O que é o Fabric Activator?

O Fabric Activator é um motor de deteção de eventos sem código que transforma fluxos de dados em ações automatizadas. Desencadeia automaticamente ações quando padrões ou condições específicas são detetados nas fontes de dados. Monitoriza continuamente estas fontes de dados com baixa latência (inferior a um segundo para regras sem estado em dados em streaming), e inicia ações quando os limiares são atingidos ou padrões específicos são detetados. Estas ações podem incluir o envio de emails ou notificações no Teams, o lançamento de fluxos do Power Automate ou a integração com sistemas de terceiros.

Arquitetura central

Ativador é o motor de detecção de eventos e regras que está no centro da pilha de inteligência em tempo real do Fabric. Arquitetonicamente, ele atua como um observador inteligente - consumindo fluxos de dados de alta velocidade, avaliando as condições das regras quase em tempo real e iniciando ações automatizadas downstream com base em mudanças nos estados de eventos.

Encaixa-se numa arquitetura reativa, orientada por eventos, onde os dados fluem continuamente, e o Activator toma decisões com base em avaliações com estado dos dados de eventos quase em tempo real.

Diagrama que mostra a arquitetura do Ativador Fabric.

  • Fontes de eventos

    O Activator liga-se diretamente aos eventstreams, que ingerem dados de vários produtores (Azure Event Hubs, dispositivos IoT, endpoints personalizados e outras fontes). Esses fluxos servem como a fonte de eventos, e o Activator pode se inscrever em um ou mais fluxos de eventos para observar alterações de dados. Outras fontes de eventos podem ser eventos do Fabric ou Azure, ou um ativador que escuta um relatório Power BI ou um painel em tempo real.

  • Eventos e objetos

    Eventos são registros individuais (por exemplo, um sinal de telemetria ou uma queda de arquivo) recebidos via fluxo de eventos. Estes eventos são agrupados em objetos com base num identificador partilhado (por exemplo, todos os eventos do mesmo dispositivo são agrupados usando device_id, ou todos os eventos das estações de bicicletas são agrupados por bikepoint_id). As regras são então avaliadas por objeto, permitindo uma deteção refinada (por exemplo, por sensor ou por ativo).

  • Regras e condições

    Cada ativador inclui uma ou mais regras, que são avaliadas continuamente. Estas regras podem ser comparações simples (value < threshold) ou condições que acompanham alterações ao longo do tempo, como BECOMES, DECREASES, INCREASES, EXIT RANGE, ou ausência de dados (batimento cardíaco). O Activator garante o rastreamento de estado por objeto, o que permite a deteção de padrões complexos ao longo do tempo.

  • Ações

    Quando uma condição de regra é satisfeita, o Ativador pode acionar:

    • pipelines, notebooks, fluxos de dados, Funções de Dados do Utilizador (UDFs) (pré-visualização) ou definições de trabalhos Spark no Fabric.

    • Ações externas via Power Automate.

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

    • Envie um email.

  • Gestão de alertas e teste de regras

    O Activator fornece estimativas de visualização e impacto antes que as regras sejam ativadas, mostrando com que frequência uma regra teria disparado em dados históricos. Esses recursos ajudam a evitar spam de alerta e disparos excessivos. Internamente, as transições de estado são gerenciadas para suprimir o ruído (por exemplo, um valor deve cruzar um limite, não apenas permanecer abaixo dele).

  • Monitorização e controlo de custos

    Você só incorre em custos quando os ativadores estão em execução ativa. As instâncias de ativadores estão definidas por capacidades Fabric e podem ser monitorizadas através do espaço de trabalho. Os logs de tempo de execução e a telemetria estão disponíveis por meio de fluxos de eventos e saídas de pipeline.

Modelo de implementação

Implemente instâncias ativadoras para cada espaço de trabalho e associe-as a fontes de dados específicas. Múltiplos ativadores podem monitorizar o mesmo fluxo, por isso pode usar avaliações paralelas de regras para funções de negócio distintas. Como o ativador está limitado à capacidade, a tarifação do tipo "pay-as-you-go" só se aplica quando as regras estão em execução ativa. Este modelo de preços proporciona eficiência de custos para cenários de deteção intermitente. Para restrições conhecidas, veja Limitações do Ativador.

