IBM Databand: التعلم الذاتي لاكتشاف الحالات الشاذة - مدونة IBM

منذ عام تقريبًا، واجهت شركة IBM مشكلة في التحقق من صحة البيانات أثناء إحدى تدفقات بيانات عمليات الدمج والاستحواذ الحساسة للوقت. لقد واجهنا العديد من التحديات أثناء عملنا على حل المشكلة، بما في ذلك استكشاف الأخطاء وإصلاحها وتحديد المشكلة وإصلاح تدفق البيانات وإجراء تغييرات على خطوط أنابيب البيانات النهائية وتنفيذ تشغيل مخصص لسير عمل تلقائي.

تعزيز دقة البيانات ومراقبة الكفاءة باستخدام Databand

بعد أن تم حل المشكلة المباشرة، كشف التحليل بأثر رجعي أن التحقق من صحة البيانات بشكل صحيح والمراقبة الذكية ربما خففت من الألم وتسريع وقت الحل. بدلاً من تطوير حل مخصص فقط للمخاوف المباشرة، سعت شركة IBM إلى إيجاد حل للتحقق من صحة البيانات قابل للتطبيق على نطاق واسع وقادر على التعامل ليس فقط مع هذا السيناريو ولكن أيضًا المشكلات المحتملة التي تم التغاضي عنها.  

وذلك عندما اكتشفت أحد منتجاتنا التي حصلنا عليها مؤخرًا، IBM® Databand®‎ لإمكانية مراقبة البيانات. على عكس أدوات المراقبة التقليدية مع المراقبة القائمة على القواعد أو المئات من نصوص المراقبة المطورة خصيصًا، يوفر Databand مراقبة التعلم الذاتي. ويلاحظ سلوك البيانات السابقة ويحدد الانحرافات التي تتجاوز حدود معينة. تتيح إمكانية التعلم الآلي هذه للمستخدمين مراقبة البيانات بأقل قدر من تكوين القواعد واكتشاف الحالات الشاذة، حتى لو كانت لديهم معرفة محدودة بالبيانات أو أنماطها السلوكية.

تحسين إمكانية مراقبة تدفق البيانات من خلال مراقبة التعلم الذاتي لـ Databand

تأخذ Databand في الاعتبار السلوك التاريخي لتدفق البيانات وتضع علامة على الأنشطة المشبوهة أثناء تنبيه المستخدم. قامت شركة IBM بدمج Databand في تدفق البيانات لدينا، والذي يضم أكثر من 100 خط أنابيب. لقد وفر تحديثات حالة يمكن ملاحظتها بسهولة لجميع عمليات التشغيل وخطوط الأنابيب، والأهم من ذلك، سلط الضوء على حالات الفشل. وقد سمح لنا ذلك بالتركيز على معالجة حوادث تدفق البيانات وتسريع معالجتها.

يستخدم Databand لإمكانية مراقبة البيانات التعلم الذاتي لمراقبة ما يلي:  

• تغييرات المخطط: عند اكتشاف تغيير في المخطط، يضع Databand علامة عليه على لوحة المعلومات ويرسل تنبيهًا. من المحتمل أن يواجه أي شخص يتعامل مع البيانات سيناريوهات يخضع فيها مصدر البيانات لتغييرات في المخطط، مثل إضافة أعمدة أو إزالتها. تؤثر هذه التغييرات على سير العمل، مما يؤثر بدوره على معالجة خطوط أنابيب البيانات النهائية، مما يؤدي إلى تأثير مضاعف. يمكن لـ Databand تحليل سجل المخطط وتنبيهنا على الفور إلى أي حالات شاذة، مما يمنع الاضطرابات المحتملة.
• تأثير اتفاقية مستوى الخدمة (SLA): يعرض Databand نسب البيانات ويحدد خطوط أنابيب البيانات النهائية المتأثرة بفشل خط أنابيب البيانات. إذا كانت هناك اتفاقية مستوى خدمة محددة لتسليم البيانات، فإن التنبيهات تساعد في التعرف على الامتثال لاتفاقية مستوى الخدمة والحفاظ عليه.
• الأداء الشذوذ ووقت التشغيل: يراقب Databand مدة تشغيل خط أنابيب البيانات ويتعلم كيفية اكتشاف الحالات الشاذة، ووضع علامة عليها عند الضرورة. لا يحتاج المستخدمون إلى أن يكونوا على دراية بمدة خط الأنابيب؛ يتعلم Databand من بياناته التاريخية.
• الحالة: يقوم Databand بمراقبة حالة عمليات التشغيل، بما في ذلك ما إذا كانت فاشلة أو ملغاة أو ناجحة.
• تأكيد صحة البيانات: يراقب Databand نطاقات قيمة البيانات بمرور الوقت ويرسل تنبيهًا عند اكتشاف الحالات الشاذة. يتضمن ذلك إحصائيات نموذجية مثل المتوسط ​​والانحراف المعياري والحد الأدنى والحد الأقصى والربيع.

تنبيهات نطاق البيانات التحويلية لخطوط أنابيب البيانات المحسنة

يمكن للمستخدمين تعيين التنبيهات باستخدام واجهة مستخدم Databand، وهي واجهة غير معقدة وتتميز بلوحة معلومات بديهية تراقب وتدعم سير العمل. فهو يوفر رؤية متعمقة من خلال الرسوم البيانية غير الدورية الموجهة، وهو أمر مفيد عند التعامل مع العديد من خطوط أنابيب البيانات. يعمل هذا النظام الشامل على تمكين فرق الدعم من التركيز على المجالات التي تتطلب الاهتمام، مما يمكنهم من تسريع التسليمات.

لقد مكنتنا عمليات الدمج والاستحواذ الخاصة بـ IBM Enterprise Data من تحسين خطوط نقل البيانات لدينا باستخدام Databand، ولم ننظر إلى الوراء. يسعدنا أن نقدم لك هذا البرنامج التحويلي الذي يساعد في تحديد حوادث البيانات مبكرًا وحلها بشكل أسرع وتقديم بيانات أكثر موثوقية للشركات.

تقديم بيانات موثوقة مع إمكانية ملاحظة البيانات بشكل مستمر

اقرأ تقرير جارتنر