DataOps 전문가

1) DataOps는 무엇이며 iGaming 이유

DataOps는 소스 및 계약에서 상점, BI 및 ML에 이르기까지 데이터 흐름을 예측 가능하고 빠르며 안전하게 만드는 엔지니어링, 제품 및 운영 관행 세트입니다.
iGaming에서는 규제 (KYC/AML/RG), 실시간 자금, 마케팅 실험, 게임 제공 업체의 빈번한 릴리스 및 PSP와 같은 지분이 높습니다.

• "idea → data → metric/model" 루프를 단축하십시오.
• 안정적인 품질과 재현성.
• 통제 된 변경 사항 (롤아웃/롤백).
• 투명성: 누가 "파괴" 를 담당하는지.

2) 가치 흐름

1. 소스/계약 → 2) 섭취 → 3) 청동/은/금 → 4) 기능 저장소/BI → 5) 소비자 (제품, 분석, ML) → 6) 피드백.

각 단계에서 아티팩트, 테스트, 메트릭, 소유자 및 SLO.

3) 계약 지향 데이터 개발

데이터 계약: 체계, 유형, 필수, 허용 된 값, SLA 신선도/전달, DQ 규칙, 개인 정보 보호 ('pii', 'tokenized').
호환성 (SEMVER): MINOR-추가, MAJOR-비 호환성, PATCH-수정.
CI- 게이트: 계약이 중단/테스트/관련 없으면 PR을 차단합니다.
공급자/PSP/KYC와의 데이터 계약: 형식, 서명, 배상, 중복 제거.

4) 데이터 테스트 (전/도중/후에)

(설계) 전: 계약 테스트, 샘플 세트, 데이터 생성기.

• 스키마 테스트 (유형/nullable/enum/호환성),
• DQ 테스트 (유효성, 독창성, 완전성, 신선도),
• 개인 정보 보호 규칙 (로그/상점의 제로 PII),
• Idempotency 점검 및 dedup.
• (수락 후): 창 회귀 테스트/기능, 비교 v1/v2 (공차 대역), 메트릭 교정.

5) 오케스트레이션 및 환경

오케스트레이터 (공기 흐름/eq.) 달리기에 대한 진실의 원천으로서: 중독, 퇴각, SLA, 경고.
환경: 아티팩트 (테이블, 모델, 피처 네트워크) 를 홍보하여 dev→ 스테이지 → prod.
브랜드/지역/테넌트 별 격리: 별도의 체계/디렉토리/암호화 키.
비 릴로그 스위치의 데이터로 플래그 및 구성을 릴리스하십시오.

6) 릴리스 및 배포 전략

상점 및 모델을위한 Blue-Green/Canary: v2 병렬 어셈블리, 비교, 부분 트래픽.
스키마 마이그레이션에 대한 이중 쓰기/이중 읽기.
낮은 하중 및 가역성에 플래그가 있습니다.
백필 플레이 북: 이력 재 로딩, 체크섬, '재 계산 된' 레이블.

7) 관찰 및 경고 (데이터 관찰 가능성)

계보 노드별로 신선도/완전성/볼륨/이상.
품질: 합격률 DQ, KPI의 빨간색 경로.
계획/계약: 비 호환성 이벤트,% 가 수표를 성공적으로 통과했습니다.
성능: 파이프 라인 대기 시간, 비용 (계산/저장).

해석 가능성: "istochnik → vitrina/model", 빠른 "경로를 대시 보드/KPI로 연결합니다."

8) 사건 관리

세브 레벨 (P1-P3), RACI, 통신 채널.
런북: 일반적인 원인 (소스 누락, 스키마 드리프트, 키 누출, 사기 소음).
자동 완화: retrai, 여분의 채널로 전환, "동결" 상점 창.
사후: 백 로그의 문제, 행동, 예방 작업의 근본.

9) DataOps의 보안, 개인 정보 보호 및 액세스

mTLS/TLS 1. 3, 패킷 서명, 파티 해시.
상점 및 통나무의 토큰 화/마스킹; "깨끗한 구역" 에서만 데토 케니 화.
감사와 함께 RBAC/ABAC/JIT; 사고에 대한 브레이크 글래스.
보유/법적 보류는 파이프 라인 (TTL, 수명주기) 에 동의했습니다.
로그의 Zero-PII는 파티션 메트릭입니다.

10) 본격적인 DataOps 소비자로서의 BI/ML

BI: "골드" 쇼케이스 인증, 'SELECT' 금지, KPI 정의 다양성.
ML: 버전, 레지스트리 모델, 챔피언 챌린저, 공정성/개인 정보 보호 게이트, 반 사실 테스트가있는 피처 스토어.

11) 성공 지표 (SLO/SLI)

• 신선도 SLO (예: (PHP 3 = 3.0.6, PHP 4)
• 직업 성공률은 99 이상입니다. 5%, 평균 탐지 시간 (MTTD )/복구 (MTTR).
• 변경을위한 리드 타임 (ideya → prod), 배포 주파수 (릴리스/주).

• DQ Pass-Rate는 목표 임계 값을 능가합니다 (중요 경로 이상).
• 스키마 호환성 패스... CI.
• 공차에서 델타 v1/v2.

