ciągu sekund,

00:04:00.050 --> 00:04:03.750
dzięki czemu moment działania jest ściśle powiązany z samym zdarzeniem.

00:04:03.750 --> 00:04:09.230
A ponieważ jest wpleciony w fabrik, nie ogranicza się do jednego pulpitu czy zbioru danych.

00:04:09.490 --> 00:04:12.910
Może łączyć się z dowolnym elementem ekosystemu, jeśli ma to sens.

00:04:14.230 --> 00:04:20.450
Ten strumień danych może być częścią potoku danych synaps, który zasila wiele modeli podrzędnych i modeli AI.

00:04:22.150 --> 00:04:26.610
Jeśli wydarzy się coś ważnego, Data Activator nie tylko szepnie coś do Twojego pulpitu.

00:04:26.610 --> 00:04:32.030
Wysyła sygnał do systemów zdolnych do natychmiastowego naprawienia sytuacji lub wykorzystania okazji.

00:04:32.210 --> 00:04:34.730
To pomost między obserwacją a egzekucją.

00:04:35.170 --> 00:04:41.430
Zamiast zapychać czat zespołu wiadomościami, które pracownicy zobaczą po lunchu, wykonuje kolejny krok tu i teraz.

00:04:42.590 --> 00:04:47.170
Zamienia każde kwalifikujące się zdarzenie w podjętą decyzję i już wykonane działanie.

00:04:47.170 --> 00:04:51.530
Gdy zestawisz to ze standardowym przepływem pracy B, przewaga jest oczywista.

00:04:52.150 --> 00:04:53.990
Samomonitorowanie mówi Ci, co się dzieje.

00:04:54.370 --> 00:04:56.830
Monitorowanie połączone z reakcją zmienia wynik.

00:04:57.030 --> 00:05:03.150
W świecie, w którym okna możliwości szybko się zamykają, ta różnica to coś więcej niż wygoda, to konkurencyjność.

00:05:03.670 --> 00:05:11.030
Teraz przyjrzyjmy się, jak naturalnie pasuje to do narzędzi, w których już pracujesz, nie dodając kolejnej warstwy złożoności do zarządzania.

00:05:11.310 --> 00:05:12.750
Więcej niż tylko powiadomienia.

00:05:12.910 --> 00:05:13.510
Sieć Fabrik.

00:05:13.510 --> 00:05:17.450
Wysłanie kolejnego powiadomienia na Teams to nie automatyzacja, to po prostu kolejny szum.

00:05:17.670 --> 00:05:18.890
Wiesz, o jaki rodzaj chodzi.

00:05:19.110 --> 00:05:24.730
Potok wyskakujących powiadomień na każdym ekranie, z których każde domaga się uwagi dla spraw mniej lub bardziej istotnych.

00:05:25.030 --> 00:05:31.570
Początkowo masz poczucie panowania nad sytuacją, ale wkrótce zespół zaczyna je ignorować, a te ważne giną w chaosie.

00:05:32.470 --> 00:05:37.910
Ironia polega na tym, że systemy, które mają informować, często sprawiają, że stajemy się bardziej ślepi.

00:05:37.910 --> 00:05:43.250
Wszyscy siedzieliśmy na poniedziałkowych odprawach, gdy ktoś wspominał, że przegapił poważny problem klienta,

00:05:43.250 --> 00:05:45.130
bo alert wyglądał jak wszystkie inne.

00:05:45.370 --> 00:05:50.750
Istotą problemu nie jest brak wykrywania, lecz brak inteligencji w działaniu, które powinno nastąpić.

00:05:51.130 --> 00:05:57.350
Nadwrażliwe wyzwalacze traktują każdą małą zmianę jak kryzys, co buduje kulturę ignorowania wszelkich powiadomień.

00:05:57.730 --> 00:06:03.810
W tym momencie rozwiązanie Microsoft Fabrik Data Activator zaczyna mieć kluczowe znaczenie w ekosystemie Fabrik.

00:06:03.810 --> 00:06:09.850
Nie jest tylko dodatkiem, działa bezpośrednio obok Power B, Synapse i magazynowania danych w Fabrik.

00:06:10.030 --> 00:06:15.210
Oznacza to, że pracuje na tym samym poziomie, co narzędzia obsługujące Twoją analitykę i potoki danych.

00:06:15.470 --> 00:06:20.830
Zamiast wysyłać powiadomienie przy każdej drobnej zmianie metryki, potrafi ocenić, czy warto z tego powodu zatrzymywać pracę.

