أفضل أدوات الكشف عن الشذوذ السطحي للمراقبة القابلة للتطوير

يلعب كشف الشذوذ السطحي دورًا حاسمًا في مراقبة الأنظمة التشغيلية، وتحديد الأعطال، وضمان ثبات الأداء في البيئات الرقمية والمادية. البيانات الخام وحدها لا تكفي، بل نحتاج إلى أدوات كشف فعّالة لمعالجة الإشارات، وتحديد الأنماط غير المنتظمة، ودعم الاستجابات المستنيرة. تُمكّن الأدوات المناسبة المستخدمين من التعامل مع مجموعات البيانات المعقدة، وتطبيق خوارزميات تكيفية، وتحديد أولويات الحوادث القابلة للتنفيذ بدقة.

تُسلّط هذه المقالة الضوء على أفضل أدوات كشف شذوذ الأسطح المُصمّمة للمراقبة والأتمتة القابلة للتطوير. بدءًا من المنصات المُتكاملة مع البنى التحتية لتكنولوجيا المعلومات والسحابة، وصولًا إلى البرامج المُتخصصة في تحليل السجلات وتقييم الأسطح المكانية، تُساعد هذه الأدوات على تبسيط سير العمل وتقديم رؤى آنية. سواءً استُخدمت في إدارة البنية التحتية، أو عمليات تكنولوجيا المعلومات، أو المراقبة البيئية، أو ضمان جودة البيانات، فإنها تدعم الكشف الدقيق عن شذوذات مستوى السطح بطريقة عملية وفعّالة.

1. فلاي بيكس AI

FlyPix AI هي منصة لاكتشاف وتحليل الشذوذات السطحية في الصور الجغرافية المكانية باستخدام الذكاء الاصطناعي والبيانات القائمة على الإحداثيات. تُمكّن FlyPix المستخدمين من تدريب نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة دون الحاجة إلى برمجة، وإضافة تعليقات توضيحية على الصور، وتحديد الأجسام أو الشذوذات على سطح الأرض تلقائيًا. تتضمن FlyPix خريطة تفاعلية وميزة كشف الأجسام المدعومة بالذكاء الاصطناعي لمعالجة المشاهد المعقدة، وتقسيم المناطق ذات الأهمية، وتوليد رؤى ثاقبة للمشاريع البيئية والصناعية ومشاريع البنية التحتية. كما تُجري FlyPix تحليلات بيانات متعددة الأطياف للكشف عن التغيرات السطحية الدقيقة عبر نطاقات طيفية مختلفة.

صممنا FlyPix ليكون مرنًا وقابلًا للتكيف مع سير العمل الفريدة، ومناسبًا لقطاعات مثل البناء والزراعة والحكومة. يوفر FlyPix أدوات لتصدير طبقات المتجهات، ونشر ومشاركة الخرائط المُعلّقة، والتكامل مع بيئات العمل الجماعية من خلال عناصر تحكم في الوصول ودعم واجهة برمجة التطبيقات (API). يجمع FlyPix بين الحوسبة السحابية والكشف المُدار بالذكاء الاصطناعي لأتمتة تحليل شذوذ الأسطح وتقليل جهود المعالجة اليدوية.

النقاط الرئيسية:

• الكشف عن التشوهات السطحية وتقسيمها باستخدام الذكاء الاصطناعي
• خريطة تفاعلية لتحديد وتوضيح الكائنات المتشابهة
• تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي المخصص مع التعليقات التوضيحية التي يحددها المستخدم
• دعم البيانات متعددة الأطياف لتحليل السطح المتقدم
• تصدير طبقات المتجهات وإمكانيات مشاركة الخرائط
• خيارات الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات وإدارة الفريق للتعاون

لمن هو الأفضل:

• فرق الرصد البيئي التي تحلل تغيرات استخدام الأراضي
• مديرو البنية التحتية الذين يحددون الأضرار أو المخالفات السطحية
• متخصصون زراعيون يراقبون صحة المحاصيل وظروف التربة
• الوكالات الحكومية التي تجري عمليات تفتيش للأسطح الحضرية أو الريفية
• فرق البحث تعمل على معالجة صور الطائرات بدون طيار أو الأقمار الصناعية بتفاصيل عالية

معلومات الاتصال:

• موقع إلكتروني: flypix.ai
• ينكدين: www.linkedin.com/company/flypix-ai
• العنوان: شارع روبرت بوش. 7، 64293 دارمشتات، ألمانيا
• رقم الهاتف: +49 6151 2776497
• بريد إلكتروني: info@flypix.ai

2. نومينتا

تُطوّر شركة نومنتا أدواتٍ لكشف شذوذ الأسطح، استنادًا إلى أساليب الذكاء الاصطناعي المُستوحاة من علم الأعصاب. وتُطبّق الشركة نظرية "ألف عقل" لإنشاء خوارزميات تُميّز وتتكيّف مع التغيرات في الأنماط المكانية على الأسطح. صُمّمت هذه الأدوات لتحليل بيانات المستشعرات وتحديد أيّ شذوذ أو سمات غير متوقعة، مما يُساعد في مراقبة حالة الأسطح المادية بمرور الوقت. وتستند تقنيتها إلى مبادئ بيولوجية، وتهدف إلى تحسين كيفية إدراك الأنظمة للشذوذات الهيكلية أو المكانية وتفسيرها.

