📖 Resmi:
DevOps Research and Assessment (DORA) tarafından tanımlanan ve yazılım dağıtım performansını ve operasyonel performansı ölçmek için kullanılan dört temel metrik (Dağıtım Sıklığı, Değişiklik Öncesi Süre, Değişiklik Başarısızlık Oranı, Kurtarma Süresi).
💬 Gerçek:
Ekibin ne kadar hızlı ve hatasız çalıştığını gösteren karneler. DevOps müdürünün sizi sorguladığı 4 ana soru.
"Son çeyrek DORA Metrics raporlarımıza göre, dağıtım sıklığımız artarken, hata oranımız düştü."
📖 Resmi:
Mikroservis mimarilerinde hizmetler arası iletişimi (trafik yönlendirme, gözlemlenebilirlik, güvenlik) yönetmek için bir yazılım katmanı. Genellikle sidecar proxy'leri aracılığıyla uygulanır.
💬 Gerçek:
Mikroservisler birbirleriyle kavga etmesin, trafik düzgün aksın diye araya giren ağabey/abla. Kapsayıcı (container) orkestrasyonunun iletişim sorunlarını çözen sihirli değnek.
"Kritik servisler arası iletişimi izlemek ve güvenliğini sağlamak için Service Mesh kullanıyoruz."
📖 Resmi:
Bir sistemin üretim ortamındaki zayıflıklarını proaktif olarak ortaya çıkarmak için kasıtlı ve kontrollü bir şekilde arızalar enjekte etme pratiği.
💬 Gerçek:
Sistemi kırmadan önce kendimiz kırıp, 'Bakın ne kadar sağlamız!' demek. Sistemin sağlamlığını test etmek için ona kasıtlı olarak zarar verme oyunu.
"Yeni dağıtıma geçmeden önce Chaos Engineering uygulayarak potansiyel zayıflıkları erkenden tespit ettik."
📖 Resmi:
Yapay zeka modellerinin, özellikle büyük dil modellerinin (LLM), gerçek dışı, mantıksız veya doğrulanamayan bilgiler üretmesi durumu. Model, kendine güvenli bir şekilde yanlış bilgi sunar.
💬 Gerçek:
AI'ın kafadan atması, uydurması. ChatGPT'nin sana yalan söylerken bile aşırı emin olması.
"LLM'den bilgi alırken dikkatli ol, bazen AI Hallucination'a uğrayıp tamamen yanlış bilgiler verebiliyor."
📖 Resmi:
Operasyonel altyapının Git depolarında bildirimsel olarak tanımlandığı ve dağıtımların otomatikleştirildiği bir operasyonel çerçeve. Tüm sistem durumu Git üzerinden izlenir ve yönetilir.
💬 Gerçek:
Altyapının da kod gibi Git'te durması ve değişikliklerin pull request ile yapılması. Her şeyi Git'ten yönetme takıntısı.
"Yeni ortam kurulumunu GitOps ile yapıyoruz, her şey versiyon kontrolünde ve otomatik dağıtılıyor."
📖 Resmi:
Makine Öğrenimi operasyonları; makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesinden dağıtımına, izlenmesine ve yönetilmesine kadar tüm yaşam döngüsünü otomatikleştiren ve standartlaştıran bir dizi uygulama.
💬 Gerçek:
AI'ı sadece kod yazmak değil, gerçek hayatta çalıştırmak için tüm o sıkıcı altyapı işleri. Data Scientist'in yazdığı kodu production'a alırken DevOp'sçının yaşadığı krizlere verilen havalı isim.
"Modeli eğittik ama MLOps süreçleri olmadan production'a almak tam bir baş ağrısı haline geldi."
📖 Resmi:
Mikroservis mimarilerinde veya karmaşık API sistemlerinde, istemcilerden gelen istekler için tek bir giriş noktası sağlayan, isteklere yönlendirme, kimlik doğrulama, hız sınırlama gibi işlevleri yürüten bir sunucu veya hizmet.
💬 Gerçek:
Mikroservis labirentinde kaybolmamak için tüm isteklerin geçtiği ana kapı. Güvenlikçi, yönlendirici ve trafik polisi hepsi bir arada.
"Tüm dışarıya açık API'lerimizi bir API Gateway üzerinden yönlendiriyoruz, böylece daha güvenli ve yönetilebilir oluyor."
