- 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
- Patterns library
- 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
- Skript
- HTTP-Anfrage (HTTP Request)
- Datentransformation
- Entscheidung
- Umschalten (Switch)
- Schleife
- Verzögerung (Delay)
- Zusammenführen
- Beenden
- Terminate
- Pseudo
- Manual Trigger
- Geplanter Trigger
- Autonomer Agent
- BPMN-Prozess (Business Process Model and Notation).
- RPA-Workflow
- API-Workflow
- Personalwesen
- Entitätsdatensätze abfragen
- Entitätsdatensatz erstellen
- Entitätsdatensatz aktualisieren
- Entitätsdatensatz löschen
- Connector-Knoten
- Maestro Automate
- Integrationen
- Betrieb
- Überwachung
- Optimieren
- Referenzinformationen
Entitätsdatensatz aktualisieren
Entitätsdatensatzknoten aktualisieren zum Ändern eines vorhandenen Datensatzes in einer Data Fabric-Entität aus einem Flow ohne Integration Service-Verbindung.
Aktualisiert einen vorhandenen Datensatz in einer Data Fabric-Entität. Dies ist ein nativer Flow-Knoten – es ist keine Integration Service (IS)-Verbindung erforderlich. Es funktioniert mit vorhandenen Entitäten aus der Data Fabric-Plattform – sowohl Mandanten- als auch Ordnerentitäten – und mit Entitäten, die in einer VS Code-Lösung definiert sind. Weitere Informationen finden Sie unter Entitäten in VS Code.
Konfiguration
Das Feld Datensatz identifizieren nach bestimmt, wie der Knoten den zu aktualisierenden Datensatz findet. Die beiden Optionen werden unten beschrieben.
| Option | Beschreibung |
|---|---|
| Entity Name | Wählen Sie direkt die Data Fabric-Entität aus, legen Sie einen Filter (Feld, Operator, Wert) fest, um den Datensatz zu identifizieren, und wählen Sie die zu aktualisierenden Felder aus. |
| Entitätsreferenz | Verwenden Sie einen Datensatz wieder, der sich bereits von einem Knoten für Entitätsdatensätze abfragen früher im Flow befindet, anstatt die Entität und den Filter neu anzugeben. |
Entity Name
Der Bereich zeigt die Entitätsauswahl, den Filter, der den Datensatz identifiziert, und die Liste der zu aktualisierenden Felder an.
Entitätsreferenz
Im Bereich werden Sie aufgefordert, einen Knoten für Entitätsdatensätze abfragen aus dem Flow auszuwählen. Der Datensatz, den der Knoten gefunden hat, ist derjenige, der durch diesen Knoten aktualisiert wird.
Dieser Knoten unterstützt die Registerkarte Fehlerbehandlung nicht.
Ausgabe
Die Ausgabe des Knotens spiegelt die Felder des aktualisierten Datensatzes wider – die Felder und Typen variieren je nach Entität und enthalten in der Regel die Standardsystemfelder der Entität (wie Id, CreateTime, CreatedBy, UpdateTime und UpdatedBy) neben Ihren benutzerdefinierten Feldern. Greifen Sie als $vars.<nodeId>.output.<fieldName> darauf zu.
Live-Referenzverhalten
Die Ausgabe ist ein Live-Verweis auf den aktualisierten Datensatz und keine gespeicherte Kopie der von Ihnen geschriebenen Werte. Jeder Ausdruck, jede Bedingung oder jedes Skript, das ihn liest, liest den Datensatz zu diesem Zeitpunkt erneut, sodass er jede spätere Änderung widerspiegelt – kein zusätzlicher Knoten für Entitätsdatensätze ist erforderlich. Der LIVE Query- Chip in der Schemastruktur markiert Ausgaben, die sich so verhalten.
Wenn dieser Knoten beispielsweise den Status eines Tickets auf In progress festlegt und ein späterer Knoten ihn auf Closed festlegt, gibt ein Ausdruck, der $vars.<nodeId>.output.Status nach diesem Punkt liest, Closed zurück, nicht den Wert In progress, den dieser Knoten geschrieben hat.
Schleifen- und Datentransformationssammlungen können diese Ausgabe nicht verbrauchen. Die Engine verwirft die Schreibantwort, sodass es im Gegensatz zu einem Knoten für Entitätsdatensätze keinen Snapshot gibt, auf den sie zurückgreifen können.