تدعم مبادرتهم مفتوحة المصدر، "مشروع ألف عقل"، البحث والتطوير التعاوني لأنظمة الذكاء الاصطناعي التي تكتشف التغيرات السطحية وتتعلم منها. يتيح هذا النهج للفرق بناء نماذج كشف قادرة على التعميم على مختلف أنواع الأسطح والبيئات. صُممت هذه الأدوات لتكون مرنة، ويمكن دمجها في مختلف سير العمل التي تتطلب كشفًا دقيقًا ومتكيفًا للشذوذ.

النقاط الرئيسية:

• الذكاء الاصطناعي القائم على علم الأعصاب للكشف عن الأنماط والشذوذ
• نظرية الألف دماغ المطبقة على مراقبة السطح
• كود مفتوح المصدر متاح للتخصيص والبحث
• التركيز على البيانات الحسية الحركية والتمثيل المكاني
• مُصمم للتعلم التكيفي في البيئات الديناميكية

لمن هو الأفضل:

• فرق بحثية تعمل على تطوير نماذج كشف متقدمة
• المنظمات التي تتطلب مراقبة تكيفية للأسطح المادية
• المطورون الذين يعملون على أنظمة التفتيش القائمة على أجهزة الاستشعار
• المنظمات غير الربحية والمجموعات الأكاديمية تستكشف أطر عمل الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر
• الفرق المهتمة بأساليب الذكاء الاصطناعي المستوحاة من علم الأعصاب

معلومات الاتصال:

• الموقع الإلكتروني: www.numenta.com
• لينكدإن: www.linkedin.com/company/numenta
• العنوان: 889 شارع وينسلو، الطابق الرابع، ريدوود سيتي، كاليفورنيا 94063
• رقم الهاتف: +1 650.369.8282
• تويتر: x.com/numenta
• البريد الإلكتروني: info@numenta.com

3. أنظمة الرؤية Cognex In-Sight

توفر شركة كوجنكس مجموعة من أنظمة الرؤية التي تكشف عن تشوهات الأسطح باستخدام كاميرات وبرامج معالجة صور مدمجة في الآلات الصناعية. يجمع خط إنتاجها "إن-سايت" بين تقنيات قائمة على القواعد وتقنيات الذكاء الاصطناعي لالتقاط بيانات الأسطح وتحليلها وتفسيرها لتحديد العيوب أو التناقضات أو الأنماط غير المنتظمة. تعمل هذه الأنظمة عن طريق إضاءة السطح، والتقاط صورة له، ومعالجتها لاستخراج سمات مثل الحواف أو الملمس أو الأشكال، واتخاذ القرارات بناءً على معايير محددة مسبقًا. صُممت هذه الأنظمة للاستخدام في خطوط الإنتاج لفحص الأسطح والأجزاء المُجمّعة وقياسها والتحقق من جودتها آنيًا.

تتضمن سلسلة In-Sight نماذج ذات إمكانيات متنوعة، مثل دعم التعلم العميق، ومسح الخطوط للأسطح المتصلة، والإضاءة متعددة الألوان للكشف عن عيوب الأسطح الدقيقة. تتيح هذه الأدوات الكشف التلقائي عن التشوهات البصرية في مجموعة متنوعة من المواد والمنتجات، مما يوفر مخرجات تُمكّن من فرز العيوب أو إرسال التنبيهات أو تحديث قواعد البيانات. إن قدرتها على تصنيف العيوب، والتعرف على الأنماط، والتحقق من صحة التجميع، تجعلها مناسبة لمختلف التطبيقات الصناعية التي تتطلب فحصًا دقيقًا للأسطح.

النقاط الرئيسية:

• فحص الأسطح باستخدام الكاميرا بحثًا عن العيوب والمخالفات
• الذكاء الاصطناعي المضمن والخوارزميات القائمة على القواعد لاستخراج الميزات
• خيارات مسح الخطوط والإضاءة متعددة الألوان لأنواع الأسطح المحددة
• التصنيف والتعرف الضوئي على الحروف وقراءة الباركود
• اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي والتكامل مع الأنظمة الآلية
• نماذج مناسبة لمهام التفتيش البسيطة والمعقدة

لمن هو الأفضل:

• مرافق التصنيع التي تراقب جودة السطح على خطوط الإنتاج
• العمليات اللوجستية التي تتطلب تحديد وتتبع البضائع
• خطوط التجميع للتحقق من الوضع الصحيح ووجود الأجزاء
• الفرق الصناعية التي تحتاج إلى تصنيف عيوب ثنائي أو متعدد الفئات
• أقسام مراقبة الجودة تعمل على أتمتة عمليات التفتيش البصرية

معلومات الاتصال:

• الموقع الإلكتروني: www.cognex.com
• العنوان: One Vision Drive Natick, MA 01760-2059 
• رقم الهاتف: (508) 650-3000 

4. أنظمة الرؤية الآلية KEYENCE

تقدم KEYENCE مجموعة من أنظمة الرؤية الآلية التي تكتشف تشوهات الأسطح من خلال التقاط الصور وتحليلها من بيئات الإنتاج. تجمع هذه الأنظمة بين أجهزة مثل الكاميرات والإضاءة وأجهزة الاستشعار، وبرامج تُطبّق خوارزميات قائمة على قواعد وقائمة على الذكاء الاصطناعي لتقييم الأسطح بحثًا عن العيوب أو انحرافات الشكل أو التناقضات. صُممت هذه الأنظمة لأتمتة عمليات التفتيش وتوجيه الأنظمة الروبوتية من خلال معالجة البيانات ثنائية الأبعاد أو ثلاثية الأبعاد أو الطيفية ومقارنتها بمعايير محددة مسبقًا. يتيح ذلك مراقبة جودة الأسطح بشكل مستمر وتحديد أي تشوهات أثناء التصنيع والتجميع.