• 로그의 PII 0이 99 이상입니다. 99%.
• Detokenization SLO 및 100% 감사.
• 보존 온 타임 삭제는 목표 임계 값보다 높습니다.

• 보고서/쇼케이스 출판 시간.
• 데이터 사고 감소, 제어 내에서 KPI (GGR, 보존) 에 미치는 영향.

12) 템플릿 (사용할 준비)

12. 1 데이터 계약 (조각)

yaml name: game_rounds_ingest owner: games-domain schema_version: 1. 6. 0 fields:
- name: round_id type: string required: true
- name: bet_amount type: decimal(18,2)
required: true dq_rules:
- rule: bet_amount >= 0
- rule: not_null(round_id)
privacy:
pii: false tokenized: true sla:
freshness: PT15M completeness: ">=99. 9%"
retention: P12M

12. 디스플레이/기능을위한 2 개의 PR 점검표

• 업데이트 된 계약/계획, 준수 수정
• DQ/스키마/회귀 테스트는 녹색입니다
• 릴리스 노트 + Linejay 영향
• 백필/롤백 계획 준비
• 임계 값 경고 및 대시 보드 구성
• 개인 정보 보호/액세스 정책이 준수됩니다

12. 3 개의 릴리스 노트

무엇: 'rg _ signs v1. 3. 0 '-' loss _ streak _ 7d '추가

유형: MINOR, 체계 호환

영향: BI 'rg _ dashboard', ML 'rg _ model @ 2. x '

유효성 검사: 이중 실행 14 일, 델타 주요 KPI에서 3%

롤백: flag 'rg _ signs. (PHP 3 = 3.0.6, PHP 4)

소유자/날짜/티켓

12. 4 런북 ("지불 지연" 사건)

1. PSP 소스 SLA, 커넥터 상태를 확인하십시오.
2. 여분의 끝점으로 복귀/전환.
3. 일시적인 저하: 세부 사항없이 집계를 게시합니다.
4. # 데이터 상태의 커뮤니케이션, Incident Mgmt의 티켓.
5. 사후, RCA, 예방 (할당량/캐시/제어 체계).

13) 역할 및 책임 (RACI)

CDO/데이터 거버넌스위원회-정책, 표준 (A/R).
도메인 소유자/데이터 관리자-계약, 품질, 상점 (R).
데이터 플랫폼/Eng-오케 스트레이터, 스토리지, CI/CD, 관찰 가능성 (R).
분석/BI 리드-쇼케이스 인증, KPI 정의 (R).
ML 리드 - 기능 저장소, 레지스트리, 모델 모니터링 (R).
보안/DPO-개인 정보 보호, 토큰 화, 액세스, 유지 (A/R).
SRE/SecOps-사건, DR/BCP, SIEM/SOAR (R).

14) 구현 로드맵

0-30 일 (MVP)

1. 중요한 경로 (결제, 게임 _ 라운드, KYC, RG) 를 식별하십시오.
2. 계약 및 CI 게이트 (체계, DQ, 개인 정보 보호) 를 입력하십시오.
3. 관찰 가능성 포함: 신선도/완전성/이상 + 경고.
4. 골드 쇼케이스: KPI를 수정하고 'SELECT' 를 금지하십시오.
5. 런북 및 # 데이터 상태 채널, 릴리스 노트 템플릿.

30-90 일

1. 이중 실행 및 카나리아 창/모델 릴리스; 백필 플레이 북.
2. 버전이 포함 된 Feature Store/Model Registry.
3. 로그의 액세스 정책 (RBAC/ABAC/JIT) 및 Zero-PII.
4. 대시 보드 SLO/cost, 자동화 retenschna/TTL.
5. DataOps 팀 교육 (온 보딩, 워크샵).

3-6 개월

1. 전체 사이클 챔피언 챌린저 모델, 공정성/개인 정보 보호 게이트.
2. 관할권 별 지오/테넌트 격리, 키 및 데이터.
3. 계보 및 diff의 자동 릴리스 노트.
4. 정기적 인 사후 검토 및 분기 별 DataOps 검토.
5. 프로세스에 대한 외부 감사 (라이센스에 의해 요구되는 경우).

15) 반 패턴

"나중에 데이터를 수정합니다": 테스트/계약없이 릴리스합니다.
Opaque 파이프 라인: 계보와 소유자가 없습니다.
DataOps 프로세스를 "우회" 하는 수동 업로드.
PII 로그, 샌드 박스에 생산 기지 덤프.
롤백/백필 계획이 없습니다.

버전이없는 KPI 및 고정 정의

16) 관련 섹션

데이터 관리, 데이터 원산지 및 경로, 감사 및 검증, 액세스 제어, 보안 및 암호화, 데이터 토큰 화, 모델 모니터링, 보존 정책, 데이터 윤리.

합계

DataOps는 서로 다른 스크립트와 분석가 "영웅주의" 를 관리 가능한 데이터 생산 파이프 라인으로 전환합니다. 변경은 빠르지 만 예측 가능합니다. 품질과 개인 정보가 모니터링됩니다. 릴리스는 가역적입니다. 메트릭과 모델은 재현 가능합니다. 이것이 확장 가능한 iGaming 플랫폼의 기초입니다.