Sürüm Notları – 2026.06¶

Sürüm 2026.06 ile digna otomasyon, genişletilebilirlik ve platform kullanılabilirliğinde önemli bir adım atıyor.
Bu sürüm yeni digna Python SDK'sını, resmi Docker dağıtım desteğini, yenilenmiş bir dashboard deneyimini ve doğrulama kuralı yönetimi için geliştirilmiş taşınabilirlik özelliklerini sunuyor.

Sürümü İzleyin¶

What's New in digna | The Major Release of 2026 — bu sürümün digna YouTube kanalındaki tanıtımı.

Yeni Özellikler¶

digna Python SDK – Her şeyi Python ile Otomatikleştirin¶

Kurulum:
```
pip install digna-sdk
```
digna'yı Python ile programatik olarak yönetme ve otomatikleştirme
Projeleri kod ile oluşturma ve yapılandırma
İncelemeleri ve izleme yürütmelerini tetikleme
Veri setlerini, kuralları ve yapılandırmaları programatik olarak yönetme
Tabloları profilleme ve meta veri içgörüleri çıkarma
Profil ve veri kalite sonuçlarını harici depo ve sistemlere aktarma
Notebook'lar, orkestrasyon araçları ve CI/CD pipeline'ları ile entegrasyon

Etkisi: Python kullanarak tam altyapı-as-code (infrastructure-as-code) ve veri kalitesi ile gözlemlenebilirlik iş akışlarının derin otomasyonunu mümkün kılar.

Docker Desteği – Basitleştirilmiş Dağıtım ve Operasyon¶

digna için resmi Docker imajı desteği
Ortamlar arasında hızlı ve tutarlı kurulum
Geliştirme, test ve üretim için basitleştirilmiş onboarding
Kubernetes ve konteyner platformları ile kolay entegrasyon
Dağıtımların daha iyi taşınabilirliği ve tekrarlanabilirliği

Etkisi: digna'yı modern bulut yerel mimarilerde dağıtmayı ve işletmeyi kolaylaştırır.

QueryMode – Esnek SQL Yürütme Stratejisi¶

Sorgu yürütme stratejisini yapılandırın: Single veya Combined mode

Single Mode: Her istatistik, kendine ait tek bir SQL sorgusu ile hesaplanır

Bellek kısıtlarının önemli olduğu büyük veri kaynakları için ideal
Birleştirilmiş sorgunun kaynak tükenmesini (bellek tükenmesi, spool limitleri) önler
Daha yüksek sorgu sayısı ancak sorgu başına daha düşük bellek kullanımı

Combined Mode: Tüm istatistikler tek bir SQL sorgusunda hesaplanır

Toplam sorgu sayısını ve ağ yükünü azaltır
Veri kaynakları bellekte yönetilebilir olduğunda performansı optimize eder
Sık ve paralel yürütmeler için daha verimlidir

Etkisi: Kullanıcılara veri kaynağı özelliklerine göre performans, kaynak kullanımı ve bellek güvenliği arasında denge kurmak için ince ayar yapma imkanı verir.

Yapılandırılabilir Tahmin Modeli¶

Anomali tespitinin arkasındaki model artık her seri için birbiriyle yarışan açıklamaları tartıyor – en son gözlemlerin bir yorumuyla birleştirilmiş bir örüntü – ve bunların tahminlerini her birinin ne kadar güçlü desteklendiğine göre harmanlıyor. Tek bir uç değer artık sonraki tahminlere sızamaz.

Modeli, veri kaynağının yeni Model sekmesindeki iki ayar yönlendirir; her biri 0.0 ile 1.0 arasında değer alır ve varsayılan değer 0.5'tir:

Break Sensitivity – yeni bir seviyeye sıçramanın veya yön değiştiren bir trendin, aykırı değer olarak ele alınmak yerine ne kadar çabuk gerçek bir değişim olarak kabul edildiği
Model Complexity – modelin ne kadar yapı aradığı; takvim etkileri ve tek bir seviye kaymasından bilinmeyen döngülere, ayın günlerine bağlı etkilere ve aylık sıfırlamalara kadar

Her ikisi de istendiği zaman varsayılanlarına döndürülebilir. Her birinin nasıl etki ettiği için Model Ayarları bölümüne bakın.

Etkisi: Tolerans bandındaki, artık Thresholds sekmesinde bulunan mevcut Sensitivity ve Memory ayarlarının yanı sıra, kullanıcılara tahmin modelinin kendisi üzerinde denetim verir.

Anomali Bildirim Kontrolleri¶

Veri kaynağının anomali ayarlarında yeni Notifications sekmesi:
Minimum Alerts – bir bildirim gönderilmeden önce bir incelemede kaç başarısız kontrol (belirsiz olanlar sayılmaz) bulunması gerektiği (varsayılan 1)
Pause After Notification (Days) – bir aboneliğin veri kaynağı hakkında bildirim gönderdikten sonra ne kadar süre sessiz kaldığı (varsayılan 0, duraklama yok)

Yeniden Tasarlanmış Dashboard Deneyimi¶

Modernize edilmiş ve geliştirilmiş UI/UX tasarımı
Daha net gezinme ve yapı
İzleme sonuçları ve veri kalite içgörülerinin daha iyi görünürlüğü
Alarm, istatistik ve dashboard okunuşunun iyileştirilmesi
Ana operasyonel bilgilere daha hızlı erişim

Etkisi: Tüm kullanıcılar için kullanılabilirliği ve günlük verimliliği artırır.

Doğrulama Kuralları için Gelişmiş İçe/Dışa Aktarım¶

Doğrulama kuralları için geliştirilmiş içe/dışa aktarma işlevselliği
Ortamlar ve projeler arasında daha kolay göç
Standartlaştırılmış kural setlerinin daha iyi yeniden kullanımı
Daha iyi yönetişim ve kural yaşam döngüsü yönetimi
Ekipler arası iş birliğinin basitleştirilmesi

Etkisi: Kuruluş genelinde ölçeklenebilir ve tutarlı veri kalite yönetişimi sağlar.

Platform Geliştirmeleri¶

Otomasyon için tam Python SDK entegrasyonu
Docker ile konteynerleştirilmiş dağıtım
Yeniden tasarlanmış dashboard ile geliştirilmiş UX
Doğrulama mantığının genişletilmiş taşınabilirliği

Bu Sürümden Kim Yararlanır¶

Veri Mühendisleri: otomasyon, SDK kullanımı, pipeline entegrasyonu
Platform Ekipleri: Docker ile basitleştirilmiş dağıtım
Veri Yönetişim Ekipleri: yeniden kullanılabilir doğrulama kuralı yönetimi
Analitik Ekipleri: geliştirilmiş kullanılabilirlik ve içgörü görünürlüğü

CLI Güncellemeleri¶

SDK entegrasyon desteği eklendi
İçe/dışa aktarma iş akışları iyileştirildi
Genel kararlılık ve performans iyileştirmeleri