Yüksek Trafikli Yazılım Mimarisi - Full Rehber

High Load’a giriş

• Highload Nedir?
• Data-intensive applications
• 0'dan milyon kullanıcıya
• Back-of-the-envelope hesaplamaları

Mimari Gereksinimler

• Reliability
• Scalability
• Maintainability

Dış Dünya ile İletişim

• DNS
• CDN
• Load balancer
• Reverse proxy
• Application Gateway
• Rate limiters,

Veri Aktarım Modelleri

• Database-through model
• Service-through model (REST/RPC)
• Message-passing model

Message-Driven Sistemler

• Asenkron modeller
• Message-driven design patterns
• Integration patterns

Veri Depolama

• Relational model vs document model
• Query-languages
• NoSQL
• DBMS lifecycle
• Graph-like Data Models
• Timeseries Data

Veri Tabanlarında Kullanılan Veri Yapıları

• Hash indexes
• Write-Ahead log, SSTables ve LSM
• B-Trees
• Diğer veri yapıları

Dağıtılmış Veriler: CAP Teoremi

• Distributed data’ya giriş
• Dağıtılmış veri depolamayla ilgili sorunlar
• CAP teoremi

Dağıtılmış Veriler: Replikasyon

• Leaders and followers
• Replication Lag
• Multi-leader replication
• Leaderless replication

Dağıtılmış Veriler: Bölümleme (Partitioning)

• Partition ile nasıl bir ilişkisi var?
• Consistent Hashing
• Key-value data
• Rebalancing
• Parallel query execution

Dağıtılmış Veriler: İşlemler (Transactions)

• ACID
• Single- and Multi- object operations
• Isolation levels
• Serializability

Dağıtılmış Veriler: Bütünlük (Consistency)

• Consistency types
• Consistency Guarantees

Dağıtılmış Veriler: Konsensüs (Consensus)

• Consensus
• Distributed transactions
• Fault-tolerant Consensus
• RAFT
• Paxos

Batch and Stream Processing

• Log analysis
• MapReduce
• Messaging systems

Event Sourcing and Streams

• Event Stream
• Event Sourcing
• CQRS
• State, Streams, Immutability

İzleme, Ölçümler ve Uyarı

• Logging
• Metrics
• Monitoring
• Alerting

Uygulama

• Spotify tarzi, mobil ve web client’lara hizmet verecek bir muzik streaming uygulamasi dizayn etme (Backend)
• Fonksiyonel İhtiyaçlar
  • Kullanici yonetimi
  • Sanatci ve sarki yonetimi
  • Ses isleme
  • Sarki tavsiyeleri
• Teknik İhtiyaçlar
  • Toplamda 1 milyar kullanıcı
  • Anlik 10 milyon aktif kullanıcı
  • 100 milyon sarki
  • Ortalama 5 MB boyutunda ses dosyalari (MP3)
  • Kullanici oynat butonuna bastıktan max 200ms sonra sarki oynatmanin baslamasi (Low Latency)
• Hizli sarki ve sanatci arama, 200ms cevap süresi

• High Load’a Giriş

  High load, özellikle yüksek trafikli ve veri yoğun uygulamalarda kullanılan bir terimdir. Yüksek trafikli uygulamaların performansını ve ölçeklenebilirliğini sağlamak için çeşitli teknikler ve stratejiler uygulanır. Bu bölümde, high load’un ne olduğunu, data-intensive uygulamaların nasıl çalıştığını ve 0’dan milyon kullanıcıya nasıl ölçeklenebileceğini inceleyeceğiz.

  Highload Nedir?

  Highload, bir sistemin veya uygulamanın yüksek miktarda trafiği ve işlemi aynı anda yönetebilme kapasitesidir. Bu tür sistemler, çok sayıda kullanıcının aynı anda erişim sağladığı, veri okuma/yazma işlemlerinin yoğun olduğu ve genellikle düşük gecikme süresi gerektiren sistemlerdir. Yüksek yüke sahip uygulamalar, kullanıcı deneyimini optimize etmek ve hizmet kesintilerini önlemek için yüksek performanslı altyapılara ve optimize edilmiş yazılım çözümlerine ihtiyaç duyar.

  Data-Intensive Applications

  Data-intensive (veri yoğun) uygulamalar, büyük miktarda verinin işlendiği, saklandığı ve analiz edildiği uygulamalardır. Bu tür uygulamalar, genellikle büyük veri setleri ile çalışır ve verinin hızlı bir şekilde işlenmesi ve erişilmesi gereklidir. Örnekler arasında sosyal medya platformları, e-ticaret siteleri, IoT cihazları ve gerçek zamanlı veri analizi yapan sistemler yer alır.

  Özellikler:

  • Büyük Veri Setleri: Petabaytlarca veri işlenebilir.
  • Yüksek Trafik: Aynı anda milyonlarca kullanıcıya hizmet verebilir.
  • Düşük Gecikme Süresi: Anlık veri erişimi ve işleme gereklidir.
  • Yüksek Erişilebilirlik: Kesintisiz hizmet sunma kapasitesi.

  0'dan Milyon Kullanıcıya

  Bir uygulamayı 0’dan milyon kullanıcıya ölçeklemek, dikkatli bir planlama ve strateji gerektirir. İşte temel adımlar:

  1. İlk Tasarım ve Mimari: Başlangıçta doğru bir mimari seçimi yapmak önemlidir. Mikroservisler, konteynerleştirme ve bulut tabanlı çözümler bu aşamada dikkate alınmalıdır.
  2. Veri Tabanı Seçimi: Uygulamanın veri tabanını doğru seçmek, ölçeklenebilirlik açısından kritiktir. NoSQL veritabanları, büyük veri setlerini işlemek için uygun olabilir.
  3. Ölçeklenebilir Altyapı: Bulut servis sağlayıcıları, esnek ve ölçeklenebilir altyapı sunarak, artan yük ile başa çıkmayı kolaylaştırır.
  4. Yatay ve Dikey Ölçekleme: Yatay ölçekleme (daha fazla sunucu eklemek) ve dikey ölçekleme (mevcut sunucuların kapasitesini artırmak) stratejileri kullanılabilir.
  5. Önbellekleme: Sık kullanılan verileri önbellekleme, veritabanı yükünü azaltarak performansı artırır.
  6. Dağıtık Sistemler: Dağıtık sistemler, yükü farklı sunuculara dağıtarak performansı artırır.

  Back-of-the-Envelope Hesaplamaları

  Back-of-the-envelope (BOTE) hesaplamaları, hızlı ve kaba tahminler yaparak bir sistemin ölçeklenebilirliğini ve performansını değerlendirmek için kullanılır. Örneğin, bir uygulamanın milyonlarca kullanıcıya hizmet verebilmesi için ihtiyaç duyulan sunucu sayısını, veri tabanı kapasitesini veya ağ bant genişliğini hızlıca tahmin etmek için BOTE hesaplamaları yapılabilir.

  Örnek:

  Bir sosyal medya uygulamasının her kullanıcının günlük ortalama 100 istek gönderdiğini varsayalım. 1 milyon kullanıcı için günlük toplam istek sayısı: $1,000,000 \text{ kullanıcı} \times 100 \text{ istek} = 100,000,000 \text{ istek/gün}$

  Bu tür hesaplamalar, uygulamanın karşılayacağı trafiği ve kaynak gereksinimlerini hızlıca tahmin etmenize yardımcı olur.

  Sonuç

  Highload, yüksek trafikli ve veri yoğun uygulamaların performansını ve ölçeklenebilirliğini sağlamak için kritik bir konudur. Doğru mimari seçimleri, veri tabanı yönetimi ve ölçeklenebilir altyapı stratejileri ile uygulamalarınızı milyonlarca kullanıcıya hizmet verebilir hale getirebilirsiniz. BOTE hesaplamaları ise bu sürecin önemli bir parçasıdır ve hızlı tahminler yapmanıza olanak tanır.

Mimari Gereksinimler

Yüksek trafikli ve veri yoğun uygulamaların başarılı bir şekilde çalışabilmesi için belirli mimari gereksinimlerin karşılanması gerekir. Bu gereksinimler arasında güvenilirlik (reliability), ölçeklenebilirlik (scalability) ve sürdürülebilirlik (maintainability) gibi kritik faktörler yer alır. Bu bölümde, her bir gereksinimin ne anlama geldiğini ve nasıl sağlanabileceğini inceleyeceğiz.

1. Güvenilirlik (Reliability)

Güvenilirlik, bir sistemin tutarlı bir şekilde çalışabilmesi ve beklenen işlevleri yerine getirebilmesi yeteneğidir. Yüksek güvenilirlik, kullanıcıların hizmet kesintisi yaşamadan sisteme erişebilmelerini sağlar.

Güvenilirlik Sağlamak İçin Stratejiler:

• Hata Toleransı: Sistem, donanım veya yazılım hatalarına karşı dirençli olmalıdır. Yedekli bileşenler ve otomatik hata tespiti ile sistem hataları en aza indirilebilir.
• Yüksek Erişilebilirlik (HA) Mimari: Yüksek erişilebilirlik mimarileri, sistemin her zaman erişilebilir olmasını sağlar. Bu, genellikle yük dengeleme ve coğrafi olarak dağıtılmış veri merkezleri ile sağlanır.
• Veri Yedekleme ve Kurtarma: Düzenli veri yedeklemeleri ve etkili bir felaket kurtarma planı, veri kaybı riskini azaltır ve sistemin hızlı bir şekilde yeniden çalışır duruma gelmesini sağlar.

2. Ölçeklenebilirlik (Scalability)

Ölçeklenebilirlik, bir sistemin artan iş yükünü karşılayabilme ve performansını sürdürebilme kapasitesidir. Yüksek trafikli uygulamalar, kullanıcı sayısı arttıkça veya veri hacmi büyüdükçe ölçeklenebilmelidir.

Ölçeklenebilirlik Sağlamak İçin Stratejiler:

• Yatay Ölçekleme (Scaling Out): Mevcut sistemin kapasitesini artırmak için daha fazla sunucu eklemek. Bu, uygulamanın farklı bileşenlerinin yükü paylaşmasına yardımcı olur.
• Dikey Ölçekleme (Scaling Up): Mevcut sunucuların kapasitesini artırmak. Daha güçlü donanım kullanarak performans artırılabilir.
• Dağıtık Sistemler: İş yükünü farklı sunuculara dağıtarak performansı artırmak. Mikroservis mimarisi ve bulut tabanlı çözümler bu konuda yardımcı olabilir.
• Önbellekleme: Sık kullanılan verileri önbellekte tutarak veri tabanı ve uygulama sunucularının yükünü azaltmak.

3. Sürdürülebilirlik (Maintainability)

Sürdürülebilirlik, bir sistemin bakımının ve geliştirilmesinin ne kadar kolay olduğu ile ilgilidir. Yüksek sürdürülebilirlik, sistemin uzun vadede daha az maliyetle ve daha az çabayla işletilebilmesini sağlar.

Sürdürülebilirlik Sağlamak İçin Stratejiler:

• Modüler Tasarım: Sistem, bağımsız modüllerden oluşmalıdır. Bu, belirli bir bileşenin değiştirilmesi veya güncellenmesi gerektiğinde tüm sistemin etkilenmemesini sağlar.
• Kod Kalitesi ve Standartları: Temiz ve standartlara uygun kod yazmak, gelecekteki bakım ve geliştirme çalışmalarını kolaylaştırır.
• Dokümantasyon: İyi bir dokümantasyon, yeni geliştiricilerin projeye hızlı bir şekilde adapte olmasını ve mevcut geliştiricilerin sistemi daha iyi anlamasını sağlar.
• Otomasyon: Test ve dağıtım süreçlerini otomatikleştirerek, insan hatalarını azaltmak ve daha hızlı güncellemeler sağlamak.

Sonuç

Yüksek trafikli ve veri yoğun uygulamaların başarılı bir şekilde yönetilebilmesi için güvenilirlik, ölçeklenebilirlik ve sürdürülebilirlik gibi mimari gereksinimlerin karşılanması kritik öneme sahiptir. Bu gereksinimlerin sağlanması, kullanıcı deneyimini optimize ederken, sistemin uzun vadede performansını sürdürebilmesini ve bakım maliyetlerini minimize edebilmesini sağlar.

Dış Dünya ile İletişim

Yüksek trafikli ve veri yoğun uygulamalar, kullanıcılarına hızlı ve güvenilir hizmet sunabilmek için çeşitli ağ bileşenleri ve tekniklerle dış dünya ile iletişim kurar. Bu bölümde, DNS, CDN, Load Balancer, Reverse Proxy, Application Gateway ve Rate Limiters gibi temel bileşenlerin ne olduğunu ve nasıl kullanıldığını inceleyeceğiz.

DNS (Domain Name System)

DNS, internetin telefon rehberi gibidir. Kullanıcıların tarayıcılarına yazdıkları alan adlarını (örneğin, www.ornek.com) IP adreslerine çevirir. Bu sayede kullanıcılar, hatırlanması zor IP adresleri yerine daha kolay alan adlarını kullanarak web sitelerine erişebilirler.

DNS’in Önemi:

• Kolay Erişim: Kullanıcıların hatırlaması ve kullanması daha kolay alan adları sağlar.
• Yük Dağılımı: DNS, trafiği farklı sunuculara yönlendirerek yük dengelemesi yapabilir.
• Yedeklilik ve Hata Toleransı: DNS, yedekli sunucular kullanarak erişim sürekliliğini sağlar.

