Présentation de l’activateur de structure

Fabric Activateor est une expérience sans code qui déclenche automatiquement des actions lorsque des modèles ou des conditions spécifiques sont détectés dans des flux de données ou des rapports Power BI. Il surveille en permanence ces sources de données et lance des actions lorsque des seuils sont satisfaits ou des modèles spécifiques sont détectés. Ces actions peuvent inclure l’envoi d’e-mails ou de notifications Teams, le lancement de flux Power Automate ou l’intégration à des systèmes tiers.

Cas d’utilisation courants

Voici quelques scénarios réels dans lesquels vous pouvez utiliser Fabric Activateor :

• Lancez automatiquement des campagnes publicitaires lorsque les ventes du même magasin diminuent, ce qui contribue à améliorer les performances dans des emplacements sous-performants.
• Informer les gestionnaires de magasins de déplacer les aliments des congélateurs défectueux avant que la détérioration ne se produise.
• Déclencher des flux de travail de sensibilisation personnalisés lorsque le parcours d’un client entre des applications, des sites web ou d’autres points de contact indique une expérience négative.
• Lancez de manière proactive les flux de travail d’investigation quand l’état d’une expédition n’a pas été mis à jour dans un délai défini, ce qui permet de localiser les packages perdus plus rapidement.
• Alerter les équipes de compte lorsque les clients sont en retard de paiement, en utilisant des seuils personnalisés pour le délai ou les soldes impayés par clients.
• Surveillez l'intégrité du pipeline de données et réexécutez automatiquement les tâches échouées ou alertez les équipes en cas d'anomalies ou de défaillances détectées.

Concepts principaux

Les concepts suivants sont utilisés pour générer et déclencher des actions et des réponses automatisées dans Fabric Activateor.

Événements et flux d’événements

Fabric Activateor traite toutes les sources de données comme des flux d’événements. Un événement représente une observation sur l’état d’un objet et inclut généralement un identificateur pour l’objet, un horodatage et des valeurs des champs surveillés.

Les flux d’événements varient en fréquence. Par exemple, les capteurs IoT émettent des événements plusieurs fois par seconde, et les systèmes logistiques génèrent des événements sporadiquement, par exemple lorsque les packages sont analysés aux emplacements d’expédition.

Un flux d’événements est un type d’élément spécifique dans Microsoft Fabric. La fonctionnalité Eventstreams dans la charge de travail Real-Time Intelligence vous permet d’ingérer, de transformer et d’acheminer des événements en temps réel, sans écrire de code. Fabric Activateor surveille le flux d’événements et prend automatiquement des mesures lorsque des modèles ou des seuils définis sont détectés.

Même les données de Power BI sont traitées comme un flux d’événements. Dans ce cas, les événements sont des observations périodiques basées sur la planification d’actualisation d’un modèle sémantique Power BI (anciennement appelé jeu de données). Ces observations peuvent se produire quotidiennement ou hebdomadairement, formant un flux d’événements à déplacement lent.

Objets

Dans Fabric Activateor, les entités que vous surveillez sont appelées objets métier, qui peuvent être physiques ou conceptuels. Par exemple, citons des objets physiques tels que des congélateurs, des véhicules, des packages et des utilisateurs, ainsi que des objets conceptuels tels que des campagnes publicitaires, des comptes clients, des sessions utilisateur.

Pour modéliser un objet métier dans Activateor, vous connectez un ou plusieurs flux d’événements, sélectionnez une colonne pour servir d’ID d’objet et spécifiez les champs que vous souhaitez traiter comme des propriétés de l’objet.

L’instance d’objet terme fait référence à un exemple spécifique d’un objet métier tel qu’un congélateur, un véhicule ou une session utilisateur particulière. En revanche, l’objet fait généralement référence à la définition ou à la classe générale (par exemple, « congélateur » en tant que type). Le terme population est utilisé pour l’ensemble complet d’instances d’objet surveillées.

