Pimcore Datahub

Wichtig ist, wie Sie Ihr Pimcore Datahub im Backend aktivieren. Zuallererst laden Sie sich das Datahub-Bundle über den composer Paketmanager herunter. Öffnen Sie eine Shell und zeigen Sie auf den Kapitalordner des book source codes. Fügen Sie dann folgenden Befehl aus, um in den Docker Container zu gelangen: docker-compose php bash Fügen Sie dann folgenden Befehl aus, um das Datahub-Paket herunterzuladen: composer requiere pimcore/data-hub Wenn Sie das Bundle heruntergeladen haben, müssen Sie es aktvieren, um es verwenden zu können. Dies ist über das Menü Tools I Bundles möglich. Durch die Installation des Pakets werden zusätzliche Tabellen innerhalb der Datenbankstruktur erstellt. Alternativ können Sie diese Vorgänge auch mit den Bash-Befehlen ausgeführt werden: php bin/console pimcore:bundle:enablePimcoreDatahubBundle php bin/console pimcore:bundle:installPimcoreDatahubBundle

Nachdem Sie das Datahub Paket installiert haben, müssen Sie folgende Schritte durchführen, um das Bundle in Pimcore zu aktivieren. Installieren Sie folgende Abhängigkeiten: composer require pimcore/data-importer Als nächstes müssen Sie sicherstellen, dass das Bundle in der config/bundles.php Datei aktiviert ist. Dafür sollten die folgenden Zeilen hinzugefügt werden: use PimcoreBundleDataImporterBundlePimcoreDataImporterBundle; // ... return [ // ... // make sure PimcoreDataHubBundle is added before to that list // ... PimcoreDataImporterBundle::class => ['all' => true], // ... ]; Installieren Sie dann das Paket mit folgendem Befehl: composer require pimcore/admin-ui-classic-bundle Die Importe werden asynchron im Hintergrund ausgeführt. Für den befehlsbasierten Import müssen die folgenden Befehle regelmäßig ausgeführt werden: - # Process import queue items that can be executed in parallel */5 * * * * * php /home/project/www/bin/console datahub:data-importer:process-queue-parallel --processes=5 # Process import queue items that need to be executed sequentially */5 * * * * * php /home/project/www/bin/console datahub:data-importer:process-queue-sequential

Seit der Pimcore Datahub Implementierung 2019 überzeugt die Anwendung mit vielerlei Features, angefangen von der zu konfigurierenden Schnittstellenschicht für Datenübermittlung und -nutzung. Deshalb ist Datahub das Tool der Wahl, um Pimcore mit beliebigen anderen Systemen und Anwendungen außerhalb der internen PHP-API zu verbinden - seien es Backend-Anwendungen wie ERP-Systeme oder Frontend-Anwendungen wie Ihr Storefront. Darüber hinaus lassen sich mit Pimcore Datenhub mehrere Endpunkte für unterschiedliche Anwendungsfälle und Ziel/Quellsysteme definieren - und das auf einem benutzerfreundlichen Graphical User Interface (GUI), auf dem die Daten transformiert und vorbereitet werden können, auch ohne tiefergehendes Coding Wissen. Eines der größten Vorteile des Pimcore Datahub, basierend auf seinen Funktionalitäten, ist die hohe Performance und Skalierbarkeit. Die optimierten Datenabfragen garantieren schnelle Antwortzeiten und die Anwendung ist ideal für Omnichannel-Strategien, da mehrere Systeme gleichzeitig Daten abrufen können.

Was Pimcore Datahub auszeichnet, sind die Definition mehrerer Eckpunkte für die Datenübermittlung und -nutzung. Diese werden über die Konfigurationen definiert, die im Pimcore Admin Dashboard hinzugefügt werden können.Dafür gehen Sie zum Datahub-Konfigurationsfenster und wählen unter Ad Configuration eine Endpunkttechnologie. Um die Konfiguration abzuschließen, müssen Sie folgende Felder definieren: ● Allgemeine Einstellungen ● Schemakonfiguration ● Sicherheitsdefinitionen ● zusätzliche Einstellungen

GraphQL API aus dem Hause Meta ist unumstritten eine der beliebtesten Abfragesprachen und Laufzeitumgebungen für APIs. Sie ist eine flexible und effiziente Alternative zu traditionellen REST-APIs: Im Gegensatz zu REST, wo für verschiedene Ressourcen separate Eckpunkte existieren, bietet GraphQL eine zentrale API-Schnittstelle für alle Datenabfragen und -mutationen. Viele Entwicklungsplattformen, wie u.a. Pimcore, haben eine GraphQL API-Unterstützung für ihr System entwickelt. Die Popularität der GraphQL Abfragesprache ist in der Funktion begründet, dass diese es Clients ermöglicht, Daten auf einfache und selbsterklärende Weise abzurufen. Dafür stellt der Client eine Anfrage an einen einzelnen Eckpunkt, indem er eine GraphQL Abfrage sendet und dabei die benötigten Daten angibt. GraphQL kann sowohl zum Lesen als auch zum Ändern von Daten verwendet werden und basiert auf einem Schema, das exakt definiert, welche Daten verfügbar sind und welche Abfragen möglich sind. Pimcore nutzt GraphQL als API-Schnittstelle, um Daten aus dem Product Information Management (PIM), Digital Asset Management (DAM) und Content Management System (CMS) bereitzustellen. Somit ist es Entwicklern möglich, gezielt auf Produktdaten, Medieninhalte oder strukturierte Inhalte zugreifen. Hier ein Beispiel: - { getProduct(id: "123") { name description price images { url } } } Im Hintergrund generiert Pimcore ein Schema und speichert es in folgender Datei: /var/config/datahub-configurations.php file GraphQL fokussiert sich in seiner Funktionsweise mehr darauf, die verfügbaren Daten zu beschreiben. Pimcore Datahub ermöglicht es Ihnen, ein GraphQL Schema auf der Benutzeroberfläche zu konfigurieren. Dafür muss man in Datahub wieder auf Add Configuration klicken und aus dem Dropdown GraphQL auswählen. Wenn Sie dies ausgewählt haben, können Sie eine entsprechende Beschreibung einfügen oder eine SQL-Bedingung einfügen.

Ob es jetzt die Bereitstellung von Produktdaten für E-Commerce-Websites, die Integration mit externen Systemen oder die Echtzeit-Synchronisation von Kundendaten in verschiedenen Anwendungen sind: Pimcore Datahub erleichtert Ihnen die Transformation Ihrer Daten in Omnichannel-Erlebnisse und schlägt die Brücke von Ihrem PIM zu Ihren Kunden.

Sie wollen mehr erfahren? Dann sprechen Sie uns an! Als Pimcore Gold Partner und jahrelanger Pimcore User beantworten wir Ihnen all Ihre Fragen, führen Sie in einer Demo durch die Anwendung und setzen auf Wunsch Ihre Pimcore Instanz mitsamt Pimcore Datahub auf.