在過去的幾年中，microsoft的power platform已成為其開發人員產品的重要組成部分。 power platform也許是與2023年代的客戶端-伺服器應用程式和工具（例如原始的visual basic）現代等效的工具，它是一系列快速的應用程式開發工具，旨在供開發人員和業務分析人員使用。
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這是一種開發模型，可與現代微服務很好地配合使用，它提供了一種使用預先構建的聯結器或自定義webhook將乙個api快速鏈結到另乙個api的方法。 無需將這兩種服務設計為可以協同工作。 所有需要的就是已發布的api。 所需的任何資料轉換都可以在您的flow中處理。 聯結器有兩種形式 ：標準和高階。 所有使用者都可以使用標準聯結器，即使在免費**上也是如此。 高階聯結器需要訂閱，並且包括與許多流行的第三方關鍵業務應用程式（如salesforce）一起使用所需的聯結器。
microsoft定期向flow新增新的聯結器，而最近的發行版包括對azure認知服務的訪問 。 這些聯結器使您可以將機器學習快速整合到應用程式中，而不必構造和管理複雜的rest（表示狀態傳輸）api呼叫。 當前，flow在其預覽認知服務中支援「 計算機視覺」 ，「 內容主持人」 ，「 自定義視覺」 ，「 qna maker 」和「 文字分析」元素。
在您的流程中使用azure認知服務非常容易。 首先從azure獲取cognitive services帳戶金鑰，因為azure會向您收取所使用服務的費用，並且需要金鑰來驗證對api的訪問。 您的cognitive services帳戶將為您提供所用服務和區域的根站點url，需要將其新增到聯結器中； 如果您未設定**url，則該服務將預設為「美國西部」，這在美國以外可能會產生很大的延遲。 將azure cognitive services帳戶連線到flow後，即可開始在應用程式中使用它們。
flow支援兩種端點：觸發器和動作。 觸發器啟動流程。 動作是流的終結點，作用於觸發器生成的資料。 flow僅支援將認知服務api作為操作來使用就不足為奇了，因為這些服務並非旨在提供事件或訊息，而僅處理通過其api傳遞的資料。
像這樣的流程不需要在整個開發生命週期中都使用成熟的應用程式。 它們可能是乙個人需要的工具，或者壽命有限的工具，甚至可能是需要大量開發資源的大規模應用程式的概念證明。 dropbox to ocr應用程式可以成為服務的原型，該服務可以將來自現場服務團隊的文件數位化，目的是減少處理作業文書所需的時間。 作為乙個流程組合在一起，並部署到一小組測試人員中，它為您提供了一種快速的方法，可以在編寫完整的專案規範之前執行概念的實時證明。
microsoft提供了針對常見用例的預構建模板，使您可以在構建自己的模板之前嘗試使用cognitive services，或將其用作自定義基礎。 其中乙個模板（ 將twitter鏈結到text analytics，並使用power bi作為儀表板進行其他分析）是乙個很好的示例，可以使用power platform的元素進行操作，顯示如何在之前使用flow來準備資料集利用power bi對流實時資料的支援，在power bi中對其進行了分析。
將機器學習功能新增到flow中，可以為您提供更多工具來處理通過工作流傳遞的資料，從而獲得洞察力或轉換內容。 通過這種方式使用azure認知服務，您可以訪問預訓練的和自定義模型的訪問（在使用custom vision的情況下）。 與傳統的開發技術相比，這種組合可以使您更快地使用機器學習應用程式，從而開發可以在整個業務中使用的技能和概念。
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