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Fleak

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Slogan:Sua IA só é tão inteligente quanto sua pior fonte de dados.
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O que é Fleak?

Fleak é a camada de dados nativa de IA que transforma dados bagunçados, inconsistentes e não governados em sinais confiáveis para cada aplicação de IA. Avalia dados de entrada conforme as necessidades downstream, roteia por valor e se auto-repara quando esquemas derivam.

Como usar Fleak?

1. Conecte qualquer fonte — nuvem, OT, endpoints, APIs ou bancos de dados. 2. Orquestre transformações em linguagem natural no copilot da Fleak. 3. Deixe a Fleak identificar tipos de evento, normalizar esquemas e atualizar configs quando os dados mudarem. 4. Entregue dados limpos e governados em tempo real para apps de IA, data lakes, SIEM ou outros destinos.

Fleak Recursos Principais

01

Roteamento sensível ao valor

A IA da Fleak avalia cada ponto de dados de entrada conforme as necessidades downstream, roteia valor em tempo real rapidamente, armazena valor de compliance e descarta o que não tem valor.

02

Pipelines auto-reparáveis orquestrados por IA

Quando o esquema muda upstream, a Fleak detecta, gera uma nova config e reimplanta automaticamente. Revisão humana é opcional.

03

Entrega governada para qualquer destino

Controle de acesso granular na camada de dados. Cada transformação é registrada com trilha de auditoria completa.

04

Arquitetura Brain e Muscle

A camada Brain entende seus dados e gera configs de transformação. A camada Muscle (Zephflow) executa deterministicamente em escala, sem overhead de IA em runtime.

Fleak Casos de Uso

Normalizar telemetria de segurança para OCSF, UDM ou CSF antes de SIEM ou ferramentas de detecção

Unificar telemetria OT/IoT em um esquema consistente para análises e modelos preditivos

Reduzir custos de tokens LLM alimentando agentes de IA com fluxos normalizados e deduplicados

Fleak Perguntas frequentes

O que é a Fleak?

Fleak é uma plataforma gerenciada de workflows de dados para construir pipelines distribuídos com uma UI DAG builder, com conectores de origem, nós de processamento e múltiplos destinos sink.

Como criar e implantar um workflow?

Crie um workflow no DAG builder da Fleak, teste com dados de exemplo, publique uma versão, implante em um cluster de computação e monitore a execução.

O que acontece quando esquemas upstream mudam?

A Fleak detecta deriva de esquema, gera uma config de transformação atualizada em cerca de três minutos e a envia para revisão antes que algo downstream quebre.

Fleak Histórico do Produto e Links Oficiais

Fleak E-mail de Suporte e Contato de atendimento ao cliente e Contato de Reembolso, etc.

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

Para mais contatos, visite a página sobre nós(https://docs.fleak.ai/workflowbuilder)

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