Monitoring değil, Understanding

InfraMind Analist, sistemin ne yaptığını otomatik olarak anlar, belgelendirir ve görselleştirir. Hafif bir ajan ile sunucularınızı tarar, verileri SaaS paneline taşır ve AI ile yorumlar.

Hızlı Başlangıç Özellikleri Keşfet

Ajan • Panel • Zeka

Analiz Ajanı (Python)
SaaS Platformu (Next.js + FastAPI)
AI Analiz Katmanı

Öne Çıkan Özellikler

Otomatik Analiz

Sunucuda çalışan hafif ajan; OS, servisler, kod yapısı ve veritabanlarını salt-okunur modda keşfeder.

Merkezi Görselleştirme

Toplanan veriler SaaS panelinde modern bir arayüz ile görselleştirilir ve raporlanır.

AI Destekli Yorumlama

Risk tespiti ve özetleme için AI katmanı entegrasyonu planlanmıştır.

Güvenlik ve Performans

İçerik gönderimi yok, meta veri odaklı; büyük klasörler atlanır, kaynak kullanımı düşük tutulur.

Çapraz Platform

Linux tabanlı sunucular ve container ortamlarında kolay kurulum ve çalıştırma.

Geliştirici Deneyimi

Standartlara uygun raporlama, JSON export ve API entegrasyonları ile hızlı adaptasyon.

Mimari ve Teknoloji

Klasör Yapısı

InfraMind Analist/
├── Analiz Ajani/
│   └── system_analyst.py
├── SaaS Platform/
│   ├── backend/
│   │   ├── app/
│   │   ├── main.py
│   │   └── requirements.txt
│   └── frontend/
│       ├── app/
│       └── package.json
└── INFRAMIND_GUIDE.md

Teknoloji Stack

Ajan: Python 3.8+
Backend: FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic
Frontend: Next.js 14, TailwindCSS, React
Veritabanı: PostgreSQL (planlı)
AI: OpenAI/Anthropic API (planlı)

Mimari Diyagram

flowchart LR A[Analiz Ajanı] -->|JSON| B[API (FastAPI)] B --> C[(PostgreSQL)] B --> D[Frontend (Next.js)] C --> D B --> E[AI Katmanı] E --> D

Kullanım Senaryoları

Mimari Keşif

Mevcut sunucularda servislerin, uygulama çerçevelerinin ve veri akışlarının otomatik haritalanması.

Dokümantasyon Otomasyonu

Takımlar arası bilgi paylaşımı için tek ve güncel referans oluşturma.

Risk ve Uyum Analizi

Eksik sertifikalar, açık portlar, yanlış yapılandırmalar için erken uyarı sistemi.

Geçiş ve Modernizasyon

Monolith servislerden mikroservislere geçişte mevcut durum fotoğrafı ve yol haritası.

Kurulum Özeti

Ajan (Lokal Test)

cd "InfraMind Analist/Analiz Ajani"
python system_analyst.py
open system-yapisi.md

Backend (API)

cd "SaaS Platform/backend"
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn main:app --reload

Frontend (UI)

cd "SaaS Platform/frontend"
npm install
npm run dev

Güvenlik İlkeleri

Salt-Okunur Tarama

Ajan kod içeriğini iletmez; sadece dosya isimleri, configler ve meta veriler işlenir.

Duyarlı Bilgilerin Maskelenmesi

.env içindeki parola/anahtar alanları maskelenir; raporlarda anonimleştirme uygulanır.

Kapsam Kontrolü

Büyük klasörler (node_modules, venv) varsayılan olarak atlanır, kaynak kullanımı minimize edilir.

Erişim Yönetimi

Panel ve API için token tabanlı erişim; ayrık rol ve izin seviyeleri planlanır.

Yol Haritası

MVP tamamlandı ve geliştirme devam ediyor. Backend ve frontend modülleri ile AI katmanı sıradaki hedeflerdir.

Belgeleri Oku Başa Dön

Özellik Haritası

Keşif

OS, servis, process, port ve config keşfi; proje türlerini sınıflandırma.

Belgeleme

Otomatik Markdown raporları; JSON export; panelde görselleştirme.

Entegrasyon

API üzerinden veri gönderimi; webhook; çoklu kaynakları birleştirme.

Analiz

AI ile özetleme ve risk tespiti; uyarılar; öneri üretimi.

Demo Verileri

{
  "host": "prod-app-01",
  "os": "Ubuntu 22.04",
  "services": ["nginx", "postgres", "redis"],
  "projects": [{"name":"web","type":"nextjs"}, {"name":"api","type":"fastapi"}],
  "ports": [{"80":"nginx"}, {"5432":"postgres"}, {"6379":"redis"}]
}

Sık Kullanılan Komutlar

uvicorn main:app --reload

npm run dev

python system_analyst.py

Geliştirme Planı

1. Mevcut Sistemin Analizi

Sistem mimarisini ve çalışma prensiplerini belgele
Performans ölçümleri ve darboğaz tespiti
Kullanıcı geri bildirimlerinin toplanması ve sınıflandırılması

2. Piyasa Araştırması

Benzer platform ve modellerin incelenmesi
Rakiplerin güçlü/zayıf yönlerinin analizi
Sektör trendleri ve kullanıcı beklentileri

3. Yenilikçi Özellikler

Kullanıcı deneyimini iyileştiren fonksiyonlar
Kişiselleştirme seçeneklerinin artırılması
Performans optimizasyonları

4. Platform Tasarımı

Ölçeklenebilir mimari
Güçlü güvenlik önlemleri
Modern ve sezgisel arayüz
Çapraz platform uyumluluğu

5. Test ve İyileştirme

Kapsamlı test senaryoları ve otomasyon
Beta geri bildirimlerinin toplanması
Sürekli iyileştirme döngüsü

Sayfa Performansı

Piyasa ve Rekabet Analizi

Karşılaştırma Metodolojisi

Özellik seti, güvenlik, ölçeklenebilirlik, entegrasyon, lisanslama ve TCO ölçütleri ile değerlendirme.

Güçlü Yönler

Otomatik dokümantasyon, hafif ajan, meta odaklı güvenlik yaklaşımı ve modern UI.

Gelişim Alanları

Kurumsal özellikler, rapor özelleştirme, çoklu ortam entegrasyonları ve AI model çeşitliliği.

Trendler

Gözlemlenebilirlikten anlamlandırmaya, otomasyonlu risk tespiti ve bilgi mimarisi görselleştirme.

Geri Bildirim

Geri bildirimleriniz platformu geliştirmemize yardımcı olur. Formu doldurarak paylaşabilirsiniz.

SSS

Ajan nelere erişir?

Sadece sistem ve proje meta verilerine erişir; içerik ve gizli veriler raporlanmaz.

Hangi ortamlarda çalışır?

Linux sunucular ve container tabanlı ortamlar hedeflenir; Python 3.8+ gereklidir.

Kurumsal kullanım nasıl olur?

Çoklu proje, rol tabanlı erişim ve denetim kayıtları ile ölçeklenebilir bir SaaS modeli planlanır.