تشمل مجموعة المنتجات أنظمة الرؤية وأجهزة استشعار الرؤية المدمجة، التي تدمج جميع المكونات في وحدة واحدة. تدعم هذه الأجهزة مجموعة متنوعة من مهام التفتيش، مثل كشف الوجود، وقياس الأبعاد، وفحص المظهر، والتمييز بين الألوان أو الأنواع. كما تعمل هذه الأدوات في إعدادات الأتمتة الروبوتية من خلال تحديد وتصنيف خصائص السطح آنيًا لتوجيه الإجراءات اللاحقة، مثل فرز الأجزاء المعيبة أو عدّها أو رفضها. تصميمها المعياري ودعمها الواسع للتطبيقات يجعلها مناسبة للصناعات التي تتطلب كشفًا مرنًا ودقيقًا لتشوهات الأسطح.

النقاط الرئيسية:

• فحص الأسطح باستخدام الكاميرات وأجهزة الاستشعار لتطبيقات مختلفة
• دمج الذكاء الاصطناعي والخوارزميات القائمة على القواعد للتعرف على الميزات
• دعم تقنيات التصوير أحادية الأبعاد وثنائية الأبعاد وثلاثية الأبعاد والطيفية
• أجهزة استشعار الرؤية المدمجة مع الإضاءة المدمجة ووحدات التحكم
• القدرة على توجيه الأنظمة الروبوتية بناءً على تقييم السطح
• قابلة للتكيف مع مهام التفتيش والقياس والتصنيف

لمن هو الأفضل:

• مصنعو السيارات والإلكترونيات يتحققون من جودة السطح
• مراقبة مظهر المنتج في خطوط إنتاج الأدوية والأغذية
• مُدمجو الروبوتات الذين يحتاجون إلى أتمتة موجهة بالرؤية
• فرق مراقبة الجودة التي تحتاج إلى تقييم سطحي متعدد الأبعاد
• عمليات اللوجستيات والتعبئة والتغليف للتحقق من العلامات والرموز السطحية

معلومات الاتصال:

• الموقع الإلكتروني: www.keyence.com
• لينكدإن: www.linkedin.com/company/keyence
• العنوان: 500 Park Boulevard, Suite 200, Itasca, IL 60143, USA
• رقم الهاتف: 1-888-539-3623
• فيسبوك: www.facebook.com/KeyenceUSA
• تويتر: x.com/keyenceusa
• انستغرام: www.instagram.com/keyenceusa
• البريد الإلكتروني: info@keyence.com

5. دايناتريس

توفر Dynatrace أدواتٍ للكشف عن الشذوذ، تستخدم الذكاء الاصطناعي لمراقبة بيانات الأداء السطحية وتحليلها عبر بيئات رقمية ديناميكية. يُنشئ نظامها تلقائيًا خطوطًا أساسية للسلوك المتوقع، ويكشف عن أي انحرافات ذات دلالة إحصائية قد تُشير إلى وجود مشاكل. من خلال التعلم المستمر للأنماط والتبعيات في الوقت الفعلي، يُمكن للمنصة تحديد الشذوذات السطحية، مثل الارتفاعات المفاجئة أو الانخفاضات أو النشاط غير المنتظم في تطبيقات الويب والخدمات والبنية التحتية. يُعطي النظام الأولوية للشذوذات المُكتشفة من خلال تقييم تأثيرها الفعلي أو المُحتمل على العملاء، مما يُساعد الفرق على التركيز على المشكلات الأكثر أهمية.

يجمع هذا النهج بين تحديد خط الأساس متعدد الأبعاد، والتحليلات التنبؤية، والكشف الديناميكي عن التبعيات للتكيف مع البيئات التي تتغير فيها الظروف العادية باستمرار. هذا يجعله مناسبًا لتحديد الشذوذ في الأنظمة التي تستخدم الحاويات، والخدمات المصغرة، وغيرها من البنى السحابية الأصلية. كما يُقلل من التنبيهات غير الضرورية من خلال ربط المقاييس وإلغاء التشويش، مع الاستمرار في اكتشاف المشاكل غير المعروفة أو النادرة. تدعم قدرة المنصة على تحديد تأثير العملاء وإبراز الأسباب الجذرية المحتملة حلولًا أكثر كفاءةً ووعيًا للمخالفات السطحية.