CDN (Content Delivery Network)

CDN, kullanıcıların bulunduğu yere en yakın sunuculardan içerik sunarak web sitelerinin yüklenme sürelerini hızlandıran bir ağdır. CDN’ler, statik içerikleri (resimler, videolar, CSS, JavaScript) dünya genelinde dağıtılmış sunucularda saklar ve kullanıcılara en yakın olan sunucudan bu içerikleri sunar.

CDN’in Avantajları:

• Hızlı İçerik Teslimi: Kullanıcılara en yakın sunucudan içerik sunarak yükleme sürelerini kısaltır.
• Bant Genişliği Optimizasyonu: Trafiği dağıtarak bant genişliği kullanımını optimize eder.
• Yüksek Erişilebilirlik ve Hata Toleransı: İçerik, birçok sunucuda saklandığı için bir sunucu arızalandığında diğerlerinden hizmet sunulmaya devam edilir.

Load Balancer (Yük Dengeleyici)

Load balancer, gelen ağ trafiğini birden fazla sunucuya dağıtarak, bir sunucunun aşırı yüklenmesini önler ve sistemin performansını artırır. Load balancer, farklı algoritmalar kullanarak (örneğin, round-robin, en düşük bağlantı) yükü dengeler.

Load Balancer’ın Sağladıkları:

• Yüksek Performans: Trafiği dağıtarak sunucuların verimli çalışmasını sağlar.
• Yüksek Erişilebilirlik: Bir sunucu arızalandığında trafiği diğer sunuculara yönlendirir.
• Ölçeklenebilirlik: Yeni sunucular ekleyerek sistemin kapasitesini artırmayı kolaylaştırır.

Reverse Proxy

Reverse proxy, istemci isteklerini alır ve bu istekleri bir veya daha fazla sunucuya yönlendirir. Reverse proxy, güvenlik, yük dengeleme ve önbellekleme gibi işlemleri gerçekleştirir.

Reverse Proxy’nin Avantajları:

• Güvenlik: Sunucuların gerçek IP adreslerini gizler ve güvenlik duvarı işlevi görür.
• Yük Dengeleme: Trafiği sunucular arasında dengeler.
• Önbellekleme: Sık kullanılan içerikleri önbelleğe alarak sunucu yükünü azaltır.

Application Gateway

Application gateway, daha gelişmiş yük dengeleme, güvenlik politikaları uygulama ve HTTP isteklerini işleme yetenekleri sunan bir ağ bileşenidir. Özellikle mikroservis mimarilerinde, farklı mikroservislere gelen istekleri yönlendirmek ve güvenlik politikaları uygulamak için kullanılır.

Application Gateway’in Özellikleri:

• Gelişmiş Yük Dengeleme: Daha karmaşık algoritmalar kullanarak yük dengeleme yapar.
• Güvenlik: Web uygulama güvenlik duvarı (WAF) işlevi görerek, saldırılara karşı koruma sağlar.
• SSL Offloading: SSL şifre çözme işlemlerini yüklenerek sunucuların performansını artırır.

Rate Limiters

Rate limiters, belirli bir zaman diliminde belirli bir sayıda istek kabul ederek, aşırı isteklerin sistem üzerindeki etkisini sınırlayan mekanizmalardır. Bu, hizmetin kötüye kullanılmasını ve DDoS saldırılarını önlemeye yardımcı olur.

Rate Limiters’ın Sağladıkları:

• Kötüye Kullanım Önleme: Belirli bir süre içinde çok fazla istek gönderen kullanıcıları engeller.
• DDoS Koruması: Aşırı yüklenmeyi önleyerek hizmetin sürekliliğini sağlar.
• Kaynak Yönetimi: Sistem kaynaklarının verimli kullanılmasını sağlar.

Sonuç

Yüksek trafikli ve veri yoğun uygulamaların dış dünya ile sağlıklı ve verimli bir şekilde iletişim kurabilmesi için DNS, CDN, Load Balancer, Reverse Proxy, Application Gateway ve Rate Limiters gibi bileşenlerin doğru bir şekilde yapılandırılması ve kullanılması gereklidir. Bu bileşenler, uygulamanın performansını, güvenilirliğini ve ölçeklenebilirliğini artırarak kullanıcı deneyimini optimize eder.

Veri Aktarım Modelleri

Yüksek trafikli ve veri yoğun uygulamalarda, veri aktarım modelleri, verilerin nasıl iletileceğini, işleneceğini ve depolanacağını belirler. Bu bölümde, üç ana veri aktarım modelini inceleyeceğiz: Database-through model, Service-through model (REST/RPC), ve Message-passing model. Her bir modelin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve hangi durumlarda kullanılabileceğini açıklayacağız.

1. Database-through Model

Database-through model, uygulamaların doğrudan veritabanı aracılığıyla veri paylaşması ve veri alışverişi yapmasıdır. Bu modelde, uygulamalar aynı veritabanına bağlanarak veriye erişir ve günceller.

Özellikler:

• Merkezi Veri Depolama: Tüm uygulamalar veritabanında depolanan verilere erişir.
• Basitlik: Uygulamalar arasında doğrudan veri paylaşımı olmadığı için daha basit bir yapı.
• Tutarlılık: Veriler tek bir merkezi noktada tutulduğu için tutarlılık kolayca sağlanır.

Avantajlar:

• Kolay Yönetim: Veritabanı yönetimi merkezi olduğu için veri yönetimi daha kolaydır.
• Tutarlılık ve Bütünlük: Merkezi bir veri kaynağı kullanıldığında veri tutarlılığı ve bütünlüğü daha kolay sağlanır.

Dezavantajlar:

• Ölçeklenebilirlik Sorunları: Merkezi bir veritabanı, yüksek trafikli uygulamalarda performans sorunlarına neden olabilir.
• Tek Nokta Hatası (Single Point of Failure): Veritabanı çökerse tüm sistem etkilenir.

Kullanım Durumları:

• Küçük ve orta ölçekli uygulamalar.
• Tutarlılık ve bütünlüğün kritik olduğu sistemler.
• Veritabanı performansının yeterli olduğu durumlar.

2. Service-through Model (REST/RPC)

Service-through model, uygulamaların veri paylaşımı ve iletişimini servisler aracılığıyla gerçekleştirmesidir. Bu modelde, uygulamalar RESTful API'ler veya RPC (Remote Procedure Call) kullanarak birbirleriyle etkileşime girer.

Özellikler:

• Servis Bazlı İletişim: Uygulamalar, servisler aracılığıyla veri alışverişi yapar.
• HTTP Protokolü: REST API'ler genellikle HTTP protokolü üzerinden çalışır.
• Standartlaştırılmış Veri Formatları: JSON, XML gibi standart veri formatları kullanılır.

Avantajlar:

• Ölçeklenebilirlik: Servisler bağımsız olarak ölçeklenebilir.
• Modülerlik: Uygulamalar modüler hale getirilerek daha esnek ve bakımı kolay bir yapı elde edilir.
• Dil Bağımsızlığı: Farklı dillerde yazılmış uygulamalar kolayca entegre edilebilir.

Dezavantajlar:

• Ağ Gecikmeleri: Servis çağrıları ağ üzerinden yapıldığından gecikmeler yaşanabilir.
• Komplekslik: Mikroservis mimarisiyle birlikte yönetim ve izleme daha karmaşık hale gelebilir.

Kullanım Durumları:

• Mikroservis mimarisi.
• Büyük ve karmaşık sistemler.
• Farklı dillerde yazılmış bileşenlerin entegrasyonu.

3. Message-passing Model

Message-passing model, uygulamaların birbirleriyle mesajlar aracılığıyla iletişim kurduğu modeldir. Bu modelde, mesajlar bir mesaj kuyruğuna gönderilir ve diğer uygulamalar bu mesajları alır ve işler.

Özellikler:

• Asenkron İletişim: Mesajlar asenkron olarak iletilir.
• Mesaj Kuğruları: RabbitMQ, Apache Kafka gibi mesaj kuyrukları kullanılır.
• Gevşek Bağlılık: Uygulamalar arasında doğrudan bağlantı yoktur.

Avantajlar:

• Ölçeklenebilirlik: Mesaj kuyrukları sayesinde sistemin ölçeklenmesi kolaydır.
• Dayanıklılık: Mesajlar kuyruklarda bekletilebildiği için sistem daha dayanıklıdır.
• Esneklik: Uygulamalar arasında gevşek bağlılık olduğu için sistemin esnekliği artar.

Dezavantajlar:

• Mesaj Kayıpları: Uygun şekilde yapılandırılmazsa mesaj kayıpları yaşanabilir.
• Karmaşıklık: Mesajlaşma altyapısının yönetimi ve izlenmesi daha karmaşıktır.

Kullanım Durumları:

• Gerçek zamanlı veri işleme.
• Dağıtık sistemler.
• Mikroservislerin koordinasyonu.

Sonuç

Veri aktarım modelleri, uygulamaların veri paylaşımı ve iletişimini nasıl gerçekleştireceğini belirler. Database-through model, merkezi bir veritabanı kullanırken; Service-through model, servisler aracılığıyla veri alışverişi yapar. Message-passing model ise mesaj kuyrukları kullanarak asenkron iletişim sağlar. Her bir modelin avantajları ve dezavantajları olup, kullanılacak model, sistemin ihtiyaçlarına ve mimari gereksinimlere göre belirlenmelidir.

Message-Driven Sistemler

Message-driven sistemler, asenkron iletişim ve mesajlaşma üzerine kurulu olup, bileşenlerin birbirleriyle gevşek bağlı bir şekilde etkileşimde bulunmasını sağlar. Bu sistemler, yüksek performans, ölçeklenebilirlik ve esneklik sunar. Bu bölümde, asenkron modeller, message-driven design patterns (mesaja dayalı tasarım desenleri) ve integration patterns (entegrasyon desenleri) üzerinde duracağız.

Asenkron Modeller

Asenkron modeller, bileşenlerin birbirleriyle senkronize olmadan iletişim kurmasına olanak tanır. Bu, bir bileşenin diğer bileşenden cevap beklemeden işlemlerine devam edebilmesini sağlar. Asenkron modeller, özellikle yüksek trafikli ve dağıtık sistemlerde performansı artırır ve esnekliği sağlar.

Özellikler:

• Gevşek Bağlılık: Bileşenler arasında doğrudan bağlantı yoktur, bu da sistemin esnekliğini artırır.
• Yüksek Performans: Asenkron iletişim, bileşenlerin paralel olarak çalışabilmesini sağlar, bu da performansı artırır.
• Hata Toleransı: Bir bileşenin çökmesi, diğer bileşenleri etkilemez, çünkü mesajlar kuyruklarda saklanabilir.

Message-Driven Design Patterns

Message-driven design patterns, mesaj tabanlı sistemlerin tasarımında kullanılan kalıplardır. Bu desenler, sistemin modüler, ölçeklenebilir ve esnek olmasını sağlar.

1. Message Queue (Mesaj Kuyruğu)

   • Tanım: Mesajlar, göndericiden alıcıya iletilmeden önce bir kuyrukta bekletilir.
   • Kullanım Durumu: İşlem süreleri uzun olan veya çok sayıda isteğin geldiği durumlarda kullanılır.

2. Publish-Subscribe (Yayınla-Abone Ol)

   • Tanım: Mesajlar, belirli bir konuya abone olan alıcılara iletilir.
   • Kullanım Durumu: Aynı mesajın birden fazla bileşene iletilmesi gerektiğinde kullanılır.

3. Event-Driven (Olay Tabanlı)

   • Tanım: Olaylar tetiklendiğinde belirli işlemler gerçekleştirilir.
   • Kullanım Durumu: Gerçek zamanlı veri işleme ve olay tabanlı uygulamalarda kullanılır.

4. Request-Reply (İstek-Cevap)

   • Tanım: Gönderici, alıcıdan bir cevap bekler.
   • Kullanım Durumu: Senkronize iletişim gerektiğinde, ancak asenkron alt yapının avantajlarından faydalanmak istendiğinde kullanılır.

Integration Patterns

Integration patterns, farklı sistemlerin ve bileşenlerin birbirleriyle entegrasyonunu kolaylaştıran kalıplardır. Bu desenler, sistemlerin birlikte sorunsuz çalışabilmesini sağlar.

1. Enterprise Service Bus (ESB)

   • Tanım: Farklı sistemlerin entegrasyonunu kolaylaştıran bir ara katman.
   • Kullanım Durumu: Büyük ölçekli ve karmaşık entegrasyon projelerinde kullanılır.

2. Message Broker (Mesaj Komisyoncusu)

   • Tanım: Mesajları yöneten ve ileten bir ara katman.
   • Kullanım Durumu: Farklı protokoller ve mesaj formatları arasında dönüşüm yapıldığında kullanılır.

3. Adapter (Adaptör)

   • Tanım: Farklı sistemler arasında veri ve işlevsellik uyumunu sağlayan bir ara katman.
   • Kullanım Durumu: Eski sistemlerin modern sistemlerle entegrasyonu gerektiğinde kullanılır.

4. Aggregator (Toplayıcı)

   • Tanım: Farklı kaynaklardan gelen verileri birleştirir ve tek bir mesaj olarak iletir.
   • Kullanım Durumu: Birden fazla kaynaktan gelen verilerin birleştirilmesi gerektiğinde kullanılır.

Sonuç

Message-driven sistemler, asenkron iletişim ve mesajlaşma kullanarak yüksek performans, ölçeklenebilirlik ve esneklik sunar. Asenkron modeller, bileşenlerin birbirleriyle senkronize olmadan iletişim kurmasını sağlar. Message-driven design patterns ve integration patterns ise bu sistemlerin tasarımında ve entegrasyonunda kullanılarak, sistemlerin modüler, ölçeklenebilir ve esnek olmasını sağlar. Bu yaklaşımlar, özellikle yüksek trafikli ve dağıtık sistemlerde büyük avantajlar sunar.

