A Iberlogis S.L. transporta mercadorias a 0–4°C, 2–8°C e entre -22 e -18°C para três clientes distintos, por quinze rotas que cruzam a península. Foi isso que construímos sobre o Microsoft Fabric Real-Time Intelligence — streaming de verdade, não um dashboard que se atualiza a cada hora.
A Iberlogis é uma operadora 3PL que transporta mercadorias sensíveis à temperatura para três clientes com exigências muito diferentes: um supermercado, um distribuidor farmacêutico e uma cooperativa de congelados. Cada um com sua própria janela de temperatura aceitável — e, até agora, nenhuma forma de saber se um caminhão havia saído da sua até descarregar no destino.
Três clientes, três janelas de temperatura que não se sobrepõem — o primeiro dado que já descarta de cara qualquer alerta baseada em um único limite global.
O que pediam não era um mapa bonito da frota. Era saber, enquanto o caminhão ainda está na estrada, se o baú saiu da faixa de temperatura do cliente, se uma porta está aberta há minutos durante o trajeto, ou se o equipamento de frio está falhando — com margem real para agir, não um relatório do que já aconteceu.
Aqui não existem cargas noturnas nem Warehouse Gold: o dado vale pelo que diz agora, não por quão bem modelado estará amanhã. O caminho muda em consequência — de um pipeline batch para uma arquitetura orientada a eventos com três destinos e alerta automática desde o primeiro segundo.
A Iberlogis ainda não tem sensores IoT reais na frota, então o primeiro passo foi desenhar o esquema como se já os tivesse: duas tabelas KQL no Eventhouse — telemetria do caminhão (posição, temperatura, umidade, combustível, estado do motor, porta) e eventos de entrega — com seu mapping de ingestão JSON e uma política de retenção explícita.
2 tabelas KQL · retenção de 90 dias em cache quenteCada caminhão envia um evento a cada 30 segundos para um Event Hub. Um Eventstream do Fabric separa a telemetria dos eventos de entrega por tipo de mensagem e os encaminha ao Eventhouse — e, em paralelo e sem filtragem, a um Lakehouse em formato Delta particionado por data, que é o que sustenta a auditoria da cadeia de frio no longo prazo quando o Eventhouse já rotacionou seus 90 dias.
Event Hub → Eventstream → Eventhouse + LakehouseTrês regras do Activator conectadas diretamente ao Eventstream, cada uma com sua própria janela de confirmação para não disparar por ruído de sensor: desvio de temperatura sustentado por duas leituras seguidas, porta aberta em trânsito por mais de cinco minutos, e aviso ou falha do equipamento de frio encaminhado para a equipe de manutenção, não para a de operações.
3 regras · ~60s / 5min / instantâneaUm dashboard em produção, em DirectQuery direto contra o Eventhouse — sem camada de cache entre o sensor e a tela. Captura real da plataforma em produção, clique para ampliar.
Em cumprimento às nossas políticas de segurança da informação e aos compromissos de confidencialidade assumidos com o cliente, o nome da empresa, assim como os dados e bases de dados mostrados neste caso, foram modificados e anonimizados. A natureza e a magnitude dos resultados refletem fielmente o trabalho realizado.
Mapa da frota em tempo real sobre basemap noturno, com a posição de cada caminhão colorida pelo estado do motor e as quinze rotas desenhando o mapa de cobertura real da Iberlogis sobre a malha rodoviária espanhola.
A diferença real não é visual — é sobre quando você fica sabendo.
A regra de desvio de temperatura confirma o desvio em duas leituras seguidas antes de avisar — suficiente para filtrar ruído de sensor, e ainda assim muito antes de o caminhão chegar ao destino.
Supermercado, farmacêutico e congelados não compartilham a mesma janela de temperatura — um único limite global teria disparado falsos positivos em uns clientes e deixado passar desvios reais em outros.
O Eventhouse mantém o histórico em cache quente por 90 dias; a mesma ramificação do Eventstream, sem filtragem, alimenta um Lakehouse em Delta que sustenta a auditoria da cadeia de frio além dessa janela.
Nada disso se resolve com um pipeline batch de madrugada — é a parte do Fabric pensada para dados que não podem esperar.
Ingestão de origem para os 40 caminhões — o único recurso desta arquitetura faturado fora da capacidade Fabric.
Separa a telemetria dos eventos de entrega por tipo de mensagem e distribui para três destinos em paralelo.
Duas tabelas de streaming com mapping de ingestão e ingestão em cache quente, retenção de 90 dias.
Três regras de alerta sem código, cada uma com sua própria janela de confirmação e seu destinatário.
Cópia sem filtragem em Delta, particionada por data, para a auditoria da cadeia de frio no longo prazo.
Nenhum número desta seção é uma promessa contratual. São os próximos passos naturais depois que a arquitetura entra em produção, priorizados pelo impacto real que têm sobre a cadeia de frio.
| Alavanca | Por que se aplica | Próximo passo |
|---|---|---|
| Join real com o cliente | Hoje a Regra 1 do Activator usa um limite simplificado por tipo de carga, não o SLA exato do cliente. | Cruzamento com dim_client |
| Cobertura completa da frota | A torre de controle cobre hoje 40 caminhões em 15 rotas — o mesmo Eventstream escala sem mudanças de arquitetura para o restante da operação. | Visibilidade total |
| Cold path além de 90 dias | O Lakehouse já recebe o histórico completo — falta a camada de Warehouse para relatórios trimestrais sem reconsultar o Eventhouse. | Relatórios históricos |
| Event Hub com capacidade ampliada | Dimensionar o namespace para picos de tráfego em toda a frota, não só na operação normal. | Evita throttling |
Os cartões do dashboard que mostram «--» não são um erro: refletem uma consulta ao vivo contra o Eventhouse no instante exato da captura, sem nenhum caminhão atendendo a essa condição naquele segundo. É, precisamente, a prova de que a torre de controle lê a realidade tal como ela é — não um cache que diz «está tudo bem» sem ter olhado.
Se você transporta algo que vence, se degrada ou descumpre normas fora da faixa, a pergunta não é se você precisa de tempo real — é quanto está custando ainda não ter isso. Vamos conversar sobre o que sua operação precisaria, começando pelo mesmo ponto que com a Iberlogis: quais eventos realmente importam e em quanto tempo eles precisam chegar até você.
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