DataOps實踐

1） DataOps是什麼,為什麼iGaming

DataOps是一組工程，產品和運營實踐，可使數據流可預測，快速和安全：從源和合同到店面，BI和ML。
在iGaming中，賭註很高：監管性（KYC/AML/RG），實時資金，營銷實驗，遊戲提供商和PSP的頻繁發布。

• 「想法→數據→度量/模型」循環縮短。
• 穩定的質量和可重復性。
• 受控更改（rollout/rollback）。
• 透明度：誰負責什麼，「崩潰」的地方。

2）價值流（Value Stream）

1.資料來源/合同→ 2） Ingestion → 3） Bronze/Silver/Gold → 4） Feature Store/BI → 5）消費者（產品、分析師、ML） → 6）反饋。

在每個階段-工件，測試，度量，所有者和SLO。

3）面向合同的數據開發

數據合同：電路,類型,強制性,允許值,SLA新鮮/交付,DQ規則,隱私（「pii」,「tokenized」）。
兼容性（SEMVER）： MINOR-添加,MAJOR-不兼容,PATCH-修復。
CI門：如果合同破裂/沒有測試/恢復,將阻止PR。
與/PSP/KYC提供商的數據協議：格式、簽名、轉發、重復數據消除。

4）數據測試（之前/期間/之後）

之前（設計）：合同測試、示例集、數據生成器。

• 計劃測試（類型/不可用/enum/兼容性），
• DQ測試（有效性，唯一性，完整性，新鮮），
• 隱私規則（Logs/店面中的 Zero-PII），
• 異位和異位檢查。
• 之後（接受）：店面/相位回歸測試,v1/v2比較（tolerance樂隊）,校準度量。

5）管弦樂隊和環境

編曲家（Airflow/ekv。）作為運行真相的來源：成癮，撤退，SLA，Alertes。
環境：dev → stage → prod，宣傳文物（表，模型，fich-setów）。
按品牌/地區/tenant隔離：單獨的方案/目錄/加密密鑰。
發行版標誌和配置作為數據,用於無中繼切換。

6）發布和部署策略

Blue-Green/Canary用於展示櫃和模型：並行v2組裝，比較，部分流量。
雙寫/雙讀取模式遷移。
在低負載和可逆性下延遲切換（功能標誌）。
Backfill花花公子：故事加載，校驗和，標記「recomputed」。

7）可觀察性和異同（數據觀測）

線性節點上的新鮮/完整/體積/異常。
質量：通過DQ，KPI的「紅色」路徑。
電路/合同：不兼容事件，成功通過檢查的百分比。
性能：piplines的潛在性，成本（compute/storage）。
可解釋性：「istochnik→vitrina/model」鏈接，快速的「通往儀表板/KPI的路徑」。

8）事件管理

Sev-level（P1-P3），RACI，通信渠道。
Runbooks：常見原因（來源不足,schema drift, key leak, frod噪音）。
自動混合：重新鋪設，切換到備用通道，「凍結」店面。

Mortem後： 問題的根源,動作,預防任務到後門.

9） DataOps中的安全性、隱私性和可用性

mTLS/TLS 1.3、包裝簽名、批次哈希。
店面和日誌中的令牌/偽裝；僅在「清潔區域」中進行分解。
RBAC/ABAC/JIT進行審計；用於事件的斷面玻璃。
Retention/Legal Hold與piplines（TTL，lifecycle）保持一致。
Logs中的Zero-PII是分區度量。

10）BI/ML作為成熟的DataOps消費者

BI：「金色」店面認證，「SELECT」禁令，KPI定義的驗證。
ML：功能商店，具有版本，註冊模型，冠軍挑戰者，公平性/隱私門，對口測試。

11）成功指標（SLO/SLI）

• Freshness SLO（例如payments_gold ≤ 15分鐘，p95）。
• Job Success Rate ≥ 99.5%, Mean Time to Detect (MTTD) / Recover (MTTR).
• Lead Time for Change （ideya→prod）, Deployment Frequency （版本/ned）。

