MicrocosmWorksDijital Kozmosu Yenilikçi ve Mimari Olarak Tasarlamak
Hakkındaİletişim
MicrocosmWorksDijital Kozmosu Yenilikçi ve Mimari Olarak İnşa Etmek

Önemli BT çözümleri sunuyoruz. Teknoloji, güvenlik ve işletmelerin güvenilir, yenilikçi BT altyapısı ile büyümesine yardımcı olmaktan tutkuluyuz.

[email protected]
+91 7011868196
New Delhi, India

AI Büyüme Merkezi

AI MerkeziStartup İnovasyonuKurumsal Hızlandırıcı

Çözümler

Tüm ÇözümlerSağlık ve Fitness UygulamalarıAI Video PlatformuAI Ajan Geliştirme

Kaynaklar

ÖngörülerSektör RehberleriKullanım Durumu ŞablonlarıMimari KalıplarVaka Çalışmaları

Şirket

HakkımızdaİletişimÇalışmalarımız

Hizmetler

Dijital DanışmanlıkBulut AltyapısıSaaS GeliştirmeYapay Zeka GeliştirmeVideo Teknolojisi
ERP GeliştirmeZoho ÖzelleştirmeOdoo GeliştirmeSalesforce EntegrasyonuÖzel CRM Geliştirme
QuickBooks EntegrasyonuIoT ÇözümleriBlokzincir Geliştirme
Siber Güvenlik DanışmanlığıIT Desteği - L3

© 2026 MicrocosmWorks. Tüm hakları saklıdır.

Gizlilik PolitikasıHizmet Şartları
Mimari Desenlere Geri Dön
DataEnterprise

Gerçek Zamanlı Akış Sistemleri

Yığın (Batch), akışın özel bir durumudur. İşletmenizin saatler yerine saniyeler içinde tepki vermesi gerektiğinde, sürekli veri akışı için tasarlanmış bir mimariye ihtiyacınız vardır.

June 18, 2026
|
3 topics covered
Bu Mimariyi Tartışın
real-time-streaming-systems.webp
Data
Category
Enterprise
Complexity
Financial Services, Logistics
Industries
3+
Technologies

Ne Zaman İhtiyacınız Olur

Panolarınız, birileri onlara baktığında güncelliğini yitirmiş olur. Dolandırıcılık tespiti, ertesi sabah dolandırıcılığı yakalayan bir gece batch işi olarak çalışır. Envanter sayımları saatlik olarak güncellenir ve bu da fazla satışa neden olur. Sensör verileri toplanır ancak gecelik bir ETL'de analiz edilene kadar işlenmez. Verilerin kaynaklardan işleme ve tüketicilere kadar sürekli olarak, saniye altı gecikmeyle aktığı bir sisteme ihtiyacınız vardır — real-time analytics, canlı bildirimler, streaming AI inference ve sistemler arasında anında senkronizasyon.

Related Architecture Patterns

Explore more design patterns and system architectures

data-intensive-platform-architecture.webp
Data

Veri Odaklı Platform Mimarisi

Rekabet avantajınız verilerinizdeyse, bu verileri toplayan, dönüştüren, depolayan ve sunan platform, inşa edeceğiniz en önemli şeydir.

EnterpriseView
multi-tenant-saas-architecture.webp

Bu Mimarinin Uygulanmasında Yardıma İhtiyacınız Var mı?

Mimarlarımız, bu deseni kullanarak belirli gereksinimleriniz için sistemler tasarlamanıza ve oluşturmanıza yardımcı olabilir.

İletişime Geçin

Desen Genel Bakışı

Real-time streaming architecture, verileri ayrık batch'ler yerine sürekli, sınırsız bir akış olarak işler. Event producers, bir streaming platform'a (Kafka, Kinesis, Pulsar) yayınlar. Stream processors (Flink, Kafka Streams, custom consumers), olayları uçuş sırasında dönüştürür, zenginleştirir, filtreler ve toplar. İşlenmiş sonuçlar tüketicilere iletilir: real-time dashboards (WebSocket), search indices (Elasticsearch), analytics databases (ClickHouse) ve downstream services. Change Data Capture (CDC), mevcut veritabanlarının uygulama değişiklikleri olmaksızın event sources olarak katılmasına olanak tanır.

