Power Automate: 50 Tipps für schnelle und stabile Cloud Flows.

Viele Flows starten bei jeder Änderung und prüfen erst danach mit einer Bedingung, ob überhaupt etwas zu tun ist. Jeder dieser Läufe zählt gegen die Anforderungslimits, auch wenn er sofort wieder endet.

Auslösebedingungen (Trigger Conditions) prüfen das schon im Auslöser. Ist die Bedingung nicht erfüllt, startet der Flow gar nicht und es entsteht auch kein Eintrag im Laufverlauf. Mehrere Bedingungen müssen standardmäßig alle erfüllt sein, für eine Oder-Verknüpfung verwenden Sie or().

// Nur Elemente mit dem Status „Freigegeben“ (SharePoint-Auswahlspalte)
@equals(triggerOutputs()?['body/Status/Value'], 'Freigegeben')

• Microsoft Learn: Trigger mit Bedingungen anpassen (öffnet in neuem Tab)

Ändert ein Flow genau das Element, das ihn ausgelöst hat, löst er sich selbst erneut aus. So kann eine Schleife entstehen, die ständig neue Läufe erzeugt und Anfragen verbraucht.

// Nicht starten, wenn das Dienstkonto des Flows das Element zuletzt geändert hat
@not(equals(triggerOutputs()?['body/Editor/Email'], 'dienstkonto@example.com'))

Der Dataverse-Auslöser „Wenn eine Zeile hinzugefügt, geändert oder gelöscht wird“ bietet zwei eigene Filter. „Spalten auswählen“ legt fest, welche Spalten bei einer Änderung den Flow starten. „Zeilen filtern“ prüft mit einem OData-Ausdruck, ob die geänderte Zeile überhaupt relevant ist.

Wichtig: Der Flow startet, sobald eine der ausgewählten Spalten in der Änderung enthalten ist, auch wenn sich ihr Wert nicht geändert hat. Nachschlagespalten werden in „Spalten auswählen“ nicht unterstützt.

// Spalten auswählen
statuscode

// Zeilen filtern
statecode eq 0

• Microsoft Learn: Flows auslösen, wenn eine Zeile hinzugefügt, geändert oder gelöscht wird (öffnet in neuem Tab)

Geplante Flows, die bspw. jede Minute prüfen, ob es neue Daten gibt, laufen auch dann, wenn nichts zu tun ist. Jeder dieser Läufe verbraucht Aktionen und damit Anfragen. Das kürzeste mögliche Intervall eines Zeitplans liegt bei 60 Sekunden.

• Microsoft Learn: Limits und Konfiguration in Power Automate (öffnet in neuem Tab)

Standardmäßig startet ein Flow für jedes Ereignis einen eigenen Lauf, ohne Begrenzung. Treffen viele Ereignisse gleichzeitig ein, greifen zahlreiche Läufe zur selben Zeit auf dieselben Daten zu. Das kann Konflikte und Drosselung auslösen.

Mit der Parallelitätssteuerung des Auslösers begrenzen Sie die Zahl gleichzeitiger Läufe auf einen Wert von 1 bis 100 (Standard bei eingeschalteter Steuerung: 25). Weitere Läufe warten in einer begrenzten Warteschlange, bis ein Platz frei wird.

• Microsoft Learn: Limits und Konfiguration in Power Automate (öffnet in neuem Tab)

Startet eine App oder ein anderes System einen Flow und wartet auf das Ergebnis, zählt jede Sekunde. Eingehende Anfragen und synchrone Antworten sind auf 120 Sekunden begrenzt. Dauert es länger, erhält die aufrufende Seite eine Zeitüberschreitung.

• Microsoft Learn: Limits und Konfiguration in Power Automate (öffnet in neuem Tab)

Ohne Filter liefert „Get items“ die Einträge einer Liste ungefiltert, und der Flow sortiert erst danach aus. Das kostet Zeit, Speicher und unnötige Datenübertragung.

