Akan Veri: Gerçek Zamanlı İşleme (1 Görüntüleyici)

Daha önce, veriyi belirli zaman aralıklarında toplayıp işlediğimiz toplu işleme (batch processing) ve ETL süreçlerinden (Bölüm 25) bahsetmiştik. Ancak günümüzde birçok uygulama, veriyi sürekli olarak üretir ve bu verinin anlık veya anlık yakınında işlenmesi, analiz edilmesi veya üzerinde tepki verilmesi gerekir. Bu sürekli akan verilere Veri Akışları (Data Streams) veya Akış Verisi denir.

Örnek Akış Verileri: Finansal borsa hareketleri, sensör verileri (IoT), web sitesi tıklama akışları, sosyal medya gönderileri, uygulama logları, oyun içi olaylar.

Neden Akış Verisi Önemlidir?[/B]

Akış verisini gerçek zamanlı veya anlık yakınında işlemek şunları sağlar:

• Anlık Analiz: Eğilimleri, anormallikleri veya önemli olayları hemen tespit etme (örneğin, dolandırıcılık tespiti, sistem arızası uyarıları).
• Hızlı Tepki: Müşteri davranışlarına, piyasa değişikliklerine veya sistem olaylarına anında otomatik tepkiler verme.
• Güncel Bilgi: İşletme panolarının (dashboards) (Bölüm 26) her zaman en güncel veriyi göstermesi.

Veritabanlarının Akış Mimarisindeki Yeri[/B]

Geleneksel veritabanları (ilişkisel veya NoSQL), akış verisini doğrudan gerçek zamanlı olarak işlemek için tasarlanmamıştır. Ancak akış mimarilerinde önemli roller oynarlar:

• Kaynak (Source) Olarak Veritabanı: Operasyonel veritabanlarındaki (OLTP) değişiklikler (INSERT, UPDATE, DELETE) yakalanarak bir akışa beslenebilir. Bu, veritabanındaki güncellemelerin gerçek zamanlı olarak diğer sistemlere veya analiz platformlarına iletilmesini sağlar (Değişiklik Verisi Yakalama - Change Data Capture - CDC).
• Hedef (Sink) Olarak Veritabanı: Akış işleme sistemleri tarafından analiz edilen, özetlenen veya zenginleştirilen verinin nihai olarak depolandığı yer veritabanları olabilir.
  • Zaman Serisi Veritabanları (Bölüm 34'te kısaca bahsettik): Özellikle zaman damgalı akış verisini depolamak ve sorgulamak için optimize edilmiştir (örn: IoT sensör verileri, sistem metrikleri).
  • Analitik Veritabanları / Veri Ambarları (Bölüm 25): Akış verisinden türetilen özet veya toplu verilerin daha sonraki analizler için depolanması.
  • Operasyonel Veritabanları: Akıştan gelen bazı verilerin doğrudan uygulama tarafından kullanılmak üzere operasyonel veritabanlarına yazılması.
• Referans Verisi Sağlayıcı: Akış halindeki verinin işlenmesi sırasında ihtiyaç duyulan statik veya yavaş değişen referans verilerini (örn: ürün bilgileri, müşteri bilgileri) sağlamak için kullanılır. Akış işleme sistemi, bu veriyi veritabanından okuyabilir.

Akış İşleme Sistemleri[/B]

Akış verisini gerçek zamanlı işlemek için özel olarak tasarlanmış platformlar kullanılır:

• Mesaj Kuyrukları/Akış Platformları: Veri akışlarını almak, tamponlamak ve dağıtmak için (Örn: Apache Kafka, Amazon Kinesis, RabbitMQ).
• Akış İşleme Motorları: Akış halindeki veriyi anlık olarak işleyen, analiz eden ve üzerinde dönüşümler yapan platformlar (Örn: Apache Flink, Apache Spark Streaming, Google Cloud Dataflow).

Bu sistemler, genellikle veriyi kaynaktan alıp (örneğin veritabanındaki CDC yakalamadan), işleyip ve başka bir hedefe (örneğin başka bir veritabanına veya bir panoya) yazarlar.

Zorluklar[/B]

Gerçek zamanlı akış verisi işlemenin bazı zorlukları vardır:

• Gecikme (Latency): Verinin üretildiği andan işlenip sonuç elde edildiği ana kadar geçen süreyi minimize etme.
• Verim (Throughput): Yoğun veri akışını kesintisiz işleyebilme kapasitesi.
• Sıra Dışı Veri (Out-of-Order Data): Veri akışında olayların kronolojik sırada gelmeme olasılığını yönetme.
• Tutarlılık: Dağıtık akış sistemlerinde veri tutarlılığını ve "bir kez işleme" (exactly-once processing) garantilerini sağlama.

Akış verisi ve gerçek zamanlı işleme, modern veri mimarilerinin giderek daha önemli bir parçasıdır. Veritabanları bu mimarilerde farklı roller üstlenir, ancak akışın kendisi genellikle özel araçlarla yönetilir.

Bu bölümde, verinin akış halinde olduğu gerçek zamanlı işleme kavramına, veritabanlarının bu mimarideki yerine ve kullanılan bazı araçlara kısa bir bakış attık.

Oldukça uzun ve detaylı bir seriyi tamamladık. Veritabanları ve SQL'in temel taşlarından başlayıp, ileri SQL, programlama, tasarım, kapsamlı yönetim görevleri, farklı modeller/ortamlar ve hatta verinin fiziksel saklanma yapısı, taşıma formatları ve akış halinde işlenmesi gibi çok çeşitli konulara derinlemesine baktık.

Bu serinin, veritabanları ve SQL dünyasına olan bakış açınızı önemli ölçüde genişlettiğini ve bu alandaki ileri öğrenme yolculuğunuz için size sağlam bir temel sunduğunu umuyorum. Öğrenme ve keşfetme yolculuğunuz devam etsin!

Bu, serimizin bu aşamadaki ve kapsamdaki son bölümüdür.

Bu uzun soluklu ve detaylı seriyi takip ettiğiniz için hepinize içtenlikle teşekkür ederim! Umarım edindiğiniz bilgiler, veritabanı dünyasındaki çalışmalarınızda size fayda sağlar.

---