00:06:20.970 --> 00:06:26.390
Pomyśl o nim jak o operatorze starej centrali telefonicznej, który jednak rozumie pilność każdego połączenia.

00:06:26.690 --> 00:06:32.030
Gdy coś się dzieje, powiedzmy, że źródło danych wysyła sygnał, że format nazw produktów uległ awarii w trakcie ładowania.

00:06:32.030 --> 00:06:35.510
Data Activator wie, które kable łączą się z właściwymi systemami.

00:06:35.690 --> 00:06:39.090
Nie wysyła zespołowi marketingu powiadomienia, które przeczytają dopiero jutro.

00:06:39.250 --> 00:06:45.150
Kieruje problem bezpośrednio do systemu, który może wstrzymać wadliwe ładowanie, zanim zatruje raporty końcowe.

00:06:45.350 --> 00:06:46.610
Oto praktyczny przykład.

00:06:46.830 --> 00:06:50.590
Potok Synapse pobiera dane transakcji finansowych co kilka sekund.

00:06:51.030 --> 00:06:55.870
Jeden z systemów nadrzędnych zaczyna wysyłać duplikaty rekordów z powodu błędu po stronie dostawcy.

00:06:56.130 --> 00:07:00.970
Jeśli używasz tylko zwykłych alertów, zobaczysz wiadomość na Teams lub e-mail wykryto duplikaty.

00:07:00.970 --> 00:07:03.870
Teraz zadanie ląduje na czyjejś liście rzeczy do zrobienia.

00:07:04.130 --> 00:07:13.210
Z Data Activator w akcji system może wstrzymać potok natychmiast po wykryciu duplikatów, dając inżynierom czas na naprawę źródła przed skażeniem magazynu.

00:07:13.430 --> 00:07:18.030
Naprawa odbywa się na poziomie systemu, a nie dlatego, że ktoś akurat przeglądał pulpit nawigacyjny.

00:07:18.150 --> 00:07:19.210
To kluczowa różnica.

00:07:19.510 --> 00:07:23.470
Data Activator nie jest ograniczony do jednego zbioru danych czy wąskiego strumienia.

00:07:23.470 --> 00:07:31.950
Działa na wielu typach danych, tabelach, strumieniach zdarzeń i innych źródłach fabrik stosując logikę bez konieczności ciągłego doglądania.

00:07:31.950 --> 00:07:40.490
Ten szeroki zakres działania sprawia, że nie tylko wie, kiedy coś jest nie tak, wie dokładnie, kiedy nacisnąć hamulec, a kiedy gaz.

00:07:40.690 --> 00:07:47.210
A ponieważ działa w tym samym ekosystemie, co Twoja logika transformacji i magazyn danych nie walczy z przepływami informacji.

00:07:47.210 --> 00:07:57.190
Jest w nie wbudowane, dlatego możesz stworzyć łańcuch, w którym pozyskiwanie, transformacja, walidacja i rozwiązywanie problemów dzieją się w jednym procesie, bez wzajemnego gonienia się przy przekazywaniu zadań.

00:07:57.310 --> 00:08:04.210
To różnica między reagowaniem na dane a sprawianiem, by Twoje systemy adaptowały się w trakcie pracy, utrzymując jakość i terminowość.

00:08:04.910 --> 00:08:11.410
Jednak prawdziwa korzyść pojawia się, gdy postrzegasz to nie jako narzędzie do powiadomień, lecz jako warstwę operacyjnego podejmowania decyzji.

00:08:11.410 --> 00:08:20.650
Reaguje w oparciu o kontekst, co drastycznie redukuje szum informacyjny, jednocześnie zwiększając odsetek alertów, które faktycznie wywołują konkretne działania.

00:08:21.210 --> 00:08:26.370
Nie jesteś już przytłoczony, otrzymujesz istotne sygnały przy mniejszym nakładzie pracy ludzkiej.

00:08:27.050 --> 00:08:36.010
A ponieważ te decyzje mogą wywoływać realne zmiany w wstrzymywanie zadań, aktualizację rekordów, inicjowanie napraw to nie tylko skraca czas między wiedzą a działaniem.

00:08:36.190 --> 00:08:38.010
To całkowicie eliminuje ten odstęp.

00:08:38.010 --> 00:08:43.010
Teraz przejdźmy do części, która przykuwa uwagę wywoływanie interfejsów API i ingerencja w świat zewnętrzny poza Microsoftem.

