Inteligência de evidências

A evidência ContractForge é um modelo central. Os adaptadores decidem onde ele será armazenado:

Plataforma	Armazenamento de evidências típico
Databricks	Tabelas de controle Delta em um catálogo/esquema.
AWS	Tabelas Iceberg no catálogo Glue consultadas por meio do Athena ou Glue Spark.
Adaptadores futuros	Tabelas de auditoria/evidência nativas da plataforma.

ContractForge AI analisa o modelo de evidência normalizado, não o de uma plataforma tempo de execução.

Seções de evidências suportadas

O analisador aceita:

• runs;
• errors;
• qualidade;
• quarantine;
• mudanças de esquema;
• lineage;
• streams;
• anotações;
• acesso;
• operações;
• cost;
• state;
• locks;
• collection errors.

Aliases de nome de tabela Databricks, como ctrl_ingestion_runs, são aceitos. AWS aliases como aws_runs, aws_quality, aws_state e aws_cost também são accepted.

Databricks input

{
  "scope": {
    "platform": "databricks",
    "catalog": "workspace",
    "ctrl_schema": "contractforge_ops",
    "target_table": "workspace.bronze.b_products"
  },
  "ctrl_ingestion_runs": [],
  "ctrl_ingestion_quality": [],
  "ctrl_ingestion_state": []
}

AWS input

{
  "scope": {
    "platform": "aws",
    "evidence_store": "iceberg",
    "database": "contractforge_ops",
    "target_table": "glue_catalog.analytics.b_products"
  },
  "aws_runs": [],
  "aws_quality": [],
  "aws_state": []
}

Comando

contractforge-ai analyze-control-tables \
  --input evidence.json \
  --format html

O analisador determinístico relata clusters de falha, qualidade e quarentena volume, desvio de esquema, inconsistências de fluxo, falhas de aplicativos de governança, estado obsoleto, falta de evidências de custos e cobertura parcial de evidências. Provedor o enriquecimento pode explicar a remediação, mas não pode alterar o risco determinístico ou status.