• DQ Pass-Rate ≥目標閾值（通過關鍵路徑）。
• Schema Compatibility Pass в CI.
• 公差中的Delta v1/v2。

• Zero-PII in logs ≥ 99.99%.
• Detokenization SLO和100％審核。
• Retention On Time Deletion ≥目標閾值。

• 報告/店面發布時間。
• 減少數據事件,在控制範圍內影響KPI （GGR、保留）。

12）模板（準備使用）

12.1數據合同（片段）

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

12.2 Check List公關店面/相框

• 更新的合同/計劃，semver正確
• DQ測試/電路/倒退綠色
• Release Notes+線條沖擊
• backfill/rollback計劃準備就緒
• 閾值Alert和Dashbords定制
• 隱私/訪問政策得到遵守

12.3 Release Notes（草圖）

什麼： 'rg_signals v1。3.0'-添加'loss_streak_7d'

類型： MINOR,電路兼容

沖擊： BI'rg_dashboard'，ML'rg_model@2。x`

驗證： 雙跑14天，delta ≤ 0。按主要KPI計算的3％

Rollback： 標誌'rg_signals.use_v1=true`

所有者/日期/tiket

12.4 Runbook（「延遲付款」事件）

1.檢查PSP源的SLA,連接器狀態。
2.Retrai/切換到備用端點。
3.時間降解：我們發布聚合而沒有詳細說明。
4.在#data status中進行通信,在Incident Mgmt中進行點播。
5.後太平間，RCA，預防（配額/緩存/計劃控制）。

13）角色和責任（RACI）

CDO/數據治理委員會-政策，標準（A/R）。
Domain Owners/Data Stewards-合同，質量，店面（R）。
Data Platform/Eng-編曲，存儲，CI/CD，觀察力（R）。
Analytics/BI Lead-店面認證，KPI定義（R）。
ML Lead-功能商店，註冊，模型監控（R）。
安全/DPO-隱私，令牌化，可用性，重建（A/R）。
SRE/SecOps-事件，DR/BCP，SIEM/SOAR（R）。

14）實施路線圖

0-30天（MVP）

1.確定關鍵路徑（payments, game_rounds, KYC, RG）。
2.引入合同和CI門（計劃，DQ，隱私）。
3.包括可觀察性：新鮮/飽滿/異常+alerta。
4.黃金店面：記錄KPI和「SELECT」禁令。
5.Runbooks和#data status通道,「發布註釋」模板。

30-90天

1.雙奔跑和金絲雀店面/模型發行；backfill花花公子。
2.Feature Store/模型註冊表帶有轉換。
3.訪問策略（RBAC/ABAC/JIT）和日誌中的Zero-PII。
4.SLO/成本，再生/TTL自動化。
5.DataOps團隊培訓（登機，講習班）。

3-6個月

1.冠軍挑戰者模型的完整周期，fairness/privacy門。
2.地理/特南特隔離，按司法管轄區分類的密鑰和數據。
3.從線性和diff自動發行註釋。
4.定期的後面和季度DataOps評論。
5.外部流程審核（許可證要求）。

15）反模式

「數據然後會更正」：沒有測試/合同的版本。
不透明的管道：沒有線條和所有者。
手動卸載「繞過」DataOps流程。
Logies with PII, prod base轉儲到沙箱。
沒有rollback/backfill計劃。
KPI沒有版本和固定的定義。

16）相關部分

數據管理，數據來源和路徑，審核和驗證，訪問控制，安全性和加密，數據令牌，模型監控，存儲策略，數據倫理。

底線

DataOps將不同的腳本和「分析師的英雄主義」轉變為受控的數據生產線：變化迅速但可以預見；質量和隱私受到控制；發行版是可逆的；可重復使用指標和模型。它是可擴展的iGaming平臺的基礎。