Referans Mimari

Mimari dört katmandan oluşur. Event sources veri üretir — application events, database CDC streams, IoT telemetry, user clickstreams, external API webhooks. Streaming platform (Kafka), dayanıklı, sıralı, tekrar oynatılabilir olay depolaması sağlar. Stream processors konulardan tüketir, dönüşümler (filtering, enrichment, windowed aggregation, joins) uygular ve çıktı konularına veya sink'lere üretir. Consumers işlenmiş akışlara abone olur — WebSocket sunucuları tarayıcılara iter, connectors veritabanlarına yazar, alerting engines kuralları değerlendirir ve bildirimleri tetikler.

Temel Bileşenler
  • Streaming Platform (Kafka): Her olay türü için konu (topic) organizasyonuna sahip çoklu broker kümesi. Paralellik için bölümlenmiş (partition key = sıralama garantileri için entity ID). Her konu için yapılandırılmış saklama süresi — operasyonel olaylar için 7 gün, denetim/tekrar oynatma için 30+ gün. Schema Registry (Confluent veya Apicurio), producers ve consumers arasında olay şeması uyumluluğunu sağlar.
  • Change Data Capture: Debezium connectors, PostgreSQL, MySQL veya MongoDB'den satır düzeyindeki değişiklikleri yakalar ve bunları Kafka'ya olaylar olarak yayınlar. Bu, mevcut veritabanlarını uygulama kodunu değiştirmeden event sources'a dönüştürür — event-driven architectures'a kademeli geçiş için çok önemlidir.
  • Stream Processing Engine: Karmaşık olay işleme için Apache Flink — windowed aggregations, stream-stream joins, pattern detection. Ayrı bir processing cluster'a ihtiyaç duymayan daha basit dönüşümler için Kafka Streams. Hafif olay işleme için özel Node.js/Python consumers.
  • Real-Time Delivery: Browser istemcilerine canlı güncellemeler göndermek için WebSocket sunucusu (Socket.io, native WS). Tek yönlü streaming için Server-Sent Events (SSE). Type-safe gerçek zamanlı sorgular için GraphQL Subscriptions. Producer throughput'unu consumer bağlantı sayısından ayıran Fan-out architecture.

Tasarım Kararları ve Değiş Tokuşlar

Kafka vs. Kinesis vs. Pulsar
En olgun ekosisteme, en yüksek throughput'a ve tam kontrole (self-managed veya Confluent Cloud) ihtiyaç duyan ekipler için Kafka. Daha düşük throughput gereksinimleri ile sıfır operasyonel yük isteyen AWS-native ekipler için Kinesis. Yerleşik katmanlı depolama ve geo-replication özellikli çok kiracılı streaming için Pulsar. MW, çoğu streaming architecture için Kafka'yı (MSK veya Confluent Cloud) varsayılan olarak kullanır — connectors, tooling ve operasyonel bilgi ekosistemi eşsizdir.
Flink vs. Kafka Streams vs. Custom Consumers
Karmaşık streaming mantığı için Flink — windowed aggregations, stream joins, CEP (complex event processing), exactly-once semantics. İşleme daha basit olduğunda ve ayrı bir Flink kümesi çalıştırmaktan kaçınmak istediğinizde Kafka Streams. Stream processing primitives'e ihtiyaç duymayan basit olay işleme için Custom consumers (Node.js, Python). MW, analytics-heavy pipelines için Flink'i ve event-driven microservice iletişimi için Kafka Streams veya custom consumers kullanır.
Exactly-Once vs. At-Least-Once
Exactly-once semantics (Kafka transactions + Flink checkpointing), kopya olmamasını garanti eder ancak gecikme ve karmaşıklık ekler. Idempotent consumers ile At-least-once, çoğu kullanım durumu için daha basit ve yeterlidir — aynı olayın iki kez işlenmesi aynı sonucu veriyorsa, exactly-once'a ihtiyacınız yoktur. MW, idempotent handlers ile at-least-once'ı varsayılan olarak kullanır ve exactly-once'ı, kopyaların parasal etkisi olduğu finansal işlemler ve faturalandırma olayları için saklar.
WebSocket Ölçeklendirme
Her WebSocket bağlantısı kalıcı bir TCP bağlantısı tutar ve bu da tek bir sunucunun işleyebileceği istemci sayısını sınırlar (~sunucu başına 50K-100K bağlantı). MW, WebSocket teslimatını şu yollarla ölçeklendirir: (a) Kafka consumers'ın birden fazla WebSocket sunucusuna dağıtım yapan bir Redis Pub/Sub katmanına ittiği bir fan-out architecture, (b) yeniden bağlantı için sticky sessions ile yatay ölçeklendirme ve (c) kısıtlayıcı güvenlik duvarlarının arkasındaki istemciler için polling'e kademeli düşüş.

