Gerçek kaynak, kontrollü erişim
PostgreSQL connector kaynağı salt okunur transaction ile tarar. Kapsam, satır bütçesi, yöntem ve süre sonuçta görünür; kısmi tarama tam tarama gibi sunulmaz.
VERİ GÜVENİLİRLİĞİNİN YENİ KATMANI 01 / 06
Pipeline çalıştı.
Peki veri doğru mu?
Pipeline Sentinel — Veri pipeline'ları için insan onayına dayalı AI güvenilirlik platformu.
Pipeline Sentinel, sessiz veri bozulmalarını görünür kılar. Anomaliyi saptar, etkilenen akışı gösterir, kök nedeni kanıtlarla açıklar ve önerilen düzeltmeyi insan kararından önce izole veride sınar.
- Kuruluş: 2026
- Çalışan MVP / prototip
Çalışan prototip, açık teknik kapsam.
PostgreSQL kaynak analizi ve kanıta dayalı RCA mevcut.
✳ PipeSentinel SİSTEM AKTİF
VERİ GÜVENİLİRLİĞİ / OLAY DETAYI
Sessiz hatalar, net sinyaller.
orders.total_amount · son analiz
ETKİLENEN ALANorders
SİNYALDağılım + aralık
DURUM İncelenmeli
✳
Olası birim / ölçek hatasıKanıt: tutarlarda 100 kat artış; sözleşme sınırı aşıldı.
↗Onarım doğrulamasıİzole snapshot · insan onayı
ÜRÜN ÖNİZLEMESİ ↗ SENTETİK SENARYO F05
VERİ KALİTESİ✳KÖK NEDEN ANALİZİ✳LINEAGE✳GÜVENLİ ONARIM✳İNSAN ONAYI
01 / SORUN
BAŞARILI JOB, GÜVENİLİR VERİ DEMEK DEĞİL.
En pahalı veri hataları
sessizce geçer.
Bir akış hata vermeden biterken bir kolon kaybolabilir, tutarlar yanlış birimle yüklenebilir veya aynı kayıtlar iki kez yazılabilir. Dashboard yeşildir; kararın dayandığı veri değildir.
Gerçek bir senaryoyu incele ↗01
Sinyal dağınık
↗Şema, doluluk, dağılım, hacim ve tazelik farklı araçlarda görünür.
02
Neden belirsiz
↗Alarm, hangi kaynağın hangi raporu etkilediğini tek başına söylemez.
03
Düzeltme riskli
↗Kanıt ve önce/sonra karşılaştırması olmadan üretim verisine müdahale etmek zordur.
02 / PLATFORM
TESPİTTEN KARARA, TEK BİR AKIŞ.
Sorunu gör. Etkisini anla.
Güvenle karar ver.
PipeSentinel, kalite sinyalini teknik ve iş bağlamıyla birleştirir. Her adım incelenebilir kanıt üretir.
ALTINDA 06 ADIM ↓
01 / 06
Kaynağı tanı
✳Salt okunur PostgreSQL bağlantısı, seçili tablo ve partition için kapsamı belli bir analiz başlatır. Bağlantı sırrı metadata yerine ortam değişkeninde kalır.
03 / ÜRÜN DENEYİMİ
SOYUT ALARM DEĞİL, AÇIKLANABİLİR OLAY.
KONTROLLÜ HATA KATALOĞU · F01—F06Bir anomaliyi
Bir anomaliyi
sonuna kadar izle.
Altı sentetik senaryo şema kaybından tazelik gecikmesine kadar farklı bozulmaları tekrar üretir. Her biri beklenen sinyal ve kök neden hipoteziyle değerlendirilir.
OLAY İNCELEMESİF05 / 06
DAĞILIM + ARALIK
TL → kuruş ölçek hatası
orders.total_amount değerleri beklenen düzeyin yaklaşık 100 katına çıkar.
01 / TESPİT
Contract aralık ihlali ve baseline dağılım sapması birlikte görünür.
02 / KÖK NEDEN
Kural motoru, olası birim / ölçek değişimini kanıta bağlı hipotez olarak sunar.
03 / KARAR
Sınırlı scale şablonu izole snapshot üzerinde denenir; sonuç insan incelemesine sunulur.
04 / TEKNİK DERİNLİK
DENETLENEBİLİR BİR MİMARİ.
AI, kanıtın üstünde.
Kararın merkezinde değil.
Anomali tespiti deterministik contract kuralları ve istatistiksel karşılaştırmayla yapılır. LLM kapalı olsa da çekirdek akış çalışır; açıldığında kanıtları daha anlaşılır bir anlatıma dönüştürür.
ÇALIŞAN YIĞINPython
FastAPI
PostgreSQLStatik HTML / CSS / JS arayüz
FastAPI
PostgreSQLStatik HTML / CSS / JS arayüz
GİRDİPostgreSQL
+ dbt / OpenLineageKaynak ve bağımlılıklar
→+ dbt / OpenLineageKaynak ve bağımlılıklar
KALİTE MOTORUProfil + sözleşme
+ baselineSinyal ve risk puanı
→+ baselineSinyal ve risk puanı
ANALİZLineage + RCA
+ iş etkisiKanıtlı hipotez
→+ iş etkisiKanıtlı hipotez
KONTROLİzole doğrulama
+ onay kaydıÜretimde otomatik yazma yok
+ onay kaydıÜretimde otomatik yazma yok
Kirlenmeyen referans
Boş veya sinyalli analiz baseline olamaz. Temiz aday operatör kabulü bekler; mevsimsel karşılaştırma yalnızca yeterli onaylı geçmişte yapılır.
