Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, Peak şirketinin Big Data ve Business Intelligence ekiplerine liderlik eden İlkin Balkanay tarafından sunulan bir sunumdur. İlkin, uzun yıllar telekom sektöründe yazılım geliştirdikten sonra 2013 yılında Peak'e katılmış ve şirketin veri altyapısını geliştirmekten sorumlu yazılım mühendislerinden oluşan bir ekibin lideridir.
- Sunumda Peak'in 2010 yılında İstanbul'da kurulduğu, Türkiye'den dünyaya yönelik teknolojiler geliştirdiği ve özellikle casual puzzle oyunlarına odaklandığı anlatılmaktadır. Video, şirketin veri altyapısının Amazon Web Servisleri üzerinde çalıştığı, Go ve Python programlama dillerinin kullanıldığı ve Snowflake veri ambarı çözümü ile DBT veri dönüştürme aracı ile nasıl yönetildiği konularını ele almaktadır.
- Ayrıca, big data servislerinin production hazır olması için gerekli adımlar, hata senaryolarının değerlendirilmesi, monitoring ve alarm sistemlerinin kullanımı, otomasyonun önemi, Solid tasarım prensipleri, test yazma ve konteyner teknolojileri (Docker, Docker Compose) gibi konular da detaylı olarak açıklanmaktadır. Video, genç yetenek programları, staj imkanları ve yazılımcılar için pratik tavsiyeler sunarak izleyicilerden gelen soruların yanıtlanmasıyla devam etmektedir.
- 00:50Peak Şirketi Hakkında
- Peak, 2010 yılında İstanbul'da kurulan, Türkiye'den dünyaya son kullanıcılara yönelik teknolojiler geliştirmek hedefiyle çalışan bir teknoloji şirketi.
- Şirket, 10 yaşında olmasına rağmen yolun başında olduğunu ve önümüzde uzun bir yol olduğunu fark ediyor.
- Konuşmacı İlkin Balkanay, uzun yıllar telekom sektöründe yazılım geliştirdikten sonra 2013 yılında Peak'e katılmış ve şu anda Big Data ve Business Intelligents ekiplerine liderlik ediyor.
- 01:36Peak'in Oyun Stratejisi
- Peak, kuruluşundan beri birçok türde oyun geliştirmiş, bazılarında başarısız olmuş, bazılarında başarılı olmuş ve hatalarından ders almış.
- Global ölçekte başarılı olmak için odaklanmanın önemini öğrenerek, kuralları ve anlaşılması basit olan casual puzzle oyunlarına odaklanmaya karar vermiş.
- 2015 yılında Toy Blast'ı, 2010 yılında Tunblast'ı global olarak yayınlamış ve bu iki oyun kendi kategorilerinde dünyada en çok oynanan ve en çok gelir getiren oyunlar arasında yer alıyor.
- 02:33Veri Güdümlü Şirket
- Peak, veri güdümlü bir şirket olup, oyunlarının geleceği ile ilgili stratejik kararları hissiyatlarına değil, eldeki verilere bakarak alıyor.
- Oyunların popüler olmasıyla birlikte ürettikleri veri miktarı her gün artıyor ve bu terabaytlarca veriyi toplayıp analiz etmek giderek zorlaşıyor.
- Toy Blast ve Tunblast oyunları dünyada hemen hemen oynanmadığı ülke yok, bugüne kadar 350 milyon kez indirilmiş ve günlük aktif kullanıcı sayısı 13 milyona ulaşmış.
- 03:25Oyunların İçerik Üretimi
- Oyunlar bölüm bazlı olup, her saniye bu iki oyunda bin bölüm geçiyor.
- Tunblast'ın 3900 bölümü, Toy Blast'ın 3800 bölümü var ve her iki haftada bir bu iki oyuna 50'şer yeni bölüm ekleniyor.
- Tunblast'ta son level'ı görmek için oyunu aralıksız bir yıl boyunca oynamak gerekiyor.
- 04:05Big Data Ekibi ve Veri Kaynakları
- Peak'te data altyapısını geliştirmekten ve ayakta tutmaktan sorumlu yazılım mühendislerinden oluşan bir Big Data ekibi bulunuyor.
- Big Data ekibinin en önemli görevi veri kaynaklarından veriyi toplayıp hızlı, güvenilir ve eksiksiz bir şekilde data warehouse'a taşımak.
- Analizlerde üç farklı kaynaktan data toplanıyor: mobil SDK'dan gelen kullanıcı eventleri, MySQL database'lerinden gelen kullanıcı profilleri ve üçüncü parti servislerden çekilen data.
- 05:47Veri Toplama ve İşleme Süreci
- Üçüncü veri kaynağı olarak add network'lerden, reklam ajanslarından install, click ve cost dataları çekiliyor.
- Facebook, Google, Apple, Amazon gibi 30'a yakın üçüncü parti servisten data çekiliyor ve her gün 6 terabayt veri data warehouse'a taşınıyor.
- Data warehouse'a taşınan ham veriler, business intelligence ekibinin yazdığı SQL sorgularıyla özet verilere çevriliyor.
