Matriksdata Urun

Analist

Ölçeklenebilir mimariler, günümüzde hem kullanıcı sayısının hem de saklanan/işlenen verilerin geometrik hızla artmasıyla göz ardı edilemez bir önem kazanmaktadır. 

Matriks'te izlediğimiz yaklaşım, minimal bir yatırımla işe başlayıp zaman içinde hangi alanda ihtiyaç oluşursa yalnızca o alanı basit eklentilerle ölçekleyerek organik bir gelişim gösteren bir bilişim mimarisi kurmayı hedeflemektedir. Çalışmalarımızda işletim sisteminden son kullanıcı servislerine kadar mimarinin her katmanını özenle ve bütünlüğü içinde ele almaktayız. 

Matriks, hem büyük veri (big data), hem de veri akımı (data stream) işleme konusunda yıllardır sürdürdüğü çalışmalarından elde ettiği deneyimlerini danışmanlık ve eğitim hizmetleri ile müşterilerine sunmaktadır.

 

Sunduğumuz danışmanlık ve eğitim hizmetleri şu alanları kapsamaktadır:

 

•       Docker ile Sanallaştırma: Klasik sanallaştırma tekniklerine göre daha hızlı olmasının yanı sıra yönetim, geliştirme ve kurulum süreçlerini de kolaylaştıran bir taşıyıcı (container) sistem aracıdır.

 

•       Kubernetes ile Konteyner Yönetimi: Kubernetes, konteynerlerin deployment süreçlerini, ölçeklendirilmesini otomatikleştirmeyi ve kesintisiz yönetimini sağlayan açık kaynaklı bir konteyner yönetim aracıdır. 

 

•       Büyük Veri Depolama: Günümüzde en yaygın kullanılan veri depolama ortamları veri tabanı, ön bellek ve arama motorudur. Her birisi için beklenti, hızla artan veri miktarını demet yapısı içinde paylaşarak depolaması, ama kullanıcılarına sistem demetini tek bir servis birimi gibi sunması, ihtiyaca göre servis kesintisi olmaksızın demeti büyütmeye imkan vermesi ve performans kaybı olmaksızın artan yükü karşılayabilmesidir. Matriks'in büyük veri depolama altyapısını Cassandra (NoSQL veri tabanı), Redis (ön bellek) ve ElasticSearch (arama motoru) oluşturmaktadır.

 

•       Mikroservis Mimarisi: Yekpare, büyük uygulamalar yerine, her biri en fazla iki haftada geliştirilebilen otonom servislerle oluşturulan mikroservis mimarileri çevik (agile) süreçlerle geliştirme yapmanın yanı sıra, tüm uygulama yerine yalnızca ihtiyacın arttığı servislere ek kaynak ayırma olanağı da sağlar.

 

•       Dağıtık Bilgi İşlem: Gerek veri akımı, gerekse büyük veri işleme çalışmaları, yüksek kaynak gereksinimi nedeniyle ya çok güçlü süper bilgisayarlarla yapılır, ya da işler çok sayıda sisteme dağıtılarak yürütülür.

 

İlk seçenek çok pahalı bir başlangıç yatırımı gerektirir ve ölçeklemesi kolay değildir. Matriks'te Apache Storm çözümüyle ikinci seçenek tercih edilmektedir.

 

•       Token Temelli Kullanıcı Tanıma: Sunucu servislerinde oturum ve durum bilgisi tutmamak, büyük bir ölçeklenebilirlik avantajı sağlamaktadır.

 

  • Bu ürüne ait Dökümantasyon bulunmamaktadır.
  • Bu ürüne ait Video bulunmamaktadır.
  • Bu ürüne ait indir bulunmamaktadır.