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31/03, 23 - 2/04, 23
O maior evento de aprendizagem de Malha, Power BI e SQL. 31 de março a 2 de abril. Use o código FABINSIDER para economizar $400.
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O recurso de fluxos de eventos do Microsoft Fabric permite monitorar facilmente dados de eventos de streaming, status de ingestão e desempenho de ingestão. Este artigo explica como monitorar o status do fluxo de eventos, verificar logs, erros e insights de dados com métricas.
Em um fluxo de eventos, há dois tipos de experiências de monitoramento: insights de dados e logs de tempo de execução. Você verá uma ou ambas as exibições, dependendo da origem ou do destino selecionado.
Antes de começar, você deve ter:
A guia Insights de dados aparece no painel inferior do editor principal. A guia fornece métricas que você pode usar para monitorar o status e o desempenho do fluxo de eventos, fontes e destinos. Diferentes fontes e destinos têm métricas diferentes. Quando você seleciona um nó na tela principal do editor, as métricas para esse nó específico aparecem na guia Insights de dados.
As métricas a seguir aparecem para um nó de fluxo de eventos na guia Insights de dados:
Métrica | Unit | Description |
---|---|---|
Mensagens recebidas | Count | O número de eventos ou mensagens enviadas para um fluxo de eventos durante um período especificado. |
Mensagens de Saída | Count | O número de eventos ou mensagens de saída de um fluxo de eventos durante um período especificado. |
IncomingBytes | Bytes | Bytes de entrada para um fluxo de eventos durante um período especificado. |
OutgoingBytes | Bytes | Bytes de saída para um fluxo de eventos durante um período especificado. |
Para exibir insights de dados para um fluxo de eventos:
Selecione o nó eventstream na tela principal do editor.
No painel inferior, selecione a guia Insights de dados.
Se houver dados no fluxo de eventos, o gráfico de métricas aparece na guia Insights de dados.
No lado direito da guia, marque as caixas de seleção ao lado das métricas que você deseja exibir.
As seguintes métricas estão disponíveis na guia Data insights para o Hub de Eventos do Azure, Hub IoT do Azure, lakehouse, Eventhouse (modo 'Processamento de eventos antes da ingestão'), fluxo derivado e nós ativadores do Fabric:
Métrica | Unit | Description |
---|---|---|
Eventos de entrada | Count | Número de dados de evento que o mecanismo de fluxo de eventos puxa de um eventstream (num lakehouse, Eventhouse, fluxo derivado ou destino do ativador de Fabric) ou de uma origem de eventos (num Hub de Eventos do Azure ou numa origem de Azure IoT Hub). |
Bytes de evento de entrada | Bytes | Quantidade de dados de evento que o motor de fluxos de eventos puxa de um evento stream (em um lakehouse, Eventhouse, fluxo derivado ou destino ativador de Fabric) ou de uma fonte de evento (em um hub de eventos do Azure ou fonte de Azure IoT hub). |
Eventos de saída | Count | Número de dados de evento que o motor de fluxo de eventos envia para uma "lakehouse" ou "Eventhouse" (numa "lakehouse", "Eventhouse", fluxo derivado ou destino de ativação do Fabric) ou a partir de uma fonte de evento (num "Hub de Eventos" do Azure ou numa fonte do "Azure IoT Hub"). |
Eventos de entrada em atraso | Count | Número de eventos de entrada que estão em backlog no mecanismo de fluxo de eventos. |
Erros de tempo de execução | Count | Número total de erros relacionados ao processamento de eventos. |
Erros de conversão de dados | Count | Número de eventos de saída que não puderam ser convertidos para o esquema de saída esperado. |
Erros de desserialização | Count | Número de eventos de entrada que não puderam ser desserializados dentro do mecanismo de fluxo de eventos. |
Atraso da marca d'água | Second | Atraso máximo da marca d'água em todas as partições de todas as saídas para essa origem ou destino. É calculado como o tempo do relógio de parede menos a maior marca d'água. |
Para exibir as informações de dados para um hub de eventos do Azure, hub IoT do Azure, lakehouse, Eventhouse (modo 'Processamento de eventos antes da ingestão'), fluxo derivado e ativador de Fabric:
Selecione o hub de eventos do Azure, o hub de IoT do Azure, o lakehouse, o Eventhouse, o fluxo derivado ou o nó ativador do Fabric na tela principal do editor.
