Fleak

一句話介紹

Fleak是一種針對企業級AI、機器數據及流式分析所設計的即時資料基礎建設，能夠在資料來源與AI應用之間完成解析、標準化、過濾、去重、治理以及依價值進行路由的處理。

工具簡介

Fleak是由Fleak Tech Inc.所開發的，其定位為AI原生的資料處理層，而非一般的聊天機器人。使用者可以透過視覺化的DAG或自然語言來建立資料流程，再將其部署在託管式運算集群中，以進行分散式的異步處理。

該平台主要用於解決數據格式不一致、上游Schema變更、重複事件、無價值的數據佔用儲存空間及Token的問題，同時也解決不同下游系統之間的權限不一致問題。而ZephFlow則是可獨立使用的開源無狀態處理引擎。

產品組成

工作原理

1. 從Kafka、Splunk、機器日誌、資料庫、工業系統或其他渠道接入原始事件。
2. 透過AI或規則識別事件類型、欄位含義、Schema及下游應用需求。
3. 使用解析、過濾、斷言、表達式或SQL節點來清洗、驗證、標準化及分支。
4. 按照實時價值、合規價值和目標Schema把記錄路由到不同目的地。
5. 部署到託管計算集群後持續處理，並在監控面板觀察吞吐、錯誤和管道健康。
6. 檢測上游Schema漂移時生成新配置，由團隊審核後重新部署。

主要功能

AI價值感知路由

Fleak會評估每條輸入資料對下游AI或業務應用的價值，再決定是即時傳遞、長期儲存還是丟棄。如此一來，就能在資料進入資料湖、SIEM或模型之前，減少無用、重複且低價值的資料。

自然語言編排

使用者可用自然語言描述目標，由Copilot生成資料處理配置。生成結果仍需用真實事件樣本驗證欄位、邊界條件和錯誤處理，不能直接把描述當作生產規則。

自愈Schema漂移

平台可以檢測上游Schema的變化、發出提醒並生成新的配置。官網上有頁面說明會自動重新部署，也有說明要求用戶批准後再進行部署，生產環境應採用「自動檢測與生成、人工審核後發布」的配置方式。

可視化DAG工作流

Workflow Builder將渠道、處理和輸出節點連接成有向無環圖，每個上游節點的輸出會成為下游節點的輸入。在發布之前，平台會先檢查DAG結構，之後再由託管集群負責處理並行化、同時處理多個任務以及負載分配等問題。

多格式解析

解析器節點可處理JSON、鍵值對、CSV、Grok、Syslog、CEF以及Windows多行等結構化或半結構化文本。解析後的欄位可進一步用於過濾、斷言、SQL及架構對應。

過濾、斷言與表達式

Filter用於排除不必要的記錄，Assertion用於驗證必要的欄位及資料品質，Fleak Eval則負責建立或修改欄位。失敗的記錄可被放入錯誤追蹤系統或死信隊列中。

SQL數據轉換

FleakSQL讓熟悉SQL的團隊能夠轉換記錄，從而降低學習專用運算式的成本。其支援範圍並非所有的資料庫語法，因此在遷移複雜查詢之前，需要參考語法文件並進行相容性測試。

去重與標準化

平台在數據進入儲存或模型之前進行過濾、去重以及統一 Schema，可降低儲存、查詢以及模型上下文中的重複內容。官網所說的成本降低屬於宣傳指標，實際效果則取決於數據品質與規則。

細粒度治理與審計

Fleak在資料層面執行存取控制，並記錄轉換與交付的過程，其官網上會顯示完整的審計紀錄，以及SOC 2 Type II的認證資格。企業在採購時，應要求獲得最新的報告、範圍說明、例外情況以及資料處理協議。

分散式異步執行

託管工作流部署後會在Fleak計算集群中運行，平台會自動處理並行化、併發以及資源調整等問題。團隊無需自行編寫多執行緒與負載均衡的相關邏輯，但仍需設定容量、延遲及故障處理的目標。

可觀察性

監控面板用於查看管道的健康狀態、吞吐量以及錯誤情況，便於發現通道中斷、解析失敗或目的地問題。在投入使用之前，應確認指標的保存期限、告警方式、日誌欄位以及服務等級。