النقاط الرئيسية:

• اكتشاف الشذوذ بواسطة الذكاء الاصطناعي مع خط الأساس الديناميكي
• التحليلات التنبؤية لتحديد الشذوذات السطحية ذات الصلة
• تحديد الأولويات تلقائيًا بناءً على تأثير العملاء
• تقليل الإيجابيات الكاذبة والتنبيهات غير الضرورية
• التعلم المستمر لأنماط التطبيقات والبنية التحتية
• اكتشاف المشكلات غير المعروفة في البيئات الديناميكية متعددة السحابة

لمن هو الأفضل:

• فرق العمليات التي تدير بنى الحوسبة السحابية الأصلية
• المنظمات التي تحتاج إلى اكتشاف الشذوذ في الوقت الفعلي على سطح التطبيق
• الفرق التي تتطلع إلى تقليل إجهاد التنبيه مع الحفاظ على التغطية
• الشركات التي تتطلب رؤية واضحة لقضايا الأداء التي تؤثر على العملاء
• مقدمو الخدمات الرقمية يراقبون البيئات المعقدة والمتغيرة

معلومات الاتصال:

• الموقع الإلكتروني: www.dynatrace.com
• لينكد إن: www.linkedin.com/company/dynatrace
• العنوان: 401 شارع كاسترو، الطابق الثاني، ماونتن فيو، كاليفورنيا، 94041، الولايات المتحدة الأمريكية
• رقم الهاتف: +1.650.436.6700
• فيسبوك: www.facebook.com/Dynatrace
• تويتر: x.com/Dynatrace
• انستغرام: www.instagram.com/dynatrace
• البريد الإلكتروني: emeainfo@dynatrace.com

6. أنودوت

توفر أنودوت أدواتٍ للكشف عن الشذوذ تُراقب بيانات الأعمال والتشغيل السطحية آنيًا. تُطبّق منصتها تحليلاتٍ قائمةً على الذكاء الاصطناعي لتحديد الأنماط أو الانحرافات غير المتوقعة عبر مجموعةٍ واسعةٍ من المقاييس. من خلال تحليل جميع تدفقات البيانات المُجمّعة باستمرار، يكتشف النظام الشذوذ والحوادث ذات الصلة، ويُسلّط الضوء على أسبابها الجذرية، ويدعم المعالجة السريعة. يُساعد هذا المؤسسات على إدارة عملياتها دون أي ثغرات، مما يضمن تحديد أي اختلالات سطحية في الأداء، أو تجربة العملاء، أو اتجاهات التكلفة قبل تفاقمها.

تعمل المنصة بشكل مستقل، حيث تتعلم أنماط السلوك الطبيعية وتربط نقاط البيانات ذات الصلة للحد من التشويش والإيجابيات الخاطئة. يتكامل Anodot مع مصادر البيانات الحالية، ويُصدر تنبيهات عملية شاملة، مما يُمكّن الفرق من تحديد أولويات الاستجابات وأتمتتها قدر الإمكان. يُستخدم النظام لمراقبة تجربة العملاء، وحماية الإيرادات، وضبط التكاليف من خلال توفير الكشف المبكر عن أي خلل في البيئات الرقمية والتشغيلية، وحلّها بشكل أسرع.

النقاط الرئيسية:

• الكشف عن الشذوذ في الوقت الفعلي وتحليل السبب الجذري القائم على الذكاء الاصطناعي
• التعلم الذاتي وربط البيانات التشغيلية
• مراقبة الاتجاهات على مستوى السطح عبر المقاييس التجارية والفنية
• التكامل مع مصادر البيانات المتنوعة لتحقيق الرؤية الكاملة
• تنبيهات غنية بالسياق لاتخاذ القرارات والمعالجة بشكل أسرع
• يدعم الإجراءات الاستباقية للتخفيف من التأثير على العملاء أو التأثير المالي

لمن هو الأفضل:

• الشركات التي تراقب تجربة العملاء وأداء الخدمة
• فرق العمليات التي تدير البيئات الرقمية المهمة للأعمال
• إدارات المالية ومراقبة التكاليف تشرف على اتجاهات الإنفاق
• شركات الاتصالات والتجارة الإلكترونية والألعاب والتكنولوجيا المالية تراقب مؤشرات الأداء الرئيسية
• المنظمات التي تهدف إلى تقليل النقاط العمياء في المراقبة التشغيلية

معلومات الاتصال:

• الموقع الإلكتروني: www.anodot.com
• لينكدإن: www.linkedin.com/company/anodot
• العنوان: 44679 Endicott Drive Suite 300 Ashburn,
• فيسبوك: www.facebook.com/anodot
• تويتر: x.com/TeamAnodot
• انستغرام: www.instagram.com/anodot_hq

7. داتا دوج مراقب

أداة Watchdog من Datadog هي أداة قائمة على التعلم الآلي، تكتشف أي خلل سطحي في التطبيقات والبنية التحتية من خلال مراقبة المقاييس وتحديد الأنماط التي تنحرف عن السلوك المتوقع. يراقب النظام تلقائيًا الخدمات، ويجمع الخلل المرتبط بها، ويربط التبعيات بين المكونات لتحديد الأسباب الجذرية. تُنشئ Watchdog تقريرًا سياقيًا لكل مشكلة مُكتشفة، موضحةً وقت ومكان حدوث الخلل، والمكونات المتأثرة، وكيف أثر على النظام ككل. يُمكّن هذا الفرق من تحديد الأعطال الحرجة بسرعة الناتجة عن خلل سطحي، مثل زيادة زمن الوصول، أو فشل عمليات النشر، أو تشبع الموارد.