Veri Depolama

Veri depolama, verilerin güvenli ve etkili bir şekilde saklanmasını, yönetilmesini ve erişilmesini sağlayan sistemleri ifade eder. Yüksek trafikli ve veri yoğun uygulamalar için doğru veri depolama çözümünü seçmek, performans ve ölçeklenebilirlik açısından kritik öneme sahiptir. Bu bölümde, relational model vs document model, query languages, NoSQL, DBMS lifecycle, graph-like data models ve timeseries data gibi konuları inceleyeceğiz.

Relational Model vs Document Model

Relational Model (İlişkisel Model):

• Yapı: Veriler, tablolar halinde saklanır ve ilişkiler, yabancı anahtarlar ile temsil edilir.
• Kullanılan DBMS’ler: MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, SQL Server.
• Avantajlar:
  • ACID Uyumu: Veri bütünlüğü ve tutarlılığı sağlanır.
  • SQL Desteği: Güçlü ve esnek sorgulama dili.
  • Karmaşık Sorgular: Birden fazla tabloyu içeren karmaşık sorgular kolayca yazılabilir.
• Dezavantajlar:
  • Ölçeklenebilirlik: Yatay ölçekleme zordur.
  • Esneklik: Şema değişiklikleri zordur ve maliyetli olabilir.

Document Model (Belge Modeli):

• Yapı: Veriler, belge biçiminde (genellikle JSON veya BSON) saklanır.
• Kullanılan DBMS’ler: MongoDB, CouchDB.
• Avantajlar:
  • Esneklik: Şema esnektir ve kolayca değiştirilebilir.
  • Doğal Veri Modelleme: Gerçek dünyadaki verilerin modellemesi daha doğal yapılabilir.
  • Yatay Ölçeklenebilirlik: Kolayca yatay olarak ölçeklenebilir.
• Dezavantajlar:
  • Tutarlılık Sorunları: Veri tutarlılığı sağlamak daha zordur.
  • Karmaşık Sorgular: Karmaşık sorgular yazmak daha zor olabilir.

Query Languages (Sorgulama Dilleri)

• SQL (Structured Query Language): İlişkisel veritabanları için standart sorgulama dilidir.

  • Özellikler: Veri tanımlama (DDL), veri işleme (DML), veri kontrol (DCL) ve sorgulama işlemleri.
  • Kullanım Durumu: İlişkisel veritabanlarında karmaşık sorgular ve veri manipülasyonu.

• NoSQL Query Languages: NoSQL veritabanları için kullanılan çeşitli sorgulama dilleridir.

  • Özellikler: JSON tabanlı sorgular, MapReduce, Gremlin (graph databases), CQL (Cassandra Query Language).
  • Kullanım Durumu: Belge, anahtar-değer, grafik ve sütun tabanlı veritabanlarında esnek ve hızlı sorgulama.

NoSQL

NoSQL veritabanları, yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış verilerin depolanması ve yönetilmesi için tasarlanmıştır. NoSQL veritabanları genellikle yüksek trafikli ve büyük veri uygulamalarında kullanılır.

Türler:

• Document Stores: JSON veya BSON formatında belgeler saklar (Örneğin, MongoDB).
• Key-Value Stores: Anahtar-değer çiftleri olarak veri saklar (Örneğin, Redis).
• Column-Family Stores: Sütun tabanlı veri saklama yapısı (Örneğin, Cassandra).
• Graph Databases: Grafik veri yapısını kullanır, düğümler ve kenarlar ile veri saklar (Örneğin, Neo4j).

Avantajlar:

• Esneklik: Şema esnekliği.
• Ölçeklenebilirlik: Yatay ölçeklenebilirlik.
• Performans: Büyük veri kümeleri için yüksek performans.

Dezavantajlar:

• ACID Desteği: Tam ACID desteği yoktur (BASE model).
• Sorgulama Karmaşıklığı: Sorgulama dilleri genellikle daha sınırlıdır.

DBMS Lifecycle (Veritabanı Yönetim Sistemi Yaşam Döngüsü)

Veritabanı yönetim sistemi (DBMS) yaşam döngüsü, veritabanının tasarımından işletimine kadar olan süreci kapsar.

1. Gereksinim Analizi: İş ihtiyaçlarının ve veri gereksinimlerinin belirlenmesi.
2. Veritabanı Tasarımı: Mantıksal ve fiziksel veri modellerinin oluşturulması.
3. Uygulama ve Geliştirme: Veritabanının kurulması ve gerekli uygulamaların geliştirilmesi.
4. Test ve Doğrulama: Veritabanının ve uygulamaların test edilmesi.
5. Dağıtım ve Kullanım: Veritabanının üretim ortamına taşınması ve kullanıma açılması.
6. Bakım ve Optimizasyon: Veritabanının düzenli olarak bakımının yapılması ve performansının optimize edilmesi.

Graph-like Data Models (Grafik Benzeri Veri Modelleri)

Grafik veritabanları, düğümler ve kenarlar kullanarak veri modellemesi yapar. Bu model, ilişkisel veritabanlarına göre daha esnek ve karmaşık ilişki yönetimi sağlar.

Özellikler:

• Düğümler ve Kenarlar: Veriler düğümler olarak saklanır ve bu düğümler arasındaki ilişkiler kenarlarla temsil edilir.
• Gremlin, Cypher: Grafik sorgulama dilleri.
• Kullanım Durumu: Sosyal ağlar, öneri sistemleri, dolandırıcılık tespiti.

Avantajlar:

• Karmaşık İlişkiler: Karmaşık ilişkilerin doğal ve verimli bir şekilde yönetimi.
• Performans: Büyük grafik veri kümeleri üzerinde hızlı sorgulama.

Dezavantajlar:

• Öğrenme Eğrisi: Grafik veritabanlarının öğrenilmesi ve kullanımı daha zor olabilir.
• Ölçeklenebilirlik: Büyük grafik veri kümeleri için ölçeklenebilirlik zorlukları.

Timeseries Data (Zaman Serisi Verisi)

Zaman serisi verisi, belirli bir zaman diliminde kaydedilen veri noktalarını içerir. Bu tür veriler genellikle sürekli olarak toplanır ve analiz edilir.

Özellikler:

• Zaman Damgası: Her veri noktası bir zaman damgası ile ilişkilidir.
• İstikrar: Veriler zamanla sabit aralıklarla toplanır.
• Veritabanları: InfluxDB, TimescaleDB.

Kullanım Durumları:

• IoT Sensör Verileri: Cihazlardan gelen sürekli veri akışları.
• Finansal Piyasalar: Hisse senedi fiyatları, döviz kurları.
• Sistem İzleme: Sunucu ve uygulama performans metrikleri.

Avantajlar:

• Optimizasyon: Zaman serisi verileri için optimize edilmiş sorgulama ve depolama.
• Etkili Analiz: Trendler, anomaliler ve tahminler için veri analizi.

Dezavantajlar:

• Veri Yönetimi: Büyük zaman serisi veri kümelerinin yönetimi zordur.
• Özelleşmiş Kullanım: Genellikle belirli kullanım senaryolarına özelleşmiş veritabanları gerektirir.

Sonuç

Veri depolama çözümleri, uygulamaların performansı ve ölçeklenebilirliği için kritik öneme sahiptir. Relational ve document model, farklı veri yapıları ve kullanım senaryoları için uygundur. Query languages, veritabanları ile etkileşimi sağlar ve NoSQL veritabanları, büyük ve esnek veri yapıları için idealdir. DBMS lifecycle, veritabanının tüm yaşam döngüsünü kapsar. Graph-like data models, karmaşık ilişkilerin yönetimi için kullanılırken, timeseries data, sürekli ve zaman damgalı verilerin analizi için kullanılır. Doğru veri depolama çözümünü seçmek, uygulamanızın başarılı olması için kritik bir adımdır.

Veri Depolama

Veri depolama, verilerin güvenli ve etkili bir şekilde saklanmasını, yönetilmesini ve erişilmesini sağlayan sistemleri ifade eder. Yüksek trafikli ve veri yoğun uygulamalar için doğru veri depolama çözümünü seçmek, performans ve ölçeklenebilirlik açısından kritik öneme sahiptir. Bu bölümde, relational model vs document model, query languages, NoSQL, DBMS lifecycle, graph-like data models ve timeseries data gibi konuları inceleyeceğiz.

Relational Model vs Document Model

Relational Model (İlişkisel Model):

• Yapı: Veriler, tablolar halinde saklanır ve ilişkiler, yabancı anahtarlar ile temsil edilir.
• Kullanılan DBMS’ler: MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, SQL Server.
• Avantajlar:
  • ACID Uyumu: Veri bütünlüğü ve tutarlılığı sağlanır.
  • SQL Desteği: Güçlü ve esnek sorgulama dili.
  • Karmaşık Sorgular: Birden fazla tabloyu içeren karmaşık sorgular kolayca yazılabilir.
• Dezavantajlar:
  • Ölçeklenebilirlik: Yatay ölçekleme zordur.
  • Esneklik: Şema değişiklikleri zordur ve maliyetli olabilir.

Document Model (Belge Modeli):

• Yapı: Veriler, belge biçiminde (genellikle JSON veya BSON) saklanır.
• Kullanılan DBMS’ler: MongoDB, CouchDB.
• Avantajlar:
  • Esneklik: Şema esnektir ve kolayca değiştirilebilir.
  • Doğal Veri Modelleme: Gerçek dünyadaki verilerin modellemesi daha doğal yapılabilir.
  • Yatay Ölçeklenebilirlik: Kolayca yatay olarak ölçeklenebilir.
• Dezavantajlar:
  • Tutarlılık Sorunları: Veri tutarlılığı sağlamak daha zordur.
  • Karmaşık Sorgular: Karmaşık sorgular yazmak daha zor olabilir.

Query Languages (Sorgulama Dilleri)

• SQL (Structured Query Language): İlişkisel veritabanları için standart sorgulama dilidir.

  • Özellikler: Veri tanımlama (DDL), veri işleme (DML), veri kontrol (DCL) ve sorgulama işlemleri.
  • Kullanım Durumu: İlişkisel veritabanlarında karmaşık sorgular ve veri manipülasyonu.

• NoSQL Query Languages: NoSQL veritabanları için kullanılan çeşitli sorgulama dilleridir.

  • Özellikler: JSON tabanlı sorgular, MapReduce, Gremlin (graph databases), CQL (Cassandra Query Language).
  • Kullanım Durumu: Belge, anahtar-değer, grafik ve sütun tabanlı veritabanlarında esnek ve hızlı sorgulama.

NoSQL

NoSQL veritabanları, yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış verilerin depolanması ve yönetilmesi için tasarlanmıştır. NoSQL veritabanları genellikle yüksek trafikli ve büyük veri uygulamalarında kullanılır.

Türler:

• Document Stores: JSON veya BSON formatında belgeler saklar (Örneğin, MongoDB).
• Key-Value Stores: Anahtar-değer çiftleri olarak veri saklar (Örneğin, Redis).
• Column-Family Stores: Sütun tabanlı veri saklama yapısı (Örneğin, Cassandra).
• Graph Databases: Grafik veri yapısını kullanır, düğümler ve kenarlar ile veri saklar (Örneğin, Neo4j).

Avantajlar:

• Esneklik: Şema esnekliği.
• Ölçeklenebilirlik: Yatay ölçeklenebilirlik.
• Performans: Büyük veri kümeleri için yüksek performans.

Dezavantajlar:

• ACID Desteği: Tam ACID desteği yoktur (BASE model).
• Sorgulama Karmaşıklığı: Sorgulama dilleri genellikle daha sınırlıdır.

DBMS Lifecycle (Veritabanı Yönetim Sistemi Yaşam Döngüsü)

Veritabanı yönetim sistemi (DBMS) yaşam döngüsü, veritabanının tasarımından işletimine kadar olan süreci kapsar.

1. Gereksinim Analizi: İş ihtiyaçlarının ve veri gereksinimlerinin belirlenmesi.
2. Veritabanı Tasarımı: Mantıksal ve fiziksel veri modellerinin oluşturulması.
3. Uygulama ve Geliştirme: Veritabanının kurulması ve gerekli uygulamaların geliştirilmesi.
4. Test ve Doğrulama: Veritabanının ve uygulamaların test edilmesi.
5. Dağıtım ve Kullanım: Veritabanının üretim ortamına taşınması ve kullanıma açılması.
6. Bakım ve Optimizasyon: Veritabanının düzenli olarak bakımının yapılması ve performansının optimize edilmesi.

Graph-like Data Models (Grafik Benzeri Veri Modelleri)

Grafik veritabanları, düğümler ve kenarlar kullanarak veri modellemesi yapar. Bu model, ilişkisel veritabanlarına göre daha esnek ve karmaşık ilişki yönetimi sağlar.

Özellikler:

• Düğümler ve Kenarlar: Veriler düğümler olarak saklanır ve bu düğümler arasındaki ilişkiler kenarlarla temsil edilir.
• Gremlin, Cypher: Grafik sorgulama dilleri.
• Kullanım Durumu: Sosyal ağlar, öneri sistemleri, dolandırıcılık tespiti.

Avantajlar:

• Karmaşık İlişkiler: Karmaşık ilişkilerin doğal ve verimli bir şekilde yönetimi.
• Performans: Büyük grafik veri kümeleri üzerinde hızlı sorgulama.

