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Fleak

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Was ist Fleak?

Fleak ist die KI-native Datenschicht, die unordentliche, inkonsistente und ungovernierte Daten in vertrauenswürdige Signale für jede KI-Anwendung verwandelt. Sie bewertet eingehende Daten nach Downstream-Bedarf, routet wertbewusst und heilt sich bei Schema-Drift selbst.

Verwendung Fleak?

1. Beliebige Quellen verbinden – Cloud, OT, Endpunkte, APIs oder Datenbanken. 2. Transformationen in Fleaks Copilot per natürlicher Sprache orchestrieren. 3. Fleak Event-Typen erkennen, Schemas normalisieren und Konfigurationen bei Datenänderungen aktualisieren lassen. 4. Saubere, governierte Daten in Echtzeit an KI-Apps, Data Lakes, SIEM oder andere Ziele liefern.

Fleak Kernfunktionen

01

Wertbewusstes Routing

Fleaks KI bewertet jeden eingehenden Datenpunkt nach Downstream-Anforderungen und routet Echtzeitwert schnell, Compliance-Wert in Langzeitspeicher und verwirft wertlose Daten.

02

KI-orchestrierte, selbstheilende Pipelines

Bei Schemaänderungen upstream erkennt Fleak dies, erzeugt eine neue Konfiguration und deployt automatisch neu. Menschliche Prüfung ist optional.

03

Governierte Auslieferung an jedes Ziel

Feingranulare Zugriffskontrolle auf Datenebene. Jede Transformation wird protokolliert – mit vollständigem Audit-Trail.

04

Brain- und Muscle-Architektur

Die Brain-Schicht versteht Daten und erzeugt Transformationskonfigurationen. Die Muscle-Schicht (Zephflow) führt deterministisch in großem Maßstab aus – ohne KI-Overhead zur Laufzeit.

Fleak Anwendungsfälle

Sicherheitstelemetrie vor SIEM oder Detection-Tools in OCSF, UDM oder CSF normalisieren

OT- und IoT-Telemetrie in ein einheitliches Schema für Analysen und Vorhersagemodelle bringen

LLM-Token-Kosten senken, indem KI-Agenten normalisierte, deduplizierte Event-Streams erhalten

Fleak Häufig gestellte Fragen

Was ist Fleak?

Fleak ist eine verwaltete Daten-Workflow-Plattform zum Aufbau verteilter Datenpipelines mit einer DAG-Builder-UI, inklusive Quell-Connectors, Verarbeitungsknoten und mehreren Sink-Zielen.

Wie erstelle und deploye ich einen Workflow?

Erstellen Sie einen Workflow im DAG-Builder von Fleak, testen Sie mit Beispieldaten, veröffentlichen Sie eine Version, deployen Sie auf einen Compute-Cluster und überwachen Sie die Ausführung.

Was passiert bei Schemaänderungen upstream?

Fleak erkennt Schema-Drift, erzeugt in etwa drei Minuten eine aktualisierte Transformationskonfiguration und legt sie zur Prüfung vor, bevor Downstream-Systeme brechen.

Fleak Produkthintergrund & offizielle Links

Fleak Support-E-Mail & Kundenservice-Kontakt & Rückerstattungskontakt usw.

Fleak Support-E-Mail: contact@fleak.ai

Mehr Kontakt finden Sie auf der Über uns Seite(https://docs.fleak.ai/workflowbuilder)

Fleak Preise & Tarife

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