Netsis ile entegre yazılım: Tanılama, mimari, çözümler

Netsis ile entegre yazılım: Tanılama, Mimari ve Çözüm Yaklaşımı

Endüstriyel otomasyon ve kurumsal uygulamalar arasındaki veri akışını Netsis ile entegre etmek; sipariş, stok, faturalama ve üretim planlama süreçlerinin merkezi ERP ile senkronizasyonunu sağlar. Bu yazıda, sahada karşılaşılan davranışsal problemlere yönelik ölçülebilir tanılama yöntemleri, mimari kararların etkileri ve uygulanabilir çözümler sunuyorum.

Operasyonel riskler genellikle gözle görülmeyen gecikmeler, paket kayıpları, veri tutarsızlıkları veya eşzamanlılık sorunları olarak ortaya çıkar. Bu riskler üretim hattı duruşuna, sevkiyat gecikmesine veya fiili stok farklarına yol açabilir; finansal etkisi dakikalar içinde yüzbinlerce TL seviyesine ulaşabilir.

Teknik kapsam; entegrasyon protokolleri, API performansı, veri bütünlüğü kontrolleri, asenkron kuyruğlar ve hata kurtarma süreçlerini içerir. Ölçüm odaklı olmak, belirsizliği ortadan kaldırır: gecikme ms olarak, throughput TPS ile, veri farkı satır ve yüzde ile tanımlanmalıdır.

Unutmayın: saha örnekleri ve ölçümler olmadan mimari tartışmaları sadece varsayımdır. Bu nedenle gerçek veri toplayın, hipotezi test edin ve sonuçları görünür hale getirin.

Kavramın net çerçevesi

Entegrasyon, Netsis ile dış sistemler arasında iletişim kuran yazılım bileşenlerinin toplamıdır. Bu bileşenler API çağrıları, ETL işlemleri, mesaj kuyruğu tüketicileri ve veri doğrulama kurallarını içerir. Ölçülebilir sınırlar olarak, uçtan uca senkronizasyon süresi (ms), hata oranı (%) ve saniye başına işlem (TPS) gibi metrikler seçilmelidir.

Sistem bileşenleri arasındaki ilişki veri üreticiden tüketiciye doğru bir zincir oluşturur; örneğin bir üretim hattından gelen üretim bitiş kaydı ERP'ye iletildikten sonra stok ve maliyet hesaplarına yansır. Örneğin sahada yaptığımız bir ölçümde, İzmir'deki otomotiv tedarik hattında senkronizasyon gecikmesi ortalama 820 ms iken, doğrulama kuralları iyileştirildikten sonra bu değer 520 ms'ye düştü.

Entegrasyonun başarısı; veri geçiş hızı, hata yakalama keskinliği ve kurtarma süresine (MTTR) bağlıdır. Ölçülebilir sınırlar belirlemek, hangi bileşenin değiştirileceğini veya ölçeklendirileceğini netleştirir.

"Entegrasyon, tek bir iletişim hattı değil; veri doğrulama, izleme ve geri dönüş mekanizmalarını içeren bir süreçtir."

"Gecikme, yalnızca ağ ms değerinden ibaret değildir; işlem kuyruğundaki bekleme, veri doğrulama süresi ve DB commit gecikmeleri toplamıdır."

"İyi tanımlanmış dönüşüm kuralları, yüzde 0.1'lik veri kaybını bile görünür kılar; aksi halde kayıp kayıtlarda gizlenir."

"Saha davranışı, simülasyon değil; gerçek trafik altında ölçülen TPS ve hata profillerini esas alır."

Kritik teknik davranışlar ve risk noktaları

Veri senkronizasyon gecikmesi ve ardışıklık bozulmaları

Problem: Uçtan uca senkronizasyonda sıra bozulması kayıtların yanlış zamanda işlenmesine neden olur. Bu durum stok tutarsızlığı ve hatalı fatura kesimi ile sonuçlanır. Senkronizasyon gecikmesi tipik olarak ms düzeyinde ölçülürken ardışıklık bozulması yüzde olarak hata oranı ile izlenir.

Ölçülebilir parametreler: uçtan uca gecikme (ms), ardışıklık bozulma oranı (%), TPS (işlem/saniye).

Ölçüm yöntemi: log korelasyonu ile her kaydın kaynak zaman damgası ve ERP zaman damgası karşılaştırması.

Saha davranışı örneği: Ankara'daki dağıtım merkezinde pik saatte aynı siparişin iki farklı stok hareketi olarak işlenmesi.

