품질/검증 · Solution CBDE

CodeDetect 품질/검증

AI 기반 이상 패턴 탐지. CODEBAILEY 품질/검증 카테고리의 핵심 솔루션으로, 엔터프라이즈 환경에서 검증된 안정성과 성능을 제공합니다.

CBDE
Solution Code
99.9%
시스템 가용성
2
POC 기간
24 / 7
기술 지원
Product Preview

실제 콘솔 화면 미리보기

CodeDetect 콘솔에서 분산된 데이터 자산을 한눈에 모니터링하고, 파이프라인을 실시간으로 운영합니다.

데모 요청
https://app.codebailey.com/detect/workspace/prod/dashboard
Anomaly Detection · Live Monitor
● Streaming · 1.2M events/min
Anomalies (24h)
37 +9
Active Monitors
64
Precision
94.1%
Mean Detect Lag
38s
Anomaly Timeline · payments_stream (last 6h)
02:00 · 04:00 · 06:00 ▲ spike 07:12 ▲▲ z=4.8 07:30 · normal
Detection Feed
07:12:44anomaly · payments volume z-score 4.8FAIL
06:58:10drift · login_events distribution shiftWARN
06:40:21monitor.train · seasonality model updatedOK
06:31:55anomaly · sensor_07 flatline 12 minWARN
06:20:03baseline.recompute · orders okOK
Anomaly Inbox · Triage
▲ 5 open critical
All Volume (14) Outlier (11) Drift (7) Flatline (5)
Signal
Type
Monitor
Score
sig.payments_volume
volumedomain:finance
m_payments
z 4.8
sig.sensor_07_temp
flatlinedomain:iot
m_sensors
12 min
sig.login_events
driftdomain:security
m_auth
PSI 0.31
sig.order_amount
outlierdomain:sales
m_orders
IQR 3.2
sig.api_latency_p99
volumedomain:platform
m_apigw
z 3.6
sig.inventory_count
outlierdomain:ops
m_inv
IQR 2.1
Signal Trace · payments_volume z=4.8
ensemble · confidence 0.96
Detection Pipeline
Ingest
payments_stream1.2M/min
window5 min
Features
volume, rateseasonal adj
Models
prophetz 4.8
isolation-forest0.96
ESDflag
Score
anomaly · 0.96critical
Action
alert.page · oncallsent
case.open · INV-318auto
Root-Cause Signals · 상관 분석
corr 0.92gateway retry storm · upstreamHIGH
corr 0.74promo_campaign · traffic surgeMED
corr 0.61deploy v4.2 · 06:55 releaseMED
corr 0.20seasonality · weekday patternLOW
How It Works

5단계 워크플로우

품질/검증 도메인의 전 주기를 자동화된 파이프라인으로 처리합니다.

STEP 01

Profile

컬럼별 통계 · 분포 · 패턴 자동 추출로 데이터 특성을 정량 파악합니다.

STEP 02

Define

Null · Unique · Range · Format 등 50+ 룰 라이브러리에서 검증 룰을 구성합니다.

STEP 03

Execute

정의된 룰셋과 ML 기반 이상 탐지로 데이터 품질을 자동 검증합니다.

STEP 04

Score

완전성 · 정확성 · 일관성 · 적시성 등 다차원 품질 지표를 종합 점수화합니다.

STEP 05

Remediate

자동 보정 룰로 정정 가능한 오류를 처리하고, 나머지는 워크플로우로 라우팅합니다.

Core Capabilities

8가지 핵심 기능

품질/검증 운영에 필요한 모든 기능을 단일 플랫폼에서 통합 제공합니다.

PR

Data Profiling

컬럼별 통계 · 분포 · NULL 비율 · 카디널리티 등을 자동 추출 및 시각화합니다.

RL

Rule Library

Not Null · Unique · Range · Format · Regex 등 50+ 검증 룰을 즉시 사용합니다.

DD

Drift Detection

스키마 변경과 데이터 분포 변화를 통계적으로 탐지하고 즉시 알림을 발송합니다.

AN

Anomaly Detect

ML 기반 이상값 탐지로 룰로 잡기 어려운 미세 패턴 이상을 발견합니다.

AC

Auto-Correct

오타 · 형식 · 단위 등 정정 가능한 오류를 자동 보정 룰로 즉시 수정합니다.

QS

Quality Score

완전성 · 정확성 · 일관성 · 적시성 등 다차원 지표를 종합해 점수화합니다.

TS

Test Suite

dbt test · Great Expectations 호환 단위/통합 테스트를 자동화합니다.

LI

Lineage Impact

품질 이슈의 다운스트림 영향도를 리니지 그래프로 즉시 파악합니다.

Differentiators

CodeDetect만의 핵심 차별점

고정된 룰만으로는 잡지 못하는 미세한 이상을 ML 앙상블로 탐지하고, 상관 분석으로 원인까지 짚어주는 것이 CodeDetect의 핵심입니다.

