---
title: 'Detektori i kanonski problemi'
description: 'Kako detektori pretvaraju telemetriju u nalaze, a kanonski problemi pretvaraju nalaze u probleme kojima se upravlja – klase detektora, kontrolne tačke kvaliteta podataka, katalog kanonskih problema i analitika kvaliteta detektora.'
section: 'Operations Center'
weight: 5
related:
- evidence-and-correlation
- ai-intelligence
---
import Alert from '@/components/docs/Alert.astro';
import Image from '@/components/docs/Image.astro';
## Arhitektura detektora
### Detektor (Detector)
`Detector` je algoritam koji analizira zadati skup podataka i daje formalizovan nalaz.
Detektor ne upravlja izvršenjem i ne generiše proizvoljan tekst. Izlaz detektora ima strukturisan format.
```yaml
detector_id: archive.tail_gap.v3
detector_version: '3.2.1'
run_id: 'run-20260723-0400'
asset_id: 'station-5690'
observed_at: '2026-07-23T04:00:00Z'
finding:
canon: no_hourly_archive
detected: true
severity: critical
confidence: 0.98
value: 73
unit: 'hours'
threshold: 24
baseline: 0
evidence:
last_valid_hour: '2026-07-20T03:00:00Z'
expected_end: '2026-07-23T04:00:00Z'
missing_hours: 73
```
### Lanac Detector → Canon → Issue
```mermaid
flowchart TD
D["Detector"] -->|"klasifikacija"| C["Canon"]
C -->|"upravljanje"| I["Operational Issue"]
```
- `Detector` – konkretan algoritam;
- `Canon` – stabilan tip operativnog problema;
- `Operational Issue` – pojava problema u konkretnom kontekstu.
Isti kanonski problem može da potvrdi nekoliko različitih detektora.
Primer:
```mermaid
flowchart TD
D1["archive.tail_gap.v3"] --> CANON["no_hourly_archive"]
D2["archive.coverage.v2"] --> CANON
D3["archive.delivery_queue.v1"] --> CANON
D4["session.freshness.v4"] --> CANON
CANON --> ISSUE["OHM-2026-001842"]
```
### Klase detektora
| Klasa | Namena |
| ------------ | -------------------------------------------------------- |
| Connectivity | komunikacija, sesije, dostupnost, signal |
| Archive | potpunost i isporuka arhiva |
| Data Quality | validnost, praznine, protivrečnosti |
| Metering | protok, zapremina, metrološki odnosi |
| Pressure | opsezi, skokovi, zaglavljene vrednosti |
| Temperature | opsezi, trendovi, fizička konzistentnost |
| Power | baterija, napajanje, degradacija |
| Registry | registar, duplikati, fantomski objekti |
| Passport | popunjenost i ispravnost pasoša |
| Integrity | znaci neovlašćene manipulacije i narušavanja integriteta |
| Security | anomalni događaji pristupa i konfiguracije |
| Firmware | greške, nekompatibilnost, regresije |
| Topology | zavisnosti između uređaja, mrežnih prolaza i servisa |
| Operations | prekoračeni rokovi, nema odgovornog lica, ponavljanje |
| Predictive | prognoza otkaza ili degradacije |
### Zahtevi za svaki detektor
Svaki detektor u produkcionom okruženju ima:
- jedinstven identifikator `detector_id`;
- semantičku verziju;
- definisanu namenu;
- vlasnika;
- opis ulaznih podataka;
- kontrolisane pragove;
- pravila izuzimanja;
- zahteve za minimalnu veličinu uzorka;
- kontrolne tačke kvaliteta podataka (DQ gates);
- formulu za izračunavanje ozbiljnosti;
- formulu za izračunavanje nivoa pouzdanosti;
- odgovarajući kanonski problem;
- skup dokaza (Evidence);
- testove;
- kontrolni uzorak;
- procenu lažno pozitivnih rezultata;
- datum puštanja u rad;
- dnevnik izmena;
- režim isključivanja i vraćanje na prethodnu verziju.
### Kontrolne tačke kvaliteta podataka
Detektor ne sme da daje visok nivo pouzdanosti ako su izvorni podaci nepotpuni ili protivrečni.
Primeri kontrolnih tačaka:
| Uslov | Uticaj na detektor |
| --------------------------------------- | ------------------------------------------------------ |
| Nema validnog identifikatora `asset_id` | blokirati automatsku radnju |
| Nedovoljna istorija podataka | sniziti nivo pouzdanosti |
| Greška u vremenskoj oznaci | ne izračunavati ažurnost |
| Nema jedinice mere | ne porediti sa fizičkim pragom |
| Premali uzorak | ne izrađivati prognozu |
| Fantomski objekat u registru | povezane probleme označiti kao probleme bez postupanja |
### Stanje detektora
OHM prati kvalitet samih detektora.
