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Fleak

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한 줄 소개 (슬로건):AI의 똑똑함은 가장 열악한 데이터 소스에 달려 있습니다.
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의 정의 Fleak?

Fleak는 지저분하고 불일치하며 거버넌스되지 않은 데이터를 모든 AI 애플리케이션을 위한 신뢰할 수 있는 신호로 바꾸는 AI 네이티브 데이터 레이어입니다. 하류 요구에 맞춰 인바운드 데이터를 평가하고, 가치 인식 라우팅을 수행하며, 스키마 드리프트 시 자가 치유합니다.

사용 방법 Fleak?

1. 클라우드, OT, 엔드포인트, API, 데이터베이스 등 모든 소스를 연결합니다. 2. Fleak copilot에서 자연어로 변환을 오케스트레이션합니다. 3. Fleak가 이벤트 유형을 식별하고 스키마를 정규화하며 데이터 변경 시 설정을 업데이트하게 합니다. 4. 깨끗하고 거버넌스된 데이터를 AI 앱, 데이터 레이크, SIEM 등으로 실시간 전달합니다.

Fleak 핵심 기능

01

가치 인식 라우팅

Fleak AI가 각 인바운드 데이터 포인트를 하류 애플리케이션 요구에 맞춰 평가한 뒤, 실시간 가치는 빠르게, 컴플라이언스 가치는 장기 저장으로, 가치 없는 데이터는 폐기합니다.

02

AI 오케스트레이션 자가 치유 파이프라인

상류 스키마가 바뀌면 Fleak가 감지하고 새 구성을 생성해 자동 재배포합니다. 사람의 검토는 선택 사항입니다.

03

모든 대상으로의 거버넌스 전달

데이터 레이어에서 세밀한 액세스 제어를 강제합니다. 모든 변환을 로깅하고 전체 감사 추적을 제공합니다.

04

Brain 및 Muscle 아키텍처

Brain 레이어가 데이터를 이해하고 변환 구성을 생성합니다. Muscle 레이어(Zephflow)는 결정론적으로 대규모 실행하며 런타임 AI 오버헤드가 없습니다.

Fleak 사용 사례

SIEM 또는 탐지 도구에 도달하기 전에 보안 원격 측정을 OCSF, UDM, CSF로 정규화

OT 및 IoT 원격 측정을 통일 스키마로 정규화해 분석 및 예측 모델에 활용

정규화·중복 제거된 이벤트 스트림으로 AI 에이전트에 공급해 LLM 토큰 비용 절감

Fleak 자주 묻는 질문

Fleak이란?

Fleak는 DAG 빌더 UI로 분산 데이터 파이프라인을 구축하는 관리형 데이터 워크플로 플랫폼으로, 소스 커넥터, 처리 노드, 여러 싱크 대상을 지원합니다.

워크플로를 만들고 배포하려면?

Fleak DAG 빌더에서 워크플로를 만들고 샘플 데이터로 테스트한 뒤 버전을 게시하고 컴퓨트 클러스터에 배포한 후 실행을 모니터링합니다.

상류 스키마가 바뀌면 어떻게 되나요?

Fleak가 스키마 드리프트를 감지하고 약 3분 안에 업데이트된 변환 구성을 생성해, 하류가 깨지기 전에 검토에 올립니다.

Fleak 제품 배경 및 공식 링크

Fleak 고객 지원 이메일 및 고객 서비스 연락처, 환불 연락처 등

Fleak 고객 지원 이메일: contact@fleak.ai

더 자세한 문의는 다음을 방문하세요: 소개 페이지(https://docs.fleak.ai/workflowbuilder)

Fleak 요금제 및 가격

Enterprise

contact
데모 예약
  • 가치 인식 데이터 라우팅 및 거버넌스 전달
  • AI 오케스트레이션 자가 치유 파이프라인
  • 50+ 소스 통합
  • SOC 2 Type II 및 전체 감사 추적
지금 구독 및 업그레이드

Fleak 태그

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