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Encaminhar fluxos de dados com base no conteúdo em fluxos de eventos do Fabric (preview)

Este artigo mostra como encaminhar eventos com base no conteúdo em fluxos de eventos do Microsoft Fabric.

Agora você pode usar o editor sem código na tela principal de fluxos de eventos do Fabric para criar lógica de processamento de fluxo complexa sem escrever nenhum código. Esse recurso permite personalizar, transformar e gerenciar seus fluxos de dados com mais facilidade. Depois de definir suas operações de processamento de fluxo, você pode enviar facilmente os fluxos de dados para diferentes destinos conforme o esquema específico e os dados de fluxo.

Importante

Atualmente, os recursos avançados dos fluxos de eventos do Fabric estão em preview.

Operações com suporte

Veja a seguinte lista de operações com suporte para processamento de dados em tempo real:

  • Agregar: é compatível com funções SOMA, AVG, MÍNIMO e MÁXIMO que executam cálculos em uma coluna de valores, retornando um único resultado.

  • Expandir: expande um valor de matriz e cria uma linha para cada valor dentro de uma matriz.

  • Filtro: seleciona ou filtra linhas específicas do fluxo de dados com base em uma condição.

  • Agrupar por: agrega todos os dados de eventos dentro de uma determinada janela de tempo, com a opção de agrupar uma ou mais colunas.

  • Gerenciar campos: adiciona, remove ou altera o tipo de dados de um campo ou coluna dos fluxos de dados.

  • União: conecta dois ou mais fluxos de dados com campos compartilhados de mesmo nome e tipo de dados em um fluxo de dados. Os campos que não correspondem são descartados.

  • Join: combine dados de dois fluxos com base em uma condição de correspondência entre eles.

Destinos com suporte

Os destinos com suporte são:

  • Lakehouse: esse destino permite transformar seus eventos em tempo real antes de ingeri-los no lakehouse. Os eventos em tempo real são convertidos para o formato Delta Lake e armazenados nas tabelas designadas do lakehouse. Esse destino ajuda em cenários de Data Warehousing.

  • Banco de Dados KQL: esse destino permite ingerir seus dados de evento em tempo real em um Banco de Dados KQL, onde você pode usar a poderosa Linguagem de Consulta Kusto (KQL) para consultar e analisar os dados. Com os dados no Banco de Dados KQL, você pode obter insights mais profundos sobre seus dados de evento e criar relatórios e dashboards avançados.

  • Reflex: esse destino permite conectar diretamente seus dados de eventos em tempo real a um Reflex. O Reflex é um tipo de agente inteligente que contém todas as informações necessárias para se conectar a dados, monitorar condições e executá-las. Quando os dados atingem determinados limites ou correspondem a outros padrões, o Reflex toma automaticamente as medidas apropriadas, como alertar os usuários ou iniciar fluxos de trabalho do Power Automate.

  • Ponto de extremidade personalizado (antigo aplicativo customizado): com esse destino, você pode encaminhar com facilidade seus eventos em tempo real para um aplicativo personalizado. Ele permite que você conecte seus próprios aplicativos ao Eventstream e consuma os dados do evento em tempo real. É útil quando você deseja enviar dados em tempo real para um sistema externo que reside fora do Microsoft Fabric.

  • Fluxo: esse destino representa o Eventstream bruto padrão transformado por uma série de operações, também chamado de fluxo derivado. Depois de criado, você pode exibir o fluxo no hub em tempo real.

O exemplo a seguir mostra como três destinos distintos de Eventstream do Fabric podem servir funções separadas para uma única origem de fluxo de dados. Um Banco de Dados KQL é designado para armazenar dados brutos, um segundo Banco de Dados KQL serve para reter fluxos de dados filtrados e o Lakehouse é usado para armazenar valores agregados.

Captura de tela mostrando eventos de encaminhamento com base no conteúdo.

Para transformar e encaminhar o fluxo de dados com base no conteúdo, siga as etapas em Edit and publish an eventstream e comece a projetar lógicas de processamento de fluxo para o fluxo de dados.