イベントストリーミングとリアルタイムデータ

（セクション： 技術とインフラ）

概要

イベントストリーミングは、それらが表示された時点でのイベントの処理と配信です。iGamingの場合、これはベット、預金、不正防止信号、責任あるゲーム制限、トーナメント表、個人オファーに対する即座の反応を意味します。ベースレンガ： イベントバス（Kafka/Pulsar）、ストリーミングエンジン（Flink/ksqlDB/Spark Structured Streaming）、トランザクションデータベース（Debezium）のCDC、 オンラインMLおよびリアルタイム分析のための機能ストア（materializalized viewビュー、outビュー、outview）

iGamingで重要なのはどこですか

不正防止とリスク：100〜300ミリ秒を超えるトランザクションのスコアリング、行動パターンの相関、ブロックとエスカレーション。
責任あるゲーム：制限制御、損失率、異常な動作-アラートとリアルタイムの自動制限。
支払い：ステータスバルブ、webhooks PSP、スマートリトライ、バランスプロジェクション、SLA 「time-to-wallet」。
ゲームイベント：トーナメントリーダーの計算（スライディングウィンドウ）、ライブゲームのラウンド、CRM/マーケティングのリアルタイムフィード。
パーソナライズ：オンライン機能（RFM、傾向）→トリガーキャンペーン、数秒以内にプッシュ/メール。
運用分析：p95/p99レイテンシ、ファネルステップ変換、プラットフォームの健康信号。

建築模型

ラムダvsカッパ

ラムダ：バッチ（DWH/ETL）+ストリーミング（操作）。プラス-柔軟性と「安い」bech；マイナスはダブルロジックです。
河童：雑誌（カフカ）の流れのようなものです。プラス-単一のコード、イベントリプレイ。マイナス-より厳しいインフラストラクチャ要件。

練習：重要なリアルタイム輪郭のために-Kappa；レポート/MLトレーニング-追加のバッチ回路。

イベントパイプライン（参考）

1.メーカー：賭け/決済サービスは、ドメインイベント（アウトボックス→カフカ）を公開します。
2.バス：Kafkaとキーによる部品（'player_id'、 'bet_id'）。
3.CDC： DebeziumはOLTP（バランス、制限）からストリームへの変更をプルします。
4.ストリーミング：Flink/ksqlDB/Spark-集計、ウィンドウ、CEP、 join's。
5.投影：実体化テーブル（Kafka Streams state store/ksqlDB tables/Redis）、 OLAP （ClickHouse/Druid）。
6.消費者：不正防止、CRM、通知、ダッシュボード、トリガーワークフロー。

データ契約とスキーマ

Avro/Protobuf+スキーマレジストリ：厳格な契約、下位互換性のある移行。
バージョン管理：'ドメイン。イベント。v {n}'；変更を破ることを禁止します。
PII：トークン化/暗号化、マスキング、目的制限（GDPR）。

配信セマンティクスとidempotency

少なくとも1回は事実上の標準（重複は可能です）→idempotent-handlingが必要です。
正確に一度ストリーミング：Flink/StreamsのKafka+EOSトランザクションプロデューサー；より高価な、ポイント（お金/バランス）を適用します。
Outbox+CDC：サービスデータベースからの真実の単一のソース、二重書き込み保護。
Dedup： key （'idempotency_key'）、 TTLによる重複除外テーブル、upsert/merge。

タイムウィンドウと「遅い」データ

• タンブリング-固定スロット（例えば、1分の革命）。
• ホッピング-増分でスライド（例えば、1分単位で5分単位のウィンドウ）。
• セッション-非アクティブ（プレイヤーセッション）。
• 透かし：イベント時の処理、遅延、DLQ/サイド出力の避難。
• CEP（複雑なイベント処理）：パターン「3分でAからB」、 「M秒でNイベント」、「キャンセル/補償」。

ステータスとスケーリング

ステートフル演算子：aggregations/joynes hold state （RocksDBステートバックエンド）。
Changelogトピック：信頼性と状態回復。
背圧：自動速度制御、システムsink/外の限界。
キー分布：ヘビーヒッター→キー塩化、スキュー緩和。

モニタリングとSLO

ストリームSLO： p99エンドツーエンドのレイテンシー（例：≤ 2秒）、有効なコンシューマラグ、可用性≥ 99。9%.