• İçerik-id bazlı idempotent işlem tasarımı uygulayın (örneğin idempotency-key ile): %0.01 tekrar işlem hedefi.
• Her işlem için kaynak ve hedef zaman damgası tutun; gecikme histogramı çıkarın (p50,p95,p99).
• Kuyruk tüketimini gecikmeye göre ölçeklendirin; gecikme p95 > 700 ms ise tüketici sayısını artırın.
• Sequence numarası veya versiyon kontrolü ekleyerek ardışıklığı zorunlu kılın.
• Log korelasyonu otomasyonu kurun; anomali tespitinde bildirim eşiğini %0.5 hata olarak belirleyin.

API throttling, oturum zaman aşımı ve yeniden deneme fırtınası

Problem: Dış sistemin (Netsis veya ara katman) istekleri rate-limit'e sokması, istemci tarafında agresif yeniden denemeler yaratarak hizmeti baskılar. Sonuç olarak TPS düştüğünde servis degradasyonu hızla kötüleşir.

Ölçülebilir parametreler: hata yanıt oranı (%), yeniden deneme sayısı/istek, ortalama başarılı işlem süresi (ms).

Ölçüm yöntemi: packet capture ve API gateway log analizi ile istek/yanıt paternleri çıkartma.

Saha davranışı örneği: İstanbul merkezli bir üretici entegrasyonunda, peak dönemlerde yeniden denemelerin %40'ı 429 yanıtı tetikledi.

• Exponential backoff + jitter ile yeniden deneme politikasını zorunlu kılın; maksimum yeniden deneme sayısını 3 ile sınırlayın.
• API gateway'te isteklere TPS bazlı kota uygulayın ve 1 dakika penceresine göre rate limiting ayarlayın.
• Throttle olduğunda tüketiciyi sıraya alacak kuyruk (DLQ ve retry queue) kullanın; başarılı yeniden denemede hedef SLA'yı 95% sağlayın.
• Oturum token sürelerini gerçek kullanım profilinize göre revize edin; token yenileme süresini ms cinsinden ölçün.
• Gerçek zamanlı dashboard ile 429, 5xx ve ortalama gecikmeyi izleyin; uyarı eşiği olarak 5xx > %0.2 belirleyin.

Veri tutarsızlığı ve referans hataları

Problem: Kaynağa göre farklı referans kodları veya eksik alan gönderimi, ERP tarafında eşleşmeme ve manüel müdahale gerektiren hatalara yol açar. Bu hatalar finansal raporlamada sapmalara neden olabilir.

Ölçülebilir parametreler: eşleşme başarısı (%), hata başına ortalama müdahale süresi (saat), veri kaybı satır sayısı.

Ölçüm yöntemi: DB snapshot karşılaştırması ve checksum/hash karşılaştırması.

Saha davranışı örneği: Bursa'da bir üretim tesisi entegrasyonunda SKU eşleşme hataları nedeniyle aylık stok farkı %1.4 olarak ölçüldü.

• Veri modeli sözlüğü oluşturun ve tüm sistemler için zorunlu/opsiyonel alanları belirleyin.
• Girişte şema doğrulama (JSON Schema) ile %100 alan kontrolü uygulayın.
• Eşleşme algoritmalarını çok seviyeli yapın: direkt eşleşme, alternatif anahtar, fuzzy eşleşme; başarısız olanları DLQ'ya atın.
• Referans verileri için versiyonlu kayıt tutun; eşleştirmede versiyon uyuşmazlıklarını yüzde olarak raporlayın.
• Manüel müdahale gerektiren durumlar için SLA tanımlayın; müdahale süresi hedefi 4 saat içi %90 çözüm olabilir.

Yük altındaki bağlantı kopmaları ve kaynak tükenmesi

Problem: Pik yükün beklenenden büyük olması, bağlantı havuzlarının tükenmesine ve TCP bağlantı hatalarına neden olur. Bu durum, işlemlerin kuyruğa alınmasına veya başarısız olmasına yol açar.

Ölçülebilir parametreler: bağlantı havuzu doluluk oranı (%), bağlantı zaman aşımı (ms), hata oranı (conn reset/saniye).

Ölçüm yöntemi: load test (synthetic load) ile havuz stres testi ve histogram analizi.

Saha davranışı örneği: İzmir tedarik hattında yapılan yük testi sırasında bağlantı zaman aşımı p95 değeri 2.1s'ye çıktı ve gerçek ortamda üretim kesintisi yaşandı.

• Bağlantı havuzunu gerçek pik TPS'e göre sağlıklı marjlarla (ör. +40%) konfigüre edin.
• Connection leak tespiti için per-işlem sayaçları ekleyin ve leak durumunda uyarı üretin.
• Load test ile sistemin p95 gecikme eşiğini belirleyin; threshold aşıldığında otomatik yatay ölçeklendirme tetikleyin.
• Kritik yollar için circuit breaker kullanın; açılma süresi ve reset politikalarını ölçülebilir tutun.
• Kuyruk uzunluğunu ve iş kuyruğu bekleme süresini izleyin; bekleme süresi p95 > 3s ise yeni tüketici başlatın.

