Ops Frontend’lerine Temiz Okuma Sunmak (Ops Frontendlere Temiz Okuma)

Ops Frontend’lerine Temiz Okuma Sunmak

Frontend store seçmez; API seçer. The control plane map and federated remotes share versioned read DTOs from the analysis API.

PostGIS/Mongo/ES → Django API → Map/MFE

Frontend store seçmez; API seçer.

Kavramlar ilk geçtiği yerde

📦 Operational Store
ERP’nin yazdığı MySQL — günlük işlem için doğru, analitik için kirli.

📦 Analytics Store
Temizlenmiş PostgreSQL/PostGIS — coğrafi sorgu ve rapor için.

📦 Telemetry Store
Yüksek frekanslı konum olayları için belge/store (MongoDB).

📦 Search Index
Çok varlıklı ops araması için Elasticsearch kümesi.

Bu katmanları karıştırmak, hem analitikte hem frontend haritada yanlış gerçeğe yol açar.

Problemin şekli

The control plane map and federated remotes share versioned read DTOs from the analysis API.

PostGIS/Mongo/ES → Django API → Map/MFE

Çalışan ayrım

Frontend store seçmez; API seçer.

PostGIS/Mongo/ES → Django API → Map/MFE
        ↓
   explicit contract → frontend

Frontend ile bağ

Ops haritası, bekleme geofence UI’si ve MFE’ler bu okuma modellerini tüketir; ham ERP/MySQL’e bağlanmaz.

Bu bölümde en çok karışan eşleştirmeler

❌ ERP MySQL = analitik veritabanı
✓ ERP yazma store’udur; analitik PostGIS’te yaşar

❌ Harita doğrudan vendor/public router’a güvensin
✓ Üretimde kendi API/OSRM kenarınız olmalı

❌ ML çıktısı PII ile birlikte loglansın
✓ Değerlendirme ve serving gizlilik sınırına uyar

Kendi sisteminizi denetleme listesi

1. Bu yüzey hangi store’u source of truth sayıyor?
2. Frontend hangi API kontratını çağırıyor?
3. Cluster’da tek node kaybında ne olur?
4. Lag operatöre nasıl gösteriliyor?
5. Deny-list: içerikte müşteri domain/vendor sızıntısı var mı?

Bu bölümden aklında kalması gerekenler

1. Polyglot store’lar farklı iş yükleri içindir; tek DB hayali kırılgandır.
2. Frontend temiz read model tüketir, ERP’yi değil.
3. ML ve OSRM çıktıları API kontratı olmadan haritaya dökülmez.

Kirli kaynaktan çizilen harita, güzel bir yalandır.