Synthetic Data Agent: Мультиагентна архітектура, інтеграції та безпека

Сучасні корпоративні архітектури даних вимагають високого рівня безпеки, зв'язності платформ та автоматизованої співпраці агентів. Synthetic Data Agent розроблений для безперебійної роботи в межах мультиагентної екосистеми співпраці, прямої інтеграції з хмарними сховищами даних та інструментами оркестрації, а також функціонування всередині суворої пісочниці безпеки з нульовим збереженням даних (zero-data-storage).

Мультиагентна архітектура та співпраця

В екосистемі Datapunkt спеціалізовані агенти працюють разом під управлінням Root Orchestrator для проєктування, валідації, виконання та моніторингу конвеєрів даних. Synthetic Data Agent функціонує як основний постачальник конфіденційних тестових даних, гарантуючи наявність сумісних sandbox-даних без ризиків.

Конвеєр співпраці агентів

1. Source Catalog Agent: Отримує доступ до фізичних джерел даних (наприклад, PostgreSQL, MySQL), профілює набори даних та публікує визначення схем.
2. Data Modeling Agent: Запитує структури джерел та будує цільові схеми (такі як Raw Vault або аналітичні моделі), оптимізовані для сховища.
3. Mapping Contract Agent: Порівнює схеми джерел із цільовими схемами для визначення конкретних правил трансформації та обмежень якості даних у контракті YAML під контролем версій.
4. Transformation Agent: Зчитує згенеровані контракти мапінгу та виконує фізичні трансформації (використовуючи скрипти SQL або Python).
5. Data Quality Agent: Аналізує схеми даних, перекладає правила природної мови в активну логіку валідації та моніторить потоки даних на предмет збоїв якості за сімома ключовими вимірами (INTEGRITY, TIMELINESS, COMPLETENESS, ACCURACY, CONSISTENCY, UNIQUENESS та VALIDITY).
6. Synthetic Data Agent (Цей агент): Сканує ваші цільові схеми, реалізує PII DETECTION, застосовує ML SYNTHESIS та обмеження DIFFERENTIAL privacy, та генерує високоточні синтетичні набори тестових даних, зберігаючи бездоганну посилальну DATA INTEGRITY та SCHEMA FIDELITY.
7. Data Lineage Agent: Збирає метадані від усіх агентів, включаючи конвеєри синтезу, визначені Synthetic Data Agent, для компіляції всебічного графа всієї лінії походження даних на рівні окремих стовпчиків.

Завдяки поєднанню цих спеціалізованих агентів платформа автоматизує весь життєвий цикл розробки та тестування, захищаючи системи від збоїв нижчого рівня та забезпечуючи повну конфіденційність даних.

Інтеграції платформи та інструментів

Synthetic Data Agent підтримує широкий спектр баз даних, файлів, платформ оркестрації та інструментів співпраці.

Підтримувані джерела та цілі даних

• Хмарні сховища: Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift та Databricks.
• Реляційні бази даних: PostgreSQL, MySQL та Microsoft SQL Server.
• Системи зберігання: Amazon S3, Google Cloud Storage (GCS) та Azure Data Lake Storage (ADLS).

Оркестрація та фреймворки тестування

• Great Expectations: Генерує набори очікувань (expectation suites) для валідації якості та статистичних параметрів ваших синтетичних результатів.
• dbt (data build tool): Інтегрує джерела тестових даних для запуску локальних юніт-тестів та перевірки моделей мапінгу.
• Apache Airflow / Prefect / Dagster: Інтегрується через декоратори завдань для автоматичного запуску генерації синтетичних даних та кроків масової ін'єкції у ваших середовищах.

Інтеграції для співпраці та чатів

• Teams & Slack: Підключайте агента до Microsoft Teams або Slack для запиту синтетичних схем, запуску генерації тестових даних та отримання статусних сповіщень. Зверніться до служби підтримки на сайті Datapunkt для запиту токенів налаштування.