İlişkili etki görünürlüğü
dbt manifest ve OpenLineage olayları bağımlılık grafını besler. Olaylar birlikte gruplandırılır; zamansal yakınlık kesin ortak neden olarak gösterilmez.
Sınırlı onarım doğrulaması
Scale ve birebir kayıt tekilleştirme şablonları izole snapshot üzerinde çalışır. Önce/sonra profil, sözleşme ve kontrol grubu karşılaştırılır.
05 / GÜVEN SINIRI
Kontrollü otomasyon.
Açık sorumluluk.
PipeSentinel üretim verisine kendi başına düzeltme yazmaz. Onay kaydı, SQL çalıştırma anlamına gelmez. Snapshot doğrulaması bir önerinin sözleşmeye uyduğunu gösterir; işletme doğruluğu ve tüm downstream sonuçlar için garanti vermez.
Kapsam sınırlarını oku06 / YATIRIMCI BAKIŞI
ÜRÜN HİPOTEZİ VE SONRAKİ EŞİK.
Veri güveni,
ölçülebilir bir iş akışına.
İlk hedef müşteri hipotezi, PostgreSQL ve dbt kullanan küçük ve orta ölçekli veri ekipleri. Değer önerisi: aynı arayüzde erken tespit, kanıtlı teşhis ve kontrollü onarım değerlendirmesi.
ÜRÜN TEZİ
“Alarmdan aksiyona giden süreyi, kanıtı kaybetmeden kısalt.”
Pilot için teknik temel
Gerçek PostgreSQL kaynak analizi, YAML sözleşme, kalite onaylı baseline, dbt/OpenLineage ingestion, RCA, izole onarım doğrulaması, dashboard ve API.
Müşteri değeri
Gerçek akışlarda yanlış alarm oranı, tespit ve teşhis süresi, incident başına insan emeği, sorgu maliyeti ve doğrulanan çözüm oranı ölçülecek.
Ürünleşme
Pilot geri bildirimiyle erişim, dağıtım, daha geniş veri kaynakları ve üretim onarımının güvenlik koşulları önceliklendirilecek.
ŞEFFAF DURUM
F01–F06 sonuçları sentetik regresyon senaryolarına aittir. Üretim doğruluğu, gelir, müşteri sayısı veya pazar payı iddiası olarak kullanılmaz.
EK / SIK SORULANLAR
TEKNİK DEĞERLENDİRME İÇİN.
Net sorular.
Net cevaplar.
PipeSentinel bugün hangi veri kaynaklarıyla çalışıyor?+
Gerçek kaynak analizi için PostgreSQL connector mevcut. dbt manifest ve run sonuçları ile OpenLineage RunEvent'leri bağımlılık ve değişiklik bağlamını besler. Başka veritabanları için genel bağlantı iddiası yoktur.
AI sistemi tek başına karar mı veriyor?+
Hayır. Tespit contract ve istatistiksel kurallarla yapılır. Kural tabanlı kök neden hipotezleri kanıtlara bağlanır; LLM isteğe bağlı anlatım katmanıdır. Aksiyonlar insan kararına sunulur.
Onarım doğrulaması üretim verisini değiştirir mi?+
Hayır. Desteklenen sınırlı şablonlar izole snapshot üzerinde denenir. Onay kaydı üretimde SQL veya dbt çalıştırmaz. Otomatik üretim uygulaması, rollback ve backfill bu sürümün kapsamı dışındadır.
Performans ve doğruluk kanıtı nedir?+
F01–F06 sentetik hata kataloğu için deterministik regresyon değerlendirmesi ve entegrasyon testleri bulunur. Gerçek dünya yanlış alarm ve tespit oranları pilot verisiyle ayrıca ölçülmelidir.
HAKKIMIZDA / KURUCU
KURULUŞ: 2026.
Pipeline Sentinel.
2026'dan beri.
Pipeline Sentinel, 2026 yılında kurulmuş, kurucusunun yönettiği erken aşama bir B2B SaaS projesidir.
Veri ekiplerinin sessiz pipeline hatalarını anlaması ve önerilen düzeltmeleri kanıtlarla incelemesi için geliştiriliyor. Çalışan MVP / prototip; PostgreSQL kaynak analizi, veri sözleşmeleri, lineage, kök neden analizi ve izole onarım doğrulamasını bir araya getiriyor.
Zeyd Alcan
Pipeline Sentinel'in kurucusu. Veri pipeline'ları için insan onayına dayalı AI güvenilirlik platformunun geliştirilmesine öncülük ediyor.
- Kuruluş
- 2026
- Aşama
- Çalışan MVP / prototip
Verinin arkasındaki
gerçeği görün.
Çalışan prototip, teknik değerlendirme veya olası bir pilot için Zeyd Alcan ile iletişime geçin.
founder@pipelinesentinel.dev