No painel inferior, selecione a guia Insights de dados.
Se houver dados dentro do hub de eventos do Azure, hub iot do Azure, lakehouse, Eventhouse, derived stream ou Fabric activator, o gráfico de métricas aparecerá na aba Data insights.
No lado direito da guia, marque as caixas de seleção ao lado das métricas que você deseja exibir.
Os nós de origem do conector de streaming incluem as seguintes fontes:
As métricas a seguir estão disponíveis na guia Insights de dados para nós de origem do conector de streaming:
Métrica | Unit | Description |
---|---|---|
Fonte: Eventos de saída | Count | Número de registros gerados das transformações (se houver) e gravados no fluxo de eventos para a tarefa pertencente ao conector de origem nomeado no trabalhador (desde que a tarefa foi reiniciada pela última vez). |
Eventos de entrada de origem | Count | Antes das transformações serem aplicadas, esse é o número de registros produzidos ou sondados pela tarefa pertencente ao conector de origem nomeado no trabalhador (desde que a tarefa foi reiniciada pela última vez). |
Erros de conector registrados | Count | O número de erros que foram registrados para esta tarefa de conector. |
Erros de processamento do conector | Count | O número de erros de processamento de registro nesta(s) tarefa(s) de conector. |
Falhas de processamento do conector | Count | O número de falhas de processamento de registro nesta(s) tarefa(s) de conector, incluindo falhas de nova tentativa. |
Eventos do conector ignorados | Count | O número de registros ignorados devido a erros dentro dessa tarefa de conector. |
Para exibir os insights de dados de uma fonte de conector de streaming:
A guia Logs de tempo de execução permite verificar os logs detalhados que ocorrem no mecanismo de fluxo de eventos. Os logs de tempo de execução têm três níveis de gravidade: aviso, erro e informações.
Para exibir os logs de tempo de execução do Hub de Eventos do Azure, Hub IoT do Azure, origem do conector de streaming, lakehouse, Eventhouse (modo 'Processamento de eventos antes da ingestão') ou ativador de Fabric:
Selecione o nó na tela principal do editor.
No painel inferior, selecione a guia Logs de tempo de execução.
Se houver dados dentro do Hub de Eventos do Azure, Hub IoT do Azure, origem do conector de streaming, lakehouse, Eventhouse ou ativador Fabric, os logs aparecerão na guia logs do Runtime.
Pesquise os logs com a opção Filtrar por palavra-chave ou filtre a lista alterando a gravidade ou o tipo.
Para ver os logs mais atuais, selecione Atualizar.
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31/03, 23 - 2/04, 23
O maior evento de aprendizagem de Malha, Power BI e SQL. 31 de março a 2 de abril. Use o código FABINSIDER para economizar $400.
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Módulo
Usar fluxos de eventos em tempo real no Microsoft Fabric - Training
O Microsoft Fabric Eventstreams é uma tecnologia para ingerir e transformar fluxos de dados em tempo real.
Certificação
Certificado pela Microsoft: Fabric Data Engineer Associate - Certifications
Como engenheiro de dados de malha, você deve ter experiência no assunto com padrões de carregamento de dados, arquiteturas de dados e processos de orquestração.
Documentação
Visão geral dos fluxos de eventos do Microsoft Fabric - Microsoft Fabric
Saiba mais sobre fluxos de eventos e sua capacidade de capturar, transformar e rotear eventos em tempo real para vários destinos no Microsoft Fabric.
Disponibilidade do Eventhouse OneLake - Microsoft Fabric
Saiba como ativar a disponibilidade de dados do banco de dados KQL no OneLake.
Adicionar um destino Eventhouse a um fluxo de eventos - Microsoft Fabric
Saiba como adicionar um destino Eventhouse a um fluxo de eventos em fluxos de eventos do Microsoft Fabric.