O que é Fabric Activator?

Fabric Activator é um mecanismo de detecção de eventos sem código que transforma fluxos de dados em ações automatizadas. Ele dispara automaticamente ações quando padrões ou condições específicos são detectados em fontes de dados. Ele monitora continuamente essas fontes de dados com baixa latência (subsegundo para regras sem estado em dados de streaming) e inicia ações assim que os limiares são atingidos ou padrões específicos são detectados. Essas ações podem incluir o envio de e-mails ou notificações do Teams, a inicialização de fluxos do Power Automate ou a integração com sistemas de terceiros.

Arquitetura principal

O Ativador é o mecanismo de detecção de eventos e regras no centro da pilha de inteligência Fabric Real-Time. Arquitetônicamente, ele atua como um observador inteligente – consumindo fluxos de dados de alta velocidade, avaliando as condições de regra quase em tempo real e iniciando ações downstream automatizadas com base em alterações nos estados de eventos.

Ele se encaixa em uma arquitetura reativa e orientada a eventos em que os dados fluem continuamente, e o Activator toma decisões com base em avaliações de dados de eventos com estado em quase tempo real.

• fontes de eventos

  O Activator conecta-se diretamente a fluxos de eventos, que ingerem dados de vários produtores (Hubs de Eventos do Azure, dispositivos IoT, pontos de extremidade personalizados e outras fontes). Esses fluxos servem como a origem dos eventos e o Activator pode assinar um ou mais fluxos de eventos para observar alterações de dados. Outras fontes de eventos podem incluir eventos do Fabric ou Azure ou um ativador que monitore um relatório do Power BI ou um painel de tempo real.

• Eventos e objetos

  Os eventos são registros individuais (por exemplo, um sinal de telemetria ou uma queda de arquivo) recebidos por meio do fluxo de eventos. Esses eventos são agrupados em objetos com base em um identificador compartilhado (por exemplo, todos os eventos do mesmo dispositivo são agrupados usando device_idou todos os eventos de estação de bicicleta são agrupados por bikepoint_id). As regras são então avaliadas por objeto, permitindo a detecção refinada (por exemplo, por sensor ou por ativo).

• Regras e condições

  Cada ativador inclui uma ou mais regras, que são avaliadas continuamente. Essas regras podem ser comparações simples (value < threshold) ou condições que acompanham as alterações ao longo do tempo, como BECOMES, DECREASES, INCREASES, EXIT RANGEou ausência de dados (pulsação). O ativador garante o acompanhamento de estado por objeto, o que permite a detecção de padrões complexa ao longo do tempo.

• Ações

  Quando uma condição de regra é atendida, o Activator pode disparar:

  • pipelines, notebooks, fluxos de dados, UDFs (Funções de Dados do Usuário) (versão prévia) ou definições de trabalho do Spark em Fabric.

  • Ações externas por meio de Power Automate.

  • Envie uma mensagem do Teams para um indivíduo, grupo ou canal.

  • Enviar email.

• Gerenciamento de alertas e teste de regra

  O ativador fornece estimativas de prévia e impacto antes que as regras sejam ativadas, mostrando a frequência com que uma regra teria sido acionada nos dados históricos. Esses recursos ajudam a evitar o spam de alerta e o excesso de disparo. Internamente, as transições de estado são gerenciadas para suprimir o ruído (por exemplo, um valor deve cruzar um limite, não apenas permanecer sob ele).

• Monitoramento e controle de custos

  Você só incorre em custo quando os ativadores estão em execução ativamente. As instâncias do ativador têm como escopo capacidades do Fabric e podem ser monitoradas no workspace. Os logs de runtime e a telemetria estão disponíveis por meio de fluxos de eventos e saídas de pipeline.

Modelo de implantação

Implante instâncias de ativador para cada workspace e associe-as a fontes de dados específicas. Vários ativadores podem monitorar o mesmo fluxo, para que você possa usar avaliações de regra paralelas para funções comerciais distintas. Como o ativador é limitado por capacidade, a precificação paga conforme o uso só se aplica quando as regras estão sendo executadas ativamente. Esse modelo de preços fornece eficiência de custo para cenários de detecção intermitente. Para restrições conhecidas, consulte limitações do Ativador.

