Lektion 08

Willkommen zum Finale! Im letzten Modul geht es nicht mehr um neue Funktionen, sondern darum, wie du dein Wissen in professionelle, stabile und wartbare Lösungen umsetzt. Wir fassen die wichtigsten Regeln zusammen, die einen guten Entwickler ausmachen, und schauen uns an, wie du deine fertigen Integrationen an Kunden ausliefern kannst.

Platz für deine Notizen:

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Checkliste: Was du heute erreichen wirst

• Die 10 wichtigsten Best Practices für gute Workflows kennen.

• Eine Strategie für professionelle Fehlerbehandlung (Error-Queue) skizzieren können.

• Die Performance-Optimierungs-Strategie "Fetch Upfront" erklären können.

• Verstehen, was eine Preset Instance ist und wofür sie verwendet wird.

• Die nächsten Schritte zur Zertifizierung kennen.

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Übung 1 (Selbstreflexion): Code-Review für deinen eigenen Workflow

Ziel: Wende die "10 Gebote für gute Workflows" auf einen deiner bisherigen Workflows an und identifiziere Verbesserungspotenziale.

Deine Aufgabe:

1

Wähle einen Workflow

Wähle einen der komplexeren Workflows, die du in den Labs gebaut hast (z.B. aus Modul 6 oder 7).

2

Prüfe die Checkliste

Gehe die Checkliste der 10 Gebote durch.

3

Bewerte und notiere

Bewerte ehrlich, welche Punkte du bereits gut umgesetzt hast und wo es noch Verbesserungspotenzial gibt. Notiere deine Erkenntnisse.

Die 10 Gebote (Checkliste):

• Ein Trigger pro Workflow: Ist das erfüllt?

• Modularisiere & Entkopple: Hätte man den Workflow aufteilen können/sollen?

• Gib deinen Knoten Namen: Sind alle Knoten klar benannt?

• Kommentiere deine Logik: Gibt es komplexe Expressions, die eine Note vertragen könnten?

• Vermeide harte Kodierung: Hast du IDs oder URLs direkt in Knoten geschrieben?

• Validiere deine Inputs: Prüfst du, ob die ankommenden Daten das richtige Format haben?

• Denke an die Performance: Gibt es API-Calls in einer Schleife, die man hätte vermeiden können?

• Implementiere Fehlerbehandlung: Gibt es einen Plan B, wenn ein API-Call fehlschlägt?

• Logge wichtige Schritte: Sind die Log-Ausgaben hilfreich, um den Ablauf nachzuvollziehen?

• Baue für den schlimmsten Fall: Ist der Workflow robust gegen Fehler von außen?

Platz für deine Analyse:

Workflow-Analyse von: M06-Lab-Order-Import

Was ist gut:
- Ein Trigger pro Workflow (Manual Trigger für den Test).
- Knoten sind größtenteils benannt (z.B. "Find Customer").
- Der Customer-Lookup ist eine Form der Input-Validierung.

Wo gibt es Verbesserungspotenzial:
- Modularisierung: Man könnte den Customer-Lookup in einen eigenen Sub-Workflow auslagern, um ihn wiederverwendbar zu machen.
- Harte Kodierung: Die Artikel-SKUs sind hart im Set-Knoten kodiert. Besser wäre eine Assignment Table für das SKU-Mapping.
- Performance: In der Schleife wird für jede Position `salesorder.add_item` aufgerufen. Das ist okay, aber wenn man Artikeldetails bräuchte, wäre ein `article.get` in der Schleife ein Performance-Problem. Hier könnte man die "Fetch Upfront"-Methode anwenden.
- Fehlerbehandlung: Es gibt kein Try-Catch. Wenn `salesorder.add_item` fehlschlägt (z.B. weil der Artikel nicht existiert), bricht der ganze Workflow ab. Die restlichen Positionen werden nicht hinzugefügt.

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Übung 2 (Konzept): Entwirf ein Retry-Muster

Ziel: Skizziere einen Workflow-Teil, der einen API-Aufruf bei einem temporären Fehler (z.B. HTTP 503) bis zu 3-mal wiederholt.

Szenario:

• Ein REST Request-Knoten ruft eine externe API auf.

• Diese API ist manchmal kurzzeitig nicht erreichbar und antwortet dann mit einem HTTP 503 Service Unavailable.