Mit einer OData-Filterabfrage filtert SharePoint bereits auf dem Server. Standardmäßig liefert die Aktion 100 Einträge. Über „Top Count“ lässt sich die Zahl bis zur Schwelle für Listenansichten von 5.000 Einträgen erhöhen bzw. auf die wirklich benötigte Menge senken.

// Filterabfrage
Status eq 'Offen' and Bereich eq 'Vertrieb'

// Sortieren nach
Created desc

• Microsoft Learn: Die SharePoint-Aktionen „Get items“ und „Get files“ im Detail (öffnet in neuem Tab)

Ohne Angabe liefert „Zeilen auflisten“ alle Spalten einer Tabelle. Je mehr Spalten, desto größer wird die Antwort und desto länger dauern Abruf und Verarbeitung in jedem folgenden Schritt.

// Spalten auswählen
name,emailaddress1,telephone1

// Zeilen filtern
statecode eq 0 and createdon ge 2026-01-01T00:00:00Z

• Microsoft Learn: Listen von Zeilen in Flows verwenden (öffnet in neuem Tab)

„Get items“ liefert standardmäßig alle Spalten einer Liste, auch Nachschlage-, Personen- und berechnete Spalten, die SharePoint vorher auflösen muss. Bei breiten Listen wird die Antwort dadurch groß und langsam.

• Microsoft Learn: Die SharePoint-Aktionen „Get items“ und „Get files“ im Detail (öffnet in neuem Tab)

Viele Aktionen liefern nur eine Seite an Ergebnissen, „Zeilen auflisten“ in Dataverse bspw. bis zu 5.000 Zeilen. Wer mehr braucht, schaltet in den Einstellungen der Aktion die Paginierung ein und legt einen Schwellenwert fest. Wie viele Elemente höchstens möglich sind, hängt vom Leistungsprofil ab: 5.000 im Profil „Low“ und 100.000 in allen anderen. Jede nachgeladene Seite zählt als Anfrage.

Bei SharePoint-Listen mit mehr als 5.000 Einträgen ist die Paginierung auch mit Filter wichtig. Sonst kann das Ergebnis leer bleiben, wenn unter den ersten 5.000 Einträgen kein Treffer liegt.

// Einstellungen der Aktion in der Codeansicht
"runtimeConfiguration": {
    "paginationPolicy": {
        "minimumItemCount": 20000
    }
}

• Microsoft Learn: Listen von Zeilen in Flows verwenden (öffnet in neuem Tab)
• Microsoft Learn: Limits und Konfiguration in Power Automate (öffnet in neuem Tab)

Ein häufiges Muster: Der Flow listet Zeilen auf und ruft danach in einer Schleife für jede Zeile den verknüpften Datensatz ab. Bei hundert Zeilen sind das hundert zusätzliche Anfragen.

// Abfrage erweitern: Nur zwei Spalten des primären Kontakts
primarycontactid($select=contactid,fullname)

• Microsoft Learn: Listen von Zeilen in Flows verwenden (öffnet in neuem Tab)

Legt ein Flow viele Einträge in einer Schleife einzeln an oder ändert sie, entsteht für jeden Eintrag eine eigene Anfrage. Das dauert und erhöht das Risiko der Drosselung.

Die SharePoint-REST-API kennt Batch-Anfragen: Über den Endpunkt _api/$batch fassen Sie mehrere Vorgänge in einer einzigen Anfrage zusammen. In Power Automate senden Sie sie mit der Aktion „Send an HTTP request to SharePoint“. Die Vorgänge eines Batches sind nicht transaktional, schlägt einer fehl, laufen die übrigen trotzdem.

• Microsoft Learn: Batchanforderungen mit den REST-APIs (öffnet in neuem Tab)

Eine Schleife „Apply to each“ mit einer Bedingung darin führt für jedes Element mindestens zwei Aktionen aus. Jede Aktion zählt als Anfrage und kostet Zeit.

„Filter array“ (deutsch „Array filtern“) reduziert ein Array in einem einzigen Schritt auf die passenden Elemente. Beachten Sie, dass der Textvergleich dabei zwischen Groß- und Kleinschreibung unterscheidet.