零儲存式即時傳遞

官網強調，資料可以即時轉換並直接傳送至目標系統，無需在Fleek中長期儲存。零儲存是管道設計的能力，並不代表日誌、審計、錯誤或運營元數據完全不會被保留。

公開節點與資料格式

創建託管資料管道

1. 預約演示並準備輸入類型、樣本事件、峰值吞吐、延遲、目標Schema和目的地。
2. 在Workflow Builder中建立DAG，設定輸入連接器以及最低必要的讀取權限。
3. 添加Parser、Filter、Assertion、Eval或SQL節點，逐步預覽每一階段的輸出。
4. 設定 Kafka、Delta Lake、Databricks、Elasticsearch 或合約支援的目標地點。
5. 使用測試數據驗證正常、缺字段、類型變化、重複、超大記錄和目標中斷等情況。
6. 部署到託管集群，配置監控與告警，再透過受控流量逐步擴大。

處理Schema漂移

1. 為關鍵渠道建立預期Schema、必填字段、類型、枚舉和樣本基線。
2. 開啟漂移檢測和告警，區分新增字段、刪除字段、類型變化及嵌套結構變化。
3. 查看AI生成的新配置和字段映射，檢查是否會遺失、錯誤轉換或擴大數據訪問。
4. 在隔離數據上回放新舊事件，比較成功率、輸出Schema和下游相容性。
5. 透過變更審批後重新部署，並保留舊配置、回滾方式及審計記錄。

ZephFlow Python入門

1. 請準備Python 3.8或更高版本，以及Java 17或更高版本，因為Python SDK需要依賴Java處理引擎。
2. 安裝zephflow套件，在本地建立最小流並以記憶體事件驗證環境。
3. 使用JSONPath過濾記錄，再用Eval表達式建立欄位或修改結構。
4. 增加Assertion並開啟逐步驟錯誤結果，確保壞數據不會靜默進入下游。
5. 需要持續通道時配置檔案或Kafka Source，並為生產錯誤配置S3死信隊列。
6. 將測試通過的DAG儲存為YAML，於持續整合中運行樣本及回歸測試。

生產驗證流程

1. 收集代表正常、異常、重複、亂序、延遲和未來Schema的事件樣本。
2. 為每個處理節點定義輸入、輸出、錯誤及性能驗收條件。
3. 並行運行舊管道與Fleak，對比記錄數量、字段、延遲和目的地結果。
4. 模擬渠道斷開、憑證過期、目標限流、網路抖動和大批錯誤事件。
5. 驗證審計、訪問控制、告警、死信重放和回滾，再決定是否切換生產流量。

適合哪些用戶

• 資料工程團隊：快速接入新渠道並減少維護Schema與轉換規則的重複工作。
• AI平台團隊：在RAG、智能體和模型調用前清洗、去重和規範化輸入。
• 安全運營團隊：將異構日誌映射到統一的安全Schema，並過濾進入SIEM的雜訊。
• 工業與物聯網團隊：統一感測器與OT遙測，減少重複讀數與標籤差異。
• 金融科技團隊：標準化交易事件，為欺詐、風險及合規系統提供一致數據。
• Java與Python開發者：使用Apache 2.0的ZephFlow在自有應用中運行無狀態處理。

典型使用場景

• 安全日誌規範化：將不同廠商的事件轉換為OCSF、UDM或CSF後送入檢測系統。
• AI輸入治理：刪除重複和低價值事件，統一字段後再交給模型或智能體。
• 湖倉擷取：從Kafka或Splunk處理數據並寫入Delta Lake或Databricks。
• 即時搜尋索引：批量轉換事件並寫入Elasticsearch以供調查和檢索。
• 工業遙測清潔：統一設備標籤、單位及Schema，過濾雜訊讀數。
• 欺詐數據準備：標準化多渠道交易，補充規則並保留完整處理審計。
• 嵌入式資料處理：將ZephFlow作為Java函式庫嵌入現有服務，不使用託管平台。