تدمج الأداة تحليل السبب الجذري (RCA) مع كشف الشذوذ، مما يسمح لها بتقييم تأثير المستخدم والمساعدة في تحديد أولويات المعالجة. من خلال ربط بيانات الأداء بمراقبة المستخدمين الفعلية وتتبعهم، تُبرز Watchdog رؤى عملية مع تقليل النتائج الإيجابية الخاطئة وإرهاق التنبيهات. صُممت المنصة لمساعدة فرق العمليات والتطوير على حل المشكلات السطحية بسرعة والحفاظ على أداء خدمة ثابت دون الحاجة إلى تحقيق يدوي مكثف.

النقاط الرئيسية:

• الكشف التلقائي عن التشوهات السطحية عبر التطبيقات والبنية التحتية
• تحليل السبب الجذري المتكامل مع قصص القضايا السياقية
• ارتباط الشذوذ بالخدمات والمستخدمين المتأثرين
• تكامل مراقبة المستخدم الحقيقي لتحديد أولويات المشكلات التي يواجهها العملاء
• تصور السلاسل السببية وتتبعات العينات لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها
• تقليل ضوضاء التنبيه من خلال التجميع الذكي للشذوذ

لمن هو الأفضل:

• فرق DevOps التي تدير هياكل الخدمة المعقدة
• فرق العمليات التي تحتاج إلى تحديد السبب الجذري بسرعة
• الشركات التي تراقب أداء التطبيقات التي تواجه العملاء
• الفرق التي تسعى إلى تقليل إجهاد التنبيهات وإعطاء الأولوية للقضايا الحرجة
• المنظمات التي تتطلب مراقبة آلية للبيئات الديناميكية

معلومات الاتصال:

• الموقع الإلكتروني: www.datadoghq.com
• لينكد إن: www.linkedin.com/company/datadog
• العنوان: 620 8th Ave 45th Floor New York, NY 10018 USA
• رقم الهاتف: 866 329-4466
• تويتر: x.com/datadoghq
• انستغرام: www.instagram.com/datadoghq
• البريد الإلكتروني: info@datadoghq.com

8. نيو ريليك للذكاء التطبيقي

توفر شركة New Relic Applied Intelligence أدواتٍ للكشف عن الشذوذ السطحي، تُراقب الخدمات والبنية التحتية الرقمية بحثًا عن أي سلوكيات غير متوقعة. باستخدام تقنيات التعلم الآلي، تُحدد هذه الأدوات تلقائيًا الشذوذ في التطبيقات وأحمال العمل وكيانات البنية التحتية من خلال إنشاء خطوط أساس ديناميكية واكتشاف الانحرافات. يربط النظام الحوادث ذات الصلة في مشكلات فردية، ويُثريها بسياقات مثل السبب الجذري المحتمل، والكيانات المتأثرة، ومعلومات التبعيات. يُساعد هذا النهج الفرق على فهم كيفية تأثير الشذوذ على المكونات المترابطة، وتحديد أولويات الحل وفقًا لذلك.

تتضمن المنصة خرائط تفاعلية للمشكلات تُصوّر الخدمات المتأثرة، والتبعيات الصاعدة والهابطة، والبيانات الوصفية ذات الصلة. يتعمق تحليل الحوادث في الإشارات التي تُسهم في حدوث مشكلة، مُقدّمًا سياقًا مُحددًا، مثل الاستعلامات المُشكلة، وتتبعات الأكواد البرمجية، واستدعاءات الخدمة الخارجية. كما يُمكن للفرق استخدام تنبيهات أساسية ديناميكية تتكيف تلقائيًا مع تقلبات أحمال العمل دون الحاجة إلى ضبط عتبات ثابتة يدويًا. تُمكّن هذه الأدوات من الكشف عن المخالفات السطحية وتحليلها بشكل أسرع، مع تقليل الضوضاء وإجهاد التنبيهات.

النقاط الرئيسية:

• اكتشاف الشذوذ السطحي القائم على التعلم الآلي باستخدام خطوط الأساس الديناميكية
• ربط الحوادث بقضايا قابلة للتنفيذ مع سياق السبب الجذري
• خرائط المشكلات التفاعلية التي توضح التبعيات والكيانات المتأثرة
• تحليل الحوادث مع روابط للاستعلامات والتتبعات والمكالمات الخارجية
• الضبط التلقائي للتنبيهات لتتناسب مع تقلبات عبء العمل
• توصيات لوحات المعلومات ذات الصلة للتحقيق بشكل أسرع

لمن هو الأفضل:

• فرق عمليات تكنولوجيا المعلومات تراقب البيئات الديناميكية الكبيرة
• تحتاج فرق DevOps إلى سياق سريع بشأن المشكلات على مستوى التطبيق
• المنظمات التي تهدف إلى تقليل إجهاد التنبيهات من خلال التجميع الذكي
• الفرق التي تدير الخدمات المترابطة ذات التبعيات المعقدة
• الشركات التي تبحث عن تصورات تفاعلية للحوادث وتأثيرها

معلومات الاتصال:

• الموقع الإلكتروني: newrelic.com
• لينكد إن: www.linkedin.com/company/new-relic-inc-
• العنوان: 1100 شارع بيتشتري الشمالي الشرقي، جناح 2000، أتلانتا
• رقم الهاتف: +1 (650) 777-7600
• فيسبوك: www.facebook.com/NewRelic
• تويتر: x.com/newrelic
• انستغرام: www.instagram.com/newrelic