// Filter array, erweiterter Modus
@and(equals(item()?['Status'], 'Offen'), greater(item()?['Betrag'], 1000))

• Microsoft Learn: Datenvorgänge in Power Automate verwenden (öffnet in neuem Tab)

Um Daten für eine E-Mail, eine Tabelle oder eine Schnittstelle aufzubereiten, bauen viele Flows in einer Schleife mit „Append to array variable“ ein neues Array auf. Das ist langsam und lässt sich nicht gefahrlos parallelisieren.

„Select“ (deutsch „Auswählen“) formt alle Objekte eines Arrays in einem Schritt um. Sie können Felder hinzufügen, entfernen oder umbenennen, die Zahl der Objekte bleibt gleich.

// Select, Zuordnung im Textmodus
{
    "Nummer": "@item()?['Title']",
    "Kunde": "@item()?['Kunde']",
    "Betrag": "@item()?['Betrag']"
}

• Microsoft Learn: Datenvorgänge in Power Automate verwenden (öffnet in neuem Tab)

„Apply to each“ verarbeitet die Elemente standardmäßig nacheinander. Sind die Durchläufe voneinander unabhängig, können Sie in den Einstellungen die Parallelität einschalten und einen Wert von 1 bis 50 festlegen.

Ein hoher Wert macht die Schleife nicht automatisch schneller. Das Aufteilen der Arbeit und die Antwortzeit des Zielsystems kosten ebenfalls Zeit, und viele gleichzeitige Anfragen können zur Drosselung führen.

• Microsoft Learn: Flows mit paralleler Ausführung und Parallelität optimieren (öffnet in neuem Tab)
• Microsoft Learn: Limits und Konfiguration in Power Automate (öffnet in neuem Tab)

Laufen Durchläufe parallel, greifen sie gleichzeitig auf dieselbe Variable zu. Aktionen wie „Increment variable“, „Decrement variable“ oder „Append to array variable“ können dann unvorhersehbare Ergebnisse liefern, bspw. falsche Summen oder fehlende Einträge.

• Microsoft Learn: Schleifen in Workflows (Azure Logic Apps und Power Automate) (öffnet in neuem Tab)

Eine Schleife in einer Schleife vervielfacht die Zahl der Aktionen. Bei 100 äußeren und 100 inneren Elementen sind es schon 10.000 Durchläufe. Zudem greift die Parallelität nur auf der obersten Ebene, innere Schleifen laufen immer nacheinander.

• Microsoft Learn: Flows mit paralleler Ausführung und Parallelität optimieren (öffnet in neuem Tab)

„Do until“ wiederholt Aktionen, bis eine Bedingung erfüllt ist. Damit keine Endlosschleife entsteht, hat jede Schleife Grenzen: Standardmäßig endet sie nach 60 Durchläufen oder nach einer Stunde (PT1H). Höchstens sind 5.000 Durchläufe möglich.

Wird eine Grenze erreicht, endet die Schleife auch dann, wenn die Bedingung noch nicht erfüllt ist.

// Do until in der Codeansicht: höchstens 20 Durchläufe oder 30 Minuten
"limit": {
    "count": 20,
    "timeout": "PT30M"
}

• Microsoft Learn: Schleifen in Workflows (Azure Logic Apps und Power Automate) (öffnet in neuem Tab)
• Microsoft Learn: Limits und Konfiguration in Power Automate (öffnet in neuem Tab)

Untergeordnete Flows (Child Flows) kapseln Aufgaben, die mehrere Flows nutzen. Das vermeidet Flows mit hunderten Schritten, erleichtert Tests und hält die Logik an einer Stelle. Ein einzelner Flow kann höchstens 500 Aktionen enthalten.

Übergeordneter und untergeordneter Flow müssen in derselben Lösung liegen. Der untergeordnete Flow braucht den Auslöser „Manually trigger a flow“ und endet mit „Respond to a Power App or flow“ bzw. „Response“.