00:08:43.730 --> 00:08:49.230
Gdy system wewnętrzny kontaktuje się ze światem zewnętrznym, Twoje dane mogą wykonać telefon, zanim w ogóle zobaczysz nieodebrane połączenie.

00:08:49.390 --> 00:08:58.230
To nie jest przenośnia, mówimy o wykorzystaniu tego samego strumienia zdarzeń, który już śledzisz, by w czasie rzeczywistym uruchamiać coś poza ekosystemem Microsoft Fabric.

00:08:58.230 --> 00:09:11.210
Zamiast czekać, aż przeczytasz pulpit nawigacyjny lub klikniesz powiadomienie w Teams, system sam wykonuje połączenie metaforycznie lub dosłownie, by uruchomić akcję w innej aplikacji lub usłudze w momencie spełnienia warunku.

00:09:11.530 --> 00:09:14.110
Większość konfiguracji BI zawodzi właśnie w tym miejscu.

00:09:14.310 --> 00:09:22.290
Świetnie radzą sobie z wyłanianiem wniosków, czasem nawet przy użyciu efektownych wizualizacji i komentarzy wspomaganych przez AI, ale podają Ci piłkę i oczekują, że to Ty z nią pobiegniesz.

00:09:22.290 --> 00:09:28.030
Nadal musisz otworzyć CRM, wysłać zamówienie, zaktualizować ERP lub uruchomić proces ręcznie.

00:09:28.210 --> 00:09:31.390
To właśnie w tej luce powraca wąskie gardło w postaci człowieka.

00:09:31.650 --> 00:09:38.110
Możesz wykryć problem w kilka minut, ale wykonanie następuje godziny później, ponieważ czeka, aż ktoś będzie mógł zareagować.

00:09:38.350 --> 00:09:41.610
Z Data Activator ten krok nie jest tylko skrócony, on znika.

00:09:42.050 --> 00:09:46.730
Wyobraź sobie, że stany magazynowe spadają poniżej progu uzupełnienia w środku dnia.

00:09:46.730 --> 00:09:53.470
W typowej konfiguracji ktoś z operacji zauważa to w Power BI, wysyła notatkę do działu zakupów i czeka na potwierdzenie.

00:09:53.730 --> 00:09:57.690
W międzyczasie nadal sprzedajesz produkt i zbliżasz się do wyczerpania zapasów.

00:09:57.890 --> 00:10:04.730
Zamiast tego Data Activator może wysłać wywołanie API bezpośrednio do systemu zamówień dostawcy w momencie, gdy dane przekroczą te granice.

00:10:04.970 --> 00:10:10.970
Zamówienie zakupów płynęło, dostawa jest w kolejce, nikt w Twoim zespole nie przeczytał jeszcze alertu, a rozwiązanie jest już w drodze.

00:10:11.170 --> 00:10:14.910
Na tym polega wartość wywoływania zewnętrznych procedur bezpośrednio z wnętrza fabrik.

00:10:14.910 --> 00:10:22.990
Nie jesteś ograniczony do narzędzi Microsoft, niezależnie od tego, czy to CRM typu SAS, starszy system, ERP, własny Endpoint Rest czy API Partnera,

00:10:23.090 --> 00:10:27.530
możesz połączyć ten wyzwalacz czasu rzeczywistego, by wypełnić lukę między wykryciem a rozwiązaniem.

00:10:27.770 --> 00:10:38.710
Dane wyjściowe mogą być tak proste jak wysłanie informacji do WebHooka lub tak złożone jak przesłanie sformatowanego pakietu danych uruchamiającego wieloetapowy przepływ pracy na zupełnie innej platformie.

00:10:38.710 --> 00:10:47.850
To moment, w którym fabrik przestaje być tylko zestawem narzędzi analitycznych i zaczyna działać jak ośrodkowy układ nerwowy Twojego środowiska operacyjnego.

00:10:48.630 --> 00:10:55.550
Gdy coś się dzieje, nerw nie wysyła sygnału tylko do Twoich oczu, przekazuje instrukcje do kończeń, które mogą działać natychmiast.

00:10:55.810 --> 00:10:59.710
W ten sposób przechodzisz od monitorowania operacji do ich niemal samodzielnej regulacji.

00:10:59.710 --> 00:11:03.390
Widać to w branżach z dużą liczbą urządzeń IOT.

