Ekotizim tahlili

1) Tarmoq ekotizimida tahlilning roli

Ekotizim tahlili - bu barcha ishtirokchilarning (operatorlar, studiyalar/RGS, PSP/APM, KYC/AML, affiliates/media, strimerlar, SRE, xavfsizlik) signallarini to’plash, normallashtirish va talqin qilish qobiliyati, ularni to’lovlarni yo’naltirish, kontent tavsiyalari, guardrails RG, limitlar, fich-bayroqlar, kros-kampaniyalar, sig’imni rejalashtirish va DR.
Maqsad - ma’lumotlar to’g’risidagi yagona haqiqat (single source of truth), bashorat qilinadigan SLO/KPI va tezkor yaxshilanishlar sikli.

2) Manbalar, voqealar va ontologiya

2. 1 Hodisa modeli (minimal domen)

`click`, `session_start/stop`, `bet/spin`, `round_start/result`, `deposit/withdrawal`, `psp_auth`, `kyc_status`, `fraud_signal`, `reward_granted`, `leaderboard_update`, `stream_interaction`.

2. 2 Identifikatorlar va bog’liqlik

`playerId` (псевдоним), `operatorId`, `providerId`, `contentId`, `campaignId`, `paymentRouteId`, `tableId`, `traceId`.
Barcha ID tokenlanadi, PII seyf-zonalarda saqlanadi.

2. 3 Ma’lumotlar ontologiyasi va kontraktlari

Schema Registry va domen lug’atlari.
Data Contracts: egasi, vazifasi, yangi/toʻliq SLA, metrik formulalar, ruxsat etilgan qiymatlar.
Version: sxemalar va formulalar uchun semver.

3) Tahliliy arxitektura

3. 1 Oqimlar va omborlar

Streaming (1-5 s ≤): voqealar shinasi → materiallashtirilgan tasavvurlar (operatsion dashbordlar, SRE, real-time echimlari).
Batch (kuniga 5-15 daqiqa): CDC/ETL → DWH/Lakehouse (moliya, hisobotlar, komplayens).
Hot/Warm/Cold qatlamlari, S3 mos arxivlash, vakuum/retenshn.

3. 2 Maʼlumot qatlamlari

Raw (oʻzgarmas, shifr, lineage).
Staging (tozalash/normallashtirish).
Semantic (yulduzlar/noodle, vyuhi, metrika).
Feature Store (onlayn/oflayn belgilar).
Knowledge Graph (tavsiyalar va antifrod uchun mavjudotlar/aloqalar grafigi).

3. 3 Foydalanish va xavfsizlik

RBAC + ABAC + ReBAC, mTLS/JWS, tokenizatsiya, yurisdiksiya filtrlari, SoD (vazifalar bo’linishi), WORM-audit.

4) Metrika (kanonika) katalogi

4. 1 Mahsulot va o’sish

CR huni: login → KYC → depozit → faol o’yin.
Retention D1/D7/D30, ARPU/ARPPU, LTV (kumulyativ/model).
Engagement: sessiyalar/DAU/WAU/MAU, o’rtacha davomiyligi, missiyalar/turnirlar.

4. 2 To’lovlar/PSP/APM

Conversion Rate (ARM × mintaqa × qurilma), avtorizatsiya p95, chorjbek-xavf, marshrutning nosozligi, cut-over vaqt.

4. 3 KYC/AML

Pass-rate va SLA bosqichlari, FP/FN, CR depozitga ta’siri, manual review navbati.

4. 4 Kontent/studiyalar

Sessiyalar/jalb qilish/o’yin bo’yicha ushlab turish, RTP/o’zgaruvchanlik, hayot-SLI (e2e-kechikish, packet loss).

4. 5 Infra/SRE

p95/p99 API, lag broker, uptime integratsiyalar, headroom, DR-fliplar, xato byudjeti.

4. 6 Moliya

GGR/Net Revenue, rake/fee, Cost-to-Serve (per rps/txn/stream/event), kreditlar/penalti (SLO-bog’langan).

5) Atributsiya va tajriba

5. 1 Atributiya

Qoida: yurisdiksiya oynalari bo’lgan «last eligible touch», postbeklarning anti-dubli, kelishilgan tokenlar bo’yicha cross-device stitching.
Tekshirishlar: sanity-testlar, moliya/yuridik bilan kelishish.

5. 2 Eksperimentlar

A/B/C, stratifikatsiya (yurisdiksiya, xavf segmentlari, qurilma), guardrails (SLO, RG, komplayens).
Yagona hisoblash platformasi: effektlar, ishonchli oraliqlar, dispersiyani kamaytirish uchun CUPED/CPP.
Feature-flags/Progressive delivery s avto-rollbekom by budjet xato.

6) Feature Store и Knowledge Graph

6. 1 Feature Store

Onlayn belgilar (20-50 ms ≤ reaksiya): propensity, risk, to’lov tartibi, kontent ta’mlari.
Oflayn belgilar (batch/trening).
SLA tazelik/consistency, dreyf nazorati, PDn sizib chiqish testlari.

6. 2 Knowledge Graph

Uzellar: o’yinchi, segment, o’yin, provayder, APM/PSP, mintaqa, kampaniya, xavf-hodisa.
Rebra: «o’ynadi», «APM orqali depozit», «tekshirildi», «kampaniya ishtirokchisi», «antifrod-pattern ishladi».
Use-cases: tavsiyalar, look-alike, kollyuziyalar, to’lovlar va yo’nalishlardagi yashirin qaramliklar.