• Microsoft Learn: Untergeordnete Flows erstellen (öffnet in neuem Tab)

Eine Variable braucht eine Aktion zum Initialisieren und weitere Aktionen zum Setzen. Für Werte, die einmal berechnet und danach nur noch gelesen werden, ist „Compose“ (deutsch „Verfassen“) die schlankere Wahl. Ein Flow kann ohnehin höchstens 250 Variablen enthalten.

Die Ausgabe von „Compose“ lässt sich in allen folgenden Aktionen wiederverwenden und ist auch in parallelen Schleifen unproblematisch.

// Compose „Stichtag“: einmal berechnen
formatDateTime(addDays(utcNow(), -30), 'yyyy-MM-dd')

// In späteren Aktionen wiederverwenden
outputs('Stichtag')

• Microsoft Learn: Datenvorgänge in Power Automate verwenden (öffnet in neuem Tab)

Liefert eine Abfrage keine Treffer, arbeitet der Flow trotzdem alle folgenden Schritte ab. Aktionen, die einen Wert aus dem Ergebnis erwarten, scheitern dann mit einem Fehler, der eigentlich keiner ist.

// Bedingung: nur weiter, wenn es Treffer gibt
greater(length(body('Offene_Auftraege_filtern')), 0)

// Alternative: true, wenn das Ergebnis leer ist
empty(body('Offene_Auftraege_filtern'))

• Microsoft Learn: Ausdrücke in Bedingungen verwenden (öffnet in neuem Tab)

Fehlt ein Feld in den Daten oder ist es leer, bricht ein Ausdruck, der ohne Prüfung auf verschachtelte Werte zugreift, mit einem Fehler ab. Solche Fehler fallen oft erst im Betrieb auf, wenn ein Datensatz unvollständig ist.

// Leere Zeichenfolge statt null, wenn das Feld fehlt oder leer ist
coalesce(triggerBody()?['Bemerkung'], '')

// Null-sicherer Zugriff auf verschachtelte Werte
triggerBody()?['Kunde']?['Name']

• Microsoft Learn: Referenz der Ausdrucksfunktionen (öffnet in neuem Tab)

Braucht der Flow für jedes Element zusätzliche Stammdaten, bspw. den Namen zu einer Kundennummer, fragt er die Datenquelle oft in jeder Runde erneut ab. Das erzeugt viele Konnektoraufrufe und erhöht das Risiko der Drosselung.

• Microsoft Learn: Datenvorgänge in Power Automate verwenden (öffnet in neuem Tab)

Ausdrücke sind mächtig, doch lange und tief verschachtelte Ausdrücke sind schwer zu prüfen und zu pflegen. Ein einzelner Ausdruck darf höchstens 8.192 Zeichen lang sein.

• Microsoft Learn: Referenz der Ausdrucksfunktionen (öffnet in neuem Tab)
• Microsoft Learn: Limits und Konfiguration in Power Automate (öffnet in neuem Tab)

Ohne Fehlerbehandlung bricht ein Flow beim ersten Fehler ab, und oft erfährt niemand rechtzeitig davon. Mit Bereichen (Scopes) bauen Sie das bewährte Muster aus der Programmierung nach: Der Bereich „Try“ enthält die eigentlichen Aktionen, „Catch“ läuft nur, wenn „Try“ fehlschlägt, und „Finally“ läuft in jedem Fall.

Damit der Lauf im Fehlerfall trotzdem als fehlgeschlagen erscheint, beenden Sie „Catch“ mit der Aktion „Terminate“, dem Status „Failed“ und einer aussagekräftigen Meldung.

• Microsoft Learn: Robuste Fehlerbehandlung (öffnet in neuem Tab)
• Microsoft Learn: Flows mit Bereichen organisieren (öffnet in neuem Tab)

Jede Aktion läuft standardmäßig nur, wenn die vorherige erfolgreich war. Über „Ausführen nach“ (Configure run after) legen Sie fest, ob eine Aktion auch nach einem Fehler, einer Zeitüberschreitung oder einer übersprungenen Aktion laufen soll. Mindestens ein Status muss ausgewählt bleiben.

