Hacim, bir günlük akışındaki en az bilgi veren sayıdır
Günlükler kimsenin okuyamayacağı bir hızda gelir ve bir sayıya özetlenir. Bir sayı da bir şeyin yanlış olup olmadığını söyleyemeyen tek sayıdır. Saatte 90.000 hata bazı sistemler için olağan, diğerleri için felakettir.
İşe yarayan şey bileşim ve değişimdir: hangi ayrı hataların bulunduğu, hangi oranda ve hangilerinin dün olmadığı. Düşük hacimde yeni bir hata sınıfı, sıçrayan tanıdık olandan daha acildir.
Gruplama metin üzerinde değil bir hatanın şeklinde çalışmalıdır. Çünkü tanıtıcılar, zaman damgaları ve kullanıcı referansları her satırı benzersiz kılar. Yalnızca bir istek kimliğiyle ayrılan iki hata bir hatadır.
Düzgün yapılırsa doksan bin satır on bir grup olur, üçü yeni ve on biri okunur.
ActionFlow tuvalde nasıl çalışır
Ham günlük satırları günlük deponuza karşı bir HTTP Request node üzerinden ulaşır veya bir Webhook tetikleyicisi onları yığınlar halinde akıtır.
Bir String node her satırı normalleştirir, tanıtıcıları, zaman damgalarını ve yolları soyar. Yalnızca o değerlerle ayrılan satırlar birlikte çöksün.
Bir Uniq node normalleştirilmiş kümeyi indirger. Bir Math node herhangi bir model bir şey görmeden önce ayrı şekil başına oluşumları sayar.
Üretimden önce saymak bunu karşılanabilir tutan şeydir. Model doksan bin satır değil on bir ayrı şekil okur.
Bir Generate Object node her grubu neyin ters gittiğinin ve ilgili bileşenin betimlemesiyle döndürür. Bir Text Classifier node önemi günlükleyicinin değil sizin tanımlarınıza göre atar.
Bir MongoDB node şekillerin geçmişini tutar. Bir If node onda olmayan her şeyi yeni diye işaretler.
Bir Sort node önce yeniye, ardından hacmin kendisine değil hacimdeki değişime göre sıralar. Bir Generate Text node özeti yazar.
Bir Slack node onu yazar. Bir Linear node eşiğinizin üzerindeki her yeni grup için bir madde açar.
Bu ActionFlow'un kullandığı node'lar
- HTTP Request (Util) ile Webhook (Triggers): günlük deposu veya yığınlar halinde bir akış.
- String (Util): satırları normalleştirir, tanıtıcılar her birini benzersiz kılmayı bıraksın.
- Uniq (Control) ile Math (Util): ayrı şekiller ve sayıları, herhangi bir üretimden önce.
- Generate Object (AI Core): grup başına neyin ters gittiği ve hangi bileşen.
- Text Classifier (AI Custom): önem günlükleyicinin değil sizin tanımlarınıza göre.
- MongoDB (Data): şekillerin geçmişi, yeniler hiç tespit edilebilsin.
- Sort (Data): önce yeni, ardından hacim değil hacimdeki değişim.
- Linear (Integration): eşiğinizin üzerindeki her yeni grup için bir madde.
Sık sorulan sorular
Bülten
Ürün güncellemelerini alın
Yeni node'lar, agent'lar ve ürün notları. Yalnızca açmaya değer bir şey varken e-posta göndeririz.