Detektorlar va kanonik muammolar

Detektor arxitekturasi

Detector (detektor)

Detector — belgilangan maʼlumotlar toʻplamini tahlil qilib, rasmiylashtirilgan kuzatuv natijasini (finding) shakllantiradigan algoritm.

Detektor ijroni boshqarmaydi va ixtiyoriy matn yaratmaydi. Uning natijasi tuzilmalangan formatga ega.

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

Detector → Canon → Issue zanjiri

flowchart TD
  D["Detector"] -->|"tasniflash"| C["Canon"]
  C -->|"boshqaruv"| I["Operational Issue"]

• Detector — aniq bir algoritm;
• Canon — ekspluatatsion muammoning barqaror turi;
• Operational Issue — muammoning aniq kontekstdagi nusxasi.

Bir nechta turli detektorlar bitta kanonni tasdiqlashi mumkin.

Misol:

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"]

Detektor sinflari

Har bir detektorga qoʻyiladigan talablar

Har bir production-detektor quyidagilarga ega:

• unikal detector_id;
• semantik versiya;
• aniq belgilangan vazifa;
• egasi;
• kirish maʼlumotlari tavsifi;
• nazorat qilinadigan chegaraviy qiymatlar;
• istisno qoidalari;
• minimal tanlanmaga qoʻyilgan talablar;
• DQ-geytlar;
• severity formulasi;
• confidence formulasi;
• mos keluvchi kanon;
• Evidence toʻplami;
• testlar;
• nazorat tanlanmasi;
• false positive bahosi;
• ishga tushirilgan sana;
• oʻzgarishlar jurnali;
• oʻchirish rejimi va rollback.

Maʼlumotlar sifati geytlari (DQ-geytlar)

Agar dastlabki maʼlumotlar toʻliq boʻlmasa yoki bir-biriga zid boʻlsa, detektor yuqori ishonch darajasini shakllantirmasligi kerak.

Geytlarga misollar:

Detektorlar salomatligi (Detector Health)

OHM detektorlarning oʻz sifatini ham nazorat qiladi.

Asosiy koʻrsatkichlar:

• ishga tushishlar soni;
• tasdiqlangan ishga tushishlar ulushi;
• false positive rate;
• qoʻlda bekor qilishlar ulushi;
• qayta ochishlar ulushi;
• confidence taqsimoti;
• kirish maʼlumotlaridagi drift;
• tanlanma tuzilmasining oʻzgarishi;
• tasdiqlashgacha boʻlgan oʻrtacha vaqt;
• algoritm versiyasi;
• versiya boʻyicha faol Issues soni.

Kanonik muammolar

Canon — muammoning aniq detektor implementatsiyasiga bogʻliq boʻlmagan barqaror biznes-tasnifi.

Kanonlar nima uchun kerak

Kanonlarsiz analitik tizim tezda oʻzaro kelishilmagan xabarlar toʻplamiga aylanib qoladi:

• archive_missing
• no_archive
• archive_gap
• hourly_data_absent
• delivery_error

Kanon ushbu ekvivalent signallarning barchasini yagona identifikator ostida birlashtiradi: canon: no_hourly_archive.

Bu quyidagilarni taʼminlaydi:

• yagona workflow;
• yagona SLA;
• tushunarli analitika;
• barqaror KPI;
• umumiy bilimlar bazasi;
• versiyalarni oʻzaro taqqoslash imkoniyati;
• mantiqni oʻzgartirmasdan interfeysni tarjima qilish;
• tashqi tizimlar bilan integratsiya.

Kanon tuzilmasi

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

Kanonlarning bazaviy toʻplami

Kanonlarni versiyalash

Matn yoki tarjimaning oʻzgarishi identifikatorni oʻzgartirishni talab qilmaydi.

Quyidagilardan biri oʻzgarsa, kanonning yangi versiyasi talab qilinadi:

• biznes-maʼno;
• tayinlash qoidasi;
• actionability mezoni;
• verifikatsiya usuli;
• SLA prinsipi;
• boshqa muammolar bilan birlashtirish mantigʻi.

Detektorlar sifati analitikasi

Operational Health Matrix nafaqat uskunani, balki oʻzining analitik algoritmlari sifatini ham baholaydi.

Tizim har bir Detector uchun quyidagilarni hisoblaydi:

• Accuracy;
• Precision;
• Recall;
• False Positive Rate;
• False Negative Rate;
• oʻrtacha ishonch darajasi;
• Drift;
• Stability;
• oʻrtacha verifikatsiya vaqti;
• qabul qilingan tavsiyalar ulushi.

Bunday yondashuv natijalarning takrorlanuvchanligini buzmagan holda IIoT platformasining analitik modelini uzluksiz takomillashtirish imkonini beradi.

Detektorlar portfelining oʻzi bosqichma-bosqich roadmap boʻyicha rivojlanadi: yangi detektorlar toʻlqinlarga boʻlib joriy etiladi va har bir toʻlqin platformaning tegishli API’lari tayyorligiga qarab ochiladi.