• Microsoft Learn: Robuste Fehlerbehandlung (öffnet in neuem Tab)
• Microsoft Learn: Fehler und Ausnahmen behandeln (öffnet in neuem Tab)

Im Bereich „Catch“ wissen Sie zunächst nur, dass in „Try“ etwas fehlgeschlagen ist. Die Funktion result() liefert die Ergebnisse aller Aktionen auf der obersten Ebene eines Bereichs, jeweils mit Name, Status, Ein- und Ausgaben.

Aktionen tiefer im Bereich, bspw. innerhalb von Bedingungen oder Switch, sind in diesem Ergebnis nicht enthalten.

// Filter array „Fehler_filtern“, Feld Von
result('Try')

// Bedingung im erweiterten Modus
@equals(item()?['status'], 'Failed')

// Name der ersten fehlgeschlagenen Aktion
first(body('Fehler_filtern'))?['name']

• Microsoft Learn: Fehler und Ausnahmen behandeln (öffnet in neuem Tab)
• Microsoft Learn: Referenz der Ausdrucksfunktionen (öffnet in neuem Tab)

Eine Fehlermeldung hilft nur, wenn sie schnell zur Ursache führt. Mit der Funktion workflow() kennt der Flow seine Umgebung, seine eigene ID und die ID des aktuellen Laufs und kann daraus einen direkten Link auf den Lauf bauen.

concat(
    'https://make.powerautomate.com/environments/',
    workflow()?['tags']?['environmentName'],
    '/flows/',
    workflow()?['tags']?['logicAppName'],
    '/runs/',
    workflow()?['run']?['name']
)

• Microsoft Learn: Robuste Fehlerbehandlung (öffnet in neuem Tab)

Viele Fehler sind vorübergehend, bspw. kurze Netzwerkprobleme oder Drosselung. Aktionen, die es unterstützen, wiederholen fehlgeschlagene Aufrufe deshalb automatisch nach einer Standardrichtlinie. Wie oft und in welchen Abständen, hängt vom Leistungsprofil ab.

In den Einstellungen der Aktion können Sie die Wiederholungsrichtlinie ändern: Standard, keine, feste oder exponentielle Intervalle mit bis zu 90 Wiederholungen. Microsoft empfiehlt exponentielle Intervalle, weil sie den Zeitraum der Wiederholungen ausdehnen.

// Einstellungen der Aktion in der Codeansicht
"retryPolicy": {
    "type": "exponential",
    "count": 4,
    "interval": "PT10S",
    "minimumInterval": "PT5S",
    "maximumInterval": "PT1H"
}

• Microsoft Learn: Fehler und Ausnahmen behandeln (öffnet in neuem Tab)
• Microsoft Learn: Limits und Konfiguration in Power Automate (öffnet in neuem Tab)

Synchrone ausgehende Anfragen enden nach 120 Sekunden. Asynchrone Aktionen, bspw. Genehmigungen, können dagegen bis zu 30 Tage warten. Ohne eigenes Zeitlimit hängt ein Flow dann womöglich wochenlang in einem Schritt fest.

In den Einstellungen einer Aktion legen Sie das Zeitlimit im Format ISO 8601 fest, bspw. PT1H für eine Stunde oder P3D für drei Tage.

• Microsoft Learn: Limits und Konfiguration in Power Automate (öffnet in neuem Tab)

Jede Aktion eines Flows zählt als Power Platform-Anfrage, ob Konnektor, HTTP-Aufruf oder einfache Aktion wie „Initialize variable“ und „Compose“. Auch fehlgeschlagene Aktionen, Wiederholungen und nachgeladene Seiten der Paginierung zählen mit.

Die Limits gelten je 24 Stunden und hängen von der Lizenz ab: Mit einer Microsoft 365-Lizenz sind es 6.000 Anfragen, mit Power Automate Premium 40.000 (Stand Oktober 2026). Derzeit gilt eine Übergangsphase, in der Microsoft die Limits je Flow statt je Person anwendet.