Dezavantajlar:

• Öğrenme Eğrisi: Grafik veritabanlarının öğrenilmesi ve kullanımı daha zor olabilir.
• Ölçeklenebilirlik: Büyük grafik veri kümeleri için ölçeklenebilirlik zorlukları.

Timeseries Data (Zaman Serisi Verisi)

Zaman serisi verisi, belirli bir zaman diliminde kaydedilen veri noktalarını içerir. Bu tür veriler genellikle sürekli olarak toplanır ve analiz edilir.

Özellikler:

• Zaman Damgası: Her veri noktası bir zaman damgası ile ilişkilidir.
• İstikrar: Veriler zamanla sabit aralıklarla toplanır.
• Veritabanları: InfluxDB, TimescaleDB.

Kullanım Durumları:

• IoT Sensör Verileri: Cihazlardan gelen sürekli veri akışları.
• Finansal Piyasalar: Hisse senedi fiyatları, döviz kurları.
• Sistem İzleme: Sunucu ve uygulama performans metrikleri.

Avantajlar:

• Optimizasyon: Zaman serisi verileri için optimize edilmiş sorgulama ve depolama.
• Etkili Analiz: Trendler, anomaliler ve tahminler için veri analizi.

Dezavantajlar:

• Veri Yönetimi: Büyük zaman serisi veri kümelerinin yönetimi zordur.
• Özelleşmiş Kullanım: Genellikle belirli kullanım senaryolarına özelleşmiş veritabanları gerektirir.

Sonuç

Veri depolama çözümleri, uygulamaların performansı ve ölçeklenebilirliği için kritik öneme sahiptir. Relational ve document model, farklı veri yapıları ve kullanım senaryoları için uygundur. Query languages, veritabanları ile etkileşimi sağlar ve NoSQL veritabanları, büyük ve esnek veri yapıları için idealdir. DBMS lifecycle, veritabanının tüm yaşam döngüsünü kapsar. Graph-like data models, karmaşık ilişkilerin yönetimi için kullanılırken, timeseries data, sürekli ve zaman damgalı verilerin analizi için kullanılır. Doğru veri depolama çözümünü seçmek, uygulamanızın başarılı olması için kritik bir adımdır.

Dağıtılmış Veriler: CAP Teoremi

Dağıtılmış veri sistemleri, verilerin birden fazla düğümde veya sunucuda saklandığı ve yönetildiği sistemlerdir. Bu sistemler, büyük veri kümelerinin yönetimi, yüksek kullanılabilirlik ve ölçeklenebilirlik sağlamak amacıyla kullanılır. Ancak dağıtılmış veri sistemlerinin yönetimi karmaşıktır ve belirli zorlukları içerir. Bu bölümde, dağıtılmış veri depolamaya giriş, dağıtılmış veri depolamayla ilgili sorunlar ve CAP Teoremi konularını ele alacağız.

Dağıtılmış Veri’ye Giriş

Dağıtılmış veri sistemleri, verileri birden fazla fiziksel konumda saklayarak yüksek ölçeklenebilirlik, hata toleransı ve veri erişim süresinde iyileşme sağlar. Bu sistemler, veritabanı yönetim sistemleri (DBMS), dosya sistemleri ve büyük veri analitiği platformları gibi birçok alanda kullanılır.

Özellikler:

• Yüksek Ölçeklenebilirlik: Dağıtılmış sistemler, daha fazla düğüm eklenerek yatay olarak ölçeklenebilir.
• Hata Toleransı: Veriler birden fazla düğümde saklanarak, düğüm arızalarına karşı dayanıklılık sağlanır.
• Performans: Veriler coğrafi olarak dağıtıldığında, kullanıcılara daha yakın düğümlerden veri sunularak erişim süresi azaltılabilir.

Kullanım Durumları:

• Büyük Veri Analitiği: Hadoop, Spark gibi büyük veri platformları.
• Dağıtık Veritabanları: Cassandra, MongoDB gibi NoSQL veritabanları.
• İçerik Dağıtım Ağları (CDN): Cloudflare, Akamai gibi hizmetler.

Dağıtılmış Veri Depolamayla İlgili Sorunlar

Dağıtılmış veri depolama, bir dizi karmaşık sorun ve zorluk içerir. Bu sorunlar, sistemlerin tasarımında ve yönetiminde dikkat edilmesi gereken önemli faktörlerdir.

1. Tutarlılık (Consistency)

   • Sorun: Verinin tüm düğümlerde aynı olmasını sağlamak zordur. Bir düğümde yapılan güncelleme diğer düğümlere zamanında yansıtılmayabilir.
   • Çözüm: Veri çoğaltma stratejileri ve tutarlılık protokolleri (örneğin, iki-fazlı commit, Paxos, Raft).

2. Kullanılabilirlik (Availability)

   • Sorun: Tüm düğümlerin her zaman erişilebilir olması zorunludur. Düğümlerin herhangi birinde meydana gelen arızalar, veri erişimini engelleyebilir.
   • Çözüm: Yüksek erişilebilirlik sağlayan dağıtılmış algoritmalar ve çoğaltma stratejileri.

3. Ağ Bölünmesi (Partition Tolerance)

   • Sorun: Ağ bölünmeleri, düğümler arasındaki iletişimin kesilmesine neden olabilir, bu da tutarlılık ve kullanılabilirlik sorunlarına yol açar.
   • Çözüm: Dağıtılmış sistemlerin ağ bölünmelerine karşı dayanıklı olacak şekilde tasarlanması (CAP teoremi göz önünde bulundurularak).

4. Gecikme (Latency)

   • Sorun: Veri erişim süresi, veri merkezleri arasındaki mesafe nedeniyle artabilir.
   • Çözüm: Coğrafi olarak dağıtılmış veri merkezleri ve önbellekleme stratejileri.

5. Veri Bölümlendirme (Sharding)

   • Sorun: Verilerin farklı düğümlere nasıl bölüneceğine karar vermek zordur.
   • Çözüm: Verimli bölümlendirme algoritmaları ve veri dağıtım stratejileri.

CAP Teoremi

CAP Teoremi, dağıtılmış sistemlerde üç önemli özellik arasında bir seçim yapma zorunluluğunu belirtir: Tutarlılık (Consistency), Kullanılabilirlik (Availability) ve Ağ Bölünmesine Tolerans (Partition Tolerance). Eric Brewer tarafından ortaya atılan bu teorem, bir dağıtılmış sistemin aynı anda bu üç özelliği tam olarak sağlayamayacağını söyler.

1. Consistency (Tutarlılık)

   • Tanım: Tüm düğümler, her okuma işleminde en son yazılan veri değerini döndürür.
   • Örnek: Bir veritabanı güncellemesi tüm düğümlerde hemen yansıtılır.

2. Availability (Kullanılabilirlik)

   • Tanım: Tüm istekler bir cevap alır (başarılı ya da başarısız).
   • Örnek: Bir veritabanı her zaman bir yanıt döndürür, hatta bazı düğümler arızalansa bile.

3. Partition Tolerance (Ağ Bölünmesine Tolerans)

   • Tanım: Sistem, ağ bölünmeleri sırasında çalışmaya devam eder.
   • Örnek: İki düğüm arasındaki iletişim kesilse bile sistem çalışmaya devam eder.

CAP Teoremi’ne Göre Seçimler:

• CP (Consistency ve Partition Tolerance)

  • Örnek: HBase, MongoDB (yüksek tutarlılık gerektiren sistemler).
  • Kullanım Durumu: Veri tutarlılığının kritik olduğu uygulamalar.

• AP (Availability ve Partition Tolerance)

  • Örnek: Cassandra, CouchDB (yüksek kullanılabilirlik gerektiren sistemler).
  • Kullanım Durumu: Kesintisiz hizmetin kritik olduğu uygulamalar.

• CA (Consistency ve Availability)

  • Örnek: Geleneksel ilişkisel veritabanları (tek sunuculu sistemler).
  • Kullanım Durumu: Küçük ölçekli ve ağ bölünmelerinin nadir olduğu sistemler.

Sonuç

Dağıtılmış veri sistemleri, büyük veri kümelerinin yönetimi ve yüksek erişilebilirlik sağlamak için kritik öneme sahiptir. Ancak bu sistemlerin tasarımı ve yönetimi karmaşıktır ve çeşitli sorunları içerir. CAP Teoremi, dağıtılmış sistemlerdeki tutarlılık, kullanılabilirlik ve ağ bölünmesine tolerans arasında bir denge sağlama zorunluluğunu vurgular. Doğru veri depolama ve yönetim stratejileri, bu zorlukların üstesinden gelmek ve performansı artırmak için gereklidir.

Dağıtılmış Veriler: Replikasyon

Dağıtılmış veri sistemlerinde replikasyon, verilerin birden fazla düğümde saklanarak sistemin hata toleransını, erişilebilirliğini ve performansını artırmak için kullanılan bir tekniktir. Replikasyon, veri tutarlılığı ve kullanılabilirlik dengesinin sağlanmasında kritik bir rol oynar. Bu bölümde, replikasyon türleri olan leaders and followers, replication lag, multi-leader replication ve leaderless replication konularını ele alacağız.

Leaders and Followers (Liderler ve Takipçiler)

Leaders and followers modeli, aynı verinin bir lider (leader) düğüm ve bir veya daha fazla takipçi (follower) düğüm arasında çoğaltıldığı bir replikasyon stratejisidir. Lider düğüm, tüm yazma işlemlerini kabul eder ve takipçi düğümler bu değişiklikleri liderden alır.

Özellikler:

• Lider (Leader): Tüm yazma işlemlerini kabul eden ve değişiklikleri takipçilere çoğaltan düğüm.
• Takipçiler (Followers): Liderden gelen değişiklikleri alan ve okuma işlemlerini gerçekleştiren düğümler.

Avantajlar:

• Basitlik: Tasarımı ve yönetimi nispeten basittir.
• Tutarlılık: Verilerin tutarlılığını sağlamak daha kolaydır.

Dezavantajlar:

• Tek Nokta Hatası: Lider düğümün çökmesi durumunda yazma işlemleri durur.
• Replikasyon Gecikmesi: Liderden takipçilere veri aktarımı zaman alabilir (replication lag).

Kullanım Durumları:

• Kritik Veri Sistemleri: Yüksek veri tutarlılığı gerektiren sistemler.
• Okuma Ağırlıklı İş Yükleri: Okuma işlemlerinin çoğunlukta olduğu sistemler.

Replication Lag (Replikasyon Gecikmesi)

Replication lag, lider düğümde yapılan bir değişikliğin takipçi düğümlere yansıması arasındaki gecikme süresidir. Bu gecikme, veri tutarlılığı sorunlarına yol açabilir ve kullanıcı deneyimini olumsuz etkileyebilir.

Nedenleri:

• Ağ Gecikmeleri: Lider ve takipçi düğümler arasındaki ağ bağlantısının yavaş olması.
• İşlem Yoğunluğu: Takipçi düğümlerin yoğun iş yükleri altında olması.
• Yüksek Trafik: Sistemdeki yüksek okuma ve yazma trafiği.

Etkileri:

• Veri Tutarsızlığı: Kullanıcılar farklı düğümlerden farklı veri görebilir.
• Gecikmiş Okumalar: Takipçilerden gelen okuma istekleri, en güncel veriyi sağlamayabilir.

Çözüm Yöntemleri:

• Optimize Edilmiş Ağ Bağlantıları: Ağ performansını artırarak gecikmeleri azaltma.
• Yük Dengeleme: Düğümler arasındaki iş yükünü dengeli bir şekilde dağıtma.
• Gecikme İzleme ve Yönetme: Replikasyon gecikmesini sürekli izleyerek gerekli müdahaleleri yapma.

Multi-leader Replication (Çoklu Lider Replikasyonu)

Multi-leader replication, birden fazla lider düğümün olduğu ve her lider düğümün yazma işlemlerini kabul ettiği bir replikasyon stratejisidir. Bu model, özellikle coğrafi olarak dağıtılmış sistemlerde kullanılır.

Özellikler:

• Çoklu Liderler: Birden fazla lider düğüm, yazma işlemlerini kabul eder.
• Çoğaltma: Her lider, diğer liderlere ve takipçilere yapılan değişiklikleri çoğaltır.

Avantajlar:

• Yüksek Kullanılabilirlik: Bir liderin çökmesi, sistemin çalışmasını durdurmaz.
• Coğrafi Dağıtım: Farklı bölgelerde bulunan kullanıcılar, en yakın lider düğüme yazma işlemi yapabilir.

Dezavantajlar:

• Çakışma Yönetimi: Birden fazla lider düğümde yapılan yazma işlemleri çakışabilir ve bu çakışmaların çözülmesi gerekir.
• Artan Karmaşıklık: Sistem yönetimi ve tutarlılığı sağlamak daha karmaşıktır.

Kullanım Durumları:

• Coğrafi Dağıtılmış Sistemler: Farklı bölgelerdeki kullanıcılar için düşük gecikmeli yazma işlemleri.
• Yüksek Kullanılabilirlik Gerektiren Sistemler: Sürekli erişilebilirlik ve düşük kesinti süreleri gerektiren uygulamalar.

Leaderless Replication (Lidersiz Replikasyon)

Leaderless replication, yazma ve okuma işlemlerinin herhangi bir düğümde gerçekleştirilebildiği ve bu düğümlerin birbirleriyle eşzamanlı çalıştığı bir replikasyon stratejisidir. Bu modelde, merkezi bir lider düğüm yoktur.