Pontos de integração dentro da inteligência de Real-Time

Ativador como orquestrador

Para usar o Activator efetivamente em sistemas de grande escala, coordene como ele funciona com outros componentes Fabric. Otimize as configurações com base na quantidade de dados que você está processando, quantos objetos você está rastreando e quão complexas são suas regras. Esta seção explora como orquestrar o Activator com outros serviços e como otimizar a lógica de detecção e o comportamento de runtime para dar suporte à automação de baixa latência (rápida) econômica em escala.

O ativador desempenha um papel central em fluxos de dados controlados por eventos ao avaliar dados no ponto de chegada e acionar ações em etapas subsequentes. Os padrões típicos de orquestração incluem:

Conceitos fundamentais

Fabric Activator monitora continuamente seus dados e detecta rapidamente quando as condições definidas são atendidas, mesmo quando os dados são alterados ao longo do tempo. Em sua essência, o Activator processa eventos em tempo real emitidos por meio de eventstream, avalia as condições de regra por objeto lógico e inicia ações em resposta a transições de estado.

Use os conceitos a seguir para criar e disparar ações e respostas automatizadas no Fabric Activator.

Fontes de eventos e eventos

Fabric Activator trata todas as fontes de dados como fluxos de eventos. Um evento representa uma observação sobre o estado de um objeto e normalmente inclui um identificador para o objeto, um carimbo de data/hora e valores dos campos que estão sendo monitorados.

Os eventos ingeridos no Activator são originários de:

• Eventstream, que dá suporte a várias fontes ascendentes (como Hubs de Eventos do Azure, Hub IoT, gatilhos do Armazenamento de Blobs). Um Eventstream é um tipo de item específico em Microsoft Fabric, que permite ingerir, transformar e rotear eventos em tempo real sem escrever nenhum código. Fabric Activator monitora o fluxo de eventos e executa automaticamente a ação quando padrões ou limites definidos são detectados. O ativador também pode assinar dois ou mais fluxos de eventos para observar alterações de dados. Os Eventstreams variam de acordo com a frequência. Por exemplo, os sensores de IoT emitem eventos várias vezes por segundo e os sistemas logísticos geram eventos esporadicamente, como quando os pacotes são verificados em locais de envio.
• Eventos de Fabric. Por exemplo, eventos de item da área de trabalho do Fabric são eventos discretos do Fabric que ocorrem quando são feitas alterações na área de trabalho do Fabric. Essas alterações incluem criar, atualizar ou excluir um item de Fabric.
• Eventos Azure. Por exemplo, Armazenamento de Blobs do Azure eventos são disparados quando um cliente cria, substitui ou exclui um blob.
• Eventos de negócios. Você pode definir alertas diretamente em eventos de negócios para automatizar ações quando ocorrerem condições de negócios específicas.
• Entidades comerciais da Ontologia Fabric (versão prévia). As regras podem ser definidas em entidades comerciais de ontologia para iniciar alertas e ações automatizadas, permitindo a tomada de decisões operacionais com base em dados modelados.
• relatório do Power BI Nesse caso, os eventos são observações periódicas com base no agendamento de atualização de um modelo semântico Power BI (anteriormente conhecido como um conjunto de dados). Essas observações podem ocorrer diariamente ou semanalmente, formando um fluxo de eventos lento. O Activator também se integra ao serviço do Power BI para notificar os usuários quando uma nova linha aparece em um visual de tabela em um relatório publicado, permitindo que as regras monitorem alterações no nível visual e disparem notificações ou ações downstream.
• Painel em Tempo Real do Fabric.

Cada evento contém:

• Um carimbo de data/hora
• Uma carga (dados estruturados ou semiestruturados)
• Um ou mais atributos usados para identificação de objeto (por exemplo, device_id, bikepoint_id)

Objetos

No Fabric Activator, as entidades monitoradas são chamadas de objetos de negócios, que podem ser físicas ou conceituais. Exemplos incluem objetos físicos, como freezers, veículos, pacotes e usuários e objetos conceituais, como campanhas publicitárias, contas de clientes, sessões de usuário.

