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Fleak

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キャッチコピー:AI の賢さは、最も質の低いデータソースで決まる。
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〜とは何ですか? Fleak?

Fleak は AI ネイティブのデータレイヤーで、乱雑で不整合かつ未ガバナンスのデータを、あらゆる AI アプリケーション向けの信頼できるシグナルに変換します。下流のニーズに照らして入站データを評価し、価値認識ルーティングを行い、スキーマドリフト時に自己修復します。

使い方 Fleak?

1. クラウド、OT、エンドポイント、API、データベースなど任意のソースを接続。2. Fleak の copilot で自然言語により変換をオーケストレーション。3. Fleak にイベントタイプの識別、スキーマ正規化、データ変更時の設定更新を任せる。4. クリーンでガバナンスされたデータを AI アプリ、データレイク、SIEM などへリアルタイム配信。

Fleak 主な機能

01

価値認識ルーティング

Fleak の AI は各入站データポイントを下流アプリの要件に照らして評価し、リアルタイム価値は高速配信、コンプライアンス価値は長期保存へ、価値のないデータは破棄します。

02

AI オーケストレーションの自己修復パイプライン

上流のスキーマが変わると、Fleak が検知し、新しい設定を生成して自動再デプロイ。人間によるレビューは任意です。

03

あらゆる宛先へのガバナンス配信

データレイヤーで細かいアクセス制御を強制。すべての変換をログに記録し、完全な監査証跡を提供します。

04

Brain と Muscle アーキテクチャ

Brain 層がデータを理解し変換設定を生成。Muscle 層(Zephflow)が決定論的に大規模実行し、実行時の AI オーバーヘッドはありません。

Fleak ユースケース

SIEM や検知ツールに届く前に、セキュリティテレメトリを OCSF、UDM、CSF に正規化

OT・IoT テレメトリを統一スキーマに正規化し、分析・予測モデルに活用

正規化・重複排除されたイベントストリームで AI エージェントに供給し、LLM トークンコストを削減

Fleak よくある質問

Fleak とは?

Fleak はマネージドデータワークフロープラットフォームで、DAG ビルダー UI を使って分散データパイプラインを構築でき、ソースコネクタ、処理ノード、複数のシンク先をサポートします。

ワークフローの作成とデプロイ方法は?

Fleak の DAG ビルダーでワークフローを作成し、サンプルデータでテスト、バージョンを公開、コンピュートクラスターにデプロイし、実行を監視します。

上流スキーマが変わったらどうなる?

Fleak がスキーマドリフトを検知し、約 3 分で更新された変換設定を生成。下流が壊れる前にレビューに回します。

Fleak 製品の背景と公式リンク

Fleak サポート用メールアドレス、カスタマーサービス連絡先、返金対応先など

Fleak サポートメール: contact@fleak.ai

詳細なお問い合わせは、以下をご覧ください 紹介ページ(https://docs.fleak.ai/workflowbuilder)

Fleak の料金プラン

Enterprise

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Fleak のタグ

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Fleak に最適な職業

ソフトウェア開発者データサイエンティストプロダクトマネージャー

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