Özellikler:

• Merkezi Lider Yok: Herhangi bir düğüm yazma işlemlerini kabul edebilir.
• Quorum: Yazma ve okuma işlemleri belirli bir düğüm kümesinin (quorum) onayını gerektirir.

Avantajlar:

• Yüksek Hata Toleransı: Merkezi bir lider olmadığı için tek nokta hatası yoktur.
• Esnek ve Ölçeklenebilir: Düğümler kolayca eklenip çıkarılabilir.

Dezavantajlar:

• Tutarlılık Sorunları: Quorum tabanlı sistemlerde tutarlılık sağlamak zor olabilir.
• Yönetim Karmaşıklığı: Sistem yönetimi ve veri tutarlılığı sağlamak daha karmaşıktır.

Kullanım Durumları:

• Yüksek Hata Toleransı Gerektiren Sistemler: Sürekli çalışma ve yüksek hata toleransı gerektiren uygulamalar.
• Büyük Ölçekli Dağıtılmış Sistemler: Büyük veri kümeleri ve dağıtılmış kullanıcı tabanları.

Sonuç

Dağıtılmış veri sistemlerinde replikasyon, verilerin güvenilir, ölçeklenebilir ve erişilebilir bir şekilde saklanmasını sağlamak için kritik bir tekniktir. Leaders and followers modeli, tutarlılığı ve basitliği sağlarken, multi-leader replication yüksek kullanılabilirlik ve coğrafi dağıtım sağlar. Leaderless replication ise yüksek hata toleransı ve esneklik sunar. Replikasyon lag, bu modellerin performansını etkileyebilecek bir faktördür ve dikkatle yönetilmelidir. Her bir replikasyon modeli, belirli kullanım durumlarına ve gereksinimlere göre seçilmelidir.

Dağıtılmış Veriler: Bölümleme (Partitioning)

Bölümleme (partitioning), verilerin dağıtılmış bir sistemde farklı düğümlere bölünerek saklanması işlemidir. Bu, büyük veri kümelerinin yönetimini ve performansını iyileştirir. Bölümleme, veritabanlarının ölçeklenebilirliğini artırır ve büyük veri kümelerinin daha verimli bir şekilde işlenmesini sağlar.

Partition ile İlişkisi

Partition, büyük bir veri kümesini daha küçük, yönetilebilir parçalara (bölümler) ayırarak verilerin farklı düğümlerde saklanmasını sağlar. Bu, veritabanı sisteminin yük dağılımını optimize eder, performansı artırır ve büyük veri kümelerinin yönetimini kolaylaştırır.

Özellikler:

• Yatay Bölümleme: Veritabanındaki satırların bölünmesi ve farklı düğümlerde saklanması.
• Dikey Bölümleme: Veritabanındaki sütunların bölünmesi ve farklı düğümlerde saklanması.
• Hibrit Bölümleme: Yatay ve dikey bölümlemenin kombinasyonu.

Avantajlar:

• Ölçeklenebilirlik: Veritabanı yatay olarak ölçeklenebilir.
• Performans: Veritabanı sorguları daha hızlı yanıt verebilir.
• Yük Dağılımı: Düğümler arasında yük dengesi sağlanır.

Consistent Hashing (Tutarlı Hashing)

Consistent hashing, veri bölümleme ve yeniden dengeleme süreçlerini optimize etmek için kullanılan bir tekniktir. Bu teknik, verilerin düğümler arasında eşit ve dengeli bir şekilde dağıtılmasını sağlar.

Özellikler:

• Halka Yapısı: Veriler ve düğümler, bir halka yapısında yerleştirilir.
• Hash Fonksiyonu: Verilerin anahtarları, hash fonksiyonu ile bir değere dönüştürülür ve halka üzerinde bir konuma yerleştirilir.
• Düğüm Ekleme ve Çıkarma: Yeni düğümler eklenip çıkarıldığında minimum veri taşınması gerektirir.

Avantajlar:

• Düşük Yeniden Dengeleme Maliyeti: Düğümler eklenip çıkarıldığında minimum veri yeniden dengelenir.
• Eşit Yük Dağılımı: Veriler düğümler arasında dengeli bir şekilde dağıtılır.
• Esneklik: Düğümler kolayca eklenip çıkarılabilir.

Kullanım Durumları:

• Dağıtık Önbellek Sistemleri: Memcached, Redis.
• Dağıtık Veri Depolama Sistemleri: Amazon DynamoDB, Apache Cassandra.

Key-Value Data (Anahtar-Değer Verisi)

Key-value data, verilerin anahtar-değer çiftleri olarak saklandığı basit bir veri modelidir. Bu model, özellikle dağıtılmış sistemlerde veri bölümleme ve dağıtımı için uygundur.

Özellikler:

• Basit Veri Modeli: Veriler anahtar-değer çiftleri olarak saklanır.
• Hızlı Erişim: Anahtarlar kullanılarak verilere hızlı erişim sağlanır.
• Esneklik: Veri modeli esnektir ve farklı türde verileri saklayabilir.

Kullanım Durumları:

• Dağıtık Önbellek: Hızlı veri erişimi gereken sistemler.
• Oturum Yönetimi: Kullanıcı oturumlarının yönetimi.
• Basit Veri Depolama: Basit ve hızlı veri saklama gereksinimleri.

Rebalancing (Yeniden Dengeleme)

Rebalancing, sistemdeki düğümlerin sayısının değişmesi durumunda verilerin yeniden dengelenmesini ifade eder. Bu, verilerin düğümler arasında eşit ve dengeli bir şekilde dağıtılmasını sağlar.

Nedenler:

• Yeni Düğüm Ekleme: Sisteme yeni düğümler eklendiğinde.
• Düğüm Çıkarma: Sistemdeki düğümler çıkarıldığında veya arızalandığında.
• Yük Dengesizliği: Düğümler arasında yük dengesizliği olduğunda.

Yöntemler:

• Tutarlı Hashing: Verilerin minimum yeniden dengeleme ile dağıtılmasını sağlar.
• Manual Rebalancing: Yöneticiler tarafından elle gerçekleştirilen dengeleme işlemleri.
• Otomatik Rebalancing: Sistem tarafından otomatik olarak gerçekleştirilen dengeleme işlemleri.

Avantajlar:

• Yüksek Performans: Verilerin dengeli dağıtılması performansı artırır.
• Hata Toleransı: Düğümler arasındaki yük dengesi sistemin hata toleransını artırır.
• Esneklik: Düğümler eklenip çıkarıldığında sistem esnek bir şekilde adapte olur.

Parallel Query Execution (Paralel Sorgu Yürütme)

Parallel query execution, bir sorgunun farklı düğümler veya işlemciler tarafından paralel olarak yürütülmesi işlemidir. Bu, büyük veri kümeleri üzerinde hızlı ve verimli sorgu işlemleri sağlar.

Özellikler:

• Parçalama: Sorgu, daha küçük parçalara bölünür ve paralel olarak yürütülür.
• İşbirliği: Farklı düğümler veya işlemciler işbirliği içinde çalışır.
• Sonuç Birleştirme: Paralel olarak yürütülen sorgu sonuçları birleştirilir.

Avantajlar:

• Yüksek Performans: Sorgular daha hızlı yanıt verir.
• Büyük Veri Kümeleri: Büyük veri kümeleri üzerinde verimli sorgu işlemleri.
• Ölçeklenebilirlik: Sistem yatay olarak ölçeklenebilir.

Kullanım Durumları:

• Büyük Veri Analitiği: Hadoop, Spark gibi büyük veri platformları.
• Veri Ambarları: Yüksek performanslı sorgu gerektiren veri ambarları.
• Dağıtık Veritabanları: Paralel sorgu yürütmeyi destekleyen dağıtık veritabanları.

Sonuç

Dağıtılmış veri sistemlerinde bölümleme, verilerin farklı düğümlerde saklanarak yönetilmesini ve performansın artırılmasını sağlar. Consistent hashing, key-value data, rebalancing ve parallel query execution gibi teknikler, bu süreçlerin etkin bir şekilde yönetilmesini sağlar. Bölümleme, veri yönetiminde ölçeklenebilirlik ve performansın sağlanmasında kritik bir rol oynar ve dağıtılmış sistemlerin verimli bir şekilde çalışmasını destekler.

Dağıtılmış Veriler: İşlemler (Transactions)

Dağıtılmış veri sistemlerinde işlemler (transactions), verilerin tutarlılığını, bütünlüğünü ve güvenilirliğini sağlamak için kritik bir rol oynar. İşlemler, veritabanı üzerindeki bir veya daha fazla veri manipülasyonunun atomik birimidir ve belirli özelliklere sahip olmalıdır. Bu bölümde, ACID özellikleri, tek ve çoklu nesne işlemleri, izolasyon seviyeleri ve serializability (sıralanabilirlik) konularını ele alacağız.

ACID

ACID, veritabanı işlemlerinin güvenilirliğini ve tutarlılığını sağlamak için gereken dört temel özelliği ifade eder:

1. Atomicity (Atomiklik)

   • Tanım: Bir işlem ya tamamen başarılı olur ya da hiç gerçekleşmez. İşlem sırasında bir hata olursa, veritabanı işlem öncesi duruma geri döner.
   • Örnek: Bir banka transferi işlemi, hem gönderenin hesabından para çekilmesini hem de alıcının hesabına para yatırılmasını içerir. İşlem sırasında bir hata olursa, hiçbir hesapta değişiklik yapılmaz.

2. Consistency (Tutarlılık)

   • Tanım: Her işlem, veritabanını geçerli bir durumdan başka bir geçerli duruma dönüştürmelidir. Tüm veri bütünlüğü kısıtlamaları (örneğin, yabancı anahtar kısıtlamaları) korunmalıdır.
   • Örnek: Bir ürün satış işlemi, stok miktarını ve satış kayıtlarını güncellerken, stok miktarının negatif olmamasını sağlar.

3. Isolation (İzolasyon)

   • Tanım: Bir işlemin ara durumu diğer işlemler tarafından görülmemelidir. İzolasyon seviyeleri, işlemler arasındaki etkileşimi kontrol eder.
   • Örnek: Aynı anda iki müşteri, bir ürünün son stok birimini satın almaya çalıştığında, sadece bir müşteri başarılı olur ve stok miktarı doğru şekilde güncellenir.

4. Durability (Dayanıklılık)

   • Tanım: Bir işlem başarılı bir şekilde tamamlandığında, bu işlem sonucu veritabanında kalıcı olmalıdır ve sistem çökse bile bu sonuç korunmalıdır.
   • Örnek: Bir e-ticaret sitesinde başarılı bir sipariş işlemi, siparişin kalıcı olarak kaydedilmesini ve sistem çökse bile kaybolmamasını sağlar.

Single- and Multi-Object Operations

Single-Object Operations (Tek Nesne İşlemleri):

• Tanım: Bir işlem, tek bir veri nesnesi (örneğin, tek bir tablo veya satır) üzerinde gerçekleştirilir.
• Örnek: Bir kullanıcının e-posta adresini güncelleme işlemi.

Multi-Object Operations (Çoklu Nesne İşlemleri):

• Tanım: Bir işlem, birden fazla veri nesnesi üzerinde gerçekleştirilir ve bu nesneler arasında tutarlılık sağlanmalıdır.
• Örnek: Bir banka transferi işlemi, hem gönderenin hem de alıcının hesapları üzerinde değişiklik yapar.

Dağıtılmış Sistemlerde Zorluklar:

• Koordinasyon: Çoklu nesne işlemleri, dağıtılmış sistemlerde koordinasyon gerektirir ve bu, ağ gecikmeleri ve düğüm arızaları nedeniyle karmaşık hale gelir.
• İzleme ve Yönetim: Dağıtılmış işlemleri izlemek ve yönetmek, tek bir veritabanında işlem yapmaktan daha zordur.

Isolation Levels (İzolasyon Seviyeleri)

İzolasyon seviyeleri, aynı anda çalışan işlemler arasındaki etkileşimi kontrol eder ve işlemler arasındaki tutarsızlıkları önlemeye çalışır. Dört ana izolasyon seviyesi vardır:

1. Read Uncommitted

   • Özellikler: İşlemler, diğer işlemler tarafından yapılmış ve henüz commit edilmemiş (onaylanmamış) değişiklikleri okuyabilir.
   • Avantajlar: En düşük izolasyon seviyesi, en yüksek performans.
   • Dezavantajlar: Kirli okuma (dirty read) problemleri olabilir.

2. Read Committed

   • Özellikler: İşlemler, diğer işlemler tarafından yapılan ve commit edilmiş (onaylanmış) değişiklikleri okuyabilir.
   • Avantajlar: Kirli okumaları önler.
   • Dezavantajlar: Tekrarlanamayan okuma (non-repeatable read) problemleri olabilir.

3. Repeatable Read

   • Özellikler: İşlemler, aynı veriyi birden fazla okuduğunda, her seferinde aynı sonucu alır.
   • Avantajlar: Tekrarlanamayan okumaları önler.
   • Dezavantajlar: Hayalet okuma (phantom read) problemleri olabilir.

4. Serializable

   • Özellikler: İşlemler, sıralı olarak gerçekleştirilmiş gibi görünür ve tamamen izole edilir.
   • Avantajlar: En yüksek izolasyon seviyesi, tüm tutarsızlıkları önler.
   • Dezavantajlar: En düşük performans, en yüksek kaynak kullanımı.