Para modelar um objeto de negócios no Activator, conecte um ou mais eventstream, selecione uma coluna para servir como a ID do objeto e especifique os campos que deseja tratar como propriedades do objeto.

Instância de objeto refere-se a um exemplo específico de um objeto de negócios, como um determinado freezer, veículo ou sessão de usuário. Por outro lado, o objeto normalmente se refere à definição ou classe geral (por exemplo, freezer como um tipo). O termo população é usado para o conjunto completo de instâncias de objeto que estão sendo monitoradas.

A criação do objeto é implícita: o ativador agrupa eventos usando uma chave de objeto designada. As regras têm escopo para objetos, o que significa que toda a lógica de avaliação tem reconhecimento de objeto e é independente entre instâncias. Por exemplo, uma regra de monitoramento bikepoint_id cria avaliações lógicas distintas para cada estação de bicicleta única.

Regras

As regras definem as condições que você deseja detectar em seus objetos e as ações a serem executadas quando essas condições forem atendidas. Por exemplo, uma regra em um objeto de congelador pode detectar quando a temperatura sobe acima de um limite seguro e enviar automaticamente um alerta de e-mail ao técnico designado.

As regras no Ativador podem ser sem estado ou com estado:

• As regras sem estado avaliam cada evento isoladamente (por exemplo, valor < 50).
• As regras com estado mantêm a memória entre eventos por objeto (por exemplo, valor DIMINUTO, TORNA-SE, INTERVALO DE SAÍDA).

O Activator também dá suporte à criação de regras com base nos resultados da consulta SQL Fabric Data Warehouse (versão prévia). Você pode definir regras que avaliam uma consulta SQL em um agendamento configurável, verificar as condições em relação ao conjunto de resultados e disparar ações quando as condições forem atendidas. Esse recurso permite o monitoramento de dados do warehouse sem a necessidade de fontes de streaming. Para obter mais informações, consulte Criar uma regra de alerta em uma consulta SQL.

A avaliação com estado depende de:

• Detecção delta: acompanha as alterações entre valores de evento anteriores e atuais.
• Sequenciamento temporal: avalia condições baseadas em tempo, como ausência de eventos (detecção de pulsação).
• Transições de estado: as regras só disparam na entrada em um novo estado, impedindo disparos repetidos em condições inalteradas.

As regras são avaliadas continuamente. Para regras sem estado sobre dados de streaming, o sistema responde dentro de milissegundos. Para regras com agregações, a latência depende da janela de retrocesso e da tolerância a chegadas tardias. Para obter mais informações, consulte Latência no Ativador.

Ações

Quando as condições de uma regra são atendidas e uma ação é iniciada, a regra é ativada. Os destinos com suporte para ações incluem:

• Pipelines de tecido (para movimentação de dados, enriquecimento).
• Fabric notebooks (para avaliação de aprendizado de máquina, diagnósticos).
• Fabric trabalhos do Spark (para trabalhos em lote/streaming).
• Fabric fluxos de dados (para movimentação e transformação de dados).
• Fabric Funções de Dados do Usuário (versão prévia) (para lógica de negócios personalizada com código).
• Fluxos do Power Automate (para integração de processos de negócios).
• Notificações do Teams (usando mensagens baseadas em modelo).
• Email notificações.

Quando uma regra é disparada, o Activator envia informações sobre o que aconteceu e continua o monitoramento sem aguardar a conclusão da ação. Essa abordagem permite fluxos de trabalho escalonáveis que podem processar muitos eventos simultaneamente.

Propriedades

As propriedades são campos ou atributos específicos de um objeto de negócios que você deseja monitorar. Elas podem ser características físicas ou conceituais, como:

• Temperatura de um pacote
• Status de uma remessa
• Saldo de uma conta de cliente
• Pontuação de participação de uma sessão de usuário

As propriedades são provenientes de fluxos de eventos, que são fluxos contínuos de dados de fontes como sensores de IoT, relatórios Power BI ou outros sistemas.

