Xml Tabanlı Uygulamaların Yapay Zeka Modeliyle Gerçek Zamanlı Analizi

Abstract

Bu çalışmada, bir akaryakıt dağıtım şirketinin, akaryakıt istasyonlarıyla oluşturduğu özel bayi ağına 7/24 hizmet veren kritik sistemlerini, yenilikçi bir yöntem ile analiz edecek, altyapı arızalarını yada satış sırasında çalıntı kredi kartı kullanımı gibi iş süreçlerinin doğal sonucu olarak oluşan, kurum tarafından gecikmeden anlaşılması ve müdahale edilmesi gereken sorunları zamanında tespit edecek, problemleri analiz ederek sonuçları ilgili birim yada çağrı sistemlerine iletecek bir yazılım ürünü oluşturulmuştur. Problemin çözümü için, ilk etapta merkez uygulama sunucularına gelen ve sunuculardan istasyonlara giden verileri yenilikçi bir yöntem ile elde edecek, XML Dinleyici adı verilen bir yazılım geliştirilmiştir. Şimdiye kadar ağ izleme, trafik analizi yada saldırı tespit sistemlerinde kullanılmış yöntem, bu kez bir hat üzerinden geçen XML tabanlı verileri dinlemek ve yakalamak amacıyla kullanılmıştır. İkinci etapta, bir bulanık yapay nöron modeli oluşturularak bir Yapay Sinir Ağı(YSA) içerisinde, birinci etapta elde edilen verileri analiz ederek bilgiye dönüştüren Akıllı Ajan adı verilen yazılım geliştirilmiştir. Çalışmanın sonucunda, kurum ihtiyaçlarının karşılanmasıyla beraber, merkez sunucular üzerinden tespit edilemeyen bir takım sorunlar da keşfedilmiştir. Uygulama C# programlama dili kullanılarak oluşturulmuştur.

In this thesis, a software product developed which use innovative approach to analyze critical application systems which gives 7/24 service to sellers’ network that consist of thousand fuel stations, in a petrol distributor company. The problem is, natural result of some work process at application level like “stolen credit card usage” or communication/automation infrastructure faults and others have to be known immediately by company to interfere to the problem on time. This solution analyzes XML transactions and produces meaningful result and delivers them to the outsourced call center systems, technical experts of the company, sellers, company customers or related company unit. First of all, Intelligent Sniffer software is developed which innovatively collects and combines incoming/outgoing transactions from the central application servers to realize solution. Although, this network sniffing approach is used in network monitoring, network traffic analyzing or network intrusion detection till now, at his time it is used to get XML based traffics by listening communication line. Secondly, a fuzzy neuron model is designed to constitute an Artificial Neural Network that aims to analyze collected transactions and transforms them to the form of knowledge. At the end of this thesis project, not just company requirements is fitted, some undiscovered problems also come into sight. Application is developed with C# programming language on .NET environment.