پلتفرم مشاهده پذیری داده

سامانه مشاهده‌پذیری داده

سامانه مشاهده‌پذیری داده‌های پروژه کهکشان سامانه مشاهده‌پذیری داده، پلتفرمی یکپارچه برای کنترل، پایش و تحلیل جریان داده از لحظه تولید تا مصرف است. این سامانه کلیه تحرکات و رفتار داده‌ها، به‌ویژه داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته و بدون ساختار، را در چرخه حیاتشان زیر نظر قرار می‌دهد و امکان تشخیص اختلال، انحرافات رفتاری، ناهنجاری‌ها و مشکلات کیفیت داده را پیش از رسیدن به نقاط بحرانی فراهم می‌کند. این سامانه با ترکیب توان پردازش، هوش مصنوعی و معماری منعطف، به سازمان کمک می‌کند تا کیفیت سرویس، پایایی سیستم‌ها و بهره‌وری عملیاتی را به‌طور چشمگیری افزایش دهد.

قابلیت‌ها و ویژگی‌های کلیدی

سامانه مشاهده‌پذیری داده با تمرکز بر پایش هوشمند جریان داده و بهبود کیفیت اطلاعات، مجموعه‌ای از قابلیت‌های پیشرفته را برای تحلیل، کنترل و مدیریت داده‌ها ارائه می‌کند. قابلیت‌ها و ویژگی‌های کلیدی این سامانه به شرح زیر است:

پایش بلادرنگ جریان داده

نظارت 24/7 بر رفتار داده‌ها از مبدا تا مقصد برای تشخیص سریع اختلال و توقف جریان

تشخیص ناهنجاری مبتنی بر هوش مصنوعی

استفاده از مدل‌های ML برای کشف الگوهای غیرمعمول، انحرافات رفتاری و پیش‌بینی رخدادهای بحرانی

تضمین کیفیت داده (Data Quality)

ارزیابی مداوم کیفیت داده‌ها و شناسایی درجا‌ی چالش‌هایی مانند Data Drift و افت دقت یا تکمیل‌بودگی

ردیابی کامل تراکنش‌ها (End-to-End Traceability)

امکان دنبال‌کردن هر رویداد یا تراکنش برای تسهیل پشتیبانی، تحلیل خطا و بهبود عملکرد سرویس

تحلیل سری زمانی و روندهای داده‌ای

بررسی تغییرات و رفتارهای بلندمدت داده‌ها برای شناسایی الگوهای پایدار یا غیرمنتظره

مدیریت استثناها و تحلیل الگوهای نامتعارف

شناسایی و بررسی Exceptionها و رخدادهایی که در طراحی اولیه لحاظ نشده‌اند برای استخراج بینش جدید

معماری منعطف و سازگار با RDBMS و NoSQL

پشتیبانی همزمان از استک‌های مختلف ذخیره‌سازی و پردازش جهت پاسخ‌گویی به سناریوهای OLTP و OLAP

ادغام‌پذیری گسترده با ابزارها و سرویس‌های داده

اتصال یکپارچه با Kafka، Airflow، Data Lakes و داشبوردهایی مانند Grafana، Kibana و Power BI

هشداردهی هوشمند و خودکار

ارائه هشدارهای لحظه‌ای مبتنی بر تحلیل داده برای جلوگیری از بحران و راهنمایی تیم‌های عملیاتی

چرا سامانه مشاهده‌پذیری داده؟

کاهش Data Downtime و جلوگیری از توقف سرویس
افزایش کیفیت داده و اطمینان از صحت تحلیل‌ها
کاهش هزینه‌های عملیاتی با تشخیص زودهنگام اختلال‌ها
افزایش سرعت توسعه و انتشار نسخه با بینش‌های استخراج‌شده از رفتار داده‌ها
بهبود تجربه مشتری از طریق نظارت بلادرنگ بر تراکنش‌ها
استانداردسازی و حاکمیت داده در سطح سازمان
امکان تحلیل عمیق رفتار سیستم فراتر از قابلیت ابزارهای صرفا بصری‌سازی مانند Kibana و Grafana
دریافت هشدارهای خودکار و مبتنی بر هوش مصنوعی برای پیشگیری از بحران‌های داده‌ای

پشتوانه فنی و فناوری‌های به‌کاررفته

معماری سامانه بر پایه فناوری‌های قدرتمند و مدرن طراحی شده است:
لایه جمع‌آوری داده
•    Apache Kafka
•    Log Aggregators
•    Connectors برای منابع متنوع داده
لایه پردازش و ارکستریشن
•    Apache Spark
•    Apache Airflow
•    Python Data Pipelines
لایه ذخیره‌سازی
•    Oracle، PostgreSQL (RDBMS)
•    MongoDB، Elastic، Redis (NoSQL)
•    Data Lake / Object Storage
لایه تحلیل هوش مصنوعی
•    مدل‌های ML برای پیش‌بینی و تشخیص ناهنجاری
•    ابزارهای تحلیل سری زمانی
•    ماژول Exception Analytics
•    الگوریتم‌های Drift Detection
لایه گزارش‌گیری و مانیتورینگ
•    Oracle APEX
•    Power BI
•    Apache Superset
•    Grafana / Kibana Integration

در حال بارگذاری

درباره ما

خدمات

محصولات

سرمایه انسانی

ارتباطات و رسانه