7) Federal tahlil, maxfiylik va komplayens

Federated Learning (FL): modellarni PD uzatmasdan ushbu sheriklarga o’qitish; secure aggregation va differensial maxfiylik (DP).
DPA/DPIA: maqsadlar, saqlash muddatlari, transchegaraviy oqimlar.
PII-minimallashtirish: tokenlash, niqoblash, alohida seyf zonalari.
Audit: WORM va traceId bilan so’rovlar va hisoblashlar.

8) MLOps va BIOps (mahsulot sifatida tahlil)

8. 1 MLOps

Model kartochkalari (maqsad, ma’lumotlar, metrika, xatarlar), avtomatik trening/deploy, drift/latency monitoringi, Canary/Shadow.
Metrikasi: AUC/PR, lift, KS, fairness, latency infenersa, qayta o’qitish chastotasi.

8. 2 BIOps (panellar/vitrinalar)

Formulalar/vidjetlarni versiyalash, cheynjloglar, qum qutilari va demo-ma’lumotlar, panellarning conformance-testlari.
SLO panellari: ma’lumotlarning yangiligi, render p95, foydalanish imkoniyati, kesh-xit ulushi.

9) Tahlillar iqtisodiyoti: Cost-to-Serve va ROI

Cost per rps/txn/stream/event, inferens qiymati/1000 so’rov, fich va stream-agregatsiyalarni saqlash.
Value Map: CR depozitlar, ARPU/LTV modellari/qoidalari ulushi, chorjbeklar va hodisalarni kamaytirish.
Tajribalarning ROI: uplift, o’zini qoplash vaqti, SLOga ta’siri/jarimalar/kreditlar.
Optimallashtirish: issiq kesmalarni kesish, partiyalashtirish, ustunlarni pruning, moslashuvchan derazalar.

10) Ma’lumotlar va sifat kuzatilishi

Data-SLO: completeness, freshness, uniqueness, consistency.
Schema-violations/Lineage: sxemalarni ajratishda alertlar, kelib chiqish yo’li.
Reconciliation: agregatlarni solishtirish (moliya, atributsiya), dubl/yoʻqotishlarni nazorat qilish.
Trace-korrelyatsiya:’traceId’voqeadan panel va harakatlargacha.

11) O’zgartirishlar va versiyalarni boshqarish

Sxemalar va formulalarning semantik versiyasi, «add-only» migratsiyasi, versiyalar orasidagi adapterlar.
Change-windows, auto-rollback, moslashuvchanlik bayroqlari, parallel oynali deprecation-reja.

12) Anti-patternlar

«Haqiqatlar» ko’p: turli jamoalarda bir metrikaning turli formulalari.
Xom BIdagi PDn: tokenizatsiya/niqoblash yo’qligi.
Shema registrisiz voqealar: vitrinalar va modellar.
Guardrailssiz tajribalar: hodisalar/jarimalar ko’payishi.
Payplaynlarda idempotentlik bo’lmagan retralar: dubli/siljish.
SLO «qog’ozda»: alert/stop tugmalari yo’q.
Lineage yoʻqligi: bahsli raqamni isbotlab boʻlmaydi.
Maʼlumotlar kirishidagi SPOF-shlyuz, N + 1 yoʻq.

13) Joriy etish chek-varaqalari

13. 1 Ma’lumotlar va sxemalar

• Ontologiya va lug’atlar tasdiqlangan.
• Schema Registry + Data Contracts (egasi, SLA, versiya).
• PDn, DPIAning tokenizatsiyasi/niqoblanishi rasmiylashtirilgan.

13. 2 Payplaynlar va sifat

• Stream + Batch konveyerlari, yangi/to’liq SLAs.
• Data-tests (shu jumladan atributiya/moliya), reconciliation joba.
• Alertlar drift/violations/lag shina.

13. 3 Metrika va panellar

• Formulalar va egalari bo’lgan metriklar katalogi.
• Vidjetlarning versiyalari, qum qutisi, conformance to’plami.
• SLO panellari (yangilik, render, foydalanish imkoniyati).

13. 4. Modellar va yechimlar

• Model kartochkalari, monitoring, canary/shadow.
• Feature Store (online/offline), drift nazorati.
• Guardrails RG/komplayens, stop tugmalari.

13. 5 Iqtisodiyot

• Cost-to-Serve карта (per rps/txn/event/stream).
• Value Map va ROI baholash jarayoni.
• Co-funding/kreditlar/penalti metriklarga bog’langan.

14) Kamolotning yo’l xaritasi

v1 (Foundation): voqealar/ontologiya, Schema Registry, baza panellari va batch hisobotlari, data-tests.
v2 (Integration): stream-vitrinalar, metriklar katalogi, A/B-platforma, Feature Store, sheriklar scorecards.
v3 (Automation): SRE/to’lovlar/kontentning taxminiy modellari, SLI, BIOps, avto-alertlar va auto-rollback bo’yicha avto-dozalash.
v4 (Networked Intelligence): federativ modellar (FL/DP), tavsiyalar va antifrod yadrosi sifatida knowledge graph, sheriklararo vitrinalar va qo’shma yechimlar.

15) Qisqacha xulosa

Ekotizim tahlili semantika + oqim + yechimdir. Voqealar va formulalarni standartlashtiring, sifatli stream/batch-payplaynlar bilan ta’minlang, metriklar katalogini yuriting, Feature Store va bilim grafasidan foydalaning, maxfiylikni himoya qiling (DP/FL), versiyalar va SLOlarni boshqaring. Hamma narsani iqtisodiyot bilan bog’lang (Cost-to-Serve va ROI) - ishtirokchilar tarmog’i har kuni o’rganadi va bozorda tezroq qaror qabul qiladi.