Teknik durum tablosu

Sorunu sahada sistematik daraltma

Bir problemi tanımladıktan sonra daraltma fiziksel cihazdan uygulama katmanına doğru adım adım yapılmalıdır; bu yaklaşım gereksiz müdahaleleri azaltır ve kök nedeni hızlıca izole eder.

• Adım 1 — Fiziksel / ağ kontrolü: link kalitesi, paket kaybı (%) ve RTT (ms) ölçülür.
• Adım 2 — Sunucu/DB kaynak kontrolü: CPU, bellek ve I/O bekleme süresi; DB commit ms ölçümleri alınır.
• Adım 3 — Middleware ve kuyruğun incelenmesi: kuyruk derinliği, tüketici sayısı ve iş başına işlem süresi (ms) ölçülür.
• Adım 4 — Uygulama/iş mantığı testi: API yanıt süreleri, log korelasyonu ve iş akışı simülasyonu ile hatalı adım belirlenir.

Gerçekçi saha senaryosu

Bir üretim tesisinde, Netsis entegrasyonu sonrası sevkiyat faturalarının %3.2'sinde çift kayıt tespit edildi; ilk yanlış varsayım, veritabanı replikasyon gecikmesiydi. Yapılan log korelasyonu ve idempotency-key kontrolü, hatanın üretim hattı PLC'sinden gelen tekrar eden bildirimlerden kaynaklandığını gösterdi. Kök neden, PLC yazılımının paket bekleme zamanlayıcısını 250 ms yerine 50 ms'ye çekmesi ve aynı işlem için birden fazla mesaj üretmesiydi.

Kalıcı çözüm olarak girişte idempotency kontrolü ve üretici-bazlı debouncing eklendi; ayrıca gateway'de p95 gecikme eskiden 1.2s iken 0.73s'ye düştü (%39 iyileşme). Manüel müdahale ihtiyacı ayda %22 azaldı ve aylık operasyonel hata kurtarma maliyeti %28 geriledi.

Uzun vadeli dayanıklılık ve ölçüm disiplini

Dayanıklılık, yalnızca anlık düzeltmelerle sağlanmaz; sürekli ölçüm, otomasyon ve geri bildirim döngüleri gerekir. Ölçüm disiplinini kurmak, gelecekteki değişikliklerin etkinliğini kanıtlamaya yarar.

• Her entegre akış için p50/p95/p99 gecikme ve hata oranı metriklerini zorunlu hale getirin.
• Değişiklik sonrası regresyon testlerini yük testleri ile birlikte otomatikleştirin; hedef iyileşme %20 üzeri olan değişiklikler için prod öncesi onay isteyin.
• Günlük log korrelasyonunu otomatikleştirin ve kritik hadiselerde 15 dakikada bildirim sağlayın.
• Veri tutarlılığı kontrollerini periyodik snapshot karşılaştırmalarıyla doğrulayın; hedef veri uyumu %99.9.
• Bella Binary standart şablonlarını kullanarak izleme, uyarı ve recovery playbook'larını versiyonlayın.

Uzun vadeli dayanıklılık, ölçülebilir metriklerle desteklenen otomatikleştirilmiş kurtarma yolları gerektirir; ölçümler sahadaki kararların temelidir.

Sonuç

Netsis ile entegre yazılım projelerinde başarılı olmak çok katmanlı yaklaşımla mümkündür: veri doğrulama, kuyruk yönetimi, API koruması ve izleme bir arada çalışmalıdır. Ölçüm ve izleme kültürü olmadan sadece kod değişiklikleri kısa vadeli rahatlama sağlar; kalıcı düzelme için p95/p99 metriklerine odaklanın.

Bella Binary olarak sahada elde ettiğimiz özgün içgörüler (İzmir ve Ankara saha ölçümleri) ve ölçülebilir iyileşme örnekleri ile entegrasyon projelerinde %30'a varan hız kazanımı ve %25'e kadar operasyonel hata azalması sağladık. Yaklaşımımız, standart entegrasyonların ötesinde idempotency, kuyruk tabanlı retry stratejileri ve gerçek zamanlı log korelasyonuna vurgu yapar.

İş birliği için teknik gereksinimlerinizi paylaşın; birlikte sahada ölçülebilir sonuçlar üretelim. Bella Binary olarak entegrasyon yolculuğunuzda sahada uygulanabilir çözümler sunmaya hazırız.