- Versionshinweise
- Erste Schritte
- Installation
- Hard- und Softwareanforderungen
- Serverinstallation
- Aktualisierung der Lizenz
- Bereitstellen des UiPath Process Mining-Profilers
- Bereitstellen eines Connectors (.mvp)
- Aktualisieren von UiPath Process Mining
- Aktualisieren einer benutzerdefinierten Version einer App oder eines Discovery Accelerators
- Installieren einer Trainingsumgebung
- Konfiguration
- Integrationen
- Authentication
- Working with Apps and Discovery Accelerators
- AppOne-Menüs und -Dashboards
- AppOne-Einrichtung
- Menüs und Dashboards von TemplateOne 1.0.0
- Setup von TemplateOne 1.0.0
- TemplateOne-Menüs und Dashboards
- Setup von TemplateOne 2021.4.0
- Purchase-to-Pay Discovery Accelerator-Menüs und -Dashboards
- Einrichtung des Purchase-to-Pay-Discovery-Beschleunigers
- Menüs und Dashboards des Order-to-Cash Discovery Accelerators
- Einrichtung des Order-to-Cash Discovery-Beschleunigers
- Basic Connector for AppOne
- Bereitstellen des einfachen Connectors
- Einführung zu Basic Connector
- Eingabetabellen des Basic Connectors
- Hinzufügen von Tags
- Hinzufügen von Automatisierungsschätzungen
- Hinzufügen von Fälligkeitsdaten
- Hinzufügen von Referenzmodellen
- Einrichten von praktisch umsetzbaren Erkenntnissen
- Festlegen von reduzierbaren Diagrammen
- Verwenden des Ausgabe-Datasets in AppOne
- Output tables of the Basic Connector
- SAP Connectors
- Introduction to SAP Connector
- SAP-Eingabe
- Überprüfen der Daten im SAP Connector
- Hinzufügen von prozessspezifischen Tags zum SAP Connector für AppOne
- Hinzufügen von prozessspezifischen Fälligkeitsdaten zum SAP Connector für AppOne
- Hinzufügen von Automatisierungsschätzungen zum SAP Connector für AppOne
- Hinzufügen von Attributen zum SAP Connector für AppOne
- Hinzufügen von Aktivitäten zum SAP Connector für AppOne
- Hinzufügen von Entitäten zum SAP Connector für AppOne
- SAP Order to Cash Connector für AppOne
- SAP Purchase to Pay Connector für AppOne
- SAP Connector for Purchase to Pay Discovery Accelerator
- SAP Connector für den Order-to-Cash Discovery Accelerator
- Superadmin
- Die Registerkarte Arbeitsbereiche
- Die Registerkarte Entwicklungsdaten
- Die Registerkarte Versionen
- Die Registerkarte Freigegebene Daten
- The Builds tab
- Die Registerkarte Serverdaten
- Die Registerkarte Einstellungen (Settings)
- Die Registerkarte Superadmin-Benutzer
- Die Registerkarte Status
- Die Registerkarte Lizenz
- Erstellen von Releases
- Anzeigen des Verlaufs der Verzweigung
- Creating Apps
- Modules
- Dashboards und Diagramme
- Tabellen und Tabellenelemente
- Anwendungsintegrität
- How to ....
- Arbeiten mit SQL-Connectors
- Introduction to SQL connectors
- Setting up a SQL connector
- CData Sync extractions
- Running a SQL connector
- Editing transformations
- Freigeben eines SQL-Connectors
- Scheduling data extraction
- Structure of transformations
- Using SQL connectors for released apps
- Generating a cache with scripts
- Setting up a local test environment
- Separate development and production environments
- Nützliche Ressourcen
Using SQL connectors for released apps
Wenn ein SQL-Connector für eine vorhandene Process Mining-App verfügbar ist, z. B. TemplateOne oder einen Discovery Accelerator, ist der SQL-Connector in der veröffentlichten App enthalten.
Es wird davon ausgegangen, dass:
- die unter Einrichten einer lokalen Testumgebung beschriebenen Entwicklungstools müssen installiert sein.
-
Sie ein Git-Repository für die Versionskontrolle des Connectors haben. Siehe Verwenden eines Git-Repositorys.
Für die Dashboard-Entwicklung und das Erstellen von App-Releases benötigen Sie auch eine UiPath Process Mining-Installation mit Zugriff auf das Git-Repository.
Bei einer veröffentlichten App mit einem SQL-Connector werden alle Transformationen gruppiert und sind Teil des SQL-Connectors. Der SQL-Connector bildet zusammen mit den App-Dashboards die App. In der folgenden Abbildung finden Sie einen Überblick über die App-Struktur.
