Cloud Flows: Trigger e Azioni

Introduzione ai Cloud Flows

I Cloud Flows sono il cuore dell’automazione nella Microsoft Power Platform. Basati su un approccio low-code, permettono di creare flussi automatici che collegano applicazioni, servizi e sistemi attraverso connettori e regole di business. Ogni flusso è costituito da un evento iniziale (trigger) e una o più operazioni successive (azioni).

Secondo la documentazione Microsoft, i Cloud Flows offrono un’ampia gamma di scenari di automazione, dai processi semplici come l’invio di notifiche, fino a orchestrazioni complesse tra sistemi aziendali.

Tipologie di Cloud Flows

• Automated Flows: attivati automaticamente da un evento, come la creazione o modifica di un record in Dataverse.
• Button Flows: avviati manualmente da un utente, anche tramite dispositivi mobili.
• Scheduled Flows: eseguiti in base a una pianificazione temporale.
• Desktop Flows: integrano automazioni robotiche (RPA) per sistemi legacy o applicazioni prive di API.

Trigger: il punto di partenza

I trigger determinano quando un Cloud Flow deve essere eseguito. Ogni connettore può offrire diversi tipi di trigger, come quelli basati su eventi, condizioni o azioni manuali. Per il connettore Dataverse, ad esempio, sono disponibili trigger come:

• Record created: il flusso parte quando viene creato un nuovo record.
• Record updated: attiva il flusso alla modifica di un record esistente.
• Record deleted: esegue il flusso alla cancellazione di un record.
• Record selected: trigger manuale, utile per flussi lanciati da un’applicazione model-driven.

Per i flussi automatizzati, i trigger si comportano come “sentinelle” che monitorano eventi nei servizi collegati. Quando l’evento si verifica, il flusso viene avviato e procede con le azioni definite.

Azioni: i blocchi operativi

Le azioni rappresentano i passi che vengono eseguiti dopo il trigger. Ogni connettore può fornire decine di azioni diverse: dal salvataggio di un record in Dataverse all’invio di un’email o alla chiamata di un’API esterna.

Nel caso del connettore Dataverse, le azioni più comuni includono:

• Create record: crea un nuovo record in una tabella Dataverse.
• Update record: aggiorna campi di un record esistente.
• Delete record: elimina un record.
• Get record: recupera un record specifico per utilizzarne i dati.
• List records: estrae un insieme di record secondo criteri di filtro.

Il connettore moderno di Dataverse introduce ulteriori azioni avanzate, come:

• Execute a changeset request: esegue un gruppo di operazioni (create, update, delete) in una singola transazione.
• Perform a bound/unbound action: richiama un’azione personalizzata definita in Dataverse.
• Predict: utilizza un modello AI Builder per generare previsioni.
• Relate/Unrelate records: gestisce relazioni 1:N tra tabelle.

Condizioni e controlli nei flussi

Le automazioni reali spesso richiedono logiche condizionali. Power Automate offre un set completo di controlli per gestire i percorsi del flusso:

• Condition: verifica un’espressione logica e instrada il flusso in base al risultato (vero/falso).
• Switch: gestisce più rami alternativi in base a un valore.
• Apply to each: esegue un blocco di azioni per ogni elemento di una collezione.
• Do until: ripete azioni finché una condizione non risulta vera.
• Scope: raggruppa azioni per gestire eccezioni e ripetizioni.

Questi controlli permettono di costruire logiche complesse senza scrivere codice, mantenendo la trasparenza e la tracciabilità delle operazioni.

Connettori e sicurezza

I Cloud Flows si basano sui connettori per interagire con applicazioni esterne. Esistono connettori standard, premium e personalizzati. I connettori di Dataverse garantiscono una connessione sicura e gestita automaticamente tra ambienti Power Platform.

Microsoft raccomanda di utilizzare il connettore Dataverse moderno, che si aggiorna automaticamente quando il flusso viene distribuito in un altro ambiente, evitando la necessità di riconfigurazioni manuali. Il connettore Dataverse (legacy) è considerato deprecato.

Per garantire sicurezza e conformità, si possono definire Data Loss Prevention (DLP) policies che limitano l’uso combinato dei connettori, riducendo il rischio di esposizione dei dati sensibili.

Best practice per i Cloud Flows

Per una corretta progettazione dei Cloud Flows, è consigliabile seguire alcune pratiche raccomandate:

• Usare nomi descrittivi per trigger, azioni e variabili.
• Raggruppare le azioni correlate in Scope per una gestione più chiara.
• Gestire gli errori tramite controlli “Configure run after” e azioni di fallback.
• Testare i flussi in ambienti di sviluppo prima della distribuzione in produzione.
• Monitorare l’esecuzione con Power Automate Analytics e strumenti di auditing.

Queste linee guida contribuiscono a ridurre la complessità e migliorare la manutenzione a lungo termine delle automazioni.