Veri Odaklı Platform Mimarisi

MicrocosmWorks, hot data'nın ClickHouse veya Apache Druid gibi fast query engine'lerinde bulunduğu, warm data'nın Trino veya Athena aracılığıyla sorgulanan object storage'da columnar formatlara taşındığı ve cold data'nın lifecycle policy'leri ile cost-optimized storage class'larına arşivlendiği tiered storage architecture'lar uygular. Upstream system'lerin platformu aşırı yüklemesini engelleyen backpressure control'leri ile streaming ingestion kullanırız; bu, data volume arttıkça query performance'ını tutarlı tutan intelligent partitioning ve compaction strategy'leri ile birleştirilmiştir. Bu tiered approach, tüm data'yı tek bir high-performance tier'da tutmaya kıyasla storage cost'larını genellikle %70-85 oranında azaltır.

MicrocosmWorks, tutarlılık gereksinimlerinize bağlı olarak lambda veya kappa mimarileri oluşturur — lambda, hizmet katmanında birleşen ayrı batch ve streaming pipeline'ları kullanırken, kappa her şeyi bir stream olarak işler ve farklı sorgu modelleri için görünümleri (views) somutlaştırır. Çoğu müşteri için, hem gerçek zamanlı bir serving store'a (Redis, Druid) hem de batch optimize edilmiş bir lakehouse'a (Delta Lake, Apache Iceberg) yazan Apache Flink veya Spark Structured Streaming ile birleşik bir streaming yaklaşımı öneriyoruz. Bu, geleneksel lambda mimarilerinin çifte pipeline bakım yükünü ortadan kaldırırken, aynı zamanda sub-second gösterge tablosu sorgularını ve çok saatli analitik iş yüklerini destekler.

MicrocosmWorks, şema uyumluluğu, boş değer oranları, değer dağılımları, referans bütünlüğü ve güncelliği her dönüşüm sınırında doğrulayan Great Expectations veya dbt tests gibi araçları kullanarak veri kalitesini birinci sınıf bir işlem hattı aşaması olarak uygular. Sorunları anında ortaya çıkaran veri kalitesi panoları ve yukarı akış veri kalitesi kabul edilebilir eşiklerin altına düştüğünde aşağı akış işlemeyi durdurarak kötü verilerin platformda yayılmasını önleyen otomatik devre kesiciler inşa ediyoruz. Üreticiler ve tüketiciler arasındaki her veri sözleşmesi, eksiksizlik, doğruluk ve güncellik için SLO'lar ile sürüm kontrollü şemalarda kodlanır.

MicrocosmWorks, shared infrastructure'ı (ingestion pipelines, compute clusters, storage layers ve query engines) sahiplenen 3-5 mühendisten oluşan bir platform team'i önerirken, domain teams kendi özel data models, transformations ve quality rules'larına platform'un self-service consumers'ı olarak sahip olur. Müşterilerin, platform'un tutarsız implementations'lardan oluşan bir yama işine dönüşmesini engelleyen naming conventions, testing practices ve deployment patterns için paylaşılan standartlara sahip bir data engineering guild model'i oluşturmalarına yardımcı oluyoruz. Tam bir platform team kurmaya hazır olmayan kuruluşlar için MicrocosmWorks, hizmete knowledge transfer'ın dahil olduğu saatlik 15-45 $ karşılığında managed platform engineering hizmeti sunmaktadır.

MicrocosmWorks, tüketicileri yeni sisteme yönlendirmeden önce doğruluklarını teyit etmek için her iki sistem arasındaki sorgu sonuçlarını karşılaştıran otomatik mutabakat işleriyle, yeni verilerin hem eski veri ambarına hem de modern platforma eş zamanlı olarak aktığı çift yazma geçişleri yapar. Raporları ve panoları, en çok erişilen varlıklardan başlayıp uzun kuyruk boyunca ilerleyerek öncelik sırasına göre taşıyoruz; her geçiş, bu raporları günlük olarak kullanan iş sahipleri tarafından doğrulanır. Bu yaklaşım, orta ölçekli veri platformları için genellikle 3-6 ay sürer ve geçiş süreci boyunca iş kararı alma süreçlerinde sıfır kesinti sağlar.