9. التعلم الآلي المرن

يوفر التعلم الآلي المرن إمكانيات كشف شذوذ الأسطح من خلال تحليل بيانات السلاسل الزمنية لتحديد الأنماط التي تنحرف عن خطوط الأساس المُحددة. يُنشئ هذا نماذج للسلوك الطبيعي بناءً على البيانات المُخزنة في Elasticsearch، ويكشف تلقائيًا عن الشذوذ عندما تقع القيم الفعلية خارج النطاقات المتوقعة. تُعرض نتائج التحليل في لوحات معلومات Kibana، حيث يُمكن للمستخدمين عرض مخططات توضح القياسات الفعلية، والحدود المتوقعة، والشذوذ المُكتشف. يُساعد هذا الفرق على مراقبة الأسطح التشغيلية بمرور الوقت، واكتشاف مواطن الخلل في البيانات بسرعة.

يدعم النظام سير عمل يبدأ بتخطيط التحليل، وتشغيل مهام الكشف، ومراجعة الشذوذات المكتشفة، والتنبؤ بالسلوك المستقبلي بناءً على الاتجاهات، إن وُجد. يتيح التكامل مع Elasticsearch وKibana للفرق استخدام أنابيب البيانات وأدوات التصور الحالية دون الحاجة إلى أنظمة منفصلة. توفر لوحات المعلومات ملاحظات مرئية واضحة حول الشذوذات السطحية المكتشفة، مما يُسهّل تتبع الانحرافات وفهمها في البيئات المُراقَبة.

النقاط الرئيسية:

• الكشف التلقائي عن الشذوذ في بيانات السلاسل الزمنية باستخدام نماذج خط الأساس
• التكامل مع Elasticsearch لتخزين البيانات وتحليلها
• تصور الشذوذ والنطاقات المتوقعة والقيم الفعلية في Kibana
• دعم التخطيط والتشغيل والمراجعة والتنبؤ في نفس سير العمل
• اكتشاف الأنماط غير المنتظمة على الأسطح التشغيلية بمرور الوقت

لمن هو الأفضل:

• الفرق التي تستخدم بالفعل Elastic Stack للمراقبة والتحليلات
• فرق العمليات التي تحتاج إلى اكتشاف الشذوذ في بيانات السلسلة الزمنية
• محللون يتتبعون الانحرافات على مستوى السطح في مجموعات البيانات الكبيرة
• المنظمات التي تفضل لوحات المعلومات المتكاملة لتصور البيانات
• الشركات التي تتنبأ بالاتجاهات وتكتشف أنماط السلوك غير المنتظمة

معلومات الاتصال:

• الموقع الإلكتروني: www.elastic.co
• لينكد إن: www.linkedin.com/company/elastic-co
• العنوان: Keizersgracht 281 1016 ED أمستردام
• فيسبوك: www.facebook.com/elastic.co
• تويتر: www.twitter.com/elastic
• البريد الإلكتروني: info@elastic.co

10. خدمات استخبارات تكنولوجيا المعلومات من Splunk

يوفر نظام Splunk IT Service Intelligence (ITSI) كشفًا عن أي شذوذ سطحي من خلال تطبيق التعلم الآلي لمراقبة بيانات عمليات تكنولوجيا المعلومات وتحليلها. ويستخدم عتبات تكيفية لتحديد خطوط الأساس للسلوك الطبيعي، ويحدد تلقائيًا أي انحرافات تشير إلى وجود شذوذ. يقلل هذا النهج من التنبيهات غير الضرورية من خلال تعديل العتبات ديناميكيًا بناءً على الأنماط التاريخية والظروف الحالية. ومن خلال التركيز على المخالفات السطحية في خدمات تكنولوجيا المعلومات والبنية التحتية، تساعد المنصة الفرق على اكتشاف المشكلات بسرعة وفهم تأثيرها المحتمل.

يتضمن النظام سياسات زمنية قابلة للتخصيص وحدودًا دقيقة تُمكّن من ضبط آلية اكتشاف الشذوذ في سياقات مختلفة. يُدمج Splunk ITSI هذه الإمكانيات في بيئة المراقبة والتحليلات الأوسع، مما يُوازن عمليات تكنولوجيا المعلومات مع احتياجات العمل من خلال تحديد أولويات الشذوذ التي تتطلب الاهتمام أولًا. يُساعد هذا على تقليل التشويش، وتبسيط عملية اكتشاف المشكلات، وتحسين وضوح العمليات من خلال واجهة واحدة.

