Trendyol benzeri bir e-ticaret uygulamasını Domain-Driven Design (DDD) yaklaşımı ile geliştirmek kapsamlı bir süreç gerektirir. Size bu konuda derinlemesine bir analiz ve rapor sunacağım. Başlangıç olarak, projenin ana hatlarını belirleyelim ve ardından her bir bölümü detaylı olarak inceleyelim.
# Trendyol Benzeri E-ticaret Uygulaması DDD Raporu
## 1. Giriş
Bu rapor, Trendyol benzeri bir e-ticaret uygulamasının Domain-Driven Design (DDD) prensipleri kullanılarak geliştirilmesi için kapsamlı bir plan sunmaktadır. Rapor, organizasyonel yapı, teknoloji seçimleri, DDD uygulamaları, mikroservis mimarisi, veri bilimi ve yapay zeka entegrasyonları, geliştirme süreçleri ve operasyonel konuları içermektedir.
## 2. Organizasyonel Yapı ve Ekip Kurma
### 2.1 Ekip Yapısı
- Ürün Sahipleri (3-4 kişi)
- Yazılım Mimarları (2-3 kişi)
- Backend Geliştiriciler (10-15 kişi)
- Frontend Geliştiriciler (8-10 kişi)
- UX/UI Tasarımcıları (3-4 kişi)
- DevOps Mühendisleri (3-4 kişi)
- Veri Bilimciler ve ML Mühendisleri (4-5 kişi)
- QA Mühendisleri (5-6 kişi)
- Scrum Master/Proje Yöneticileri (2-3 kişi)
### 2.2 Organizasyon Şeması
```mermaid
graph TD
CEO[CEO] --> CTO[CTO]
CEO --> CPO[CPO]
CTO --> DevTeam[Geliştirme Ekibi]
CTO --> DataTeam[Veri ve AI Ekibi]
CTO --> DevOpsTeam[DevOps Ekibi]
CPO --> ProductTeam[Ürün Ekibi]
CPO --> DesignTeam[Tasarım Ekibi]
DevTeam --> Backend[Backend Ekibi]
DevTeam --> Frontend[Frontend Ekibi]
DataTeam --> DataScience[Veri Bilimi Ekibi]
DataTeam --> ML[Machine Learning Ekibi]
```
## 3. Teknoloji Seçimleri ve Araçlar
### 3.1 Backend Teknolojileri
- Programlama Dili: Java (Spring Boot framework)
- Veritabanı: PostgreSQL (ana veritabanı), MongoDB (ürün kataloğu için)
- ORM: Hibernate
- API: RESTful ve GraphQL
### 3.2 Frontend Teknolojileri
- Framework: React (web), React Native (mobil)
- State Yönetimi: Redux
- UI Kütüphanesi: Material-UI
### 3.3 DevOps ve CI/CD
- Konteynerizasyon: Docker
- Orkestrasyon: Kubernetes
- CI/CD: Jenkins
- Konfigürasyon Yönetimi: Ansible
- Monitoring: Prometheus, Grafana
- Log Yönetimi: ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
### 3.4 Mesaj Kuyrukları ve Event Streaming
- Apache Kafka
### 3.5 Veri Bilimi ve ML
- Python (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
- Jupyter Notebooks
- Apache Spark
### 3.6 Diğer Araçlar
- Versiyon Kontrolü: Git (GitLab)
- Proje Yönetimi: Jira
- Dokümantasyon: Confluence
- API Dokümantasyonu: Swagger
## 4. Domain-Driven Design (DDD) Yapıları
### 4.1 Bounded Contextler
1. Kullanıcı Yönetimi
2. Ürün Kataloğu
3. Sepet ve Sipariş İşlemleri
4. Ödeme Sistemi
5. Lojistik ve Teslimat
6. Müşteri Hizmetleri
7. Tedarikçi Yönetimi
8. Kampanya ve İndirim Yönetimi
### 4.2 Agregalar ve Varlıklar
Her bir Bounded Context için örnek agregalar:
1. Kullanıcı Yönetimi
- Kullanıcı Agregası (Kullanıcı, Adres, Tercihler)
2. Ürün Kataloğu
- Ürün Agregası (Ürün, Varyant, Fiyat)
- Kategori Agregası
3. Sepet ve Sipariş İşlemleri
- Sepet Agregası (Sepet, Sepet Öğeleri)