- 07:16Data Altyapısı ve Teknik Detaylar
- Tüm data altyapısı Amazon Web Servisleri üzerinde (cloud) çalışıyor.
- Oyunların içindeki SDK'ların gönderdiği event'leri karşılayan web sunucuları Go programlama diliyle yazılmış ve bu dil ekip içinde daha sonra geliştirilen hemen hemen tüm servisler için tercih edilmiş.
- Toy Blast ve Tunblast bu event API sunucularına saniyede 40 bin event gönderiyor ve streaming platformu olarak Apache Kafka kullanılıyor.
- 08:19Veri İşleme Araçları
- Üçüncü parti servislerden veri çekmek için Python ile geliştirilen kendi framework'ü kullanılıyor.
- Data warehouse çözümü olarak Snowflake kullanılıyor, bu compute ve storage katmanlarını birbirinden ayıran, performanslı ve yönünü gerektirmeyen bir cloud data warehouse çözümü.
- Ham veriler önce Amazon'un Cloud Storage servislerine (S3) yükleniyor ve sonra Snowflake'e import ediliyor.
- 09:35Yazılım Mühendisliği Pratikleri
- İyi işler çıkartabilmek için iyi bir takım olmak gerektiğine inanılıyor ve yazılım mühendisinin iletişim becerilerinin güçlü olması gerekiyor.
- Tüm kodlar Git versiyon sisteminde tutuluyor ve tüm geliştirmeler ayrı bir branchte yapılıyor.
- Big Data ekibi beş kişilik olup, pod request açıldığında otomatik olarak ekipteki rastgele iki kişiye atanıyor ve bu iki kişinin review'dan geçmeden hiçbir şekilde merge edilmiyor.
- 11:00Test ve Kalite Odaklı Yaklaşım
- Test edilebilir kod yazmaya özen gösteriliyor çünkü kaliteli kod ile test edilebilir kodlar arasında bir sinerji olduğu düşünülüyor.
- Test edilebilir kod yazmaya çalıştıkça kodların kalitesinin ve okunabilirliğinin arttığı gözlemleniyor.
- Her geliştirmeyi bir an önce production'a canlıya almaya çalışılıyor çünkü anlaşılmayan kodlar değer üretmiyor ve testler sayesinde yeni eklenen özelliklerin mevcut özellikleri bozmadığından emin olunuyor.
- 11:44Big Data Servislerinin Geliştirme ve Yönetimi
- Big data servislerinin production ready olması için her türlü hata senaryosu düşünülüp, bu hatalar meydana geldiğinde alınacak aksiyonların belirlenmiş olması şarttır.
- Big data mühendisleri, servislerini geliştirirken pesimist ve paranoyak olup, felaket senaryolarını değerlendirmeden hiçbir ürünü canlıya almazlar.
- Servisler canlıya alındıktan sonra monitöring ve alarm sistemleri kullanılarak sağlıklı çalıştıklarından emin olunur.
- 13:30Otomasyon ve Pratikler
- Sık tekrar eden, karmaşık alanlardan oluşan ve insan hatasına açık olan işler otomasyona bağlanır.
- Otomasyon içinde Jenkins ve Ansible gibi open source araçlar kullanılır.
- Big data altyapısını geliştirirken uygulanan pratikler anlatıldıktan sonra sorular yanıtlanmaya başlandı.
- 14:50Yazılım Geliştirme ve Güncellemeler
- Yazılım geliştirme sürecinde değişime ayak uydurabilen yazılımlar yazmak için SOLID tasarım prensiplerinden faydalanılır.
- Unit test ve entegrasyon testleri yazarak eklenen yeni özelliklerin mevcut özellikleri bozmadığından emin olunur.
- Geliştirme sırasında konteyner teknolojileri (Docker ve Docker Compose) kullanılarak servisler kolayca test edilebilir.
- 16:29Veri Kullanımı ve Staj Programları
- Elde edilen veriler sadece oyunların daha zevkli hale getirilmesi için kullanılır, başka amaçlarla yararlanılmaz.
- Her yıl big data ekibine bir stajyer alınır ve tüm engineering takımları staj kabul eder.
- Stajyerler iki ay boyunca oryantasyon programı geçirdikten sonra aktif projelere katkıda bulunurlar.
- 18:00Genç Nesil İçin Tavsiyeler
- Kariyerin başında olan gençlere sevdikleri iş yapmaları tavsiye edilir.
- Yazılım işinde usta-çırak ilişkisi önemlidir ve tecrübeli insanlarla çalışmak kısa sürede çok şey öğrenmenin en iyi yoludır.
- Yazılımcılar günlük işler dışında pratik yapmalı, hobi projeleri geliştirmeli ve diğer yazılımcıların kodlarını okuyarak ilham almalıdır.
- 20:46COVID-19 Sürecinde Kullanılan Araçlar
- COVID-19 sürecinde evden çalışmaya başlandığında hayatımıza giren tek yeni araç haftalık planlama ve değerlendirme toplantıları için kullanılan video konferans araçlarıdır.
- Slack kullanımı bu dönemde epey artmıştır.