產品優勢

• 將連接、解析、轉換、治理和交付置於一條即時管道中，減少中間系統。
• 自然語言生成配置降低搭建門檻，同時保留DAG節點供工程人員檢查。
• Schema漂移檢測和配置生成可縮短上游變更後的修復時間。
• 託管集群處理平行、併發和擴展，適合不想自行管理流處理基礎設施的團隊。
• 價值感知路由在數據進入儲存和模型前過濾，可控制儲存與Token消耗。
• ZephFlow Java核心與Python SDK採用Apache 2.0，便於本地驗證和二次開發。
• 斷言、錯誤追蹤和S3死信隊列為壞數據提供明確的隔離路徑。

使用限制與注意事項

• 官網沒有公開固定套餐、免費額度或具體單價，採購需預約演示和企業報價。
• 連接任意渠道屬於廣泛產品表述，公開工作流文件只明確列出部分渠道和輸出節點。
• 自愈並非可以完全無人監管，Schema映射錯誤會把問題快速傳播到所有下游。
• 官網的效能與成本節省數字屬於廠商指標，必須以自身的事件、吞吐量及下游費用來驗證。
• 零儲存並不等於零資料處理或零日誌，審計、錯誤、監控及支援資料的保存規則需透過合約確認。
• 託管平台與開源ZephFlow不是同一交付物，開源引擎不包含商業控制台、AI編排和託管服務。
• Python SDK需要Java 17引擎，部署、容器和本地環境都必須同時滿足兩種運行時要求。
• S3死信隊列僅在資料通道驅動的流程中運作，記憶體process透過回傳結果來處理每個步驟的錯誤。
• 細粒度資料權限和審計需要正確配置，錯誤授權仍可能把敏感記錄送往不適合的目標。
• 官網的隱私權政策、條款及EULA頁面雖可訪問，但公開取得的資訊有限，企業應在簽約前取得完整文本。

價格與採購方式

截至2026年8月22日，Fleak的官網上並未公佈可驗證的公開價格表、免費方案、試用期限或按量計算的單價，主要的參與方式是預約30分鐘的演示。任何過去的第三方報價都不得作為當前的採購依據。

官方公開的社交資訊曾提到，是按照管道畫布或流式CPU的用量來每日計費，但官網上並未列出目前的數字或完整的規則。簽約時應以正式的報價、訂單及結算方式為準。

支援平台與部署

API、SDK與開源情況

ZephFlow Core是一個基於Java 17的無狀態資料處理框架，可作為函式庫、獨立進程或網路服務來運行。目前其README中標示的版本為0.4.1。它支援組合節點、斷言、錯誤處理，以及靈活的部署方式。

ZephFlow Python SDK可從Python套件倉庫安裝，支援流式API、JSONPath過濾、Eval轉換、Flow合併、斷言以及S3死信隊列。Java核心與Python SDK皆採用Apache 2.0許可證。

隱私、安全與治理

Fleak處理的資料可能包括安全日誌、交易記錄、工業遙測數據以及AI輸入的資料，這些資料中可能包含帳號、設備、網路、員工或客戶的相關資訊。企業需要明確資料是否會被儲存於硬碟上、元資料的保存期限、誰有權存取這些資料、是否有分包處理商、資料儲存的地區，以及資料刪除的流程。

官網標示為SOC 2 Type II，具備細粒度訪問控制、完整的轉換日誌及審計追蹤功能，但目錄頁面無法取代審計報告。採購方應核實報告的週期、產品範圍、控制例外情況，以及開源與託管部署之間的責任邊界。

• 以最小權限帳戶連接通道與目標，分別管理讀取、寫入和管理權限。
• 在測試環境使用脫敏樣本，不要把生產安全日誌直接交給未審核的AI配置。
• 對每個分支建立數據分類和允許目的地，阻止敏感字段進入不相關系統。
• 記錄配置生成、人工審批、部署、回滾和權限變更，形成可審計鏈路。
• 確認監控日誌、死信隊列和支持包中是否包含完整原始事件。
• 為死信數據設定加密、訪問控制、保存期限和重放後的刪除流程。
• 定期輪換Kafka、Splunk、雲端儲存和資料庫的憑證，並監控異常讀取。
• 將零儲存、資料駐留及刪除承諾寫入合約與資料處理協議。