Eine veröffentlichte App enthält die Dashboard-Definitionen und deckt alle Schritte ab, um die Daten in den Dashboards anzuzeigen. Der erste Schritt besteht darin, die Daten aus dem Quellsystem zu extrahieren und in eine SQL Server-Datenbank zu laden. Der nächste Schritt besteht darin, die Rohdaten in ein Format umzuwandeln, das von den Dashboards mithilfe von SQL-Umwandlungen erwartet wird. Schließlich werden die Daten in die Dashboards geladen. Eine Übersicht finden Sie in der Abbildung unten.
Wenn Sie den SQL-Connector oder die App-Dashboards anpassen möchten, müssen Sie die App für die Entwicklung einrichten.
Führen Sie diese Schritte aus, um die App für die Entwicklung einzurichten.
Schritt |
Aktion |
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1 |
Laden Sie die Version (.mvtag) auf die RegisterkarteVersionen hoch. |
2 |
Erstellen Sie eine neue App und verwenden Sie die veröffentlichte App als Basis-App. Siehe Erstellen von Apps. Stellen Sie sicher, dass Sie das Git-Repository auswählen, das Sie für die App erstellt haben. |
3 |
Wechseln Sie zum Git-Repository und erstellen Sie einen lokalen Checkout für den Branch, der die App enthält. Auf diese Weise können Sie außerhalb von Process Mining am App-Inhalt arbeiten. Es wird empfohlen, einen Git-GUI-Client zu verwenden. Zum Beispiel GitKraken oder GitHub Desktop. |
Der lokale Checkout enthält mehrere Dateien und Ordner. Siehe Abbildung unten.
Nachfolgend finden Sie eine Übersicht über die wichtigsten Inhalte der Version.
Ordner |
Enthält |
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Ordner mit den Informationen zum Build der Process Mining-Software. |
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Arbeitsbereichseinstellungen, die beim Arbeiten in Visual Studio Code relevant sind. |
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Die
.mvp -Datei mit den Dashboard-Definitionen.
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System- und prozessspezifische Dokumentation. Zum Beispiel, wie der spezifische SQL-Connector konfiguriert wird, eine Erläuterung des Prozesses und anwendbare Designoptionen. |
|
Anweisungen zum Extrahieren von Daten und zum Laden in die Datenbank. Standardmäßig wird CData Sync zum Extrahieren von Daten verwendet. Eine Extraktion aus Datei laden ist enthalten, mit der Sie Rohdatendateien laden können, die zur Eingabe des Connectors passen. Außerdem wird eine Load-from-Source- Extraktion enthalten sein. |
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Ordner mit Übersetzungsdateien und Dashboard-Einstellungen. |
|
.csv -Dateien im Format der extrahierten Daten, die Sie als Beispiel-Dataset verwenden können, falls Sie keine Verbindung mit dem Quellsystem haben. Diese Beispieldaten stimmen mit der Eingabe des Connectors überein, sodass Sie sie zum Validieren Ihres Entwicklungssetups, aber auch zur Vorschau der veröffentlichten App verwenden können.
|
|
Skripte zum automatischen Extrahieren, Transformieren und Laden der Daten, die Sie in Ihrer Produktionsumgebung planen können. |
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Das dbt -Projekt, das die SQL-Anweisungen zum Transformieren der Daten enthält. |
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Git-spezifische Datei, die den Inhalt der App auflistet, der bei der Versionskontrolle ignoriert werden soll. |
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Informationen zum Connector und Dashboard-Part, die kombiniert wurden, um diese App zu erstellen. |
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Standardlizenzdatei des UiPath Process Mining-Produkts. |
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Versionshinweise der App. |
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Interne Einstellungen für die App. Der Inhalt dieser Datei muss nicht aktualisiert werden. |
In der folgenden Abbildung finden Sie eine Übersicht über die Einrichtung.
Jetzt können Sie alle erforderlichen Schritte ausführen, um die Transformationen anzupassen und die Dashboards nach Wunsch zu bearbeiten.
Führen Sie die folgenden Schritte auf dem Process Mining-Server aus.
Schritt |
Aktion |
---|---|
1 |
Erstellen eines Releases. Siehe Erstellen von Releases. Ein Release-Tag wird im Git-Repository erstellt. Diese Version muss auf dem Produktionsserver installiert werden. |
2 |
Das Release bereitstellen. Siehe Bereitstellen von Apps und Discovery Accelerators. |
3 |
Konfigurieren Sie die Datenbankverbindung. Zum Beispiel in TemplateOne , indem Sie die
TemplateOne.settings.csv -Datei hochladen.
|
Führen Sie die folgenden Schritte auf dem Produktionsserver aus, um die Transformationen auszuführen und die Daten zu laden.
Schritt |
Aktion |
---|---|
4 |
Sehen Sie sich die veröffentlichte Version der App auf dem Produktionsserver an. Es wird empfohlen, einen Git-GUI-Client zu verwenden. Zum Beispiel GitKraken oder GitHub Desktop. |
5 |
Konfigurieren Sie das dbt- Projekt und die Profile. |
6 |
Konfigurieren Sie die Skripte. |