• Microsoft Learn: Anforderungslimits und Zuweisungen (öffnet in neuem Tab)
• Microsoft Learn: Limits und Konfiguration in Power Automate (öffnet in neuem Tab)

Die Lizenz bestimmt nicht nur die Anforderungslimits, sondern auch das Leistungsprofil eines Flows. Flows von Personen mit Microsoft 365-Lizenz laufen im Profil „Low“, Power Automate Premium entspricht „Medium“, die Process-Lizenz „High“. Davon hängen bspw. die maximale Zahl der Elemente in Schleifen und bei der Paginierung, Durchsatzgrenzen und die Standard-Wiederholungsrichtlinie ab.

Verlässt die Person, der ein Flow gehört, das Unternehmen, fällt er auf das Profil „Low“ zurück. Instant-Flows nutzen die Limits der Person, die sie startet, automatisierte und geplante Flows die Limits der Person, der sie gehören.

• Microsoft Learn: Limits und Konfiguration in Power Automate (öffnet in neuem Tab)
• Microsoft Learn: Anforderungslimits und Zuweisungen (öffnet in neuem Tab)

Neben den täglichen Anforderungslimits haben Konnektoren eigene Drosselungsgrenzen, die unabhängig von der vorhandenen Kapazität gelten. Dazu kommen Schutzgrenzen der Zielsysteme wie Dataverse. Wird eine Grenze überschritten, verzögern sich Aktionen oder schlagen fehl.

Wird ein Flow dauerhaft gedrosselt, schaltet die Plattform ihn nach 14 Tagen ab.

• Microsoft Learn: Anforderungslimits und Zuweisungen (öffnet in neuem Tab)
• Microsoft Learn: Limits und Konfiguration in Power Automate (öffnet in neuem Tab)

Ein einzelner Lauf darf höchstens 30 Tage dauern. Wartet er länger, bspw. auf eine Genehmigung, wird er beendet. Auch der Laufverlauf bleibt nur 30 Tage gespeichert, gerechnet ab dem Start eines Laufs.

Für Flows in Lösungen speichert Dataverse den Laufverlauf zusätzlich in der Tabelle FlowRun, standardmäßig 28 Tage lang. Flows, deren Auslöser oder Aktionen dauerhaft fehlschlagen, schaltet die Plattform nach 14 Tagen ab. Flows ohne Auslöseaktivität können nach 90 Tagen ausgeschaltet werden, ausgenommen Flows von Personen mit Premium- oder Kapazitätslizenz.

• Microsoft Learn: Limits und Konfiguration in Power Automate (öffnet in neuem Tab)
• Microsoft Learn: Laufverlauf von Cloud Flows in Dataverse verwalten (öffnet in neuem Tab)

Eine einzelne Nachricht darf in Power Automate höchstens 100 MB groß sein, mit Chunking bis zu 1 GB. Zusätzlich begrenzt die Plattform den Datendurchsatz je fünf Minuten und je 24 Stunden.

Große Dateien, Base64-Inhalte und umfangreiche JSON-Antworten verlangsamen jeden Schritt, der sie liest oder weitergibt, und landen außerdem im Laufverlauf.

• Microsoft Learn: Limits und Konfiguration in Power Automate (öffnet in neuem Tab)

Flows in Lösungen (Solutions) lassen sich als Paket zwischen Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebung übertragen. Nur sie unterstützen Verbindungsreferenzen, Umgebungsvariablen, den Versionsverlauf und den Laufverlauf in Dataverse, den bspw. das Automation Center auswertet.

Außerhalb von Lösungen kann eine Person höchstens 600 Flows besitzen, in Lösungen gibt es diese Grenze nicht.