基本資訊

推薦指數

推薦指數：4.0 / 5。Fleek將即時解析、去重、標準化、治理、Schema漂移處理以及多目的地傳輸等功能整合在一起，對於安全日誌、工業遙測以及AI輸入流程而言具有很大的價值。

主要不足是商業價格不透明、公開連接器目錄與官網的說明存在差異，隱私及合約細節也需由銷售方提供。ZephFlow的開源特性降低了技術驗證的門檻，但企業平台仍需要完整的POC。

常見問題

Fleak是做什麼的？

它位於資料來源與AI、湖倉、SIEM或搜尋系統之間，能夠即時解析、清洗、去重、標準化、治理並路由事件。

Fleak免費嗎？

託管平台並未公開免費套餐或試用額度，需要預約演示並獲取定製報價。ZephFlow核心及Python SDK可依Apache 2.0授權免費使用。

Fleak多少錢？

官網並未公佈固定數字。公開資訊顯示，計費方式可能與管道畫布或流式CPU的每日使用量有關，但具體單價、最低承諾量以及超額規則仍需以報價為準。

Fleak真的會自動修復管道嗎？

平台可以自動檢測Schema的變化並產生新的配置，但官網也說明使用者需要批准並重新部署。關鍵的管道不應該跳過測試、審批和回滾步驟。

支持哪些渠道？

公開的工作流程文件中明確列出了Kafka與Splunk，官網還展示了安全、工業、介面以及資料庫等各種應用領域。那些未在文件中列出的連接器，則需要透過示範和測試來確認其功能。

支持哪些輸出？

文件明確包含 Kafka、Delta Lake、Databricks 和 Elasticsearch 等輸出方式。至於具體的版本、認證、批次處理、重試機制以及事務相關規則，則需根據目標連接器來確定。

可以處理安全日誌嗎？

可以，平台主打將不同安全日誌標準化為OCSF、UDM或CSF，並在進入SIEM或AI檢測工具前過濾和去重。

Fleak是否保存原始數據？

官網支援即時、零儲存式的資料傳輸，但這並不代表所有的監控、審計、錯誤及支援相關的資料都不予保存。企業需透過合約來明確各類資料的保存與刪除方式。

ZephFlow是什麼？

ZephFlow是Fleak所公開的無狀態資料處理引擎，可嵌入Java應用、獨立運行或作為服務部署，支援過濾、轉換、斷言及錯誤處理。

有Python SDK嗎？

有，Python SDK支援流式組合、JSONPath過濾、Eval轉換、合併、斷言以及S3死信隊列。運行時還需要Java 17。

Fleak是開源的嗎？

不能籠統標為開源。ZephFlow的Java核心、Python SDK以及部分範例採用Apache 2.0授權，但託管平台、AI編排與控制台則屬於商業性質的封閉式服務。

SOC 2 Type II涵蓋什麼？

官網標示SOC 2 Type II，但公開首頁並未說明報告的範圍與期間。企業應索取最新報告，並確認其是否涵蓋了託管平台、相關基礎設施以及所需的資料流。

適合替代現有流處理平台嗎？

有可能，但不能只看功能列表。應並行回放真實數據，比較語義、吞吐、延遲、錯誤恢復、連接器及總成本後再決定遷移範圍。

如何避免AI錯誤映射字段？

為關鍵字段設定斷言與目標 Schema，用歷史與異常樣本回放 AI 設定，並保留人工審批、差異檢查及一鍵回滾功能。

總結

Fleak著重解決AI系統前端中的資料品質與治理問題，透過即時DAG、AI配置、Schema漂移處理以及價值路由，讓進入模型、湖倉或安全工具的資料更加一致。

在正式採用之前，應先透過真實的環境來驗證連接器、延遲時間、錯誤狀況以及成本等問題，同時也應將零儲存、資料保留期限、審計功能、服務品質以及資料刪除的相關規定寫入合約中。而那些只需要進行本地無狀態處理的團隊，則可以先從 Apache 2.0 的 ZephFlow 開始使用。