Ključni pokazatelji:
- broj aktiviranja;
- udeo potvrđenih aktiviranja;
- stopa lažno pozitivnih rezultata;
- udeo ručnih otkazivanja;
- udeo ponovnih otvaranja;
- raspodela nivoa pouzdanosti;
- drift ulaznih podataka;
- promena strukture uzorka;
- prosečno vreme do potvrde;
- verzija algoritma;
- broj aktivnih problema po verziji.
## Kanonski problemi (Canon)
`Canon` je stabilna poslovna klasifikacija problema koja ne zavisi od konkretne implementacije detektora.
### Zašto su potrebni kanonski problemi
Bez kanonskih problema analitički sistem se brzo izrodi u skup neusaglašenih poruka:
- `archive_missing`
- `no_archive`
- `archive_gap`
- `hourly_data_absent`
- `delivery_error`
Kanonski problem objedinjuje sve ove ekvivalentne signale pod jednim identifikatorom: `canon: no_hourly_archive`.
To obezbeđuje:
- jedinstven tok rada;
- jedinstven sporazum o nivou usluge (SLA);
- preglednu analitiku;
- stabilne ključne pokazatelje učinka (KPI);
- zajedničku bazu znanja;
- uporedivost između verzija;
- prevod interfejsa bez izmena u logici;
- integraciju sa spoljnim sistemima.
### Struktura kanonskog problema
```yaml
canon_id: no_hourly_archive
name: 'Hourly archive is missing'
domain: archive
default_owner_zone: backend_integration
default_priority: P1
actionable: true
verification_mode: data
sla_policy: archive_p1
suppression_group: communication_archive
knowledge_tags:
- archive
- delivery
- communication
```
### Osnovni skup kanonskih problema
| Kanonski problem | Značenje | Primarna zona |
| ----------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------ |
| `no_sessions_in_period` | nema sesija u analiziranom periodu | integracija / komunikacija |
| `stale_communication` | uređaj se dugo nije javljao | teren / komunikacija |
| `no_hourly_archive` | nema satne arhive | serverski deo / integracija |
| `archive_delivery_failure` | arhiva je formirana, ali nije isporučena | serverski deo / integracija |
| `archive_incomplete` | arhiva je nepotpuna | služba merenja |
| `abnormal_session_length` | anomalno trajanje sesije | komunikacija / integracija |
| `battery_low` | kritično nizak preostali kapacitet baterije | servis |
| `battery_unknown` | stanje baterije je nepoznato | servis / integracija |
| `passport_incomplete` | podaci u pasošu su nepotpuni | metrologija |
| `registry_ghost` | objekat postoji logički, ali nije fizički potvrđen | registar |
| `registry_duplicate` | konflikt identifikatora ili duplikat | registar |
| `pressure_out_of_range` | pritisak van dozvoljenog opsega | eksploatacija |
| `pressure_sensor_stuck` | senzor pritiska ne pokazuje promene uprkos očekivanoj dinamici | metrologija / servis |
| `temperature_out_of_range` | temperatura van dozvoljenog opsega | eksploatacija |
| `data_quality_degraded` | kvalitet podataka ne omogućava pouzdanu analizu | integracija |
| `firmware_regression` | problemi su povezani sa verzijom firmvera | firmver / serverski deo |
| `tampering_suspected` | otkriveni su znaci moguće neovlašćene manipulacije | bezbednost / metrologija |
| `leak_suspected` | otkriveni su posredni znaci mogućeg curenja | eksploatacija |
| `topology_dependency_failure` | simptomi su posledica otkaza zajedničke komponente od koje zavisi više objekata | serverski deo / infrastruktura |
Kanonski problemi `tampering_suspected` i `leak_suspected` su analitičke hipoteze. Ne dokazuju
nepravilnost, curenje, krađu niti krivicu bilo kog konkretnog lica. Za potvrdu je potreban
tehnički pregled sproveden po propisanom postupku.
### Verzionisanje kanonskih problema
Izmena teksta ili prevoda ne zahteva promenu identifikatora.
Nova verzija kanonskog problema potrebna je kada se promeni bilo šta od sledećeg:
- poslovno značenje;
- pravilo dodele;
- kriterijum potrebe za postupanjem;
- način verifikacije;
- SLA princip;
- logika spajanja sa drugim problemima.
## Analitika kvaliteta detektora
Operational Health Matrix ne ocenjuje samo opremu, već i kvalitet sopstvenih analitičkih algoritama.
Za svaki detektor sistem izračunava:
- tačnost;
- preciznost;
- odziv;
- stopu lažno pozitivnih rezultata;
- stopu lažno negativnih rezultata;
- prosečan nivo pouzdanosti;
- drift;
- stabilnost;
- prosečno vreme verifikacije;
- stopu prihvatanja.
Ovakav pristup omogućava stalno unapređivanje analitičkog modela podsistema Data Platform bez narušavanja ponovljivosti rezultata.
Sam portfolio detektora razvija se prema planu po fazama: novi detektori se uvode u talasima, a svaki talas je uslovljen spremnošću interfejsa API platforme na koje se oslanja.