Serializability (Sıralanabilirlik)

Serializability, dağıtılmış işlemler arasında en yüksek izolasyon seviyesini sağlar ve işlemlerin sıralı olarak gerçekleşmiş gibi görünmesini sağlar. Bu, tüm işlemlerin belirli bir sıra ile gerçekleştirilmesi anlamına gelir ve bu sıra, işlemlerin paralel olarak yürütülmesiyle oluşabilecek tutarsızlıkları önler.

Özellikler:

• Tam İzolasyon: İşlemler tamamen izole edilir ve birbirlerinden etkilenmez.
• Veri Tutarlılığı: Tüm işlemler, veritabanının geçerli bir durumdan başka bir geçerli duruma geçmesini sağlar.

Uygulama Yöntemleri:

• İki-Fazlı Kilitleme (Two-Phase Locking): İşlemler, kaynakları kilitler ve tüm kaynaklar kilitlenene kadar diğer işlemlerin erişimini engeller.
• Zaman Damgası Sıralaması (Timestamp Ordering): İşlemler, zaman damgalarına göre sıralanır ve bu sıra, işlemlerin sıralanabilirliğini sağlar.

Zorluklar:

• Performans: Tam sıralanabilirlik sağlamak, sistem performansını olumsuz etkileyebilir.
• Kaynak Kullanımı: Yüksek kaynak kullanımı ve karmaşık koordinasyon gerektirir.

Sonuç

Dağıtılmış veri sistemlerinde işlemler, verilerin tutarlılığını, bütünlüğünü ve güvenilirliğini sağlamak için kritik öneme sahiptir. ACID özellikleri, işlemlerin güvenilirliğini ve tutarlılığını sağlar. Tek ve çoklu nesne işlemleri, veritabanı işlemlerinin kapsamını belirler. İzolasyon seviyeleri, işlemler arasındaki etkileşimi kontrol eder ve tutarsızlıkları önler. Serializability, en yüksek izolasyon seviyesini sağlayarak tüm işlemlerin sıralı olarak gerçekleşmiş gibi görünmesini sağlar. Bu kavramlar, dağıtılmış veri sistemlerinin verimli ve güvenilir bir şekilde çalışmasını destekler.

Dağıtılmış Veriler: Bütünlük (Consistency)

Dağıtılmış sistemlerde veri bütünlüğü, birden fazla düğümdeki verilerin tutarlı ve uyumlu olmasını sağlamak için hayati öneme sahiptir. Veri bütünlüğü, sistemin güvenilirliği ve kullanıcı deneyimi açısından kritik rol oynar. Bu bölümde, veri bütünlüğü türlerini (consistency types) ve veri bütünlüğü garantilerini (consistency guarantees) ele alacağız.

Consistency Types (Bütünlük Türleri)

Dağıtılmış sistemlerde farklı veri bütünlüğü türleri bulunmaktadır. Bu türler, veri bütünlüğünün nasıl sağlandığını ve hangi koşullar altında korunduğunu belirler.

1. Strong Consistency (Güçlü Bütünlük)

   • Tanım: Bir yazma işlemi tamamlandığında, tüm okuma işlemleri bu yazmanın sonucunu döndürür. Başka bir deyişle, bir işlem tamamlandığında, sistemdeki tüm düğümler bu değişikliği görür.
   • Avantajlar: Verilerin her zaman tutarlı ve güncel olmasını sağlar.
   • Dezavantajlar: Yüksek gecikme ve düşük kullanılabilirlik.
   • Kullanım Durumları: Finansal işlemler, bankacılık sistemleri.

2. Eventual Consistency (Sonuçta Bütünlük)

   • Tanım: Bir yazma işlemi tamamlandığında, sistemdeki tüm düğümler zamanla bu yazmanın sonucunu görecektir. Ancak, belirli bir anlık tutarlılık garantisi yoktur.
   • Avantajlar: Düşük gecikme ve yüksek kullanılabilirlik.
   • Dezavantajlar: Kısa süreli tutarsızlıklar olabilir.
   • Kullanım Durumları: Sosyal medya, e-posta sistemleri.

3. Causal Consistency (Nedensel Bütünlük)

   • Tanım: Nedensel olarak ilişkili işlemler sıralı olarak görülecektir. Nedensel ilişkisi olmayan işlemler ise herhangi bir sırada görülebilir.
   • Avantajlar: Nedensel olarak ilişkili işlemler arasında tutarlılık sağlar.
   • Dezavantajlar: Tam sıralı bütünlük kadar güçlü değildir.
   • Kullanım Durumları: Dağıtık işbirliği araçları, mesajlaşma uygulamaları.

4. Read-Your-Writes Consistency (Yazmalarınızı Okuma Bütünlüğü)

   • Tanım: Bir işlem tarafından yapılan bir yazma işlemi, aynı işlem tarafından yapılan sonraki okuma işlemlerinde görülebilir.
   • Avantajlar: Kullanıcılar kendi yazdıkları verileri hemen görür.
   • Dezavantajlar: Diğer kullanıcılar için anlık tutarlılık sağlamaz.
   • Kullanım Durumları: Kişisel ayarlar, kullanıcı profilleri.

5. Monotonic Read Consistency (Monoton Okuma Bütünlüğü)

   • Tanım: Bir kullanıcı, bir veriyi okuduğunda, gelecekteki okumalar bu veri değeri veya daha güncel bir değeri döndürecektir.
   • Avantajlar: Okuma işlemleri arasında tutarlılık sağlar.
   • Dezavantajlar: Yazma işlemleri arasında tutarlılık sağlamaz.
   • Kullanım Durumları: Veri izleme ve raporlama sistemleri.

6. Monotonic Write Consistency (Monoton Yazma Bütünlüğü)

   • Tanım: Bir kullanıcının yazma işlemleri, sistemde sıralı olarak işlenir ve görünür.
   • Avantajlar: Yazma işlemleri arasındaki tutarlılığı korur.
   • Dezavantajlar: Okuma işlemleri arasında tutarlılık sağlamaz.
   • Kullanım Durumları: Veri güncellemeleri ve sürüm kontrol sistemleri.

Consistency Guarantees (Bütünlük Garantileri)

Dağıtılmış sistemlerde veri bütünlüğü garantileri, sistemin belirli koşullar altında veri tutarlılığını nasıl koruduğunu ifade eder. Bu garantiler, sistemin çalışma performansını ve kullanıcı deneyimini doğrudan etkiler.

1. Linearizability (Doğrusallık)

   • Tanım: Bir işlemin etkisi, tüm sistemde anında görünür hale gelir. Bu, güçlü bütünlüğün bir biçimidir.
   • Avantajlar: Verilerin her zaman tutarlı ve güncel olmasını sağlar.
   • Dezavantajlar: Yüksek gecikme ve düşük kullanılabilirlik.

2. Sequential Consistency (Sıralı Bütünlük)

   • Tanım: İşlemler, sistemde tüm düğümler tarafından aynı sırada görülür. Ancak, bu sıra işlemlerin gerçek zaman sırasına uymayabilir.
   • Avantajlar: İşlemler arasında belirli bir sıralama sağlar.
   • Dezavantajlar: Doğrusallık kadar güçlü değildir.

3. Causal Consistency (Nedensel Bütünlük)

   • Tanım: Nedensel olarak ilişkili işlemler, sistemde sıralı olarak görülür.
   • Avantajlar: Nedensel ilişkileri korur ve tutarlılığı sağlar.
   • Dezavantajlar: Tam sıralı bütünlük kadar güçlü değildir.

4. Eventual Consistency (Sonuçta Bütünlük)

   • Tanım: Zamanla tüm düğümler, aynı veri değeri üzerinde anlaşacaktır. Ancak, anlık tutarlılık garantisi yoktur.
   • Avantajlar: Düşük gecikme ve yüksek kullanılabilirlik sağlar.
   • Dezavantajlar: Kısa süreli tutarsızlıklar olabilir.

5. Strong Eventual Consistency (Güçlü Sonuçta Bütünlük)

   • Tanım: Eventual consistency'nin güçlü bir biçimidir ve verilerin belirli bir süre içinde tutarlı hale gelmesini sağlar.
   • Avantajlar: Sonuçta bütünlüğü sağlar ve belirli bir zaman dilimi içinde tutarlılığı garanti eder.
   • Dezavantajlar: Gecikmeler ve ara sıra tutarsızlıklar olabilir.

Sonuç

Dağıtılmış veri sistemlerinde veri bütünlüğü, verilerin tutarlı ve uyumlu olmasını sağlamak için hayati öneme sahiptir. Farklı veri bütünlüğü türleri (consistency types) ve veri bütünlüğü garantileri (consistency guarantees), dağıtılmış sistemlerin çeşitli kullanım durumlarına ve gereksinimlerine uygun olarak veri tutarlılığını sağlar. Güçlü bütünlük yüksek tutarlılık sağlarken, sonuçta bütünlük düşük gecikme ve yüksek kullanılabilirlik sunar. Sistem tasarımında doğru bütünlük türünü ve garantisini seçmek, performans ve kullanıcı deneyimi açısından kritik bir rol oynar.

Dağıtılmış Veriler: Konsensüs (Consensus)

Konsensüs (consensus), dağıtılmış sistemlerde tüm düğümlerin belirli bir duruma veya veri değerine uyum sağlamasını ifade eder. Konsensüs protokolleri, dağıtılmış sistemlerde veri tutarlılığını ve hata toleransını sağlamak için kritik öneme sahiptir. Bu bölümde, konsensüsün ne olduğunu, dağıtılmış işlemleri, hata toleranslı konsensüs, RAFT ve Paxos protokollerini ele alacağız.

Consensus (Konsensüs)

Konsensüs, dağıtılmış sistemlerde bir grup düğümün bir karar üzerinde anlaşmaya varması sürecidir. Bu, özellikle ağ bölünmeleri, düğüm arızaları ve gecikmeler gibi sorunlarla karşılaşıldığında önemlidir.

Özellikler:

• Uyum Sağlama: Tüm düğümler aynı karar üzerinde uyum sağlar.
• Hata Toleransı: Düğüm arızaları ve ağ bölünmelerine rağmen tutarlılığı korur.
• Karar Verme: Sistemin bir karara varabilmesi için belirli bir süre içinde tüm düğümlerin uyum sağlaması gerekir.

Kullanım Durumları:

• Dağıtılmış Veritabanları: Veri tutarlılığını sağlamak için.
• Blockchain Sistemleri: Blokların doğrulanması ve eklenmesi.
• Dağıtılmış İşlem Koordinasyonu: İşlemlerin atomik olarak yürütülmesi.

Distributed Transactions (Dağıtılmış İşlemler)

Dağıtılmış işlemler, birden fazla düğüm üzerinde yürütülen işlemlerdir. Bu işlemler, tutarlılık ve bütünlüğü sağlamak için bir bütün olarak tamamlanmalı veya tamamen geri alınmalıdır.

Özellikler:

• Atomicity (Atomiklik): İşlem ya tamamen başarılı olur ya da hiç gerçekleşmez.
• Consistency (Tutarlılık): İşlem, sistemin geçerli bir durumdan başka bir geçerli duruma geçmesini sağlar.
• Isolation (İzolasyon): İşlemler birbirinden izole edilir.
• Durability (Dayanıklılık): İşlem tamamlandığında, sonuçları kalıcı olarak saklanır.

Kullanım Durumları:

• Finansal Sistemler: Banka transferleri, ödeme işlemleri.
• E-Ticaret: Sipariş işleme ve envanter yönetimi.
• Dağıtılmış Uygulamalar: Birden fazla hizmetin koordinasyonu.

Fault-Tolerant Consensus (Hata Toleranslı Konsensüs)

Hata toleranslı konsensüs, düğüm arızalarına ve ağ bölünmelerine rağmen veri tutarlılığını ve sistemi çalışır durumda tutmayı amaçlar.

Özellikler:

• Hata Toleransı: Belirli sayıda düğüm arızasına dayanıklı.
• Güvenilirlik: Sistem, arızalar olsa bile güvenilir bir şekilde çalışmaya devam eder.
• Kapsamlı Koordinasyon: Düğümler arasında koordinasyon gerektirir.

Kullanım Durumları:

• Dağıtılmış Veritabanları: Veri tutarlılığını ve yüksek erişilebilirliği sağlamak.
• Blockchain: Blokların güvenilir bir şekilde doğrulanması ve eklenmesi.
• Dağıtılmış Sistem Koordinasyonu: Dağıtılmış işlemlerin güvenilir bir şekilde yürütülmesi.

RAFT

RAFT, dağıtılmış sistemlerde lider-takipçi (leader-follower) modeli kullanarak konsensüs sağlamayı amaçlayan bir protokoldür. RAFT, anlaşılması ve uygulanması kolay olacak şekilde tasarlanmıştır.

Özellikler:

• Lider Seçimi: Sistemde bir lider seçilir ve tüm yazma işlemleri lider üzerinden gerçekleştirilir.
• Log Çoğaltma: Lider, log kayıtlarını takipçilere çoğaltır.
• Güvenli Durum Geçişi: Sistem, belirli koşullar altında liderin değişmesini sağlar.

Avantajlar:

• Basitlik: Anlaşılması ve uygulanması kolaydır.
• Yüksek Tutarlılık: Güçlü tutarlılık sağlar.
• Hata Toleransı: Belirli sayıda düğüm arızasına dayanıklıdır.

Kullanım Durumları:

• Dağıtılmış Veritabanları: Veri tutarlılığını ve yüksek erişilebilirliği sağlamak.
• Koordinasyon Hizmetleri: Dağıtılmış işlemlerin yönetimi.

