この投稿はMicrosoft PL-900の受験に向けた勉強資料をMS Learnページを参考にして作っています。
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Dataverseの概要
- クラウドベースのソリューション
- さまざまなデータとビジネスロジックを簡単に構成して、相互に接続されたアプリケーションとプロセスを安全にサポートする
- 世界中で利用可能だが、潜在的なデータの場所を地理的に考慮して展開する
- サーバー上にスタンドアロン環境で使用するようには設計されていないため、アクセスして使用するにはインターネット接続が必要
- ビジネスデータ用の集中型データリポジトリとして設計されている
- Field Service、Marketing、Customer Service、Sales など、多くの Microsoft Dynamics 365 ソリューションに利用されている
- 機能
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セキュリティ：AzureADにより条件付きアクセスと多要素認証を使用、行レベルおよび列レベルまでの許可をサポート、豊富な監査機能を提供
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ロジック：ビジネスロジックをデータレベルで簡単に適用
ユーザーがデータを操作する方法に関係なく、同じルールが適用される
重複の検出、ビジネス ルール、ワークフローなどに関連するルールを使用できる -
データ：データの整形を制御でき、データの検出、モデル化、検証、レポート作成を行える
データの使用方法に関係なく、データを希望どおりの形にできる -
ストレージ：物理データはAzureクラウドに格納される
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統合：API、Webhook、イベント、データのエクスポートにより、データを柔軟に格納したり取得したりできる
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Dataverseの定義
- Microsoft Dataverse の1つのインスタンス
- テーブルと呼ばれる一連の標準およびカスタムのデータ構造にデータが格納される
テーブル → データを格納するために使用される行の論理的なセット
１行に対して個別の情報を管理するための多数の列が含まれている - ビジネスソリューションをホストするために１つ以上のデータベースのインスタンスを作成できる
- Microsoft Dataverseの各インスタンスはデータが格納されるテーブルのセットは最初は同じだが、特定のビジネスニーズに合わせて拡張もしくはカスタマイズができる
→ つまり、組織全体でおよび世界中の他の組織と標準テーブルを参照するビジネスソリューションを共有できる
スケーラビリティ (Scalability)
- Largeデータセット(large data set)と複雑なデータモデル(complex data model)がサポートされる
- テーブルは数百万のアイテムを保持できる、また各データベースのインスタンスのストレージは４テラバイトまで拡張可能
→ 関連つけられているライセンスの数と種類によって利用できるデータの量が異なる - データストレージはライセンスを持つユーザー間にプールされるため、構築したソリューションごとに必要に応じてストレージを割り当てることができる
- 標準ライセンスで提供されているストレージの量以上が必要な場合、追加購入可能
Common Data Model vs Microsoft Dataverse
- Microsoft Dataverseデータベースでの標準テーブルの設計はCommon Data Modelと呼ばれるオープンデータモデルの標準に基づいている
- オープンソース、標準化、拡張可能なデータテーブルとMicrosoftとそのパートナーがオープンデータイニシアチブと呼ばれる業界全体のイニシアチブで発表した一連の関係を含む論理的な設計
- この定義済みテーブル、カラム、セマンティックメタデータ、およびリレーションシップのコレクションは共通データモデルの基礎を形成する
Microsoft Dataverseの構造と利点
- Microsoft Dataverseデータベースの構造はCommon Data Modelでの定義とスキーマに基づいている
- 利点
- ソリューションの標準テーブルが同じであるため、Common Data Modelのスキーマを使用するすべてのソリューションを間単に統合できる
- ベンダーがCommon Data Modelを使用して構築したソリューションの豊富なエコシステムを利用できる
- 何より、実質的に際限なく拡張できる