DataOps-uzmanları

1) DataOps nedir ve neden iGaming

DataOps, veri akışını kaynaklardan ve sözleşmelerden vitrinlere, BI ve ML'ye kadar öngörülebilir, hızlı ve güvenli hale getiren bir dizi mühendislik, ürün ve operasyonel uygulamadır.
İGaming'de riskler yüksektir: düzenleyici (KYC/AML/RG), gerçek zamanlı para, pazarlama deneyleri, oyun sağlayıcılarının ve PSP'lerin sık sık yayınlanması.

• "Fikir - veri - metrik/model" döngüsünü kısaltın.
• Stabil kalite ve tekrarlanabilirlik.
• Kontrollü değişiklikler (rollout/rollback).
• Şeffaflık: Kimin ne için sorumlu olduğu, nerede "kırıldığı".

2) Değer akışı

1. Kaynak/Sözleşme - 2) Giriş - 3) Bronz/Gümüş/Altın - 4) Özellik Mağazası/BI - 5) Tüketiciler (Ürün, Analitik, ML) - 6) Geri Bildirim.

Her aşamada - eserler, testler, metrikler, sahipler ve SLO'lar.

3) Sözleşme odaklı veri geliştirme

Veri Sözleşmeleri: şema, türler, zorunlu, izin verilen değerler, SLA tazeliği/teslimi, DQ kuralları, gizlilik ('pii', 'tokenize').
Uyumluluk (SEMVER): MINOR - eklemeler, MAJOR - uyumsuzluk, PATCH - düzeltmeler.
CI-gates: Sözleşme bozulursa/test yapılmazsa/gerileme olursa PR'yi engelleriz.
Sağlayıcılar/PSP/KYC ile veri anlaşmaları: formatlar, imza, retrays, veri tekilleştirme.

4) Veri testi (önce/sırasında/sonrasında)

Önce (tasarım): sözleşme testleri, örnek setleri, veri üreteçleri.

• Şema testleri (tip/nullable/enum/compatibility),
• DQ testleri (geçerlilik, benzersizlik, bütünlük, tazelik),
• Gizlilik kuralları (günlüklerde/vitrinlerde Sıfır PII),
• Idempotency kontrolleri ve dedup.
• Sonra (kabul): pencere regresyon testleri/özelliği, karşılaştırma v1/v2 (tolerans bantları), metriklerin kalibrasyonu.

5) Orkestrasyon ve ortamlar

Orkestratör (Airflow/eq.) koşular hakkında bir gerçek kaynağı olarak: bağımlılıklar, geri çekilmeler, SLA'lar, uyarılar.
Ortamlar: Dev - sahne - eserlerin tanıtımı ile prod (tablolar, modeller, özellik ağı).
Marka/bölge/kiracı ile izolasyon: ayrı şemalar/dizinler/şifreleme anahtarları.
Relogue olmayan anahtarlar için bayrakları ve yapılandırmayı veri olarak serbest bırakın.

6) Sürümler ve dağıtım stratejileri

Vitrinler ve modeller için Mavi-Yeşil/Kanarya: v2 paralel montaj, karşılaştırma, kısmi trafik.
Şema geçişlerinde çift yazma/çift okuma.
Düşük yük ve tersinirlik üzerinde özellik bayrakları.
Dolgu oyun kitapları: geçmişi yeniden yükleme, sağlama toplamı, 'yeniden hesaplanmış' etiketler.

7) Gözlemlenebilirlik ve uyarılar (Veri Gözlemlenebilirliği)

Soy düğümleri tarafından tazelik/bütünlük/hacimler/anomaliler.
Kalite: geçiş hızı DQ, KPI'lar için kırmızı yollar.
Şemalar/Sözleşmeler: uyumsuzluk olayları, % kontrolleri başarıyla geçti.
Performans: boru hattı gecikmesi, maliyet (hesaplama/depolama).
Yorumlanabilirlik: bağlantılar "istochnik ^ vitrina/model," hızlı "dashboard/KPI yolu".

8) Olay yönetimi

Sev-seviyeleri (P1-P3), RACI, iletişim kanalları.
Runbooks: yaygın nedenler (kaynak eksik, şema kayması, anahtar sızıntısı, dolandırıcılık gürültüsü).
Otomatik azaltma: retrai, yedek bir kanala geçiş, vitrinleri "dondurma".
Ölüm sonrası: Sorunun kökü, eylemler, birikmiş işlerdeki önleme görevleri.

9) DataOps'ta güvenlik, gizlilik ve erişim

mTLS/TLS 1. 3, paket imzası, parti karmaları.
Vitrin ve kütüklerde tokenizasyon/maskeleme; Detokenizasyon sadece "temiz bölgede".
Denetim ile RBAC/ABAC/JIT; Olaylar için camı kırın.
Tutma/Yasal Tutma boru hatları (TTL, yaşam döngüsü) ile anlaştı.
Günlüklerdeki sıfır PII, bölüm metriğidir.

10) Tam teşekküllü DataOps tüketicileri olarak BI/ML

BI: "altın" vitrinlerinin belgelendirilmesi, "SELECT'in yasaklanması, KPI tanımlarının sürümlendirilmesi.
ML: Sürümleri, kayıt defteri modelleri, şampiyon-challenger, adalet/gizlilik kapıları, karşı-olgusal testler ile Özellik Mağazası.