النقاط الرئيسية:

• اكتشاف الشذوذ القائم على التعلم الآلي باستخدام عتبات التكيف
• خطوط الأساس للعمليات الطبيعية وتعديلها ديناميكيًا بمرور الوقت
• سياسات زمنية قابلة للتكوين وتحكم دقيق في الحدود
• يقلل من ضوضاء التنبيه من خلال التركيز على الانحرافات السطحية ذات المغزى
• التكامل مع سير عمل مراقبة تكنولوجيا المعلومات والتحليلات

لمن هو الأفضل:

• فرق عمليات تكنولوجيا المعلومات التي تدير البنى التحتية الكبيرة والمعقدة
• المنظمات التي تحتاج إلى تحديد عتبة ديناميكية لتقليل إجهاد التنبيهات
• فرق تعمل على مواءمة جهود المراقبة مع أولويات العمل
• مراكز العمليات التي تتطلب التحكم الدقيق في سياسات الكشف
• الشركات التي تبحث عن تحليلات متكاملة واكتشاف الشذوذ في منصة واحدة

معلومات الاتصال:

• الموقع الإلكتروني: www.splunk.com
• لينكد إن: www.linkedin.com/company/splunk
• العنوان: 3098 أولسن درايف سان خوسيه، كاليفورنيا 
• رقم الهاتف: +1 415.848.8400 
• فيسبوك: www.facebook.com/splunk
• تويتر: x.com/splunk
• انستغرام: www.instagram.com/splunk
• البريد الإلكتروني: press@splunk.com

11. دلتا الحافة

يوفر Edge Delta أدواتٍ للكشف عن الشذوذ السطحي، تُراقب السجلات والأنماط عبر الخدمات الموزعة. تستخدم هذه الأدوات خوارزميةً خاصةً للتعرف على البيانات لتحويلها تلقائيًا إلى أنماطٍ واضحة، وتُحدد قيمًا للمشاعر، مما يُمكّن الفرق من رصد السلوكيات السلبية أو غير العادية فور ظهورها. يُظهر النظام مجموعات الأنماط الشاذة فورًا، ويُوفر معلوماتٍ حول الخدمات أو المكونات المعنية. يُساعد هذا الفرق على اكتشاف المخالفات فورًا، وفهم نطاق المشكلة دون الحاجة إلى التدقيق اليدوي في السجلات الخام.

تجمع المنصة بين التعلم الآلي والتحليل الآلي والتوصيات الذكية من خلال ميزة OnCall AI. تُصوّر هذه الميزة تاريخ الأنماط وسياقها، مما يتيح للمستخدمين التعمق في حوادث محددة واستكشاف البيانات الوصفية المرتبطة بها في بنية Kubernetes التحتية. تُقلل Edge Delta من الضوضاء من خلال تصفية الإشارات ذات المعنى وتوفير ملخصات للحوادث مع اقتراحات للمعالجة، مما يُساعد فرق العمليات على معالجة الشذوذات السطحية بكفاءة أكبر.

النقاط الرئيسية:

• الكشف التلقائي عن أنماط السجل الشاذة في الوقت الحقيقي
• خوارزمية التعرف الملكية لتحويل السجلات إلى أنماط
• تحليل مشاعر الأنماط المكتشفة لتسليط الضوء على السلوك السلبي
• التاريخ المرئي وتصفية الأنماط حسب الخدمة والبيانات الوصفية
• اقتراحات الحلول الذكية من خلال مساعد OnCall AI

لمن هو الأفضل:

• فرق الهندسة والعمليات التي تدير بيئات السحابة الموزعة
• فرق مراقبة البنية التحتية المستندة إلى Kubernetes
• المنظمات التي تبحث عن الكشف الآلي والسياق على شذوذ السجل
• الشركات التي تحتاج إلى رؤية سريعة للمخالفات على مستوى الخدمة
• الفرق التي تسعى إلى تقليل الضوضاء والتركيز على الحوادث القابلة للتنفيذ

معلومات الاتصال:

• الموقع الإلكتروني: edgedelta.com
• لينكد إن: www.linkedin.com/company/edgedelta
• تويتر: x.com/edge_delta

12. كاشف الشذوذ في Azure AI

يوفر Azure AI Anomaly Detector كشفًا عن شذوذات السطح من خلال تحليل بيانات السلاسل الزمنية بحثًا عن أنماط غير منتظمة. ويستخدم محرك استدلال لاختيار الخوارزمية الأنسب تلقائيًا لكل مجموعة بيانات، مع اكتشاف الشذوذات مثل الارتفاعات والانخفاضات وتغيرات الاتجاهات والانحرافات عن السلوك الدوري. تدعم الخدمة مدخلات البيانات أحادية ومتعددة المتغيرات، مما يُمكّن من اكتشاف المشكلات عبر إشارات مترابطة واحدة أو متعددة. يساعد هذا الفرق على تحديد المشكلات المحتملة في الأسطح التشغيلية قبل تفاقمها وتأثيرها على المستخدمين أو العمليات التجارية.

يمكن نشر المنصة في السحابة أو على الحافة، مما يوفر مرونةً لبيئات عمل مختلفة. الإعدادات قابلة للتخصيص، مما يسمح للفرق بتعديل مستويات الحساسية بناءً على ملفات تعريف المخاطر أو الاحتياجات التشغيلية المحددة. تم دمج Azure AI Anomaly Detector في منظومة Azure، مما يُسهّل إعداده عبر البوابة الإلكترونية واستخدامه بأقل قدر من التعليمات البرمجية. إمكانياته متعددة المتغيرات واختياره التلقائي للخوارزميات يجعله مفيدًا لمجموعة واسعة من سيناريوهات المراقبة، بما في ذلك أجهزة إنترنت الأشياء، وكشف الاحتيال، ومراقبة سلامة الخدمة.

