יום שישי, 31 ביולי 2026 LIVE
AI־INFO

וידאו YT AI Engineer ·

גרפים מבצעים לגילוי חריגות ונדידה ב-API

Learned Execution Graphs for Anomaly Detection & Drift in APIs — Ritvik Pandya, JP Morgan Chase
▶ צפה כאן — בלי לצאת מהאתר
צוותו של ריטביק פנדיה ב-JP Morgan ממדל את כל בקשת API כגרף ביצועים קצר-חיים, DAG של צעדי התווך שהיא עוברת. הגרף מאפשר לגלות חריגות ונדידה ב-API, ולמקם בעיות ביצועים בצומת המדויק.
תקציר מקורי באנגליתTraditional monitoring reported the system healthy: latency down, errors at zero. A mandatory processing step had been silently skipped, and nothing caught it except the graph. Ritvik Pandya's team at JP Morgan models each API request as a short lived execution graph, a DAG of the middleware steps it passes through, learned from telemetry at over 1,600 requests per second. Compare what actually ran against that learned graph and a skipped, reordered, or injected step stops hiding behind healthy averages. The same graph localizes performance problems to the exact node instead of the whole endpoint. In production it flagged a 41x deviation at a single node that service level monitoring never saw, cutting root cause from hours to under 30 seconds. The talk separates a one off anomaly from rea
קרא במקור המקורי