[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-streaming-data-processing::tr":3,"gloss-cluster-streaming-data-processing::tr":20,"gloss-next-streaming-data-processing::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"streaming-data-processing","data-infra","Akış (Streaming) Veri İşleme","Streaming (akış \u002F gerçek zamanlı) veri işleme, her veri birimini — bir olay, bir mesaj, bir kayıt — bir zaman penceresi boyunca biriktirip toplu bir iş (batch job) olarak birlikte işlemek yerine, geldiği anda tek tek ve sürekli olarak işler. Bu, batch processing'in (toplu işleme) mimari karşıtıdır ve ikisi arasındaki seçim, veri yoğun bir AI özelliğinin yapması gereken ilk anlamlı mimari kararlardan biridir. AI\u002FSaaS geliştiricileri için neden önemli: bazı AI ürün deneyimleri batch gecikmesiyle temelden bağdaşmaz — bir kullanıcının tuş vuruşlarına tepki vermesi gereken canlı bir AI copilot, bir işlem tamamlanmadan önce onu puanlaması gereken bir dolandırıcılık tespit sistemi, \"dün gece ne oldu\"yu değil \"şu anda ne oluyor\"u gösteren gerçek zamanlı bir analitik dashboard'u — ve bunlar için streaming mimarisi bir optimizasyon değil, ürünün çalışabilmesi için sert bir gerekliliktir. Bunun tersine, saatlik veya gecelik tazeliğin gerçekten yeterli olduğu bir iş yükü için streaming altyapısına yönelmek, hiçbir gerçek ürün faydası olmadan ciddi operasyonel karmaşıklık (durum yönetimi, tam-bir-kez işleme garantileri, backpressure yönetimi) ekler; bu yüzden karar, streaming'in daha \"modern\" bir yaklaşım olarak itibarı değil, gerçek gecikme gereksinimleri tarafından yönlendirilmelidir. Nasıl çalışır: streaming sistemleri tipik olarak dayanıklı, sıralı bir olay günlüğü (log) etrafında inşa edilir — Apache Kafka bu alanda baskın teknolojidir, AWS Kinesis ve Redis Streams gibi yönetilen alternatiflerle birlikte — üretici (producer) uygulamalar bu log'a olay yazar, tüketici (consumer) uygulamalar ise tam bir batch penceresini beklemek yerine her olayı (veya birkaç saniyelik küçük \"mikro-batch\"leri, yaygın bir pratik orta yol) geldiği anda sürekli olarak okuyup işler. Stream-processing framework'leri (Apache Flink, Kafka Streams, Spark Structured Streaming), pencereli toplama (sürekli bir akış üzerinde kayan 5 dakikalık bir ortalama hesaplamak), stateful (durumlu) işleme (kullanıcı başına çalışan bir toplam gibi, olaylar arasında bilgi hatırlama) ve tam-bir-kez (exactly-once) işleme garantileri gibi yetenekler ekler; bunlar, başarısız bir çalıştırmanın sıfırdan basitçe yeniden çalıştırılabildiği bir batch iş bağlamına kıyasla streaming bağlamında doğru şekilde uygulanması çok daha zor özelliklerdir. Somut örnek: bir e-ticaret platformu için AI destekli dolandırıcılık tespit ürününün, checkout tamamlanmadan önce her işlemi gerçekleşmesinden yaklaşık 200 ms içinde risk açısından puanlaması gerekir — saatte bir çalışan bir batch işi, binlerce dolandırıcılık işleminin bu boşlukta geçmesine izin verirdi. Sistem, her işlem olayını Kafka üzerinden bir Flink işine akıtır; bu iş, kullanıcı başına davranış profilini (işlem hızı, tipik tutar, tipik konum) durum (state) olarak sürekli günceller, her yeni işlemi geldiği anda bu sürekli güncellenen profile karşı puanlar ve gecikme bütçesi içinde checkout akışına bir onay\u002Fişaretleme kararı yayınlar — hiçbir batch odaklı mimarinin sunamayacağı bir şey.","Streaming (gerçek zamanlı) veri işleme, batch birikmesini beklemek yerine her olayı geldiği anda işleyerek uçtan uca gecikmeyi minimize eder.",null,[11,14,17],{"slug":12,"name":13},"batch-processing","Toplu İşleme (Batch Processing)",{"slug":15,"name":16},"data-pipeline","Veri Boru Hattı (Data Pipeline)",{"slug":18,"name":19},"message-queue","Mesaj Kuyruğu (Message Queue)",[21,25,28,31,32,36,39,42,45,48,52,55],{"slug":22,"category":5,"name":23,"updated_at":24},"acid","ACID","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":26,"category":5,"name":27,"updated_at":24},"ann-search","ANN Arama (Yaklaşık En Yakın Komşu)",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":24},"backpressure","Geri Basınç (Backpressure)",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":24},{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":35},"bm25","BM25","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":24},"cache","Önbellek (Cache)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":24},"cap-theorem","CAP Teoremi (CAP Theorem)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":24},"change-data-capture","Değişiklik Veri Yakalama (CDC)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":24},"chroma","Chroma",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":51},"chunk-overlap","Parça Örtüşmesi","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":53,"category":5,"name":54,"updated_at":24},"columnar-storage","Sütun Tabanlı Depolama",{"slug":56,"category":5,"name":57,"updated_at":24},"connection-pooling","Bağlantı Havuzlama (Connection Pooling)"]