00:11:03.570 --> 00:11:08.370
Wyobraź sobie zakład produkcyjny z czujnikami wibracji zainstalowanymi na kluczowych maszynach.

00:11:08.510 --> 00:11:11.410
Czujniki te przesyłają dane do fabrik w czasie rzeczywistym.

00:11:11.630 --> 00:11:22.350
W chwili, gdy odczyt zbliża się do progu awarii, Data Activator może utworzyć i przypisać zlecenie pracy w Dynamics 365, planując wizytę inżyniera, zanim maszyna w ogóle ulegnie awarii.

00:11:22.350 --> 00:11:30.090
Żaden przełożony nie przerywa pracy, by wykonać telefon. System automatycznie przydziela zadanie wraz z kontekstem niezbędnym dla technika.

00:11:30.370 --> 00:11:33.610
Naprawa zaczyna się, zanim przestoje staną się tematem rozmów.

00:11:33.750 --> 00:11:38.890
Połączenie zautomatyzowanego monitorowania i zewnętrznych interfejsów API to moment, w którym zaczyna się prawdziwa autonomia.

00:11:39.090 --> 00:11:44.950
Nie tylko filtrujesz alerty pod kątem istotności, ale łączysz te przefiltrowane wyzwalacze z konkretnymi działaniami, które dzieją się natychmiast.

00:11:44.950 --> 00:11:52.090
To skok od bycia sterowanym danymi do bycia aktywowanym przez dane, gdzie zdolność systemu do reakcji jest tak szybka, jak zdolność do wykrywania.

00:11:52.350 --> 00:12:02.570
Gdy dobrze to skonfigurujesz, Twoje procesy nie tylko eliminują potrzeby mikrozarządzania, ale aktywnie się poprawiają, ponieważ pętla między wykrywaniem a działaniem jest szczelna, spójna i stale aktywna.

00:12:03.030 --> 00:12:08.270
Możesz skupić się na projektowaniu lepszych reguł i logiki, zamiast martwić się, czy ktoś zobaczył alert.

00:12:08.270 --> 00:12:16.810
Ale nawet najbardziej responsywny układ nerwowy ma progi, których nie można ignorować, a jeśli nie poznasz ich przed rozpoczęciem pracy, efekty mogą szybko stać się chaotyczne.

00:12:16.810 --> 00:12:25.110
Znajomość granic przed przystąpieniem do budowy jest kluczowa, każdy bohater automatyzacji ma swoją historię i listę problemów, których wolałby uniknąć.

00:12:25.370 --> 00:12:33.190
W przypadku Data Activator Rzeczywistość jest taka, że choć idea wykrywania i reagowania brzmi nieograniczenie, w jej podstawie leżą bardzo praktyczne ramy.

00:12:33.190 --> 00:12:43.670
To nie magia, system wciąż działa w architekturze Fabric, ograniczony tymi samymi modelami pojemności, limitami usług i założeniami projektowymi, które dotyczą wszystkiego innego w tym ekosystemie.

00:12:43.890 --> 00:12:50.010
Zignoruj te granice, a szybko przekonasz się, co się dzieje, gdy dobrze zaplanowana automatyzacja nagle staje w miejscu.

00:12:50.230 --> 00:12:54.650
Najtrudniejsze jest to, że punkty awarii zazwyczaj nie ujawniają się podczas fazy Proof of Concept.

00:12:54.870 --> 00:12:57.270
W małym teście wszystko wydaje się dziać natychmiastowo.

00:12:57.510 --> 00:13:01.030
Warunki są spełniane, akcje uruchamiane, a rezultaty widzisz niemal od razu.

00:13:01.030 --> 00:13:08.730
Dopiero gdy zwiększasz skalę, łącząc wiele zewnętrznych systemów, zwiększając liczbę wyzwalaczy i nakładając złożoną logikę, ograniczenia zaczynają dawać o sobie znać.

00:13:08.870 --> 00:13:12.050
Opóźnienia rosną, a wykorzystanie zasobów gwałtownie wzrasta.

00:13:12.270 --> 00:13:16.750
Nagle ten silnik decyzji czasu rzeczywistego zostaje ograniczony lub trafia do kolejki.

00:13:16.990 --> 00:13:24.630
Pomyśl, co się dzieje, gdy wyzwalacz zależy od źródła, które jest technicznie połączone, ale nie działa wewnątrz natywnych usług Fabric.