Безпека, конфіденційність та захист даних

Ми розуміємо, що валідація та синтез даних передбачають взаємодію з чутливими схемами та значеннями стовпчиків. Synthetic Data Agent розроблений із суворими принципами безпеки в першу чергу для захисту ваших активів.

Політика нульового збереження даних (Zero-Data Storage Policy)

Основна перевага безпеки архітектури Datapunkt полягає в тому, що ми не зберігаємо ваші операційні записи баз даних:

• Агент сканує лише метадані, такі як схеми таблиць, визначення DDL або невеликі зразки тестових даних, надані для профілювання.
• Агент ніколи не отримує доступу, не запитує і не зберігає фактичні рядки транзакційних даних, записи клієнтів або чутливу особисту інформацію.
• Ваші бізнес-дані залишаються в межах вашої приватної мережі.

Тимчасова обробка в оперативній пам'яті

Для запобігання несанкціонованому доступу до метаданих усе профілювання, сканування конфіденційності (privacy preserving scans) та генерація коду виконуються тимчасово в оперативній пам'яті:

• Правила генерації, прапори PII DETECTION та статистика профілювання генеруються в режимі реального часу під час вашої активної сесії.
• Після закриття сесії кеш в оперативній пам'яті негайно очищується.
• Жодні технічні метадані або графи мапінгу не зберігаються в базах даних нашої платформи.

Шифрування та безпечний доступ

• Шифрування передачі даних: Усі комунікації між вашими системами, оркестраторами та агентом захищені шифруванням TLS 1.3.
• Ізоляція облікових даних: Агент підключається до сховищ метаданих, використовуючи облікові дані тільки для читання з мінімальними правами доступу, що гарантує неможливість модифікації схем або читання рядків даних.

Мультирегіональний контроль резиденційності

Ви можете вказати регіон, де розміщується екземпляр агента та метадані сесії для відповідності корпоративним та місцевим нормам:

• США (US)
• Європа (EU)
• Азіатсько-Тихоокеанський регіон (APAC)
• Визначене клієнтом місце розташування (для індивідуальних розгортань)

Усунення несправностей та підтримка

Дотримуйтесь цих практик для вирішення поширених операційних викликів:

Невирішені посилання на поля або колізії ключів

Якщо згенеровані скрипти валідації повертають помилки компіляції щодо відсутніх полів, переконайтеся, що DDL-схема, надана під час етапу профілювання, відповідає поточному стану вашої фізичної таблиці бази даних. Переконайтеся, що батьківські стовпчики зовнішніх ключів містять первинні значення, які відповідають дочірнім ключам, для збереження посилальної цілісності.

Таймаут генерації при великих обсягах

Якщо ви запитуєте масивні синтетичні таблиці (наприклад, > 10 млн рядків) і стикаєтеся з таймаутом сесії, розділіть ваші запити генерації:

1. Розділіть завдання синтезу на менші партії (наприклад, 1 млн рядків за прогін).
2. Збережіть параметри seed генерації для забезпечення узгодженості.
3. Об'єднайте вихідні файли у вашому рівні зберігання.

Технічна підтримка

Для індивідуальних конфігурацій API, корпоративного ліцензування або варіантів розгортання в приватній хмарі зв'яжіться з нашою службою підтримки безпосередньо через сайт Datapunkt.

Переваги: Чому це ефективно?

• Архітектура безпеки з нульовим збереженням: Обробляє лише метадані схем та зразки, гарантуючи, що ваші чутливі транзакційні дані ніколи не залишають вашого середовища.
• Автоматична мультиагентна синхронізація: Інтегрується з усім набором агентів Datapunkt, негайно оновлюючи ваші правила синтезу при зміні схем вищого рівня або контрактів мапінгу.
• Надійний багатовимірний захист: Валідує та зберігає конфіденційність даних, забезпечуючи при цьому високоточну цілісність даних, відповідність схемі та конфігурації комплаєнсу.
• Багатофреймворковий експорт: Генерує готовий до запуску код для SQL, Python або Great Expectations, органічно вписуючись у ваш існуючий стек оркестрації.