მაღალი დატვირთული არქიტექტურა (Live ფსონები, ნაკადის მონაცემები)

მაღალი დატვირთული არქიტექტურა ბეტინგის პლატფორმისთვის (Live ფსონები, ნაკადის მონაცემები)

რეალურ დროში ბეტინგი არის iGaming ინდუსტრიის ერთ-ერთი ყველაზე ტექნოლოგიურად რთული სეგმენტი. Live განაკვეთების მიღება, სპოტოკური სპორტული მონაცემების მუშაობა, კოეფიციენტების მყისიერი ცვლილებები და გაანგარიშებები - ეს ყველაფერი საჭიროა დატვირთული, უკონტროლო და მასშტაბური არქიტექტურის გარეშე, რომელიც მუშაობს 24/7 რეჟიმში შეფერხებების გარეშე.

Live არქიტექტურის მახასიათებლები

მყისიერი რეაქცია მოვლენებზე - მიზნები, მოცილება, დროის გადაღებები უნდა განახლდეს მილიწამით
შეზღუდული ფანჯარა ფსონზე - გაანგარიშება უნდა იყოს რაც შეიძლება ზუსტი და სწრაფი
შემომავალი მონაცემთა ნაკადი წუთში ათობით ათასი მოვლენაა მომწოდებლებისგან
დატვირთვის სტაბილურობა - განსაკუთრებით ტოპ მოვლენების დროს (მსოფლიო თასი, ფინალი, დერბი)

მონაცემთა ნაკადის დამუშავება

კომპონენტი	აღწერა
Data Feed Ingestion	ინტეგრაცია პროვაიდერებთან (Sportradar, Betgenius და სხვ.) API/WebSocket
კოეფიციენტების გაანგარიშება	რეალურ დროში, ალგორითმებისა და ზღვრების საფუძველზე
ინტერფეისის განახლება	WebSocket ან push- ის საშუალებით (გვერდის გადატვირთვის გარეშე)
ქეშირება და ბუფერიზაცია	Redis, Kafka, NATS - სტაბილურობისა და სიჩქარისთვის

სისტემის არქიტექტურა

მიკროსერვისები პასუხისმგებლობის ზონების მიხედვით - განაკვეთები, გამოთვლები, მაუწყებლობა, მოხსენებები
Event-driven и stream-first подход — Kafka, gRPC, REST + WebSocket
API პირველი ლოგიკა - ღიაობა ინტეგრაციისთვის, მობილური აპლიკაციებისთვის და პარტნიორი არხებისთვის
CDN და განაწილება - ისე, რომ ბრაზილიიდან ან გერმანიიდან მოთამაშემ მიიღოს თანაბრად სწრაფი პასუხი
Failover სისტემები და ჯანმრთელობის შემოწმების მექანიზმები - ავტომატური გადატვირთვა წარუმატებლობის დროს

სკალირება და წინააღმდეგობა

ჰორიზონტალური სკალირება კვანძებზე (დასრულების გარეშე)
კრიტიკული სერვისების იზოლაცია (გაანგარიშება, განაკვეთი, საფასური) ცალკეულ კონტეინერებში

ავტომატური SLA კონტროლი API- ს პასუხის დროისთვის

ტექნოლოგია

სფერო	ინსტრუმენტები და გადაწყვეტილებები
Backend	Go, Node. js, Java, Elixir
ნაკადები და მოვლენები	Kafka, NATS, Redis Streams
Realtime	WebSocket, SSE, SignalR
მონაცემთა საცავი	PostgreSQL, ClickHouse, Redis
DevOps	Kubernetes, Docker, GitLab CI, Terraform
დაბალანსება	NGINX, HAProxy, Cloudflare

უაღრესად დატვირთული არქიტექტურა არის Live ბეტინგის საფუძველი. რაც უფრო მაღალია მონაცემთა დამუშავების სიჩქარე, დატვირთვის სტაბილურობა და ფსონების სიზუსტე - მით უფრო მაღალია მოთამაშეთა ნდობა, სესიების სიღრმე და პლატფორმის შემოსავალი. ნაკადის არქიტექტურისა და კომპეტენტური ინფრასტრუქტურის ოპტიმიზაციის გარეშე, მასშტაბური და საიმედო ცოცხალი ბეტინგი შეუძლებელია.