Pontos de integração na inteligência Real-Time

Componente Interação com o Ativador
Eventstream Envia dados em tempo real para o Activator para que possa monitorizar padrões e condições. A criação de alertas e a gestão de regras também estão integradas diretamente no Eventstream, para que os utilizadores possam criar e gerir regras em contexto.
Ativador Pode criar novos eventos, como dados enriquecidos ou categorizados, que desencadeiam outro ativador.
Gasoduto O alvo da regra do Ativator é ativado, o que automatiza o processamento a jusante.
Power BI Serve como fonte de eventos para as regras do Ativador sobre visuais de relatório, incluindo deteção visual de linhas em tabelas. Também consome o resultado de pipelines ou notebooks desencadeados para visualizações em tempo real.
Power Automate Automatiza tarefas utilizando fluxos de trabalho pré-construídos ou personalizados quando ocorrem eventos.
Eventos Fabric Fornece eventos que estão a acontecer no Fabric, como a atualização de um modelo semântico ou a falha de um pipeline.
Notebooks ** O ativador pode ativar a execução do notebook.
Definição de trabalho do Spark O ativador pode desencadear a execução de tarefas de faísca.
Função de Dados do Utilizador O ativador pode desencadear a execução (pré-visualização) da Função de Dados do Utilizador (UDF).
Fluxo de dados O ativador pode desencadear a execução do fluxo de dados quando uma condição de regra é cumprida.

Ativador como orquestrador

Para usar o Activator de forma eficaz em sistemas de grande escala, coordene como funciona com outros componentes do Fabric. Otimiza as definições com base na quantidade de dados que estás a processar, quantos objetos estás a acompanhar e quão complexas são as tuas regras. Esta secção explora como orquestrar o Activator com outros serviços e como otimizar a lógica de deteção e o comportamento em tempo de execução para suportar automação rápida e eficiente em custos de baixa latência em larga escala.

O Activator desempenha um papel central em pipelines orientados a eventos, avaliando dados no ponto de chegada e desencadeando ações a jusante. Os padrões típicos de orquestração incluem:

Padrão Descrição do fluxo
Ingestão → Deteção → Transformação Os eventos fluem do Eventstream para o Activator, que aciona um Pipeline para enriquecer ou mover os dados.
Ingestão → Deteção → Notificação O Ativador ativa o Power Automate para enviar alertas ou enviar o estado para o Teams, Outlook ou ServiceNow.
Ingestão → deteção → avaliação do modelo O Activator aciona um Notebook para pontuar um modelo de ML ou executar análises avançadas com base em anomalias em tempo real.
Circuito de Feedback com Ativador (planeado) Insights gerados pelo Ativator (por exemplo, etiquetas de sensibilidade) são inseridos nas regras do Ativador, permitindo automação enriquecida semanticamente.

Conceitos-chave

O Fabric Activator monitoriza continuamente os seus dados e deteta rapidamente quando as condições que define são cumpridas, mesmo que os dados mudem ao longo do tempo. No seu cerne, o Ativador processa eventos em tempo real emitidos via corrente de eventos, avalia as condições da regra por objeto lógico e inicia ações em resposta a transições de estado.

Use os seguintes conceitos para construir e desencadear ações e respostas automáticas no Fabric Activator.