Teknoloji Seçimleri

KatmanTechnologies
AkışApache Kafka (MSK, Confluent), Kinesis, Apache Pulsar, Redpanda
CDCDebezium, AWS DMS, Maxwell
İşlemeApache Flink, Kafka Streams, Benthos, custom consumers
Gerçek Zamanlı TeslimatWebSocket (Socket.io), SSE, GraphQL Subscriptions
AnalizClickHouse, Apache Druid, Elasticsearch, TimescaleDB
GözlemlenebilirlikKafka lag monitoring (Burrow), Flink metrics, custom latency tracking

Ne Zaman Kullanmalı / Ne Zaman Kaçınmalı

Ne Zaman KullanmalıNe Zaman Kaçınmalı
İş kararları saniye altı veri güncelliği gerektirdiğinde (dolandırıcılık, izleme, ticaret)Saatlik/günlük güncellik ile batch processing, iş ihtiyacını karşılıyorsa
Birden fazla consumer aynı olay akışına ihtiyaç duyduğunda (fan-out, decoupled systems)Tek bir producer ve tek bir consumer'ınız varsa — basit bir kuyruk yeterlidir
Hata ayıklama, yeniden işleme veya yeni consumer'lar oluşturmak için olay tekrarına (event replay) ihtiyacınız varsaVeri hacmi düşükse (< 1K events/min) ve streaming infrastructure'ı haklı çıkarmıyorsa
Mevcut veritabanlarını kod değişikliği olmadan downstream systems'a senkronize etmek için CDC gerekiyorsaEkip dağıtık sistemler konusunda deneyimsizse — streaming önemli operasyonel karmaşıklık ekler

Yaklaşımımız

MW, streaming sistemlerini "tekrar oynatma prensibi" ile tasarlar — her akış, belirli bir zamandan itibaren tekrar oynatılabilir olmalı, böylece yeni consumer'lar geçmiş verileri doldurabilir ve mevcut consumer'lar hata düzeltmelerinden sonra yeniden işleyebilir. Kafka dağıtımlarımız, şema evrim politikalarını (varsayılan olarak geriye dönük uyumlu), consumer lag uyarılarını (işletme açısından fark edilebilir bir gecikme haline gelmeden önce) ve otomatik yeniden deneme özellikli dead-letter topics'i içerir. Video analytics, IoT telemetry ve real-time dashboards için saniyede 500K+ olayı işleyen streaming pipelines oluşturduk.

İlgili Şablonlar

  • Gerçek Zamanlı AI Video Gözetim Sistemi — Real-time inference ile canlı video olay akışı
  • Canlı Spor Öne Çıkanlar Üreticisi — Real-time event detection ve highlight extraction
  • Bağlı Filo Yönetim Sistemi — Geofencing ile araç telemetry streaming
  • Tedarik Zinciri Görünürlük Platformu — Real-time supply chain event tracking

İlgili Vaka Çalışmaları

  • AI Gözetimi — RTSP Akışı — Event detection ile real-time RTSP video stream processing
  • Video Analizi — Streaming inference pipelines ile canlı video analytics
  • Video Kodlama — AWS Fast Channel HLS/SRT streaming infrastructure
Related Technologies
Cloud SolutionsAI DevelopmentDigital Consulting
Application

Çok Kiracılı SaaS Mimarisi

Tek bir kod tabanı, yüzlerce kiracı, sıfır veri sızıntısı — her ölçeklenebilir SaaS işinin temeli.

AdvancedView
ai-ml-pipeline-architecture.webp
AI / Data

AI/ML İş Akışı Mimarisi

Modeller kendi başlarına çalışmaz. Modellerinizi eğiten, doğrulayan, dağıtan ve izleyen iş akışı asıl üründür; model sadece bir eserdir.

