什么是 Microsoft Dataverse？

Microsoft Dataverse 是一个基于云的低代码数据平台，用于将业务逻辑部署到数据管道。 Dataverse 通过最先进的安全和网络功能提供了巨大的可扩展性。它为数据和业务相关问题提供灵活的解决方案，旨在成为面向业务的数据的主要数据存储库。 Microsoft 的大量解决方案（例如 Microsoft Dynamics 365、Power Automate 和 Microsoft Azure）支持与 Dataverse 的连接性和一致性合规性。

需要 Dataverse

数据是现代商业环境的基石。从产品营销到开发的所有操作都以数据的轮廓为中心。数据来自多种来源：应用程序、服务，甚至 SaaS 应用程序。需要收集、分离、探索、分析和可视化这个庞大的数据存储库，以便为组织的利益而加以利用。不同类型的数据需要不同的存储和分析介质。这意味着您无法像分析和存储结构化数据一样分析或存储非结构化数据。因此，需要严格的数据基础设施来利用来自不同来源的不同类型的数据，以便将它们用于业务场景。

Microsoft Dataverse 是利用全球不同域生成的各种数据的一站式目的地。它为彻底的数据处理提供了一个灵活、可扩展且安全的 SaaS 平台。此外，其简单的 UI 使其非常容易利用和与其他数据平台和解决方案（如 Power）集成。

为什么使用 Dataverse？

支持所有数据类型

Microsoft Dataverse 支持各种数据，从文件、图像、blob 到关系数据库和数据湖。 Dataverse 附带了一堆企业就绪服务，如表自动化和多平台集成，以促进其目的。

应用集成

Dataverse 通常与其他 Microsoft 技术（如 Power Apps）集成以实现工作流自动化。如果将在 Dataverse 中收集和分析的数据用于驱动某些企业管道，这将非常有用。 Dataverse 已与 Dynamics 365、MS Excel、Power BI、Azure 数据工厂等著名的 Microsoft 解决方案集成。但是，它还提供 REST API、开发人员 SDK 和基于机器人的应用程序替代方案，以增加功能。

安全与合规

Microsoft Dataverse 基于 Azure 构建，并利用 Azure 的身份验证和安全功能（如 Active Directory）进行加密和经过身份验证的访问。它根据两种模型划分数据访问：经理和职位。安全功能还允许行级和列级共享。

Microsoft Dataverse 是一个值得信赖的 SaaS 数据平台。所有相关数据均符合法规要求，并通过审核和认证进行验证。

Dataverse 数据库

Dataverse 以创建进一步包含表的标准化数据库而闻名。 Dataverse数据库是基于云的单元实例，它将数据存储在称为表的标准化结构中。表是包含标准和自定义数据的多行的集合。逻辑列有助于处理行中数据的特定方面。在 Dataverse 中可以创建多个数据库实例来存储业务数据。表是可扩展和可定制的，以符合业务需求。这些集成的业务解决方案可以与多个合作伙伴组织共享，以进行协作数据分析。

Dataverse 数据库可以支持复杂的数据模型。表可以容纳数百万个项目，Microsoft Dataverse 数据库的每个实例中的存储可以扩展到每个实例大约 4 TB 的数据（1TB=1024GB）。 Dataverse 实例中可用的数据量取决于已向数据处理程序颁发的许可证的数量和类型。数据存储由所有许可证持有者共同共享，并且可以共享。但是，在中断的情况下，可以相应地购买额外的资源。

有两个主要类别的表。

1.标准- 标准表具有预定义的布局和结构。它们是为 Dataverse 数据库的每个实例创建的。可以将更多列添加到任何标准表中，但只能从自定义表中删除列。

2.复杂——复杂的表具有复杂的工作流和管道，以及复杂的服务器端业务逻辑。

数据宇宙的特点

1) 安全

Dataverse 使用 Microsoft Azure 的 Active Directory (AD) 来确保经过身份验证的访问，并通过实施多因素身份验证 (MFA) 来规范数据安全。 Azure AD 允许对实例的最小块（行和列）进行身份验证，以确保对数据的纯粹真实访问。 Microsoft Dataverse 还提供审计功能。

2) 逻辑

Dataverse 允许消费者将逻辑输入集成到他们的业务数据中以进行定向处理。这些逻辑规则对于从冗余检测到工作流自动化的各种目的都是一致的。

3) 数据

Dataverse 是一个平台，可提供最佳的数据灵活性和可扩展性来建模以验证业务数据。这使数据具有最大的可移植性和灵活性。简而言之，这意味着可以根据用户的意愿对其进行建模。

4) 存储

Dataverse 为客户提供 Azure 的完全可扩展的存储设施。这意味着存储完全由云端管理，用户无需担心中断。 Azure 的内置服务有助于调节云支出以提供定制服务。

5) 整合

Dataverse 确保与多个跨学科服务的互连，这将有助于提高数据质量并实现弹性数据处理和管理。 API、事件和网络挂钩有助于支持业务数据。

Dataverse 中的关系

可以在包含相关信息的多个表之间建立关系，以改进解决方案的功能，同时提高其性能。可以通过拆分更大的表来创建多个表，以通过自动丢弃冗余或丢失的数据来简化工作流程。拆分还使数据易于报告和可视化。

有两种主要类型的关系。

1. 一对多关系：一对多关系是指两个表之间的父子基数。让我们以 2 个表 A 和 B 为例。在我们的示例中，A 的一个元素可能与 B 的许多元素有联系。但是，B 的给定元素仅链接到 A 的一个元素。可以考虑 A作为父表，B可以是子表。这意味着虽然 A 可以有多个孩子，但 B 只能有一个亲生父亲/母亲。

2.多对多关系：这种基数可以在两个表A和B之间建立，其中A的多个元素可以与B的多个元素连接，反之亦然。一个有效的例子可能是客户和购买的产品之间的关系。一个客户可以购买多种产品，而一类产品（例如：Geeksforgeeks DSA 课程）可以被多个客户购买。

Dataverse 中的环境

环境是 Microsoft Dataverse 设置的虚拟空间，用于存储、管理和共享业务数据，特别是与 Power Platform 集成。每个环境可以配置一个 Dataverse 数据库。该环境管理与该数据库关联的访问、存储和安全性。

需要注意的是，这些资源只能由经过身份验证的用户在给定环境中配置和使用。环境绑定到地理位置，并且在与这些地理位置相对应的数据中心中创建数据库。可以为不同的工作流程（如开发、测试和生产）创建多个环境。

什么时候不应该集成 Dataverse？

虽然 Dataverse 已被证明是一项非常高效的服务，但有时不需要使用 Dataverse。

Dataverse 本身并不是数据库。因此，需要将一些 Azure 数据库服务（如 CosmosDB）与其集成。如果您不希望包含数据库，Dataverse 将变得低效。
当 Dataverse 与 Microsoft Teams 等第三方服务集成时，它的存储容量总是存在一些限制。
Premium 和 Licensing 功能很昂贵，如果用户预算有限，则无法使用。

在这些情况下，可以利用 Power BI 等其他 Microsoft 服务。但是，Dataverse 具有多种优势，其集成绝对是一个福音。