Paxos

Paxos, dağıtılmış sistemlerde konsensüs sağlamak için kullanılan bir protokoldür. Paxos, özellikle hata toleransı ve veri tutarlılığı sağlama konusunda güçlüdür, ancak uygulanması ve anlaşılması karmaşıktır.

Özellikler:

• Önerici (Proposer), Kabul Edici (Acceptor) ve Öğrenici (Learner): Paxos, bu üç rolü kullanarak konsensüs sağlar.
• Teklifler ve Kabul: Önericiler, kabul edicilere teklifler sunar ve kabul ediciler bu teklifleri kabul eder.
• Çoğunluk Kuralı: Bir teklif, çoğunluk kabul edici tarafından kabul edildiğinde geçerli olur.

Avantajlar:

• Güçlü Tutarlılık: Güçlü veri tutarlılığı sağlar.
• Hata Toleransı: Belirli sayıda düğüm arızasına dayanıklıdır.
• Esneklik: Birden fazla önerici ile çalışabilir.

Dezavantajlar:

• Karmaşıklık: Anlaşılması ve uygulanması zordur.
• Performans: Bazı durumlarda yüksek gecikme ve düşük performans olabilir.

Kullanım Durumları:

• Dağıtılmış Veritabanları: Veri tutarlılığını ve yüksek erişilebilirliği sağlamak.
• Koordinasyon Hizmetleri: Dağıtılmış işlemlerin yönetimi.

Sonuç

Konsensüs, dağıtılmış sistemlerde veri tutarlılığını ve güvenilirliğini sağlamak için kritik bir rol oynar. Dağıtılmış işlemler, sistemin veri bütünlüğünü ve tutarlılığını sağlamak için atomik, tutarlı, izole ve dayanıklı olmalıdır. Hata toleranslı konsensüs protokolleri, sistemin düğüm arızalarına ve ağ bölünmelerine karşı dayanıklı olmasını sağlar. RAFT ve Paxos gibi konsensüs protokolleri, farklı kullanım durumlarına ve gereksinimlere göre veri tutarlılığını ve güvenilirliğini sağlar. Bu protokoller, dağıtılmış sistemlerin verimli ve güvenilir bir şekilde çalışmasını destekler.

Batch and Stream Processing

Batch ve stream processing, büyük veri analitiği ve veri işleme alanında kullanılan iki temel yöntemdir. Her iki yöntem de verileri işlemek için farklı yaklaşımlar sunar ve belirli kullanım senaryolarına göre tercih edilir.

Batch Processing (Toplu İşleme)

Batch processing, büyük veri kümelerinin belirli aralıklarla topluca işlenmesi anlamına gelir. Bu yöntem, genellikle zaman açısından kritik olmayan görevler için kullanılır.

Özellikler:

• Toplu İşleme: Veriler belirli bir süre boyunca toplanır ve daha sonra topluca işlenir.
• Zaman Gecikmesi: İşlem süresi boyunca bazı gecikmeler olabilir.
• Büyük Veri Setleri: Genellikle büyük veri setleri üzerinde çalışır.
• Yüksek Verimlilik: Büyük miktarda veriyi işleyebilir ve yüksek verimlilik sağlar.

Kullanım Durumları:

• Veri Ambarları: Büyük veri yığınlarının periyodik olarak işlenmesi.
• Raporlama ve Analitik: Günlük, haftalık veya aylık raporların hazırlanması.
• Arka Plan İşlemleri: Zaman açısından kritik olmayan arka plan görevleri.

Teknolojiler:

• Hadoop: MapReduce kullanarak büyük veri kümelerini toplu olarak işleyen bir ekosistem.
• Apache Spark: Yüksek performanslı toplu veri işleme.

Stream Processing (Akış İşleme)

Stream processing, verilerin sürekli bir akış halinde işlendiği yöntemdir. Bu, zaman açısından kritik görevler için kullanılır ve verilerin gerçek zamanlı olarak işlenmesini sağlar.

Özellikler:

• Gerçek Zamanlı İşleme: Veriler geldiği anda işlenir.
• Düşük Gecikme: İşlem süresi boyunca çok düşük gecikme.
• Sürekli Veri Akışı: Veriler sürekli olarak işlenir.
• Hızlı Tepki: Zaman açısından kritik uygulamalar için uygundur.

Kullanım Durumları:

• Finansal İşlemler: Gerçek zamanlı ticaret ve fraud tespiti.
• Sosyal Medya Analitiği: Gerçek zamanlı kullanıcı etkileşimlerinin analizi.
• IoT Cihazları: Sensör verilerinin gerçek zamanlı işlenmesi.
• Acil Durum Müdahalesi: Gerçek zamanlı olay tespiti ve müdahalesi.

Teknolojiler:

• Apache Kafka: Yüksek hacimli veri akışlarını işlemek için kullanılan dağıtık bir yayın-abone sistemi.
• Apache Flink: Yüksek performanslı ve düşük gecikmeli veri akış işleme.
• Apache Storm: Gerçek zamanlı veri akışlarını işlemek için kullanılan bir sistem.

Log Analysis (Günlük Analizi)

Log analysis, sistem, uygulama ve güvenlik günlüklerinin analiz edilerek bilgi çıkartılması işlemidir. Hem batch processing hem de stream processing yöntemleri log analizi için kullanılabilir.

Kullanım Durumları:

• Sistem İzleme: Sistem performansını ve hata tespiti.
• Güvenlik: Güvenlik ihlallerini ve anormallikleri tespit etme.
• Kullanıcı Davranışı: Uygulama kullanımını ve kullanıcı etkileşimlerini analiz etme.
• Sorun Giderme: Sistem ve uygulama sorunlarını tespit etme ve çözme.

Teknolojiler:

• Elasticsearch, Logstash, Kibana (ELK Stack): Günlük verilerini toplamak, analiz etmek ve görselleştirmek için kullanılan araçlar.
• Splunk: Büyük hacimli günlük verilerini analiz etmek ve izlemek için kullanılan bir platform.

MapReduce

MapReduce, büyük veri kümelerinin işlenmesi ve analiz edilmesi için kullanılan bir programlama modelidir. Google tarafından geliştirilmiş ve Hadoop tarafından popüler hale getirilmiştir.

Özellikler:

• Map Aşaması: Veri işleme görevi küçük parçalara bölünür ve paralel olarak işlenir.
• Reduce Aşaması: Map aşamasından gelen sonuçlar birleştirilir ve özetlenir.
• Dağıtık İşleme: Veriler, dağıtık bir sistemde paralel olarak işlenir.
• Hata Toleransı: İşlemler sırasında hata oluştuğunda yeniden işlenebilir.

Kullanım Durumları:

• Büyük Veri Analitiği: Büyük veri kümelerinin analizi ve işlenmesi.
• Veri Madenciliği: Büyük veri kümelerinden bilgi çıkarma.
• Dönüşüm ve ETL: Veri dönüşümü ve yükleme işlemleri.

Teknolojiler:

• Apache Hadoop: MapReduce işleme modelini kullanarak büyük veri kümelerini işleyen bir ekosistem.

Messaging Systems (Mesajlaşma Sistemleri)

Mesajlaşma sistemleri, dağıtılmış sistemlerde veri ve olayların iletilmesi için kullanılır. Hem batch processing hem de stream processing senaryolarında kullanılır.

Özellikler:

• Dağıtık İletişim: Farklı sistemler ve bileşenler arasında veri iletişimi sağlar.
• Yüksek Performans: Büyük hacimli verileri hızlı bir şekilde iletebilir.
• Güvenilirlik: Mesajların güvenilir bir şekilde iletilmesini sağlar.
• Esneklik: Farklı veri işleme senaryolarına uyum sağlar.

Kullanım Durumları:

• Gerçek Zamanlı Veri Akışı: Sürekli veri akışını işlemek.
• Olay Tabanlı Sistemler: Olayların yayınlanması ve abone olunması.
• Sistem Entegrasyonu: Farklı sistemler arasında veri alışverişi.

Teknolojiler:

• Apache Kafka: Yüksek hacimli veri akışlarını işlemek için kullanılan dağıtık bir yayın-abone sistemi.
• RabbitMQ: Dağıtık sistemler arasında mesajlaşmayı sağlayan bir mesaj kuyruğu sistemi.
• ActiveMQ: Açık kaynaklı bir mesajlaşma aracı.

Sonuç

Batch ve stream processing, büyük veri işleme ve analitiğinde kullanılan iki temel yöntemdir. Batch processing, büyük veri kümelerinin topluca işlenmesini sağlarken, stream processing gerçek zamanlı veri akışlarının anında işlenmesini sağlar. Log analysis, MapReduce ve messaging systems gibi teknolojiler, bu işleme yöntemlerinin uygulanmasında önemli rol oynar. Bu yöntemler ve teknolojiler, büyük veri analitiği, sistem izleme ve dağıtık sistemlerde veri yönetimi için çeşitli çözümler sunar.

Event Sourcing and Streams

Event sourcing ve stream processing, modern veri işleme ve mikroservis mimarilerinde sıklıkla kullanılan tekniklerdir. Bu teknikler, veri tutarlılığını, performansı ve ölçeklenebilirliği artırmak için kullanılır.

Event Stream (Olay Akışı)

Event stream, olayların sürekli olarak akış halinde işlendiği ve tüketildiği bir veri işleme modelidir. Olaylar, veri değişikliklerini veya sistemde meydana gelen belirli olayları temsil eder.

Özellikler:

• Sürekli Akış: Olaylar sürekli olarak üretilir ve tüketilir.
• Zaman Damgası: Her olay, meydana geldiği zamanı belirtir.
• Gerçek Zamanlı İşleme: Olaylar anında işlenir ve tepki verilir.

Kullanım Durumları:

• Gerçek Zamanlı Analitik: Sosyal medya analitiği, kullanıcı etkileşimleri.
• İzleme ve Uyarılar: Sistem performans izleme, anormallik tespiti.
• İş Akışı Yönetimi: İş süreçleri ve olay tabanlı iş akışları.

Teknolojiler:

• Apache Kafka: Yüksek hacimli olay akışlarını işlemek için kullanılan dağıtık bir platform.
• Apache Flink: Gerçek zamanlı veri akışlarını ve olayları işlemek için kullanılan bir sistem.
• Apache Storm: Gerçek zamanlı akış işleme için kullanılan bir platform.

Event Sourcing (Olay Kaynaklı)

Event sourcing, veri değişikliklerinin ve sistem olaylarının yalnızca bir olay akışı olarak saklandığı ve bu olayların yeniden oynatılması yoluyla sistemin mevcut durumunun yeniden oluşturulduğu bir veri yönetim modelidir.

Özellikler:

• Olay Temelli Saklama: Her veri değişikliği bir olay olarak saklanır.
• Gerçekleştirilmiş Durum: Sistem durumu, olayların yeniden oynatılmasıyla yeniden oluşturulur.
• Değişiklik Takibi: Tüm değişiklikler ve işlemler tam olarak izlenebilir.

Avantajlar:

• Tam İzlenebilirlik: Tüm veri değişikliklerinin kaydı tutulur.
• Geri Alma ve Yeniden Oynatma: Veriler belirli bir zaman noktasına geri alınabilir veya olaylar yeniden oynatılabilir.
• Auditing: Değişikliklerin tam geçmişi tutulur, denetim kolaylaşır.

Kullanım Durumları:

• Finansal Sistemler: İşlemler ve muhasebe kayıtları.
• E-Ticaret: Sipariş yönetimi ve envanter takibi.
• Dağıtık Sistemler: Mikroservis mimarileri ve olay tabanlı sistemler.

CQRS (Command Query Responsibility Segregation)

CQRS, veri okuma ve yazma işlemlerinin farklı modeller kullanılarak ayrılması prensibine dayanır. Bu, karmaşık sistemlerde veri tutarlılığını ve performansı artırır.

Özellikler:

• Komut ve Sorgu Ayrımı: Veri okuma (sorgu) ve yazma (komut) işlemleri farklı modeller ve veri depoları kullanılarak gerçekleştirilir.
• Performans Optimizasyonu: Okuma ve yazma işlemleri ayrı olduğundan, her iki işlem de optimize edilebilir.
• Basitlik ve Netlik: İşlemler daha basit ve net hale gelir.

Avantajlar:

• Ölçeklenebilirlik: Okuma ve yazma işlemleri bağımsız olarak ölçeklenebilir.
• Performans: Okuma ve yazma işlemleri optimize edilebilir.
• Esneklik: Farklı veri modelleri ve teknolojiler kullanılabilir.

Kullanım Durumları:

• Büyük Veri Sistemleri: Yüksek hacimli veri okuma ve yazma işlemleri.
• Dağıtık Sistemler: Mikroservis mimarileri ve olay tabanlı sistemler.
• E-Ticaret: Sipariş işleme ve müşteri yönetimi.

State, Streams, Immutability (Durum, Akışlar, Değişmezlik)

State (Durum)

• Tanım: Sistem veya uygulamanın mevcut durumu, belirli bir zaman noktasındaki veri değerlerini temsil eder.
• Yönetim: Durum yönetimi, olayların işlenmesi ve durumun güncellenmesi ile gerçekleştirilir.
• Kullanım: Uygulama durumunun takibi ve yönetimi, veri tutarlılığı ve iş mantığının uygulanması.

Streams (Akışlar)

• Tanım: Sürekli veri veya olay akışlarını temsil eder.
• İşleme: Gerçek zamanlı analiz, filtreleme, dönüştürme ve akış içindeki olayların işlenmesi.
• Kullanım: Gerçek zamanlı veri analizi, olay işleme ve iş akışları.