• In diesem Fall soll der Aufruf nach einer kurzen Pause wiederholt werden.

• Erst nach dem dritten erfolglosen Versuch soll der Workflow einen echten Fehler werfen.

Deine Aufgabe:

Skizziere die Knoten und die Logik, die du verwenden würdest, um dieses Retry-Muster umzusetzen.

1

Zählschleife

Eine Schleife, die von 1 bis 3 läuft.

2

REST Request (in der Schleife)

Der eigentliche API-Aufruf.

3

If-Knoten (in der Schleife)

Prüft den Status-Code der Antwort.

• Bedingung: {{$node["REST Request"].response.statusCode}} Not Equal 503.

4

Break Loop (true-Pfad des If)

Wenn der Status-Code NICHT 503 ist (also z.B. 200 OK), war der Aufruf erfolgreich. Mit dem Break Loop-Knoten die Schleife sofort beenden.

5

Wait (false-Pfad des If)

Wenn der Status-Code 503 ist, warte 2 Sekunden (Wait-Knoten) und die Schleife iteriert weiter zum nächsten Versuch.

6

If-Knoten (nach der Schleife)

Prüft, ob der letzte Versuch immer noch fehlgeschlagen ist.

• Bedingung: {{$node["REST Request"].response.statusCode}} Equal 503.

7

Error-Knoten (true-Pfad des zweiten If)

Wenn ja, werfe einen manuellen Fehler (Error-Knoten), um den Workflow zu stoppen und die Fehlerbehandlung auszulösen.

Platz für deine Skizze oder Stichpunkte:

1. Zählschleife (For Loop): Eine Schleife, die von 1 bis 3 läuft.

2. REST Request (in der Schleife): Der eigentliche API-Aufruf.

3. If-Knoten (in der Schleife): Prüft den Status-Code der Antwort.
   - Bedingung: `{{$node["REST Request"].response.statusCode}}` `Not Equal` `503`.

4. Break Loop (im true-Pfad des If): Wenn der Status-Code NICHT 503 ist (also z.B. 200 OK), war der Aufruf erfolgreich. Mit dem `Break Loop`-Knoten wird die Schleife sofort beendet.

5. Wait (im false-Pfad des If): Wenn der Status-Code 503 ist, warte 2 Sekunden (`Wait`-Knoten).

6. If-Knoten (nach der Schleife): Prüft, ob der letzte Versuch immer noch fehlgeschlagen ist.
   - Bedingung: `{{$node["REST Request"].response.statusCode}}` `Equal` `503`.

7. Error-Knoten (im true-Pfad des zweiten If): Wenn ja, werfe einen manuellen Fehler (`Error`-Knoten), um den Workflow zu stoppen und die Fehlerbehandlung auszulösen.

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Cheat Sheet: Wichtige Begriffe aus Modul 8

Begriff	Erklärung
Best Practice	Eine bewährte und empfohlene Vorgehensweise, die zu guten, stabilen und wartbaren Ergebnissen führt.
Modularisierung	Das Aufteilen eines großen Systems in kleinere, unabhängige und wiederverwendbare Teile (Module oder Sub-Workflows).
Harte Kodierung	Das direkte Eintragen von variablen Werten (wie IDs, URLs, Passwörter) in den Code oder die Knoten-Konfiguration. Sollte vermieden werden.
Fehlerbehandlung (Error Handling)	Die Strategie und Implementierung, wie ein System auf unerwartete Fehler reagiert (z.B. Abbruch, Wiederholung, Benachrichtigung).
Retry-Muster	Ein Fehlerbehandlungs-Muster, bei dem eine fehlgeschlagene Operation (z.B. ein API-Aufruf) automatisch mehrmals versucht wird, bevor sie endgültig als Fehler gilt.
Performance-Optimierung	Techniken zur Verbesserung der Geschwindigkeit und Effizienz eines Workflows, z.B. durch die Reduzierung von API-Aufrufen.
Deployment	Der Prozess, eine entwickelte Anwendung oder Integration in eine produktive Umgebung zu überführen, sodass sie von Endbenutzern verwendet werden kann.
Preset Instance	Eine Blaupause oder ein Template einer fertig konfigurierten Xentral Connect Instanz, das zur schnellen Erstellung neuer, identischer Instanzen für Kunden verwendet werden kann.