النقاط الرئيسية:

• الاختيار التلقائي لخوارزميات اكتشاف الشذوذ للحصول على دقة عالية
• يدعم تحليل البيانات المتسلسلة الزمنية أحادية المتغير ومتعددة المتغيرات
• يكتشف الارتفاعات والانخفاضات وتحولات الاتجاه والانحرافات النمطية الدورية
• خيارات نشر السحابة والحافة مع حساسية قابلة للتخصيص
• متكامل مع بوابة Azure للإعداد السهل واستخدام الحد الأدنى من التعليمات البرمجية

لمن هو الأفضل:

• فرق مراقبة بيانات السلسلة الزمنية بحثًا عن المخالفات التشغيلية
• الشركات التي تحتاج إلى تحليل متعدد المتغيرات للإشارات المترابطة
• المؤسسات التي تستخدم بالفعل خدمات Azure للنشر السحابي أو الحافة
• فرق العمليات تتطلع إلى اكتشاف المشكلات في وقت مبكر في إنترنت الأشياء وصحة الخدمة
• المطورون يدمجون اكتشاف الشذوذ في التطبيقات الحالية

معلومات الاتصال:

• الموقع الإلكتروني: azure.microsoft.com
• رقم الهاتف: 0800 222 9467

13. مونت كارلو

يوفر نظام مونت كارلو كشفًا عن الشذوذ السطحي لأنابيب البيانات وأنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال مراقبة الجداول والحقول والمقاييس لتحديد الأنماط غير المنتظمة. ويستخدم نماذج تعلّم آلي مُدرّبة على ملايين الجداول لتحديد خطوط الأساس والكشف تلقائيًا عن الشذوذ في الحداثة والحجم والمخطط والاتساق عبر أصول البيانات. يساعد هذا الفرق على كشف الحوادث مبكرًا ومنع تفاقمها وتحولها إلى مشاكل تؤثر على الأعمال. يُجمّع النظام الشذوذات ذات الصلة في تنبيهات فردية، مما يُقلل من التداخل ويُسهّل تحديد الأسباب الجذرية.

تدعم المنصة المراقبة عبر جداول وقواعد بيانات وأصول غير مهيكلة متعددة باستخدام قوالب بدون أكواد، وقواعد مخصصة، وتنبيهات قائمة على التسلسل. يمكن للمستخدمين تهيئة أجهزة المراقبة من خلال واجهة مستخدم سهلة الاستخدام أو "أجهزة مراقبة ككود" قائمة على YAML أثناء التكامل المستمر/التسليم المستمر. تتكامل Monte Carlo مع أدوات التعاون مثل Slack وPagerDuty، مما يُوجِّه التنبيهات بذكاء بناءً على السياق والجمهور. صُممت أدواتها لمساعدة الفرق على منع البيانات التالفة، والحفاظ على الاتساق، وتقليل وقت التوقف عن العمل من خلال اكتشاف أي تشوهات سطحية قبل انتشارها في نظام البيانات.

النقاط الرئيسية:

• الكشف عن التشوهات السطحية في خطوط أنابيب البيانات باستخدام التعلم الآلي
• مراقبة النضارة والحجم وتغييرات المخطط والاتساق بين الجداول
• التجميع الذكي للحوادث ذات الصلة لتقليل إجهاد التنبيه
• يدعم القواعد والمراقبات المخصصة القائمة على عدم وجود تعليمات برمجية وSQL وYAML
• يتكامل مع أدوات التعاون لسير عمل التوجيه والحل التلقائي

لمن هو الأفضل:

• فرق هندسة البيانات التي تدير خطوط الأنابيب والأصول المعقدة للبيانات
• المنظمات التي تحتاج إلى إمكانية مراقبة جودة البيانات من البداية إلى النهاية
• فرق تهدف إلى تقليل وقت التوقف عن العمل بسبب الحوادث المتعلقة بالبيانات
• الشركات التي تتطلب بيانات متسقة وموثوقة للذكاء الاصطناعي والتحليلات
• العمليات التي تعطي الأولوية للكشف الاستباقي وتنبيهات الحوادث المجمعة

معلومات الاتصال:

• الموقع الإلكتروني: www.montecarlodata.com

استنتاج

تُعد أدوات كشف الشذوذ السطحي أساسيةً لتحديد المخالفات والحفاظ على الموثوقية في مجموعة واسعة من السياقات التشغيلية والبيئية والقائمة على البيانات. ومن خلال الاستفادة من تقنيات التعلم الآلي والخوارزميات التكيفية وقدرات المراقبة المتكاملة، تساعد هذه الأدوات المؤسسات على اكتشاف المشكلات مبكرًا، وتحديد أولويات الإجراءات، وتقليل مخاطر المشكلات غير الملحوظة.

سواءً طُبِّقت على البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات، أو التصوير المكاني، أو الأسطح الصناعية، أو أنابيب البيانات، فإن كل أداة تُقدِّم ميزات فريدة تُناسب مختلف حالات الاستخدام والبيئات. يعتمد اختيار الحل المناسب على الاحتياجات التشغيلية المُحدَّدة، ونوع البيانات المُراقَبة، ومستوى الأتمتة والتكامل المطلوب. باتباع النهج الصحيح، يُصبح كشف شذوذ الأسطح جزءًا أساسيًا من عملية اتخاذ قرارات مُستنيرة وفعّالة.