Immutability (Değişmezlik)

• Tanım: Verilerin değiştirilmeden saklanması, yani her veri değişikliğinin yeni bir veri olarak saklanması.
• Avantajlar: Veri tutarlılığı, izlenebilirlik, geri alınabilirlik ve denetim kolaylığı.
• Kullanım: Olay kaynaklı sistemler, blok zincirleri, veri analitiği.

Sonuç

Event sourcing ve stream processing, modern veri işleme ve mikroservis mimarilerinde önemli rol oynayan tekniklerdir. Event stream, sürekli olarak olayların işlenmesini sağlarken, event sourcing tüm veri değişikliklerinin olay olarak saklanmasını ve bu olayların yeniden oynatılmasıyla sistem durumunun yeniden oluşturulmasını sağlar. CQRS, veri okuma ve yazma işlemlerini ayırarak performans ve ölçeklenebilirlik avantajları sunar. Durum yönetimi, akışlar ve değişmezlik, bu tekniklerin temel prensipleri olup, veri tutarlılığı, izlenebilirlik ve performans optimizasyonu sağlar. Bu yaklaşımlar, büyük ölçekli ve dağıtık sistemlerde veri yönetimini ve işleyişini büyük ölçüde iyileştirir.

İzleme, Ölçümler ve Uyarı

Dağıtılmış sistemlerin ve uygulamaların performansını, güvenilirliğini ve kullanılabilirliğini sağlamak için izleme, ölçümler ve uyarı sistemleri kritik öneme sahiptir. Bu sistemler, potansiyel sorunları tespit etmeye, çözmeye ve genel sistem sağlığını korumaya yardımcı olur.

Logging (Günlük Kaydı)

Logging, bir uygulamanın çalışması sırasında meydana gelen olayların ve mesajların kaydedilmesidir. Günlükler, hata ayıklama, performans izleme ve güvenlik analizi için temel bilgi sağlar.

Özellikler:

• Olay Kaydı: Hatalar, uyarılar, bilgi mesajları ve olaylar kaydedilir.
• Detay Seviyeleri: Çeşitli detay seviyeleri (DEBUG, INFO, WARN, ERROR) ile kayıt yapılabilir.
• Zaman Damgası: Her giriş, bir zaman damgası ile kaydedilir.
• Saklama ve Arşivleme: Günlükler belirli bir süre boyunca saklanır ve arşivlenir.

Kullanım Durumları:

• Hata Ayıklama: Yazılım hatalarının ve sorunlarının tespit edilmesi.
• Performans İzleme: Uygulama performansının ve darboğazların izlenmesi.
• Güvenlik: Güvenlik olaylarının ve anormalliklerin tespiti.

Teknolojiler:

• Logstash, Elasticsearch, Kibana (ELK Stack): Günlüklerin toplanması, analizi ve görselleştirilmesi.
• Splunk: Günlük verilerini analiz etmek ve izlemek için kullanılan bir platform.
• Graylog: Merkezi günlük yönetimi ve analiz platformu.

Metrics (Ölçümler)

Metrics, bir sistemin performansını, kullanılabilirliğini ve sağlığını ölçmek için kullanılan sayısal verilerdir. Bu ölçümler, sistemin çeşitli bileşenlerinin durumunu sürekli olarak izlemek için kullanılır.

Özellikler:

• KPI (Anahtar Performans Göstergeleri): Sistem performansını değerlendirmek için temel göstergeler.
• Gerçek Zamanlı İzleme: Ölçümler sürekli olarak toplanır ve izlenir.
• Görselleştirme: Ölçümler grafikler ve panolar aracılığıyla görselleştirilir.

Kullanım Durumları:

• Performans İzleme: CPU kullanımı, bellek kullanımı, ağ trafiği.
• Kullanılabilirlik İzleme: Uptime, yanıt süresi, hata oranları.
• Kapasite Planlama: Kaynak kullanımı ve kapasite ihtiyaçlarının tahmin edilmesi.

Teknolojiler:

• Prometheus: Ölçümleri toplamak ve sorgulamak için kullanılan bir izleme ve uyarı aracı.
• Grafana: Ölçümleri görselleştirmek ve analiz etmek için kullanılan bir platform.
• Datadog: Bulut uygulamaları ve altyapıları izlemek için kullanılan bir platform.

Monitoring (İzleme)

Monitoring, sistemin performansını, kullanılabilirliğini ve genel sağlığını sürekli olarak izlemeyi ifade eder. İzleme, proaktif sorun tespiti ve çözümü için kritik öneme sahiptir.

Özellikler:

• Gerçek Zamanlı İzleme: Sistem bileşenlerinin durumu gerçek zamanlı olarak izlenir.
• Panolar (Dashboards): Sistemin genel sağlığını görselleştiren ve analiz eden panolar.
• Uyarılar (Alerts): Sorunlar tespit edildiğinde otomatik olarak uyarılar oluşturulur.

Kullanım Durumları:

• Uygulama İzleme: Uygulamaların performansını ve kullanılabilirliğini izlemek.
• Altyapı İzleme: Sunucular, veri tabanları, ağlar gibi altyapı bileşenlerini izlemek.
• Kullanıcı Deneyimi İzleme: Son kullanıcı deneyimini izlemek ve optimize etmek.

Teknolojiler:

• Nagios: Sistemlerin ve ağların izlenmesi için kullanılan bir izleme aracı.
• Zabbix: Açık kaynaklı bir izleme çözümü.
• New Relic: Uygulama performans yönetimi ve izleme için kullanılan bir platform.

Alerting (Uyarı)

Alerting, belirli koşullar veya eşik değerler karşılandığında otomatik olarak uyarıların oluşturulması ve ilgili kişilere bildirilmesidir. Uyarılar, potansiyel sorunları hızlı bir şekilde tespit etmeye ve çözmeye yardımcı olur.

Özellikler:

• Eşik Değerler: Belirli metrikler için eşik değerler belirlenir.
• Uyarı Politikaları: Uyarıların nasıl ve kime bildirileceğini tanımlayan politikalar.
• Bildirim Kanalları: E-posta, SMS, anlık mesajlaşma gibi çeşitli bildirim kanalları.

Kullanım Durumları:

• Hata Tespiti: Sistem hataları ve performans sorunlarının tespiti.
• Güvenlik: Güvenlik ihlalleri ve anormalliklerin bildirilmesi.
• Performans: Performans sorunlarının ve kapasite sınırlamalarının tespiti.

Teknolojiler:

• PagerDuty: Kritik olayların yönetimi ve uyarı sistemleri.
• Opsgenie: Olay yönetimi ve uyarı bildirimleri.
• Prometheus Alertmanager: Prometheus ile entegre çalışan ve uyarı yönetimini sağlayan bir bileşen.

Sonuç

İzleme, ölçümler ve uyarı sistemleri, dağıtılmış sistemlerin ve uygulamaların güvenilirliğini, performansını ve kullanılabilirliğini sağlamak için kritik öneme sahiptir. Logging, sistem olaylarının ve hataların kaydedilmesini sağlar; metrics, sistemin performansını ve sağlığını ölçmek için kullanılır; monitoring, sistemin sürekli olarak izlenmesini sağlar ve alerting, potansiyel sorunları hızlı bir şekilde tespit edip çözmeye yardımcı olur. Bu araçlar ve teknikler, büyük ölçekli ve karmaşık sistemlerin yönetiminde hayati rol oynar ve genel sistem sağlığını korumaya yardımcı olur.

UYGULAMA

Bir müzik streaming uygulaması tasarlamak, yüksek performans ve ölçeklenebilirlik gerektiren karmaşık bir görevdir. Bu tasarımda, kullanıcı yönetimi, sanatçı ve şarkı yönetimi, ses işleme, şarkı tavsiyeleri gibi fonksiyonel ihtiyaçlar ile 1 milyar kullanıcı, anlık 10 milyon aktif kullanıcı, 100 milyon şarkı gibi teknik gereksinimleri karşılayacak bir backend mimarisi oluşturacağız.

Fonksiyonel İhtiyaçlar

1. Kullanıcı Yönetimi

   • Kullanıcı Kayıt ve Giriş: Kullanıcıların kayıt olabilmesi ve giriş yapabilmesi.
   • Profil Yönetimi: Kullanıcı profillerinin yönetimi (ad, soyad, email, şifre değişikliği).
   • Abonelik Yönetimi: Üyelik planlarının yönetimi (ücretsiz, premium).

2. Sanatçı ve Şarkı Yönetimi

   • Sanatçı Bilgileri: Sanatçı profillerinin oluşturulması ve yönetilmesi.
   • Şarkı Bilgileri: Şarkıların yüklenmesi, meta verilerinin (isim, albüm, sanatçı, tür) yönetimi.
   • Albüm Yönetimi: Albüm oluşturma ve yönetme.

3. Ses İşleme

   • Ses Dosyası Depolama: Ses dosyalarının güvenli bir şekilde saklanması.
   • Transcoding: Farklı cihazlar ve ağ koşulları için uygun format ve bit hızında ses dosyası oluşturma.
   • Streaming: Düşük gecikmeli ses akışı sağlama.

4. Şarkı Tavsiyeleri

   • Öneri Motoru: Kullanıcı tercihleri ve dinleme geçmişine dayalı şarkı önerileri.
   • Kişiselleştirilmiş Çalma Listeleri: Kullanıcılara özel çalma listeleri oluşturma.

Teknik İhtiyaçlar

1. Kullanıcı ve Şarkı Ölçeklenebilirliği

   • 1 milyar toplam kullanıcı
   • Anlık 10 milyon aktif kullanıcı
   • 100 milyon şarkı
   • Ortalama 5 MB boyutunda ses dosyaları (MP3)

2. Performans Gereksinimleri

   • Kullanıcı oynat butonuna bastıktan sonra maksimum 200ms içinde şarkının çalmaya başlaması (Low Latency)
   • Hızlı şarkı ve sanatçı arama, 200ms cevap süresi

Backend Mimari Tasarımı

1. Mikroservis Mimarisi

   • Kullanıcı Yönetimi Servisi: Kullanıcı kayıt, giriş, profil ve abonelik yönetimi.
   • Sanatçı ve Şarkı Yönetimi Servisi: Sanatçı, şarkı ve albüm bilgileri yönetimi.
   • Ses İşleme Servisi: Ses dosyalarının saklanması, transkod edilmesi ve streaming.
   • Öneri Motoru Servisi: Kullanıcıya özel şarkı önerileri ve kişiselleştirilmiş çalma listeleri.
   • Arama Servisi: Hızlı şarkı ve sanatçı araması.

2. Veri Depolama ve Yönetimi

   • Kullanıcı Veritabanı: Kullanıcı bilgileri ve profilleri için NoSQL veritabanı (örneğin, MongoDB).
   • Sanatçı ve Şarkı Veritabanı: Şarkı ve sanatçı bilgileri için NoSQL veritabanı (örneğin, Cassandra).
   • Ses Dosyası Depolama: Ses dosyalarının saklanması için Object Storage (örneğin, Amazon S3).
   • Öneri Motoru Veritabanı: Kullanıcı davranış verileri ve öneriler için graph veritabanı (örneğin, Neo4j).

3. Cache ve CDN

   • Cache: Hızlı veri erişimi için Redis veya Memcached.
   • CDN (Content Delivery Network): Ses dosyalarının hızlı bir şekilde kullanıcıya iletilmesi için küresel CDN (örneğin, Cloudflare).

4. Load Balancing ve Orchestration

   • Load Balancer: Gelen trafiği mikroservisler arasında dağıtmak için yük dengeleyici (örneğin, NGINX, AWS ELB).
   • Container Orchestration: Mikroservislerin yönetimi için Kubernetes veya Docker Swarm.

5. Monitoring ve Logging

   • Monitoring: Sistem performansını izlemek için Prometheus ve Grafana.
   • Logging: Uygulama ve sistem loglarını toplamak için ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana).

Akış ve Veri İşleme

1. Ses Akışı (Streaming)

   • Transcoding: Kullanıcı cihazına ve ağ koşullarına uygun format ve bit hızında ses dosyası oluşturma. Bu işlem için ffmpeg gibi bir araç kullanılabilir.
   • Segmentasyon: Ses dosyalarının küçük parçalara (segmentlere) bölünmesi ve kullanıcının bu segmentleri önceden yükleyebilmesi.
   • HLS/DASH: HTTP Live Streaming (HLS) veya Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) protokollerinin kullanılması.

2. Şarkı Tavsiyeleri

   • Öneri Motoru: Machine Learning algoritmaları kullanarak kullanıcı davranışları ve tercihleri üzerinden şarkı önerileri.
   • Gerçek Zamanlı İşleme: Kullanıcı davranışlarının anlık olarak işlenmesi ve önerilere yansıtılması.

Performans ve Ölçeklenebilirlik

1. Düşük Gecikme (Low Latency)

   • Yakınlık Sunucuları: Kullanıcılara yakın veri merkezlerinde sunucular kullanarak gecikmeyi azaltma.
   • Önbellekleme: Sıkça erişilen verilerin ve ses dosyalarının önbelleğe alınması.

2. Hızlı Arama (Fast Search)

   • Tam Metin Arama: Elasticsearch gibi bir tam metin arama motoru kullanarak hızlı arama.
   • Önbellekleme: Arama sonuçlarının önbelleğe alınması.

Bu mimari tasarım, büyük ölçekli ve yüksek performans gereksinimlerine sahip bir müzik streaming uygulaması için temel bir yapı sunar. Tüm bileşenler, yüksek erişilebilirlik, düşük gecikme ve hızlı yanıt süreleri sağlayacak şekilde optimize edilmiştir.

•