Fontes de eventos e eventos

O 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 têm origem em:

  • Eventstream, que suporta múltiplas fontes a montante (por exemplo, Azure Event Hubs, IoT Hub, triggers do Blob Storage). Um Eventstream é um tipo específico de item no Microsoft Fabric, que permite ingerir, transformar e encaminhar eventos em tempo real sem escrever qualquer código. O Fabric Activator monitoriza o fluxo de eventos e age automaticamente quando são detetados padrões ou limiares definidos. O Activator também pode subscrever dois ou mais fluxos de eventos para observar alterações de dados. Os fluxos de eventos variam em frequência. Por exemplo, os sensores IoT emitem eventos várias vezes por segundo e os sistemas de logística geram eventos esporadicamente, como quando os pacotes são digitalizados nos locais de envio.
  • Eventos do Fabric. Por exemplo, os eventos de itens do Fabric workspace são eventos Fabric discretos que ocorrem quando são feitas alterações ao seu Fabric Workspace. Estas alterações incluem criar, atualizar ou eliminar um item Fabric.
  • Eventos Azure. Por exemplo, os eventos do Azure Blob Storage são acionados quando um cliente cria, substitui ou elimina um blob.
  • Eventos Empresariais. Pode definir alertas diretamente em eventos empresariais para automatizar ações quando ocorrerem condições específicas de negócio.
  • Entidades empresariais da Fabric Ontology (pré-visualização). Podem ser definidas regras nas entidades empresariais de ontologias para iniciar alertas e ações automatizadas, permitindo a tomada de decisões operacionais com base em dados modelados.
  • Relatório do Power BI. Neste caso, os eventos são observações periódicas baseadas no calendário de atualização de um modelo semântico do Power BI (anteriormente conhecido como conjunto de dados). Essas observações podem ocorrer diariamente ou semanalmente, formando um fluxo de eventos lento. O Activator também se integra com o Power BI service para notificar os utilizadores quando uma nova linha aparece numa tabela visual num relatório publicado, permitindo regras para monitorizar alterações ao nível visual e ativar notificações ou ações a jusante.
  • Fabric Real-Time painel de controlo.

Cada evento contém:

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

Objetos

No Fabric Activator, as entidades que monitoriza são chamadas de objetos de negócio, que podem ser físicas ou conceptuais. Os exemplos incluem objetos físicos, como freezers, veículos, pacotes e usuários, e objetos conceituais, como campanhas publicitárias, contas de clientes, sessões de usuários.

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

O termo instância de objeto refere-se a um exemplo específico de um objeto de negócios, como um freezer, veículo ou sessão de usuário específico. Em contraste, objeto normalmente refere-se à definição geral ou classe (por exemplo, congelador como uma categoria). O termo população é usado para o conjunto completo de instâncias de objeto que estão sendo monitoradas.

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

Regras

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

As regras no Activator podem ser sem estado (stateless) ou com estado (stateful):

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

O Activator também suporta a criação de regras baseadas em resultados de consultas SQL Fabric Data Warehouse (pré-visualização). Pode definir regras que avaliem uma consulta SQL num agendamento configurável, verificar condições em relação ao conjunto de resultados e ativar ações quando as condições são cumpridas. Esta funcionalidade permite monitorizar dados de armazém sem necessidade de fontes em streaming. Para mais informações, consulte Criar uma regra de alerta numa consulta SQL.

A avaliação do estado baseia-se em:

  • Deteção delta: rastreia alterações entre valores de eventos anteriores e atuais.
  • Sequenciação temporal: Avalia condições baseadas no tempo, como a ausência de eventos (deteção de batimentos cardíacos).
  • Transições de estado: As regras disparam apenas ao entrar num novo estado, evitando disparos repetidos em condições inalteradas.

As regras são avaliadas continuamente. Para regras sem estado em dados em streaming, o sistema responde dentro de milissegundos. Para regras com agregações, a latência depende da janela de retorno e da tolerância à chegada tardia. Para mais informações, consulte Latência no Ativador.

Ações

Quando as condições de uma regra são cumpridas e uma ação é iniciada, a regra é ativada. Os objetivos de ação apoiados incluem:

  • Fabric pipelines (para movimentação de dados, enriquecimento).
  • Notebooks Fabric (para pontuação e diagnóstico de aprendizado de máquina).
  • Trabalhos de Fabric Spark (para trabalhos em lote/streaming).
  • Fluxos de dados do Fabric (para movimento e transformação de dados).
  • Funções de Dados de Utilizador do Fabric (versão preliminar) (para lógica de negócio personalizada com código).
  • Fluxos do Power Automate (para a integração de processos empresariais).
  • Notificações do Teams (usando mensagens baseadas em modelos).
  • Notificações por email.