• Microsoft Learn: Vorteile lösungsfähiger Cloud Flows (öffnet in neuem Tab)
• Microsoft Learn: Cloud Flow in einer Lösung erstellen (öffnet in neuem Tab)

In Flows außerhalb von Lösungen hängt jede Aktion direkt an einer Verbindung. Ändert sich die Verbindung, muss jede betroffene Aktion angepasst werden. Verbindungsreferenzen trennen den Flow von der konkreten Verbindung.

Beim Import in eine andere Umgebung ordnen Sie den Referenzen die dortigen Verbindungen zu. Übergeordnete und untergeordnete Flows in derselben Lösung können dieselbe Verbindungsreferenz nutzen.

• Microsoft Learn: Verbindungsreferenzen in Lösungen (öffnet in neuem Tab)

Adressen von SharePoint-Websites, Listennamen, E-Mail-Empfänger oder Schwellenwerte unterscheiden sich zwischen Entwicklung, Test und Produktion. Fest eingetragen, muss der Flow bei jedem Wechsel bearbeitet werden.

Umgebungsvariablen nehmen solche Werte auf und werden beim Import der Lösung abgefragt. Für Kennwörter und Schlüssel gibt es den Typ „Geheimnis“ (Secret), der auf Azure Key Vault verweist. Geänderte Werte können bis zu einer Stunde brauchen, bis sie in allen Flows ankommen.

• Microsoft Learn: Umgebungsvariablen in Lösungen (öffnet in neuem Tab)

Namen wie „Condition 3“ oder „Apply to each 2“ sagen nichts über den Zweck einer Aktion. Wer den Flow später pflegt, muss jeden Schritt erst öffnen, um ihn zu verstehen. Der Name erscheint außerdem in Ausdrücken wie body() und in Fehlermeldungen.

Ein Name darf bis zu 80 Zeichen lang sein. Notizen an Aktionen erklären, warum ein Schritt so gebaut ist, ähnlich wie Kommentare im Code.

• Microsoft Learn: Einheitliche Benennung von Flow-Komponenten (öffnet in neuem Tab)

Der Flowprüfer (Flow Checker) im Designer zeigt Fehler und Warnungen, verweist auf die betroffenen Stellen und verlinkt Hinweise zur Behebung. Er öffnet sich automatisch, wenn Sie einen Flow mit Fehlern oder Warnungen speichern.

• Microsoft Learn: Fehler mit dem Flowprüfer finden und beheben (öffnet in neuem Tab)

Bei Flows in Lösungen speichert der neue Designer Entwürfe und veröffentlichte Versionen. Über den Versionsverlauf stellen Sie eine frühere Version wieder her, sie wird dann zum neuesten Entwurf. Entwürfe bleiben sechs Monate, veröffentlichte Versionen zwölf Monate erhalten.

Für Flows außerhalb von Lösungen gibt es keinen Versionsverlauf.

• Microsoft Learn: Entwürfe und Versionen lösungsfähiger Cloud Flows (öffnet in neuem Tab)

Testen Sie Flows nicht mit echten Daten in der Produktion. Der Designer bietet manuelle Tests und automatische Tests mit einem kürzlich verwendeten Auslöser bzw. der Wiederholung eines früheren Testlaufs.

Mit statischen Ergebnissen (Static Results) liefert eine Aktion festgelegte Testdaten zurück, ohne wirklich ausgeführt zu werden. So simulieren Sie Fehlerfälle oder überspringen lange Schritte, ohne ein Zielsystem zu belasten.

• Microsoft Learn: Cloud Flows testen (öffnet in neuem Tab)

Der Laufverlauf zeigt Ein- und Ausgaben jeder Aktion. Wer den Flow bearbeiten darf, sieht damit auch Kennwörter, Token oder personenbezogene Daten, die durch den Flow laufen.

• Microsoft Learn: Sensible Eingaben wie Kennwörter verwalten (öffnet in neuem Tab)
• Microsoft Learn: Sichere Ein- und Ausgaben bei Auslösern und Aktionen (öffnet in neuem Tab)

Gehört ein Flow nur einer Person, kann niemand sonst ihn ändern oder Fehler beheben, wenn diese Person nicht da ist. Verlässt sie das Unternehmen, schlagen Aktionen mit ihren Verbindungen womöglich fehl.