EnterpriseView

Sıkça Sorulan Sorular

MicrocosmWorks, günlük tabanlı mimarisi aynı veri akışını bağımsız olarak yeniden okuyan sınırsız tüketici grubunu desteklediği için, çoklu tüketici tekrarı, uzun saklama süreleri ve bulutlar arası taşınabilirlik ihtiyacı olan ekipler için Kafka'yı önermektedir. AWS ekosistemiyle sıkı bir şekilde entegre tam yönetilen bir hizmet istediğinizde ve veri saklama ihtiyaçlarınız 7 günden az, tüketici uygulama sayınız ise 10'dan az olduğunda Kinesis daha iyi bir seçimdir. Doğru tavsiyede bulunmak için mimari değerlendirmemiz sırasında özel gereksinimlerinizi – verim, saklama, tüketici modelleri ve operasyonel olgunluk – değerlendiriyoruz.

MicrocosmWorks, Redis gibi hızlı bir arama önbelleğinde depolanan olay parmak izlerini kullanan değişmez (idempotent) üreticiler, işlemsel tüketiciler ve tekilleştirme katmanlarının bir kombinasyonu aracılığıyla tam olarak bir kez semantiğini uygular. Kafka tabanlı sistemler için, Kafka'nın tüketici ofsetlerini ve üretici yazmalarını atomik olarak işleyen yerleşik işlemsel API'sinden yararlanırken, özel akış işlem hatları için tüketici tarafında tekilleştirme ile outbox paternini uyguluyoruz. Tüketicileri her zaman bir güvenlik ağı olarak değişmez (idempotent) olacak şekilde tasarlarız, böylece tam olarak bir kez mekanizmasında uç bir durum hatası olsa bile, bir olayın yeniden işlenmesi aynı sonucu verir.

MicrocosmWorks, alım, işleme ve çıkış (sink) yazmayı içeren akış işlem hatları için tipik olarak 50-200 ms uçtan uca gecikmeler sağlarken, Apache Flink veya Kafka Streams gibi bellek içi akış işlemcilerini kullanarak daha basit geçiş veya filtreleme iş yükleri için 10 ms'nin altında gecikmeler elde edilebilir. En büyük gecikme katkıda bulunanlar genellikle ağ atlamaları (network hops), serileştirme yükü (serialization overhead) ve çıkış yazma gruplaması (sink write batching) olup, bunları gecikme-verim denge tercihlerinize göre ayarlıyoruz. Mimari tasarımımız sırasında, her işlem hattı aşaması için açık gecikme SLO'ları (Service Level Objectives) belirler ve üretim ortamında p50, p95 ve p99 gecikmeleri takip eden izleme panoları oluştururuz.

MicrocosmWorks, üreticilerin mevcut tüketicileri bozmadan veri formatlarını geliştirebilmelerini sağlayan ileri ve geri uyumluluk kurallarını uygulayan şema kayıt defterlerini (genellikle Confluent Schema Registry veya AWS Glue Schema Registry) kullanır. Açık şema versiyonlaması ile Avro veya Protobuf serileştirmesini kullanırız, böylece her mesaj kendi kendini tanımlar ve üretildiğinden beri şema değişmiş olsa bile serileştirilebilir. CI/CD işlem hatlarımız, önerilen bir şema değişikliğinin alt akış tüketicilerini bozması durumunda dağıtımları engelleyen otomatik şema uyumluluk kontrollerini içerir.

MicrocosmWorks, bir üretim akış platformunu güvenilir bir şekilde sürdürmek için dağıtılmış sistemler, akış işleme çerçeveleri ve altyapı otomasyonu konularında deneyimli en az 2-3 mühendis önermektedir. Bu uzmanlığı şirket içinde oluşturmak istemeyen şirketler için, ekiplerimizin küme operasyonlarını, performans ayarlamalarını ve olaylara müdahaleyi yönettiği, geliştiricilerinizin ise akış işleme uygulamaları oluşturmaya odaklandığı 15-40$/saat karşılığında yönetilen akış platformu desteği sunuyoruz. Ayrıca, mevcut mühendislik ekibinizi 4-8 haftalık taahhütlerle Kafka, Flink veya Kinesis operasyonları konusunda yetkinleştiren eğitim programları da sağlıyoruz.