Quando uma regra é ativada, o Ativador envia informações sobre o que aconteceu e continua a monitorizar sem esperar que a ação seja concluída. Esta abordagem permite fluxos de trabalho escaláveis que podem processar muitos eventos em simultâneo.

Propriedades

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

  • Temperatura de uma embalagem
  • Estado de uma remessa
  • Saldo de uma conta de cliente
  • Pontuação de envolvimento de uma sessão de usuário

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

Ao definir um objeto de negócios no Activator, você conecta um ou mais fluxos de eventos, escolhe uma coluna para servir como 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, detetar quando uma propriedade excede um limite ou fica fora de um intervalo ou acionar 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 congelador, você pode definir uma propriedade que calcula uma média de temperatura durante um período de uma hora. Uma vez definida, pode referenciar esta propriedade em várias regras, como aquelas que detetam sobreaquecimento, flutuações de temperatura ou limiares de manutenção – sem duplicar a lógica. Ao centralizar a lógica nas propriedades, você torna suas regras mais fáceis de gerenciar, mais consistentes e mais fáceis de atualizar ao longo do tempo.

Período de retrospetiva

O período de análise retroativa é a duração dos dados históricos que o Ativador analisa para avaliar uma regra. Garante que há dados passados suficientes para detetar padrões com precisão ou calcular agregações como médias, mesmo que os dados cheguem tarde ou de forma irregular.

Determina o período de retrospetiva através de:

  • Como defines a regra, por exemplo, se requer analisar tendências, detetar anomalias ou comparar valores ao longo do tempo.
  • O volume de dados recebidos, como o número de eventos por segundo no fluxo de eventos.

Considere uma operação logística farmacêutica transportando embalagens de medicamentos em uma cadeia de frio. O objetivo é receber um alerta quando uma embalagem fica muito quente.

Digamos que define a regra como:

  • Avaliar a temperatura média de cada embalagem durante uma janela de três horas
  • Acionar um alerta se a temperatura média exceder 8°C

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

O período de retrospetiva é essencial para permitir a deteção oportuna e precisa de condições, especialmente em cenários onde os padrões de dados evoluem ao longo do tempo.

IDs de objeto ativos distintos

Use regras baseadas em atributos para monitorizar como atributos específicos de um objeto mudam ao longo do tempo. No exemplo da logística farmacêutica, cada embalagem de medicamento é representada por um ID de objeto único, e o sistema recebe leituras periódicas de temperatura para cada embalagem.

Para avaliar eficazmente estas regras, o Fabric Activator acompanha IDs de objetos ativos – ou seja, objetos para os quais os eventos chegam dentro do período de retrospetiva definido. Este comportamento garante que o sistema considera apenas objetos relevantes e atualmente ativos ao aplicar regras.

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

O número de identificadores de objetos distintos (número de pacotes) que monitoriza na janela de retrospetiva também define limites.

Casos comuns de utilização

Aqui estão alguns cenários reais onde podes usar o Fabric Activator:

  • Inicie campanhas publicitárias automaticamente quando as vendas na mesma loja diminuem, ajudando a aumentar o desempenho em locais com baixo desempenho.
  • Notifique os gerentes de supermercados para realocar alimentos de freezers com mau funcionamento antes que ocorra a deterioração.
  • Acione fluxos de trabalho de divulgação personalizados quando a jornada de um cliente em aplicativos, sites ou outros pontos de contato indicar uma experiência negativa.
  • Inicie proativamente fluxos de trabalho de investigação quando o estado de uma remessa não é atualizado dentro de um prazo definido, ajudando a localizar pacotes perdidos mais rapidamente.
  • Alerte as equipes de conta quando os clientes estiverem em atraso, usando limites personalizados de tempo ou saldos pendentes por cliente.
  • Monitore a integridade do pipeline e execute automaticamente trabalhos que falharam ou alerte as equipas quando anomalias ou falhas forem detetadas.

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