전체 솔루션

룰 & ML
이중 탐지

50+ 검증 룰과 ML 이상 탐지를 결합해 룰로 못 잡는 패턴 이상까지 발견합니다.

  • Null · Unique · Range · Regex 50+ 룰
  • Isolation Forest · Prophet · ESD 앙상블
  • 스키마 · 분포 변화(Drift) 통계 탐지
  • 다차원 품질 점수(완전성 · 정확성) 산출

스트리밍
실시간 탐지

분당 100만+ 이벤트를 실시간 분석해 이상을 38초 안에 포착합니다.

  • 1.2M events/min 스트림 모니터링
  • z-score · PSI · IQR 실시간 스코어링
  • 계절성 베이스라인 자동 학습 · 갱신
  • 94% 정밀도로 오탐 최소화

근본 원인
상관 분석

탐지에서 끝나지 않고 상관 신호로 원인을 짚어 즉시 대응까지 연결합니다.

  • 업스트림 · 배포 · 캠페인 상관도 분석
  • 이상 → 케이스 자동 생성(INV) · 온콜 페이지
  • 리니지 기반 다운스트림 영향도 추적
  • 자동 보정 룰로 정정 가능 오류 즉시 수정
Developer Experience

API & SDK 예제 코드

REST · SDK · CLI — 개발자가 즉시 통합 가능한 형태로 API를 제공합니다.

# 품질 검증 실행
curl -X POST "https://api.codebailey.com/v1/detect/checks/run" \
  -H "Authorization: Bearer $CBDE_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "dataset": "analytics.public.orders_fact",
    "rules": [
      { "type": "not_null", "columns": ["order_id", "customer_id"] },
      { "type": "unique", "columns": ["order_id"] },
      { "type": "range", "column": "amount", "min": 0 },
      { "type": "freshness", "max_lag_minutes": 30 }
    ]
  }'

# Response · 201 Created
{
  "run_id": "qr_2026051401",
  "score": 99.4,
  "failed": 12,
  "autofixed": 8
}
Use Cases

활용 사례

CodeDetect이(가) 실제로 활용되는 대표적인 산업 시나리오.

CASE 01
데이터
플랫폼팀
일일 ETL의 품질 게이트로 통합해 다운스트림 보고서의 신뢰성을 보장합니다.
CASE 02
금융
· 결산
재무 데이터 · 계산 결과 · 외부 보고용 데이터의 정합성을 자동 검증합니다.
CASE 03
ML
/ AI팀
학습 데이터 · 피처 스토어의 품질을 지속 모니터링해 모델 드리프트를 사전 방지합니다.
Technical Specifications

기술 사양 명세서

성능 · 확장성 · API · 데이터 소스 · 보안 · 배포의 6개 영역으로 정리한 프로덕션 명세.

SPEC 01
Performance & SLA
평균 응답 시간 (p95)
< 200 ms
평균 응답 시간 (p99)
< 500 ms
최대 처리량
100,000 ops / s
가용성 SLA
99.99% (3-AZ)
RPO / RTO
< 1 hour / < 1 hour
SPEC 02
Scalability
최대 카탈로그 자산
10M+ assets
동시 사용자
5,000 concurrent
파이프라인 동시 실행
200+ parallel
스케일 모델
Horizontal · Stateless
멀티 테넌시
Workspace-level isolation
SPEC 03
APIs & Protocols
REST API
OpenAPI 3.1 · v1
GraphQL
Spec compliant · Subscriptions
SDKs
PythonJavaNode.jsGo
CLI
codebailey-cli (macOS · Linux · Win)
Event Streaming
Kafka · Webhooks · SSE
SPEC 04
Data Sources Supported
RDBMS
OraclePostgreSQLMySQLMSSQLDB2
Data Warehouse
SnowflakeBigQueryRedshiftDatabricks
Lake / Table Format
IcebergDelta LakeHudiParquet
Messaging
KafkaPulsarKinesisRabbitMQ
SaaS Connectors
142+ (Salesforce, HubSpot 등)
SPEC 05
Security & Compliance
저장 암호화
AES-256 · Envelope Encryption
전송 암호화
TLS 1.3 · mTLS 지원
접근 제어
RBAC + ABAC + Row/Col Policy
감사 로그
변조 불가 (Append-only)
규제 대응
개인정보보호법 · OWASP Top 10
SSO · IdP 연동
SAML 2.0 · OIDC · LDAP
SPEC 06
Deployment & Operations
배포 모델
SaaS · Self-hosted · Air-gapped
컨테이너 런타임
Docker · containerd
오케스트레이션
Kubernetes 1.27+
설치 방식
Helm Chart · Terraform Module
관측성
Prometheus · OpenTelemetry
기술 지원
24 / 7 (Enterprise)

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