Règles

Les règles définissent les conditions que vous souhaitez détecter sur vos objets et les actions à entreprendre lorsque ces conditions sont remplies. Par exemple, une règle sur un objet congélateur peut détecter quand la température augmente au-dessus d’un seuil sûr et envoyer automatiquement une alerte par e-mail au technicien affecté.

Il existe trois types de règles que vous pouvez créer :

• Règles basées sur les événements : déclenchées par des événements individuels lorsqu’ils se produisent dans le flux d’événements.
• Règles d’événement d’objet : déclenchée lorsque des événements sont ajoutés à une instance d’objet spécifique.
• Règles de propriété d’objet : déclenchée en fonction de l’état actuel ou des propriétés d’une instance d’objet.

Lorsque les conditions d’une règle sont remplies et qu’une action est lancée, la règle est dite activée.

Propriétés

Les propriétés sont utiles lorsque vous souhaitez réutiliser la logique entre plusieurs règles. Par exemple, sur un objet congélateur, vous pouvez définir une propriété qui calcule une moyenne de température sur une période d’une heure. Une fois définie, cette propriété peut être référencée dans plusieurs règles, telles que celles qui détectent la surchauffe, les fluctuations de température ou les seuils de maintenance, sans dupliquer la logique.

En centralisant la logique dans les propriétés, vous facilitez la gestion, la cohérence et la mise à jour de vos règles au fil du temps.

Période de rétrospective

Fabric Activator doit suivre les données historiques pour s'assurer que les actions correctes peuvent être calculées. La durée des données historiques interrogées est connue sous le nom de période de recherche.

La période de rétrospective est déterminée par :

• Définition de la règle, par exemple, si elle nécessite l’analyse des tendances, la détection d’anomalies ou la comparaison des valeurs au fil du temps.
• Volume de données entrantes, telles que le nombre d’événements par seconde dans le flux d’événements.

Envisagez une opération logistique pharmaceutique transportant des packages de médicaments dans une chaîne froide. L’objectif est de recevoir une alerte lorsqu’un package devient trop chaud.

Imaginons que la règle soit définie à

• Évaluer la température moyenne de chaque paquet sur une fenêtre de trois heures
• Déclencher une alerte si la température moyenne dépasse 8 °C

Pour calculer cette règle avec précision, Fabric Activateur doit analyser une fenêtre plus large de données historiques, en particulier une période rétrospective de six heures. Il garantit que suffisamment de données sont disponibles pour calculer la moyenne de trois heures à un moment donné, même si les données arrivent avec un certain délai ou une irrégularité.

La période de recherche est essentielle pour permettre une détection rapide et précise des conditions, en particulier dans les scénarios où les modèles de données évoluent au fil du temps.

Identifiants d'objets distincts et actifs

Les règles basées sur les attributs sont utilisées pour surveiller la façon dont les attributs spécifiques d’un objet changent au fil du temps. Dans l’exemple de logistique pharmaceutique, chaque package de médicaments est représenté par un ID d’objet unique et le système reçoit des lectures de température périodiques pour chaque package.

Pour évaluer efficacement ces règles, Fabric Activator suit les ID d'objets actifs, c’est-à-dire les objets pour lesquels les événements arrivent dans la période de rétrospection définie. Ce comportement garantit que seuls les objets actifs pertinents et actuellement actifs sont pris en compte lors de l’application de règles.

Par exemple, une station de péage peut suivre les véhicules (ID d’objet) au fur et à mesure qu’ils passent. Chaque véhicule génère des événements (par exemple, des analyses d’entrée et de sortie), et seuls les objets ayant une activité récente sont considérés comme actifs et évalués par le système.

Il existe également des limites en fonction du nombre d’ID d’objet distincts (nombre de paquets) suivis dans la fenêtre de rétrospection.

Étape suivante

Consultez Tutorial: Créer et activer une règle pour l'activateur de Fabric.