- Sipariş Agregası (Sipariş, Sipariş Öğeleri, Fatura)
4. Ödeme Sistemi
- Ödeme Agregası (Ödeme, Ödeme Yöntemi)
5. Lojistik ve Teslimat
- Teslimat Agregası (Teslimat, Paket, Takip)
### 4.3 Value Objects
- Para (miktar ve para birimi)
- Adres
- Ürün Kodu
- Sipariş Numarası
- Değerlendirme Puanı
### 4.4 Domain Servisleri
- Fiyatlandırma Servisi
- Stok Kontrol Servisi
- Ödeme İşleme Servisi
- Teslimat Planlama Servisi
### 4.5 Repositories
Her bir Agrega için bir Repository oluşturulacak:
- KullanıcıRepository
- ÜrünRepository
- SiparişRepository
- ÖdemeRepository
## 5. Mikroservis Mimarisi
### 5.1 Mikroservisler
1. Kullanıcı Servisi
2. Ürün Servisi
3. Sepet Servisi
4. Sipariş Servisi
5. Ödeme Servisi
6. Teslimat Servisi
7. Arama Servisi
8. Bildirim Servisi
9. Kampanya Servisi
10. Değerlendirme ve Yorum Servisi
### 5.2 API Gateway
- Netflix Zuul veya Spring Cloud Gateway
### 5.3 Service Discovery
- Netflix Eureka
### 5.4 Yük Dengeleme
- Client-side: Ribbon
- Server-side: Nginx
### 5.5 Circuit Breaker
- Netflix Hystrix
## 6. Mesaj Kuyrukları ve Event-Driven Mimari
### 6.1 Kafka Topics
- user-events
- product-events
- order-events
- payment-events
- delivery-events
### 6.2 Event Örnekleri
- UserRegistered
- ProductCreated
- OrderPlaced
- PaymentProcessed
- DeliveryScheduled
### 6.3 CQRS (Command Query Responsibility Segregation)
- Yazma işlemleri için Command modelini kullan
- Okuma işlemleri için ayrı bir Query modeli oluştur
- Event Sourcing ile birlikte kullan
## 7. Veri Bilimi, ML ve AI Yapıları
### 7.1 Öneri Sistemi
- Collaborative Filtering
- Content-Based Filtering
- Hybrid Approach
### 7.2 Dinamik Fiyatlandırma
- Regresyon modelleri
- Zaman serisi analizi
### 7.3 Talep Tahmini
- ARIMA modelleri
- Prophet (Facebook)
### 7.4 Müşteri Segmentasyonu
- K-means clustering
- RFM (Recency, Frequency, Monetary) analizi
### 7.5 Dolandırıcılık Tespiti
- Anomali tespiti algoritmaları
- Supervised learning (Random Forest, XGBoost)
### 7.6 Görüntü İşleme
- Ürün görsellerinin sınıflandırılması (CNN)
- Benzer ürün önerileri için görsel benzerlik analizi
## 8. Geliştirme Süreçleri ve Metodolojiler
### 8.1 Agile ve Scrum
- 2 haftalık sprint döngüleri
- Günlük stand-up toplantıları
- Sprint planlama, gözden geçirme ve retrospektif toplantıları
### 8.2 Behaviour-Driven Development (BDD)
- Gherkin senaryoları ile özellik tanımlama
- Cucumber ile BDD testleri
### 8.3 Test-Driven Development (TDD)
- Birim testleri
- Entegrasyon testleri
- E2E testleri
### 8.4 Code Review Süreci
- Pull Request bazlı inceleme
- Pair programming seansları
### 8.5 Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)
- Her commit için otomatik build ve test
- Staging ortamına otomatik deployment
- Üretim ortamına kontrollü deployment (Blue/Green veya Canary)
## 9. Event Storming
Event Storming oturumları, DDD'nin temel taşlarından biridir. Bu oturumlar, domain expertleri, geliştiriciler ve diğer paydaşları bir araya getirerek sistemin event-driven yapısını ortaya çıkarır.
