Fleak

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Slogan :Votre IA n'est aussi intelligente que votre pire source de données.

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Qu'est-ce que Fleak?

Fleak est la couche de données native IA qui transforme des données désordonnées, incohérentes et non gouvernées en signaux fiables pour chaque application IA. Elle évalue les données entrantes selon les besoins aval, route selon la valeur et s'auto-répare en cas de dérive de schéma.

Comment utiliser Fleak?

1. Connectez toute source — cloud, OT, endpoints, API ou bases de données. 2. Orchestrez les transformations en langage naturel dans le copilot Fleak. 3. Laissez Fleak identifier les types d'événements, normaliser les schémas et mettre à jour les configs quand les données changent. 4. Livrez des données propres et gouvernées en temps réel vers apps IA, data lakes, SIEM ou autres destinations.

Fleak Fonctionnalités clés

Routage sensible à la valeur

L'IA de Fleak évalue chaque point de données entrant selon les besoins aval, route rapidement la valeur temps réel, stocke la valeur conformité et écarte ce qui n'a pas de valeur.

Pipelines auto-réparants orchestrés par IA

Quand le schéma change en amont, Fleak le détecte, génère une nouvelle config et redéploie automatiquement. La revue humaine est optionnelle.

Livraison gouvernée vers toute destination

Contrôle d'accès fin appliqué au niveau des données. Chaque transformation est journalisée avec une piste d'audit complète.

Architecture Brain et Muscle

La couche Brain comprend vos données et génère des configs de transformation. La couche Muscle (Zephflow) exécute de façon déterministe à grande échelle, sans surcharge IA à l'exécution.

Fleak Cas d'usage

Normaliser la télémétrie sécurité en OCSF, UDM ou CSF avant SIEM ou outils de détection

Unifier la télémétrie OT/IoT dans un schéma cohérent pour analyses et modèles prédictifs

Réduire les coûts de tokens LLM en alimentant les agents IA avec des flux normalisés et dédupliqués

Fleak Questions fréquentes

Qu'est-ce que Fleak ?

Fleak est une plateforme de workflows de données managée pour construire des pipelines distribués via une UI DAG builder, avec connecteurs sources, nœuds de traitement et plusieurs destinations sink.

Comment créer et déployer un workflow ?

Créez un workflow dans le DAG builder Fleak, testez avec des données d'exemple, publiez une version, déployez sur un cluster de calcul et surveillez l'exécution.

Que se passe-t-il quand les schémas amont changent ?

Fleak détecte la dérive de schéma, génère une config de transformation mise à jour en environ trois minutes et la soumet à revue avant toute rupture aval.

Fleak Présentation du produit & Liens officiels

Fleak E-mail de support & contact du service client & contact pour remboursement etc.

Fleak E-mail de support : contact@fleak.ai

Pour plus de contacts, visitez la page page à propos de nous(https://docs.fleak.ai/workflowbuilder)

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