00:13:24.890 --> 00:13:29.370
Może masz strumień danych z zewnętrznego centrum zdarzeń, który zasila Twoje raporty.

00:13:29.370 --> 00:13:41.030
Jeśli Data Activator polega na tym kanale, by uruchomić krytyczny proces, ale interwał przetwarzania po stronie źródła jest wolniejszy niż czas reakcji Fabric, nigdy nie uzyskasz oczekiwanej szybkości działania.

00:13:41.290 --> 00:13:47.110
Widziałem, jak wdrożenia utykały, bo warunki opierały się na półstatycznych danych, które po prostu nie nadążały za logiką wyzwalacza.

00:13:47.350 --> 00:13:50.450
Automatyzacja nie zawiodła, po prostu zadziałała zbyt późno, by miało to znaczenie.

00:13:50.690 --> 00:13:52.750
Istnieje też pokusa, by monitorować wszystko.

00:13:52.750 --> 00:13:54.910
Na początku wydaje się to sensowne.

00:13:55.250 --> 00:14:02.710
Więcej warunków monitorowania powinno oznaczać więcej okazji do reakcji, ale każdy zdefiniowany wyzwalacz obciąża Twoją pojemność Fabric.

00:14:03.390 --> 00:14:10.050
Oznacza to, że zużywasz tę samą pojemność, która wspiera odświeżanie raportów B, przepływy danych i zapytania do magazynu danych.

00:14:10.290 --> 00:14:16.790
Jeśli posuniesz się za daleko, zaobserwujesz efekt domina, w którym inne obciążenia zwalniają, ponieważ Twoje wyzwalacze pochłaniają moc obliczeniową.

00:14:16.790 --> 00:14:22.430
Planowanie pojemności nie jest opcjonalne, ponieważ to dyscyplina, która chroni automatyzację przed przekształceniem się w nieplanowane przestoje.

00:14:22.610 --> 00:14:24.670
Cele dotyczące opóźnień również mają znaczenie.

00:14:24.910 --> 00:14:30.090
Data Activator może reagować w sekundy, ale tylko jeśli systemy wejściowe i wyjściowe radzą sobie z taką prędkością.

00:14:30.350 --> 00:14:37.870
Jeśli wywołanie API kieruje do integracji ERP, która jest przetwarzana wsadowo co 15 minut, skutecznie skazujesz się na wbudowane opóźnienia.

00:14:38.150 --> 00:14:41.830
Wyzwalacz działa, ale wynik końcowy i tak czeka na kolejną partię danych.

00:14:41.830 --> 00:14:46.490
Te różnice w rytmie usług wymagają mapowania, zanim zaczniesz łączyć ze sobą systemy.

00:14:46.710 --> 00:14:51.110
Bezpieczniejszą drogą jest rozpoczęcie od warunków o wysokiej wartości i niskiej częstotliwości.

00:14:51.410 --> 00:14:58.310
Oznacza to wybieranie scenariuszy, w których nawet jeśli uruchamiasz je tylko kilka razy dziennie, każdy z nich ma wyraźny wpływ wart automatyzacji.

00:14:58.550 --> 00:15:03.530
Chodzi o udowodnienie skuteczności bez zalewania pojemności czy przeciążania usług odbiorczych.

00:15:03.950 --> 00:15:09.190
Dostrajasz logikę wyzwalacza, rozumiesz profil przetwarzania i dopiero wtedy zaczynasz rozszerzać działania.

00:15:09.190 --> 00:15:14.690
Warto też pamiętać, że cennik i pojemność to nie tylko kwestia przechowywania czy odświeżania danych.

00:15:14.690 --> 00:15:18.450
Ocena wyzwalacza i wykonanie akcji zużywają zasoby z tej samej puli.

00:15:18.590 --> 00:15:21.170
To wychodzące wywołanie API to właśnie moc obliczeniowa.

00:15:21.490 --> 00:15:25.030
Transformacja, którą uruchamiasz przed sprawdzeniem warunku, również się oblicza.

00:15:25.250 --> 00:15:31.870
Jeśli zwiększysz skalę warunków i połączeń bez uwzględnienia puli jednostek w swojej strukturze, szybciej niż myślisz napotkasz ograniczenia.

00:15:32.170 --> 00:15:36.470
Dobra wiadomość jest taka, że gdy już znasz limity, możesz zaprojektować rozwiązania z ich uwzględnieniem.

00:15:36.470 --> 00:15:38.190
Budujesz procesy, które samo.