### 9.1 Event Storming Adımları
1. Big Picture Event Storming
2. Process Modelling Event Storming
3. Software Design Event Storming
### 9.2 Event Storming Çıktıları
- Domain Events
- Commands
- Aggregates
- Bounded Contexts
- Policies
## 10. Diyagramlar
### 10.1 C4 Model Diyagramları
1. Context Diagram
2. Container Diagram
3. Component Diagram
4. Code Diagram
### 10.2 UML Diyagramları
- Use Case Diyagramları
- Sınıf Diyagramları
- Sıralama Diyagramları
- Aktivite Diyagramları
### 10.3 Domain Model Diyagramları
- Bounded Context Canvas
- Context Map
## 11. Non-Functional Çözümler
### 11.1 Performans
- Caching (Redis)
- CDN kullanımı
- Database indexing ve query optimizasyonu
### 11.2 Ölçeklenebilirlik
- Yatay ölçeklendirme (microservices)
- Auto-scaling grupları (AWS, GCP)
- Stateless uygulama tasarımı
### 11.3 Güvenlik
- OAuth 2.0 ve JWT için Identity Server
- HTTPS/TLS encryption
- API rate limiting
- Web Application Firewall (WAF)
### 11.4 Yüksek Erişilebilirlik
- Multi-AZ deployment
- Database replication
- Disaster Recovery planı
### 11.5 Veri Yönetimi
- GDPR uyumluluğu
- Veri şifreleme (at rest ve in transit)
- Regular backups ve point-in-time recovery
## 12. Metrikler ve Monitoring
### 12.1 İş Metrikleri
- Günlük Aktif Kullanıcı (DAU)
- Dönüşüm Oranı
- Ortalama Sipariş Değeri
- Müşteri Elde Tutma Oranı
### 12.2 Teknik Metrikler
- Hizmet Yanıt Süreleri
- Hata Oranları
- CPU ve Bellek Kullanımı
- Database Query Performansı
### 12.3 Monitoring Çözümleri
- Uygulama Performans Monitörü (APM): New Relic veya Datadog
- Log aggregation: ELK Stack
- Alarmlar ve bildirimler: PagerDuty
## 13. Sonuç
Bu rapor, Trendyol benzeri bir e-ticaret platformunun DDD prensipleri kullanılarak geliştirilmesi için kapsamlı bir çerçeve sunmaktadır. Başarılı bir uygulama için, bu planın sürekli olarak gözden geçirilmesi, güncellenmesi ve projenin ilerleyişine göre adapte edilmesi gerekmektedir.
Bu rapor, Trendyol benzeri bir e-ticaret uygulamasını DDD prensipleriyle geliştirmek için kapsamlı bir çerçeve sunuyor. Raporda organizasyonel yapı, teknoloji seçimleri, DDD yapıları, mikroservis mimarisi, veri bilimi ve AI entegrasyonları, geliştirme süreçleri ve operasyonel konular detaylı olarak ele alınmıştır.
Özellikle dikkat çekmek istediğim birkaç nokta:
DDD yapıları: Bounded contextler, agregalar, ve domain servisleri e-ticaret domainini etkin bir şekilde modellemek için tasarlanmıştır.
Mikroservis mimarisi: Ölçeklenebilirlik ve bakım kolaylığı için 10 ana mikroservis önerilmiştir.
Event-driven mimari: Kafka ile event sourcing ve CQRS uygulaması, sistemin esnekliğini artıracaktır.
ML ve AI yapıları: Öneri sistemi, dinamik fiyatlandırma ve talep tahmini gibi özellikler rekabet avantajı sağlayacaktır.
Non-functional çözümler: Performans, ölçeklenebilirlik, güvenlik ve yüksek erişilebilirlik için önerilen çözümler, sistemin sağlamlığını garanti altına alacaktır.
Bu rapor, projenin başlangıç noktası olarak kullanılabilir. Uygulama geliştikçe ve yeni gereksinimler ortaya çıktıkça, planın sürekli olarak gözden geçirilmesi ve güncellenmesi önemlidir.