Real-Time Intelligence com Eventstream e KQL: O Poder do Agora no Microsoft Fabric

Por que Real-Time Intelligence importa?

Imagine um varejista que consegue detectar uma mudança abrupta no comportamento de compra e imediatamente dispara uma oferta personalizada. Ou uma empresa de logística que, ao identificar um atraso em tempo real, realoca recursos automaticamente. Ou ainda, um time de TI que detecta uma ameaça cibernética assim que ela ocorre e isola o risco antes que cause danos.

Esses não são cenários futuros. São possibilidades reais com Real-Time Intelligence.

Microsoft Fabric: Um ecossistema preparado para o tempo real

O Microsoft Fabric unificou diversas soluções de dados da Microsoft em uma única plataforma SaaS. Isso inclui armazenamento (OneLake), transformação (Dataflows Gen2), análise (Lakehouse, Warehouse), relatórios (Power BI) e... ingestão em tempo real, com o componente Real-Time Intelligence.

E é aqui que entram os protagonistas do nosso artigo:

• Eventstream: um pipeline de ingestão e roteamento de eventos em tempo real.

• KQL Database (Kusto Query Language): um banco orientado a logs, otimizado para consultas rápidas e exploração de dados temporais.

O que é o Eventstream?

O Eventstream no Microsoft Fabric é um componente que permite receber, transformar, e encaminhar dados em tempo real a partir de múltiplas fontes. É a sua “esteira de eventos” capaz de lidar com milhares de eventos por segundo.

Entre os principais conectores de entrada, temos:

• Azure Event Hubs

• IoT Hub

• Custom HTTP endpoints

• Kafka (via Azure Event Hubs for Kafka)

• Arquivos JSON simulados (para testes)

E como destinos, podemos enviar os dados para:

• Power BI em tempo real

• KQL Database

• Lakehouse

• Warehouse

• Delta Lake

• Custom Webhooks

A orquestração é simples, visual e intuitiva, sem necessidade de código para a maioria das configurações.

O que é o KQL Database?

O KQL Database no Microsoft Fabric é um banco otimizado para logs, inspirado no Azure Data Explorer (ADX). Ele é ideal para armazenar e consultar dados com alto volume e latência mínima, como:

• Logs de aplicações

• Telemetria de sensores IoT

• Cliques de usuários

• Eventos de segurança

A linguagem KQL (Kusto Query Language) é declarativa e poderosa, permitindo agrupar, filtrar, unir, projetar e aplicar funções estatísticas com facilidade.

Exemplo simples de KQL:

Esse tipo de consulta retorna insights em segundos, mesmo com bilhões de registros.

Como tudo se conecta: Eventstream + KQL

A combinação de Eventstream com KQL permite coletar, processar, armazenar e visualizar dados em tempo real, tudo dentro do Fabric. Veja como esse fluxo funciona na prática:

1. Fontes de Dados Geram Eventos

   • Ex: sensores IoT enviando temperatura a cada segundo

2. Eventstream Recebe os Eventos

   • Você pode aplicar transformações simples (renomear campos, aplicar expressões)

3. Encaminhamento para o KQL Database

   • Os dados chegam quase instantaneamente para análise

4. Consulta via KQL

   • Você pode identificar padrões, anomalias ou KPIs em tempo real

5. Power BI Streaming ou Dashboards em Tempo Real

   • Conectando ao KQL Database via DirectQuery ou visualizações em tempo real

Caso de Uso: Monitoramento de Fábrica em Tempo Real

Imagine uma fábrica com dezenas de sensores em esteiras e máquinas, enviando temperatura, velocidade e vibração para o Eventstream.

• Um Eventstream coleta os dados de todos os sensores.

• Eles são roteados para um KQL Database com regras de transformação.

• Um analista de dados define alertas com base em KQL:

• O Power BI mostra um mapa de calor com as máquinas mais críticas em tempo real.

Resultado: a equipe de manutenção atua proativamente, evitando falhas e reduzindo custos.

Por que usar KQL e não SQL?

Embora o SQL seja ótimo para dados relacionais, o KQL brilha quando falamos de séries temporais e logs de eventos. Ele foi projetado para:

• Altíssima performance com dados em streaming

• Time window queries, como ago(1h), bin(timestamp, 1m)

• Funções específicas para detecção de anomalias

• Operações contínuas com render para gráficos em dashboards

Principais vantagens do Real-Time Intelligence com Fabric

✔️ Unificação de Ferramentas: tudo em um só lugar ingestão, transformação, armazenamento, visualização
✔️ Escalabilidade e performance: projetado para milhões de eventos por segundo
✔️ Time to Insight: reduzido drasticamente segundos ao invés de horas
✔️ Acesso fácil com Power BI: sem sair do ecossistema Microsoft
✔️ Segurança e Governança com OneLake: dados centralizados e seguros

Como começar?

Você pode começar agora mesmo com um workspace do Microsoft Fabric ativado. Basta:

1. Criar um novo Eventstream

2. Adicionar uma fonte (pode ser um JSON simulado)

3. Criar um KQL Database no mesmo workspace

4. Criar uma regra de saída do Eventstream para o KQL

5. Explorar os dados com KQL diretamente na interface do Fabric

6. Conectar seu Power BI e criar visualizações em tempo real

Conclusão

Real-Time Intelligence não é mais um luxo. É uma necessidade.

Com o Microsoft Fabric, especialmente com Eventstream e KQL, temos um ecossistema completo e integrado para capturar, transformar e agir sobre dados no exato momento em que são gerados.

Se você ainda está coletando dados para analisar depois, é hora de repensar sua estratégia. O futuro é agora e o Microsoft Fabric está pronto para te levar até lá.