# Como analisar o Capacity Metrics sem se perder em nove abas

> A ordem de investigação em quatro passos no Microsoft Fabric Capacity Metrics App: CU%, Add, Burndown, Cumulative e o timepoint detail.

Página original: https://fabricmetrics.com.br/como-analisar-capacity-metrics.html

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.

## 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.

## 2. A ordem de leitura

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

## 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.

## 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 horas | Interpretação | Ação |
| --- | --- | --- |
| Sobe e volta a zero no mesmo dia | Pico isolado — o bursting fez o trabalho | Nenhuma; anote o evento |
| Sobe de manhã, cai de tarde, repete | Rotina apertada demais para a SKU | Redistribuir janelas de refresh |
| Nunca volta a zero | Dívida estrutural — throttling é questão de dias | Cortar 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.

## 6. Três erros de leitura que já vimos custarem caro

- **Confundir duração com gravidade.** Duas horas a 105% é um problema; dez minutos a 400% pode ser bursting funcionando exatamente como deveria.
- **Olhar só o item mais lento.** O item mais lento costuma ser a vítima do throttling, não a causa.
- **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.

## 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.

## Continue por aqui

Smoothing, bursting e os três estágios de rejeição, com a tabela de limites.

Quanto cada SKU entrega por dia e onde cada uma quebra na prática.

Por que o staging dobra a escrita e como decidir quando ele é necessário.

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