Neredeyse bir yıl önce IBM, zamana duyarlı birleşme ve satın alma veri akışlarımızdan biri sırasında bir veri doğrulama sorunuyla karşılaştı. Sorunu çözmeye çalışırken, sorun giderme, sorunu tanımlama, veri akışını düzeltme, aşağı yöndeki veri hatlarında değişiklikler yapma ve otomatik bir iş akışının geçici olarak çalıştırılması dahil olmak üzere çeşitli zorluklarla karşılaştık.
Databand ile veri çözünürlüğünü ve izleme verimliliğini artırma
Acil sorun çözüldükten sonra geriye dönük bir analiz, uygun veri doğrulama ve akıllı izlemenin sıkıntıyı hafifletebileceğini ve çözüme ulaşma süresini hızlandırabileceğini ortaya çıkardı. IBM, yalnızca acil soruna yönelik özel bir çözüm geliştirmek yerine, yalnızca bu senaryoyu değil aynı zamanda gözden kaçan olası sorunları da ele alabilecek, geniş çapta uygulanabilir bir veri doğrulama çözümü aradı.
İşte o zaman yakın zamanda satın aldığımız ürünlerimizden biri olan veri gözlemlenebilirliğine yönelik IBM® Databand®'ı keşfettim. Kural tabanlı izleme veya yüzlerce özel geliştirilmiş izleme komut dosyası içeren geleneksel izleme araçlarının aksine Databand, kendi kendine öğrenen izleme olanağı sunar. Geçmiş veri davranışını gözlemler ve belirli eşikleri aşan sapmaları tanımlar. Bu makine öğrenimi yeteneği, kullanıcıların veriler veya davranış kalıpları hakkında sınırlı bilgiye sahip olsalar bile, minimum kural yapılandırması ve anormallik tespiti ile verileri izlemelerine olanak tanır.
Databand'ın kendi kendine öğrenen izleme özelliğiyle veri akışı gözlemlenebilirliğini optimize etme
Databand, veri akışının geçmiş davranışını dikkate alır ve kullanıcıyı uyarırken şüpheli etkinlikleri işaretler. IBM, Databand'ı 100'den fazla işlem hattından oluşan veri akışımıza entegre etti. Tüm çalıştırmalar ve işlem hatları için kolayca gözlemlenebilir durum güncellemeleri sağladı ve daha da önemlisi, öne çıkan arızaları ortaya çıkardı. Bu, veri akışı olaylarının iyileştirilmesine konsantre olmamızı ve hızlandırmamızı sağladı.
Veri gözlemlenebilirliğine yönelik veri bandı, aşağıdakileri izlemek için kendi kendine öğrenmeyi kullanır:
- Şema değişiklikleri: Bir şema değişikliği algılandığında Databand bunu kontrol panelinde işaretler ve bir uyarı gönderir. Verilerle çalışan herkes muhtemelen bir veri kaynağının sütun ekleme veya kaldırma gibi şema değişikliklerine uğradığı senaryolarla karşılaşmış olabilir. Bu değişiklikler iş akışlarını etkiler ve bu da aşağı yönlü veri hattı işlemeyi etkileyerek bir dalgalanma etkisine yol açar. Databand şema geçmişini analiz edebilir ve herhangi bir anormallik konusunda bizi anında uyararak olası kesintileri önleyebilir.
- Hizmet düzeyi sözleşmesinin (SLA) etkisi: Veri bandı, veri kökenini gösterir ve bir veri hattı hatasından etkilenen aşağı yönlü veri hatlarını tanımlar. Veri dağıtımı için tanımlanmış bir SLA varsa uyarılar SLA uyumluluğunun tanınmasına ve sürdürülmesine yardımcı olur.
- Performans ve çalışma zamanı anormallikleri: Databand, veri hattı çalıştırmalarının süresini izler ve anormallikleri tespit etmeyi öğrenir ve gerektiğinde bunları işaretler. Kullanıcıların satış hattının süresinden haberdar olması gerekmez; Databand geçmiş verilerinden öğrenir.
- Durumu: Databand, başarısız, iptal edilmiş veya başarılı olup olmadıkları da dahil olmak üzere çalıştırmaların durumunu izler.
- Veri doğrulama: Databand, zaman içindeki veri değeri aralıklarını gözlemler ve anormallikler tespit edildiğinde bir uyarı gönderir. Bu, ortalama, standart sapma, minimum, maksimum ve çeyrekler gibi tipik istatistikleri içerir.
Gelişmiş veri hatları için Dönüştürücü Veri Bandı uyarıları
Kullanıcılar, karmaşık olmayan ve iş akışlarını izleyen ve destekleyen sezgisel bir kontrol paneline sahip olan Databand kullanıcı arayüzünü kullanarak uyarıları ayarlayabilir. Yönlendirilmiş döngüsel olmayan grafikler aracılığıyla derinlemesine görünürlük sağlar ve bu, birçok veri hattıyla uğraşırken faydalıdır. Bu hepsi bir arada sistem, destek ekiplerinin dikkat gerektiren alanlara odaklanmasını sağlayarak teslimatları hızlandırmalarını sağlar.
IBM Enterprise Data'nın birleşmeleri ve satın almaları, Databand ile veri işlem hatlarımızı geliştirmemize olanak sağladı ve geriye bakmadık. Veri olaylarını daha erken tanımlamanıza, daha hızlı çözmenize ve işletmelere daha güvenilir veriler sunmaya yardımcı olan bu dönüştürücü yazılımı size sunmaktan heyecan duyuyoruz.
Sürekli veri gözlemlenebilirliğiyle güvenilir veriler sağlayın
Bu makale yardımcı oldu mu?
EvetYok hayır
Veri ve Analitik'ten daha fazlası
IBM Haber Bültenleri
Gelişmekte olan trendlere ilişkin en son düşünce liderliğini ve içgörüleri sunan haber bültenlerimizi ve konu güncellemelerimizi alın.
Şimdi abone
Daha fazla haber bülteni
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://www.ibm.com/blog/ibm-databand-self-learning-for-anomaly-detection/