メトリクス：スループット、パーティ別遅延、透かし遅延、ドロップ/レイトレシオ、バックプレッシャー、ビジータイムオペレータ、GC/JVM。
アラート：DLQの成長、透かしの遅れ、EOSチェックポイントの障害、オンライン/オフラインのrassinh機能。
トレース：producer-stream-consumerを介したcorelational ID （'trace_id'、 'message_id'）。

安全性とコンプライアンス

TLS/MTLS、トピック/テーブルに関するACL/RBAC、機密ドメインのセグメンテーション（payment/CCM）。
トランジット/ディスク上のPII暗号化。Vault/SOPSの秘密。
データ保存と地域性：地域別ストレージ（EU、トルコ、LatAm）、削除ポリシー。
監査：公開/読み取り、スクリプトの再現性。

高可用性とDR

カフカ： '複製。factor ≥ 3'、'min。insync。replicas'、'acks=all'、 DRRのクロスリージョンレプリケーション（MM2）

Flink/Streams：コントロールリリースの定期チェックポイント+セーブポイント；HA-JobManager。
OLAP：セグメントレプリケーション、読み取りレプリカ；フェイルオーバー（ゲーム日）テスト。

パフォーマンスとチューニング

生産者：butching （'linger。ms'、'バッチ。サイズ'）、圧縮（lz4/zstd）。
消費者：正しい'最高。投票。「インターバル」、バックオフ中のパーティーの一時停止。
パーティショニング：ターゲットTPSと並列性からパーティーをカウントします。
状態：RocksDBオプション（ブロックキャッシュ/書き込みバッファ）、NVMe/IOPS、ピン留め。
ネットワーク：10/25G、 TCPチューニング、n+1シンク要求封じ込め。

実装： キーテクノロジー

Shina： Apache Kafka （Pulsar、 Redpanda）。

ストリーミング： Apache Flink、 Kafkaストリーム、ksqlDB、スパーク構造ストリーミング

CDC： Debezium （MySQL/Postgres）、 Outboxコネクタ。
投影リポジトリ：ksqlDBテーブル、Kafka Streamsステートストア、低遅延のためのRedis、 OLAP用のClickHouse/Druid/Pinot。
Fichestor：ごちそうまたは自分の-オンライン（Redis）+オフライン（Parquet/BigQuery）、一貫性の保証。

デザインパターン

Outbox→Kafka： DBトランザクションからの各ドメインイベント。
Sagas：イベントによる補償；ストリームによるオーケストレーション。
ファンアウト：1つのイベント→不正防止、CRM、分析、通知。
実体化ビュー：リーダーボード、バランス、制限-ストリームから更新されるテーブルの形で。
再処理：集計/レトロ分析の再計算のためのトピカルの再現。

例（コンセプト）

ksqlDB： トーナメントリーダー（スライディングウィンドウ）

sql
CREATE STREAM bets_src (
bet_id VARCHAR KEY,
player_id VARCHAR,
amount DOUBLE,
ts BIGINT
) WITH (KAFKA_TOPIC='bets. placed. v1', VALUE_FORMAT='AVRO', TIMESTAMP='ts');

CREATE TABLE leaderboard AS
SELECT player_id,
SUM(amount) AS total_stake,
WINDOWSTART AS win_start,
WINDOWEND  AS win_end
FROM bets_src
WINDOW HOPPING (SIZE 10 MINUTES, ADVANCE BY 1 MINUTE)
GROUP BY player_id
EMIT CHANGES;

Flink（疑似コード）： 遅延イベントによる不正防止スコア

java stream
.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy. forBoundedOutOfOrderness(Duration. ofSeconds(10)))
.keyBy(e -> e. playerId)
.window(SlidingEventTimeWindows. of(Time. minutes(5), Time. minutes(1)))
.aggregate(scoreFunction, processWindow)
.sideOutputLateData(lateTag)
.addSink(riskTopic);

スレッド品質テスト

スキームと進化の契約テスト（スキーマレジストリ）。
ロード：ターゲットTPS、 p99、シンク劣化挙動。
失敗/カオス：ブローカー/ノードのドロップ、ネットワーク遅延、スプリットブレイン。
決定論的なリプレイ-トピック→同じ結果を再実行します。
カナリアストリーム：遅延と整合性をチェックするためのループ。

実装チェックリスト

1.SLO （p99 E2E ≤ X c、 lag ≤ Y、 availability ≥ Z）を定義します。
2.スキームとキーを標準化する（player_id/bet_id)。
3.［アーキテクチャ］（クリティカルループのKappa）を選択します。
4.outbox+CDCを設定し、PIIを分離します。
5.ウィンドウ、ウォーターマーク、レイトポリシー、DLQ/サイド出力を設定します。
6.マネーパスでEOS/idempotencyを有効にします。
7.遅延、透かし、DLQの監視とアラートを紹介します。
8.HA/DRおよび再処理のプロシージャを提供して下さい。
9.Feature Storeを展開し、オンライン/オフラインで同期します。
10.ゲームデーを過ごす：失敗と回復を解決する。

アンチパターン

意識のないイベントタイムと処理時間を混在させる。
スキーマガバナンス→「breaking」リリースの欠如。
後半のデータとホットキーを無視します。
リプレイ戦略の欠如とトピックのバージョニング。
idempotencyおよびEOSのない料金/支払。

概要

リアルタイムストリーミングは「別のトランスポート」ではなく、ドメインイベント、明確なSLO、データ契約、ウィンドウとステータス、セキュリティと観測性などの考え方です。iGamingの場合、持続可能なセットはKafka+Flink/ksqlDB+Debezium+Materialized Views+Feature Storeです。これは、負荷が増加するにつれて、ミリ秒の反応、オンライン/オフラインの分析の一貫性、制御された複雑さをもたらします。