लगभग एक साल पहले, आईबीएम को हमारे समय-संवेदनशील विलय और अधिग्रहण डेटा प्रवाह में से एक के दौरान डेटा सत्यापन समस्या का सामना करना पड़ा था। समस्या को हल करने के लिए काम करते समय हमें कई चुनौतियों का सामना करना पड़ा, जिसमें समस्या निवारण, समस्या की पहचान करना, डेटा प्रवाह को ठीक करना, डाउनस्ट्रीम डेटा पाइपलाइनों में परिवर्तन करना और स्वचालित वर्कफ़्लो का तदर्थ संचालन करना शामिल था।
डेटाबैंड के साथ डेटा रिज़ॉल्यूशन और निगरानी दक्षता बढ़ाना
तत्काल समस्या हल होने के बाद, एक पूर्वव्यापी विश्लेषण से पता चला कि उचित डेटा सत्यापन और बुद्धिमान निगरानी ने दर्द को कम किया होगा और समाधान के समय में तेजी लाई होगी। केवल तत्काल चिंता के लिए एक कस्टम समाधान विकसित करने के बजाय, आईबीएम ने एक व्यापक रूप से लागू डेटा सत्यापन समाधान की मांग की जो न केवल इस परिदृश्य को संभालने में सक्षम हो बल्कि संभावित अनदेखी मुद्दों को भी संभालने में सक्षम हो।
तभी मैंने डेटा अवलोकन के लिए हमारे हाल ही में अधिग्रहीत उत्पादों में से एक, IBM® Databand® की खोज की। नियम-आधारित निगरानी या सैकड़ों कस्टम-विकसित निगरानी स्क्रिप्ट वाले पारंपरिक निगरानी उपकरणों के विपरीत, डेटाबैंड स्व-शिक्षण निगरानी प्रदान करता है। यह पिछले डेटा व्यवहार का निरीक्षण करता है और कुछ सीमाओं से अधिक विचलन की पहचान करता है। यह मशीन सीखने की क्षमता उपयोगकर्ताओं को न्यूनतम नियम कॉन्फ़िगरेशन और विसंगति का पता लगाने के साथ डेटा की निगरानी करने में सक्षम बनाती है, भले ही उन्हें डेटा या उसके व्यवहार पैटर्न के बारे में सीमित ज्ञान हो।
डेटाबैंड की स्व-शिक्षण निगरानी के साथ डेटा प्रवाह अवलोकन को अनुकूलित करना
डेटाबैंड डेटा प्रवाह के ऐतिहासिक व्यवहार पर विचार करता है और उपयोगकर्ता को सचेत करते हुए संदिग्ध गतिविधियों को चिह्नित करता है। आईबीएम ने डेटाबैंड को हमारे डेटा प्रवाह में एकीकृत किया, जिसमें 100 से अधिक पाइपलाइनें शामिल थीं। इसने सभी रन और पाइपलाइनों के लिए आसानी से देखने योग्य स्थिति अपडेट प्रदान किए और, अधिक महत्वपूर्ण बात, विफलताओं पर प्रकाश डाला। इससे हमें डेटा प्रवाह की घटनाओं के निवारण पर ध्यान केंद्रित करने और तेजी लाने की अनुमति मिली।
डेटा अवलोकन के लिए डेटाबैंड निम्नलिखित की निगरानी के लिए स्व-शिक्षण का उपयोग करता है:
- स्कीमा परिवर्तन: जब एक स्कीमा परिवर्तन का पता चलता है, तो डेटाबैंड इसे डैशबोर्ड पर चिह्नित करता है और एक अलर्ट भेजता है। डेटा के साथ काम करने वाले किसी भी व्यक्ति को ऐसे परिदृश्यों का सामना करना पड़ सकता है जहां डेटा स्रोत स्कीमा परिवर्तन से गुजरता है, जैसे कॉलम जोड़ना या हटाना। ये परिवर्तन वर्कफ़्लो को प्रभावित करते हैं, जो बदले में डाउनस्ट्रीम डेटा पाइपलाइन प्रोसेसिंग को प्रभावित करते हैं, जिससे एक लहर प्रभाव पड़ता है। डेटाबैंड स्कीमा इतिहास का विश्लेषण कर सकता है और संभावित व्यवधानों को रोकते हुए हमें किसी भी विसंगति के प्रति तुरंत सचेत कर सकता है।
- सेवा स्तर समझौता (एसएलए) प्रभाव: डेटाबैंड डेटा वंशावली दिखाता है और डेटा पाइपलाइन विफलता से प्रभावित डाउनस्ट्रीम डेटा पाइपलाइनों की पहचान करता है। यदि डेटा डिलीवरी के लिए कोई SLA परिभाषित है, तो अलर्ट SLA अनुपालन को पहचानने और बनाए रखने में मदद करते हैं।
- प्रदर्शन और रनटाइम विसंगतियाँ: डेटाबैंड डेटा पाइपलाइन चलने की अवधि की निगरानी करता है और विसंगतियों का पता लगाना सीखता है, आवश्यकता पड़ने पर उन्हें चिह्नित करता है। उपयोगकर्ताओं को पाइपलाइन की अवधि के बारे में जागरूक होने की आवश्यकता नहीं है; डेटाबैंड अपने ऐतिहासिक डेटा से सीखता है।
- स्थिति: डेटाबैंड रन की स्थिति पर नज़र रखता है, जिसमें यह भी शामिल है कि वे विफल, रद्द या सफल हैं या नहीं।
- डेटा मान्य: डेटाबैंड समय के साथ डेटा मूल्य सीमाओं का निरीक्षण करता है और विसंगतियों का पता लगाने पर अलर्ट भेजता है। इसमें माध्य, मानक विचलन, न्यूनतम, अधिकतम और चतुर्थक जैसे विशिष्ट आँकड़े शामिल हैं।
उन्नत डेटा पाइपलाइनों के लिए परिवर्तनकारी डेटाबैंड अलर्ट
उपयोगकर्ता डेटाबैंड उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस का उपयोग करके अलर्ट सेट कर सकते हैं, जो सरल है और इसमें एक सहज डैशबोर्ड है जो वर्कफ़्लो की निगरानी और समर्थन करता है। यह निर्देशित एसाइक्लिक ग्राफ़ के माध्यम से गहराई से दृश्यता प्रदान करता है, जो कई डेटा पाइपलाइनों से निपटने के दौरान उपयोगी होता है। यह ऑल-इन-वन सिस्टम सहायता टीमों को उन क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए सशक्त बनाता है जिन पर ध्यान देने की आवश्यकता है, जिससे उन्हें डिलिवरेबल्स में तेजी लाने में मदद मिलती है।
आईबीएम एंटरप्राइज डेटा के विलय और अधिग्रहण ने हमें डेटाबैंड के साथ अपनी डेटा पाइपलाइनों को बढ़ाने में सक्षम बनाया है, और हमने पीछे मुड़कर नहीं देखा। हम आपको इस परिवर्तनकारी सॉफ़्टवेयर की पेशकश करने के लिए उत्साहित हैं जो डेटा घटनाओं को पहले पहचानने, उन्हें तेज़ी से हल करने और व्यवसायों को अधिक विश्वसनीय डेटा प्रदान करने में मदद करता है।
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- स्रोत: https://www.ibm.com/blog/ibm-databand-self-learning-for-anomaly-detection/
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