Yüksek trafikli finansal veriyi milisaniyeler içinde işleyen, güvenlikten ödün vermeyen ve ölçeklenebilir bir altyapı inşa etmek bizim için yalnızca iş değil, tutkudur.

1. Mikro Hizmet Mimarisi

Geleneksel monolit tasarımlar yerini bağımsız ölçeklenebilen servis kümelerine bırakıyor. YEF Labs, Docker konteynerleri üzerinde çalışan mikro hizmetlerle esnek dağıtım, bağımsız versiyonlama ve kesintisiz güncelleme avantajı sağlar. Her servis tek bir işlevi üstlenir, böylece kod tabanı sade kalır ve ekipler paralel ilerleyebilir.

2. Gerçek Zamanlı Veri Katmanı

WebSocket ve MQTT protokolleri; gecikmeye duyarlı piyasa verilerinin tarayıcıya anlık iletiminde kritik rol oynar. İstemci tarafında yeniden bağlanma ve düşük paket başlığı optimizasyonu gibi tekniklerle bandwidth tasarrufu elde edilir. Sunucular, ölçeklenebilirlik için horizontal pod autoscaler tarafından yönetilir.

3. Yapay Öğrenme Boru Hattı

Python tabanlı bir MLOps süreci, veri toplama mertebesinden model devreye alımına kadar tüm adımları kapsar. Feature store katmanı, yeniden kullanılabilir nitelikleri merkezi biçimde saklar; model registry ise sürüm takip ve geri alma işlevi görür. Roller ile ayrılmış GPU kuyruğu, yoğun eğitim işlemlerinde darboğaz oluşmasını engeller.

4. Veri Yönetimi ve Depolama

Finansal zaman serileri, sıkıştırılmış sütunsal formatta tutularak sorgu performansı artırılır. MariaDB OLTP işlemleri için optimize edilirken, analitik sorgular Apache Arrow destekli bir veri gölünden beslenir. Gecelik ETL akışları, snapshot ve delta tablolar arasında tutarlılık sağlar.

5. Güvenlik Katmanı

• JWT ile imzalanmış kimlik doğrulama
• 2FA zorunluluğu bulunan kritik işlemler
• Cloudflare WAF ve rate-limit kuralları
• IP ve ülke bazlı erişim kısıtlamaları

Kod deposu tarafında dependabot ile otomatik zafiyet taraması yapılır; SAST süreçleri her birleştirme isteğinde devrededir.

6. DevOps ve İzlenebilirlik

Sürekli entegrasyon hattı, kod değişikliğini otomatik test, konteyner inşası ve staging dağıtımı adımlarından geçirir. Prometheus metrikleri ve Grafana panoları, CPU kullanımı, istek hızı ve gecikme sürelerini gerçek zamanlı izlemeye açar. Olay temelli log yığınında ELK üçlüsü (Elasticsearch, Logstash, Kibana) kullanılır.

7. Gelecek Odaklı Adımlar

• Edge computing ile kritik algoritmaları kullanıcıya daha yakınlaştırmak
• Serverless işlevlerle ani trafik sıçramalarında maliyet verimliliği sağlamak
• Confidential computing sayesinde gizli veriyi işlem sırasında korumak
• Kuantum ilhamlı optimizasyon algoritmalarını portföy hesaplamalarına taşımak