Desarrollo y DevOps

Detectar y clasificar anomalías con algoritmos de aprendizaje automático

25 nodos 278 118 Automatic trigger
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Descripción del flujo de trabajo

Flujo de trabajo avanzado que ingiere conjuntos de datos desde Google Cloud Storage, aplica algoritmos de clasificación y detección de anomalías, luego carga los resultados en Qdrant. Diseñado para equipos técnicos que procesan datos a gran escala con automatización inteligente.

Cómo funciona

  1. 1.Cargar automáticamente conjuntos de datos desde Google Cloud Storage
  2. 2.Procesar datos y aplicar algoritmos de clasificación personalizados mediante código
  3. 3.Ejecutar detección de anomalías y filtrar patrones sospechosos
  4. 4.Enviar resultados clasificados y detectados a la base de datos vectorial Qdrant
  5. 5.Enrutar resultados condicionalmente según los resultados de la detección

Casos de uso

  • Monitorear la calidad de datos y detectar fallos en sistemas IoT y redes de sensores
  • Clasificar comportamientos anómalos en transacciones financieras y aplicaciones de seguridad

Requisitos

  • Cuenta de Google Cloud con permisos de acceso a Cloud Storage
  • Servidor Qdrant configurado y accesible en la red
  • Conocimiento de algoritmos de clasificación y detección de anomalías

Valor del servicio

Ideal como servicio de automatización operativa para conectar sistemas, reducir tareas manuales y acelerar la entrega de resultados a clientes o equipos internos.

Aplicaciones utilizadas

Google Cloud Storage

Detalles

Disparador Automatic trigger
Nodos 25
Aplicaciones 1
Vistas 278
Descargas 118

Cómo usar

  1. 1.Haz clic en "Descargar plantilla"
  2. 2.Abre tu panel de n8n
  3. 3.Ve a Workflows > Import from File
  4. 4.Selecciona el archivo descargado y configura las credenciales

Nodos utilizados (25)

/

When clicking ‘Test workflow’

Manual Trigger

#1

Google Cloud Storage

Google Cloud Storage

#2

Get fields for Qdrant

Set

#3

Qdrant cluster variables

Set

#4

Embed crop image

HTTP Request

#5

Create Qdrant Collection

HTTP Request

#6

Check Qdrant Collection Existence

HTTP Request

#7

Batches in the API's format

Set

#8

Batch Upload to Qdrant

HTTP Request

#9

Split in batches, generate uuids for Qdrant points

Code

#10

If collection exists

If

#11

Sticky Note

Sticky Note

#12

Payload index on crop_name

HTTP Request

#13

Sticky Note1

Sticky Note

#14

Sticky Note2

Sticky Note

#15

Sticky Note3

Sticky Note

#16

Sticky Note4

Sticky Note

#17

Sticky Note5

Sticky Note

#18

Sticky Note6

Sticky Note

#19

Sticky Note7

Sticky Note

#20

Sticky Note9

Sticky Note

#21

Sticky Note11

Sticky Note

#22

Filtering out tomato to test anomalies

Filter

#23

Sticky Note8

Sticky Note

#24

Sticky Note10

Sticky Note

#25

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