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Capacidade & CU Diagnóstico

Como analisar o Capacity Metrics sem se perder em nove abas

O app não é um dashboard para ficar olhando. É um instrumento de investigação, e ele só funciona se você seguir a ordem: sintoma → timepoint → operação → decisão.

Equipe FabricMetrics·Publicado 04 abr 2026·Atualizado 24 jul 2026·9 min de leitura

1. O que o app responde bem — e o que ele não responde

O Microsoft Fabric Capacity Metrics App responde muito bem a três perguntas: a capacidade passou de 100% em algum momento?, qual operação consumiu mais CU naquele instante? e estou pagando dívida de consumo passado?. Ele responde mal a duas outras: como estava mês passado? e quero ser avisado antes de acontecer — porque o histórico é curto e não existe alerta nativo.

Use o app para
Investigar um incidente de ontem · achar o item que estourou · confirmar throttling · comparar workspaces
Não use o app para
Tendência trimestral · rateio de custo por área · alerta proativo · SLA de refresh

2. A ordem de leitura

Quatro passos, sempre nesta sequência. Pular etapa é como pular a anamnese: você trata o sintoma errado.

ORDEM DE INVESTIGAÇÃO 01 System overview o incidente existe? anote o horário → 02 Compute / CU% passou de 100%? por quanto tempo? → 03 Overages é pico ou dívida acumulada? → 04 Timepoint detail quem consumiu, ordenado por CU(s) O passo 04 é o único que nomeia culpados. Os três primeiros existem para você chegar nele com a pergunta certa.

3. Ler o gráfico de CU% sem se enganar

O gráfico de utilização mostra consumo suavizado, em timepoints de 30 segundos. A barra das 9h não é o que aconteceu às 9h — é o que aconteceu às 9h mais a parcela distribuída de tudo que rodou nas 24 horas anteriores. É por isso que a linha sobe sem ninguém ter feito nada.

CU % — TIMEPOINTS DE 30 S (RESUMIDO POR HORA) 100% — limite da SKU 0 100 02h 09h 15h 21h timepoint para investigar Cinza = piso suavizado do background · Teal = timepoints acima de 100%, quando o interativo se soma ao piso
Escolha para investigar o primeiro timepoint que cruza 100%, não o mais alto. O mais alto normalmente já é consequência.

4. Add %, Burndown % e Cumulative %

Essas três métricas contam a história da dívida. Add é o excedente que entrou naquele timepoint. Burndown é o quanto foi amortizado. Cumulative é o saldo. A leitura é simples e implacável:

Cumulative ao longo das horasInterpretaçãoAção
Sobe e volta a zero no mesmo diaPico isolado — o bursting fez o trabalhoNenhuma; anote o evento
Sobe de manhã, cai de tarde, repeteRotina apertada demais para a SKURedistribuir janelas de refresh
Nunca volta a zeroDívida estrutural — throttling é questão de diasCortar consumo ou escalar, com número na mão

5. O timepoint detail é onde tudo se decide

Clique no timepoint e você recebe duas tabelas: operações interativas e operações background que contribuem para aquele instante. Ordene por CU(s) e olhe as cinco primeiras linhas. Na prática, uma delas responde por 40% a 70% do problema — e quase sempre é um refresh, um Dataflow Gen2 ou um notebook.

A tabela de operações background do timepoint — ordenada por CU(s), com o item e o workspace responsáveis.

6. Três erros de leitura que já vimos custarem caro

  1. Confundir duração com gravidade. Duas horas a 105% é um problema; dez minutos a 400% pode ser bursting funcionando exatamente como deveria.
  2. Olhar só o item mais lento. O item mais lento costuma ser a vítima do throttling, não a causa.
  3. Analisar a média do dia. Capacidade se avalia por timepoint. A média esconde justamente a janela em que os usuários estavam na tela.

Perguntas frequentes

Por que o app mostra throttling com CU% abaixo de 100?

Porque os gráficos de throttling olham consumo futuro projetado, e a utilização do timepoint olha o presente suavizado. São janelas diferentes da mesma conta.

Preciso ser admin de capacidade para usar o app?

Para ver todas as capacidades, sim. Sem esse papel, você depende de alguém exportar a visão para você — um dos motivos pelos quais times maiores acabam construindo o próprio painel.

Dá para automatizar essa análise?

Dá: os dados de consumo podem ser lidos e persistidos fora do app, e a partir daí você monta tendência, rateio e alerta. É exatamente o que o FabricBoard faz.

Quer monitorar tudo isso automaticamente?

Conheça o FabricBoard.

A mesma leitura deste artigo, feita sozinha todo dia: timepoint crítico identificado, item responsável nomeado, alerta enviado antes do usuário abrir o relatório.

Ver o FabricBoard → Entrega relatórios para clientes? Power BI Embed →

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