11) Başarı Ölçütleri (SLO/SLI)

• Tazelik SLO (örn. payments_gold ≤ 15 dk, p95).
• İş başarı oranı ≥ 99. %5, Ortalama Tespit Süresi (MTTD )/Kurtarma (MTTR).
• Değişim için Lead Time (ideya - prod), Dağıtım Frekansı (bültenleri/hafta).

• DQ Geçiş Hızı hedef eşiği ≥ (kritik yollar üzerinden).
• Şema Uyumluluk Geçişi в CI.
• Toleranslarda Delta v1/v2.

• Loglarda sıfır PII ≥ 99. 99%.
• Detokenizasyon SLO ve %100 denetim.
• Tutma Zamanında Silme hedef eşiği ≥.

• Rapor/vitrin yayın zamanı.
• Veri olaylarının azaltılması, kontrol içindeki KPI'lar (GGR, tutma) üzerindeki etki.

12) Şablonlar (kullanıma hazır)

12. 1 Veri Sözleşmesi (parça)

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. Ekran/Özellik için 2 PR Kontrol Listesi

• Güncellenmiş sözleşme/şema, semver doğru
• DQ/şema/regresyon testleri yeşil
• Sürüm Notları + Linejay Etkisi
• geri doldurma/geri alma planı hazır
• Eşik uyarıları ve panoları yapılandırıldı
• Gizlilik/erişim politikaları izlenir

12. 3 Sürüm notları

Ne: 'rg _ signals v1. 3. 0 '- eklenen' loss _ streak _ 7d '

Tip: MINOR, şema uyumlu

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

Doğrulama: Çift çalışma 14 gün, delta ≤ 0. Anahtar KPI'larda %3

Geri alma: flag'rg _ signals. use_v1=true'

Sahibi/Tarihi/Bilet

12. 4 Runbook ("ödeme gecikmesi" olayı)

1. PSP kaynak SLA, konektör durumunu kontrol edin.
2. Retrai/yedek uç noktaya geçiş.
3. Geçici bozulma: kümeleri ayrıntısız yayınlıyoruz.
4. # data-status iletişim, Olay Mgmt bilet.
5. Ölüm sonrası, RCA, önleme (kotalar/önbellek/kontrol şemaları).

13) Roller ve Sorumluluklar (RACI)

CDO/Veri Yönetişim Konseyi - Politika, Standartlar (A/R).
Alan Sahipleri/Veri Sorumluları - Sözleşmeler, Kalite, Vitrinler (R).
Veri Platformu/İng - orkestratör, depolama, CI/CD, gözlemlenebilirlik (R).
Analytics/BI Lead - vitrin sertifikası, KPI tanımları (R).
ML Kurşun - özellik deposu, kayıt defteri, model izleme (R).
Güvenlik/DPO - gizlilik, tokenizasyon, erişim, saklama (A/R).
SRE/SecOps - Olaylar, DR/BCP, SIEM/SOAR (R).

14) Uygulama Yol Haritası

0-30 gün (MVP)

1. Kritik yolları belirleyin (ödemeler, game_rounds, KYC, RG).
2. Sözleşmeleri ve CI-kapılarını (şemalar, DQ, gizlilik) girin.
3. Gözlemlenebilirliği dahil edin: tazelik/eksiksizlik/anomaliler + uyarılar.
4. Altın vitrinler: KPI'yı düzeltin ve 'SELECT'i yasaklayın.
5. Çalışma kitapları ve # data-status kanalı, Release Notes şablonu.

30-90 gün

1. Dual-run ve kanarya pencere/model bültenleri; Oyun kitaplarını doldurun.
2. Sürüm oluşturma özelliğine sahip Özellik Deposu/Model Kayıt Defteri.
3. Erişim ilkeleri (RBAC/ABAC/JIT) ve Sıfır PII günlüklerde.
4. Panolar SLO/maliyet, otomasyon retenschna/TTL.
5. DataOps ekiplerinin eğitimi (onboarding, workshoplar).

3-6 ay

1. Tam döngü şampiyonu-meydan okuyan modeller, adalet/gizlilik kapıları.
2. Coğrafi/kiracı izolasyonu, yargı yetkisine göre anahtarlar ve veriler.
3. Soy ve diff'ten Otomatik Sürüm Notları.
4. Düzenli post-mortemler ve üç aylık DataOps incelemeleri.
5. Süreçlerin dış denetimi (lisansın gerektirdiği durumlarda).

15) Anti-desenler

"Verileri daha sonra düzelteceğiz": testler/sözleşmeler olmadan yayınlar.
Opak boru hatları: soy ve mal sahibi yok.
DataOps işlemlerini "atlayarak" manuel yükleme.
PII günlükleri, kum havuzlarında üretim üsleri dökümü.
Geri alma/geri doldurma planı yok.
Sürümleri ve sabit tanımları olmayan KPI'lar.

16) İlgili bölümler

Veri Yönetimi, Veri Kökeni ve Yolu, Denetim ve Sürüm Oluşturma, Erişim Kontrolü, Güvenlik ve Şifreleme, Veri Tokenizasyonu, Model İzleme, Saklama Politikaları, Veri Etiği.

Toplam

DataOps, farklı komut dosyalarını ve analist "kahramanlığını" yönetilebilir bir veri üretim hattına dönüştürür: değişim hızlı ancak öngörülebilir; Kalite ve gizlilik izlenir; Sürümler geri dönüşümlüdür; Metrikler ve modeller tekrarlanabilir. Bu, ölçeklenebilir bir iGaming platformunun temelidir.