Quando você define um objeto de negócios no Activator, conecta um ou mais fluxos de eventos, escolhe uma coluna para servir como a ID do objeto e seleciona outras colunas a serem tratadas como propriedades desse objeto. Você pode criar regras nessas propriedades para controlar as alterações ao longo do tempo, detectar quando uma propriedade excede um limite ou fica fora de um intervalo ou disparar ações como alertas, fluxos de trabalho ou notificações.

As propriedades também são úteis quando você deseja reutilizar a lógica em várias regras. Por exemplo, em um objeto freezer, você pode definir uma propriedade que calcula uma média de temperatura durante um período de uma hora. Uma vez definida, você pode referenciar essa propriedade em várias regras, como aquelas que detectam superaquecimento, flutuações de temperatura ou limites de manutenção - sem duplicar a lógica. Centralizando a lógica nas propriedades, você facilita o gerenciamento, a consistência e a atualização das regras ao longo do tempo.

Período de retrospectiva

O período de pesquisa é a duração dos dados históricos que o Activator analisa para avaliar uma regra. Ele garante que haja dados passados suficientes para detectar com precisão padrões ou agregações de computação, como médias, mesmo que os dados cheguem atrasados ou irregularmente.

Você determina o período de retrospectiva por:

• Como você define a regra, por exemplo, se ela requer analisar tendências, detectar anomalias ou comparar valores ao longo do tempo.
• O volume de dados de entrada, como o número de eventos por segundo no fluxo de eventos.

Considere uma operação logística farmacêutica transportando pacotes de medicamentos em uma cadeia fria. O objetivo é receber um alerta quando um pacote ficar muito quente.

Digamos que você defina a regra para:

• Avaliar a temperatura média de cada pacote em uma janela de três horas
• Disparar um alerta se a temperatura média exceder 8°C

Para calcular essa regra com precisão, Fabric Activator precisa analisar uma janela mais ampla de dados históricos (por exemplo, um período de pesquisa de seis horas para uma média de três horas). Esse processo garante que haja dados suficientes para calcular a média de três horas a qualquer momento, mesmo que os dados cheguem com algum atraso ou irregularidade.

O período de retrospectiva é essencial para possibilitar o monitoramento oportuno e acurado de condições, especialmente em cenários em que os padrões de dados evoluem ao longo do tempo.

IDs de objeto distintas e ativas

Use regras criadas em atributos para monitorar como atributos específicos de um objeto mudam ao longo do tempo. No exemplo de logística farmacêutica, cada pacote de medicamentos é representado por uma ID de objeto exclusiva e o sistema recebe leituras periódicas de temperatura para cada pacote.

Para avaliar essas regras efetivamente, Fabric Activator rastreia IDs de objeto ativo, ou seja, objetos para os quais os eventos chegam dentro do período de pesquisa definido. Esse comportamento garante que o sistema considere apenas objetos relevantes, atualmente ativos, ao aplicar regras.

Por exemplo, uma estação de pedágio pode rastrear veículos (IDs de objeto) conforme eles passam. Cada veículo gera eventos (por exemplo, verificações de entrada e saída) e o sistema avalia apenas os objetos com atividade recente.

O número de IDs de objeto distintas (número de pacotes) que você rastreia dentro da janela de retrospectiva também define limites.

Casos de uso comuns

Aqui estão alguns cenários reais em que você pode usar Fabric Activator:

• Inicie automaticamente campanhas publicitárias quando as vendas da mesma loja diminuem, ajudando a aumentar o desempenho em locais com baixo desempenho.
• Solicite aos gerentes do supermercado que realoquem alimentos de freezers com defeito antes que estraguem.
• Disparar fluxos de trabalho de divulgação personalizados quando o percurso de um cliente entre aplicativos, sites ou outros pontos de contato indica uma experiência negativa.
• Inicie proativamente fluxos de trabalho de investigação quando o status de uma remessa não é atualizado dentro de um período definido, ajudando a localizar pacotes perdidos mais rapidamente.
• Alerta as equipes de conta quando os clientes ficam em atraso, usando limites personalizados de tempo ou de saldos pendentes por cliente.
• Monitore a saúde do pipeline e reexecute automaticamente os trabalhos com falha ou alerte as equipes quando anomalias ou falhas forem detectadas.

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