- Einleitung
- Erste Schritte
- Erstellen mit Maestro BPMN
- Grundlegendes zur BPMN-Modellierung von Maestro
- Öffnen der Modellierungsarbeitsfläche
- Modellierung Ihres Prozesses
- Ausrichten und Verbinden von BPMN-Elementen
- Autopilot for Maestro (Vorschau)
- Prozess-Repository
- Einen einfachen BPMN-Prozess implementieren
- Einen komplexen BPMN-Prozess implementieren
- Debugging
- Simulieren
- Auswertungen (Vorschau)
- Häufige Implementierungsszenarien
- Erstellen mit Maestro Case
- Einführung in Maestro Case
- Maestro BPMN vs. Maestro Case: Wann wird Case Management verwendet?
- Der Lebenszyklus von Maestro Case: Vom Ereignis-Trigger zum App-Erlebnis
- Erstellen Sie Ihren ersten Fall mit Maestro Case
- Maestro Case mit einem Codierungs-Agent erstellen (Vorschau)
- Definieren von Fallschlüsseln (System vs. extern)
- Erstellen von Task-E/A- und Write-Back-Verträgen
- Austrittsregeln und Beendigung der frühen Phase
- Modellieren von primären und sekundären Phasen
- Auslösen eines Falls aus Data Fabric
- Implementieren von Personas und Berechtigungen auf Phasenebene
- Festlegen von SLAs und automatisierten Eskalationsregeln
- Konfigurieren einer Nacharbeitsschleife (Wiedereintritt)
- Konfigurieren und Testen des Case Manager-Agents (Vorschau)
- Eingabe- und Ausgabevertrag für den Fall Manager
- Wörterbuch für die Komponente „Maestro Case“.
- Erstellen mit Maestro Flow
- Maestro Automate
- Integrationen
- Betrieb
- Überwachung
- Optimieren
- Referenzinformationen
Data-Transform-Vorgänge zum Filtern, Zuordnen und Gruppieren von Sammlungen.
Transformiert Daten mithilfe einer Vielzahl von Vorgängen. Der Data Transform-Knoten und seine einzelnen Vorgangsknoten (Filter, Zuordnung, Gruppieren nach) sind als separate auswählbare Knoten in der Knotenpalette verfügbar.
Wann Sie Data Transform anstelle von Script verwenden sollten
Verwenden Sie Data-Transform-Vorgänge, wenn es sich bei der Transformation um einen Vorgang auf Feldebene in einer Sammlung handelt. Die verfügbaren Vorgänge umfassen:
- Filtern
- Zuordnung
- Gruppierung
Verwenden Sie Script, wenn die Transformation bedingte Logik, Arithmetik oder String-Manipulation erfordert oder wenn kein dedizierter Vorgang den Anwendungsfall abdeckt. Beides kann kombiniert werden: Ein Data-Transform-Vorgang kann eine Sammlung filtern oder umformen und das Ergebnis dann an einen Script-Knoten übergeben.
Ausgabe
Alle Data-Transform-Vorgangsknoten geben ihr Ergebnis als output aus, auf das nachgelagerte Knoten über $vars.<nodeName>.output zugreifen können.
Filter
Behält nur die Einträge in einer Sammlung bei, die Ihren Bedingungen entsprechen.
Konfiguration
| Feld | Erforderlich | Beschreibung |
|---|---|---|
| Eingabe | Ja | Die zu filternde Sammlung (Array). Verweisen Sie darauf als $vars.<nodeName>.output. |
| Bedingungen | Ja | Eine oder mehrere Bedingungen. Ein Eintrag wird nur beibehalten, wenn alle Bedingungen erfüllt sind. |
Beispiel
Behalten Sie nur Aufträge mit einem status von "completed":
- Eingabe:
$vars.fetchOrders1.output.body - Bedingung:
statusist gleichcompleted
Ausgabe verfügbar als $vars.filter1.output.
Karte
Transformiert jeden Eintrag in einer Sammlung, indem die Felder geändert oder umgeformt werden.
Konfiguration
| Feld | Erforderlich | Beschreibung |
|---|---|---|
| Eingabe | Ja | Die zu transformierende Sammlung (Array). |
| Feldzuordnungen | Ja | Definieren Sie für jedes Zielfeld den Namen und das Quellfeld oder den Ausdruck. |
Beispiel
Benennen Sie die Felder firstName und lastName in first und last um:
| Zielfeld | Quellzuordnung |
|---|---|
first | firstName |
last | lastName |
Ausgabe verfügbar als $vars.map1.output.
Gruppieren nach
Gruppiert eine Sammlung nach einem gemeinsamen Feld und aggregiert Werte wie Summen, Durchschnittswerte oder Anzahlen.
Konfiguration
| Feld | Erforderlich | Beschreibung |
|---|---|---|
| Eingabe | Ja | Die zu gruppierende Sammlung (Array). |
| „Gruppieren nach“-Feld | Ja | Das Feld, dessen Wert die Gruppe bestimmt. |
| Aggregationen | Nein | Zusätzliche berechnete Felder pro Gruppe (count, sum, average, min, max, first, last, collect). |
Beispiel
Gruppieren Sie eine Liste von Aufträgen nach region und zählen Sie die Anzahl der Aufträge pro Region:
- Eingabe:
$vars.fetchOrders1.output.body - Gruppieren nach:
region - Aggregation:
orderCount= count
Ausgabe verfügbar als $vars.groupBy1.output.
Häufige Probleme
| Problem | Resolution |
|---|---|
| Die Ausgabe nach Filter ist leer. | Die Bedingungen stimmen mit keinem Eintrag überein. Untersuchen Sie die Eingabesammlung in der Ausführungsablaufverfolgung, um die Feldnamen und -werte zu überprüfen. |
Die Map-Ausgabe hat undefined Felder. | Der Pfad für das Quellfeld ist in den Eingabeeinträgen nicht vorhanden. Verwenden Sie die Ausführungsablaufverfolgung, um die Eingabestruktur zu bestätigen. |