Mitbesitzer können den Laufverlauf einsehen, den Flow bearbeiten, Verbindungen aktualisieren und weitere Besitzer hinzufügen. Statt einzelner Personen lässt sich auch eine Gruppe eintragen, bei SharePoint-Flows auch eine Liste.

• Microsoft Learn: Cloud Flows teilen (öffnet in neuem Tab)

Wer einen Flow nur starten soll, braucht keine Bearbeitungsrechte. Run-only-Benutzer können einen Flow auslösen, ihn aber weder sehen noch bearbeiten. Das geht für Instant-Flows mit manuellem Auslöser, bspw. einer Schaltfläche oder einem ausgewählten Element.

Für jede Verbindung legen Sie fest, ob die startende Person sie selbst bereitstellt oder ob der Flow eine eingebettete Verbindung nutzt.

• Microsoft Learn: Cloud Flows teilen (öffnet in neuem Tab)

Laufen geschäftskritische Flows unter persönlichen Konten, hängen sie an Lizenz, Rolle und Verbleib dieser Person. Ein eigenes Dienstkonto mit passender Lizenz entkoppelt den Flow davon.

Noch einen Schritt weiter geht ein Dienstprinzipal (Service Principal): Eine Anwendung in Microsoft Entra ID wird als Anwendungsbenutzer Besitzer des Flows. Für Premium-Konnektoren braucht der Flow dann bspw. eine Process-Lizenz.

• Microsoft Learn: Flows im Besitz eines Dienstprinzipals (öffnet in neuem Tab)
• Microsoft Learn: Vorteile lösungsfähiger Cloud Flows (öffnet in neuem Tab)

Mit Datenrichtlinien (DLP) legt die Administration fest, welche Konnektoren zusammen in einem Flow verwendet werden dürfen. Konnektoren sind dafür in die Gruppen „Geschäftlich“, „Nicht geschäftlich“ und „Blockiert“ eingeteilt. Konnektoren aus verschiedenen Gruppen lassen sich nicht in einem Flow kombinieren, blockierte gar nicht verwenden.

• Microsoft Learn: Datenrichtlinien verwalten (öffnet in neuem Tab)

Flows laufen im Hintergrund, Probleme fallen daher oft spät auf. Der Laufverlauf zeigt jeden einzelnen Lauf, die Analysen eines Flows fassen Läufe, Fehlerquoten und durchschnittliche Laufzeiten der letzten 30 Tage zusammen.

Das Automation Center bündelt Läufe, Fehler und Empfehlungen für Flows in Lösungen. Im Power Platform Admin Center sieht die Administration Auswertungen für die ganze Umgebung. Für eigene Alarme lässt sich Application Insights anbinden.

• Microsoft Learn: Flows überwachen (öffnet in neuem Tab)
• Microsoft Learn: Das Automation Center (öffnet in neuem Tab)

Power Automate verschickt Fehlerhinweise per E-Mail, allerdings nur bei bestimmten Fehlern mit bekannter Ursache, bspw. abgelaufenen Verbindungen oder Drosselung. Nach einem solchen Hinweis folgen für denselben Flow 28 Tage lang keine weiteren. Dazu kommt eine wöchentliche Zusammenfassung.

Allgemeine Fehler in Aktionen lösen keinen eigenen Hinweis aus. Wer sich allein auf diese E-Mails verlässt, bemerkt viele Fehler also nicht.

• Microsoft Learn: Benachrichtigungen bei Flow-Fehlern (öffnet in neuem Tab)

Weniger Ausfälle, geringerer Verbrauch an Anfragen, schnellere Abläufe, leichtere Pflege, mehr Sicherheit und Zukunftssicherheit: Ein optimierter Flow zahlt sich auf vielen Ebenen aus. Datenmengen, Lizenzen und die Plattform selbst ändern sich laufend und damit auch die Anforderungen an Ihre Flows.

• Alle Vorteile im Überblick