Zephyrnet Logosu

IBM Databand: Anormallik tespiti için kendi kendine öğrenme - IBM Blogu

Tarih:


IBM Databand: Anormallik tespiti için kendi kendine öğrenme - IBM Blogu



Yaratıcı ofiste masada tartışan mühendisler

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

Gartner raporunu okuyun

Bu makale yardımcı oldu mu?

EvetYok hayır


Veri ve Analitik'ten daha fazlası




MongoDB Enterprise Advanced with IBM nedir?

3 min kırmızı - MongoDB Enterprise Advanced with IBM, veri depolama için esnek bir şema kullanan, yatay olarak ölçeklenebilir bir mimari üzerine kurulmuş bir belge veritabanıdır. 2007 yılında kurulan MongoDB, geliştirici topluluğu içerisinde dünya çapında bir hayran kitlesine sahip oldu. BT'nin dağınıklığını çözme: Veritabanı altyapısını inovasyon için optimize etme MongoDB, belge modeli ve yatay ölçeklenebilirliğiyle sektörde uzmanlaşmaya yönelik bir trendin ateşlenmesine yardımcı oldu. Ancak zamanla, bu dar alanda uzmanlaşmış ürünler genellikle daha fazla maliyete ve karmaşıklığa neden oldu. Farklı ürünleri tek bir üründe birleştirmek…




Boxes ve IBM watsonx ile perakende içgörülerini kişiselleştirin

2 min kırmızı - 7 yaşında bir çocuk olduğumu, babamın işine katılmak için okul gününün bitmesini sabırsızlıkla beklediğimi hatırlıyorum. Uruguay'da öncü bir girişimciydi ve markaların değişen tüketici davranışlarına uyum sağlamasına yardımcı olan satış makineleri geliştiren en büyük akıl hocamdı. 2024 yılında perakende sektörünün tüketici talebini karşılamak için bir kez daha modern bir yaklaşıma ihtiyacı var. Bu nedenle perakendecilerin ve ambalajlı tüketici ürünleri (CPG) şirketlerinin fiziksel mekanlardaki tüketicilerle daha iyi etkileşime geçmesine yardımcı olmak için Boxes'ı oluşturdum.




Kurumsal yapay zeka için veri alımının ve entegrasyonunun önemi

4 min kırmızı - Üretken yapay zekanın ortaya çıkışı, birçok önde gelen şirketin, hassas dahili verilerin yanlış kullanılması nedeniyle kullanımını kısıtlamasına yol açtı. CNN'e göre, bazı şirketler teknolojiyi daha iyi anlamaya çalışırken üretken yapay zeka araçlarına şirket içi yasaklar getirdi ve birçoğu da dahili ChatGPT'nin kullanımını engelledi. Şirketler hala büyük dil modellerini (LLM'ler) keşfederken dahili verileri kullanma riskini kabul ediyor çünkü bu bağlamsal veriler, LLM'lerin genel amaçlıdan…




IBM'in yeni watsonx büyük konuşma modeli, üretken yapay zekayı telefona getiriyor

3 min kırmızı - Üretken yapay zeka, şaşırtıcı metin ve görüntü oluşturma yetenekleriyle günlük sözlüğümüze girdiğinden ve işletmelerin temel iş işlevlerini yürütme biçiminde bir devrim vaadi verdiğinden beri, çoğu kişi büyük dil modellerini veya Yüksek Lisans'ı duymuştur. Yapay zeka ile bir sohbet arayüzü aracılığıyla konuşma veya onun sizin için belirli görevleri gerçekleştirmesini sağlama düşüncesi artık her zamankinden daha somut bir gerçeklik haline geldi. Bireyler olarak günlük deneyimleri olumlu yönde etkilemek için bu teknolojinin benimsenmesi yönünde büyük adımlar atılıyor ve…

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

spot_img

En Son İstihbarat

spot_img