📖 Resmi:
İstemcilerin ihtiyaç duydukları veriyi tam olarak ve tek bir istekte isteyebilmeleri için sunucu tarafında veri sorgulama ve manipülasyon dili ve çalışma zamanı.
💬 Gerçek:
'Bana sadece bu alanları ver, fazlasını istemiyorum' diyen, REST'ten daha seçici ve açgözlü API. Tek istekte her şey gelsin kafası.
"Yeni mobil uygulamamız için veri çekme katmanında GraphQL kullanacağız, böylece daha az ağ trafiği olacak."
📖 Resmi:
Software as a Service (Hizmet Olarak Yazılım). Yazılım uygulamalarının üçüncü taraf bir sağlayıcı tarafından barındırıldığı ve müşterilere internet üzerinden abone tabanlı olarak sunulduğu bir dağıtım modeli.
💬 Gerçek:
Yazılımı kurma, güncelleme derdiyle uğraşma; abone ol, kullan gitsin. Kiracı gibi düşün, yazılımı satın almıyorsun, sadece kullanma hakkını alıyorsun.
"CRM sistemimizi kurumsal bir SaaS çözümü olarak kullanıyoruz, böylece altyapı maliyetimiz olmuyor."
📖 Resmi:
Server-Side Rendering (Sunucu Tarafında Oluşturma). Web sayfasının HTML'inin sunucu tarafında oluşturulup tarayıcıya gönderilmesi ve tarayıcıda doğrudan görüntülenebilmesi.
💬 Gerçek:
Sayfa hemen yüklensin, kullanıcı boş ekran görmesin diye HTML'i sunucuda hazırlayıp gönderiyoruz. Hem SEO'ya iyi hem de hızlı açılır.
"SEO performansımızı artırmak için ana sayfayı SSR'a geçirmemiz gerekiyor."
📖 Resmi:
Hiçbir kullanıcıya, cihaza veya ağ segmentine varsayılan olarak güvenilmemesi, her erişim talebinin sürekli olarak doğrulanması prensibine dayanan bir siber güvenlik modeli.
💬 Gerçek:
İçeride bile olsan kimseye güvenme, sürekli kimliğini kanıtla. Tam bir güvenlik paranoyası ama işe yarıyor.
"Yeni ağ mimarimizi Zero-Trust prensiplerine göre kuruyoruz, dışarıdan veya içeriden fark etmez, herkes doğrulansın."
📖 Resmi:
Gerçek verilerin istatistiksel özelliklerini taklit eden, algoritmik olarak oluşturulmuş veri.
💬 Gerçek:
Gerçek veri bulamadığımızda, yetersiz olduğunda ya da gizlilik endişeleri olduğunda, yapay zeka ile ürettiğimiz sahte ama iş gören veri.
"Modelimizi eğitmek için yeterli gerçek verimiz yoktu, bu yüzden biraz Synthetic Data üretmemiz gerekti."
📖 Resmi:
Bir ürünün, web sayfasının veya uygulamanın iki veya daha fazla varyantını (A ve B) kullanıcılara rastgele göstererek hangisinin daha iyi performans gösterdiğini belirlemek için kullanılan deneysel bir yöntem.
💬 Gerçek:
Hangi düğmenin daha çok tıklandığını, hangi başlığın daha çok etkileşim aldığını anlamak için kullanıcıları farkında olmadan kobay olarak kullanma.
"Yeni kayıt akışını A/B testine sokup dönüşüm oranlarını ölçelim."
📖 Resmi:
Multi-Factor Authentication (Çok Faktörlü Kimlik Doğrulama). Kullanıcının kimliğini doğrulamak için iki veya daha fazla bağımsız kimlik doğrulama faktörü (örneğin, şifre ve telefon kodu) gerektiren güvenlik yöntemi.
💬 Gerçek:
Şifren çalınsa bile hesabına girmelerini engelleyen ekstra güvenlik katmanı. Can sıkıcı ama kesinlikle gerekli.
"Tüm kurumsal hesaplarımızda MFA zorunluluğu getirdik, güvenlik birinci önceliğimiz."
📖 Resmi:
İçerik depolama ve yönetimi sağlayan ancak içeriğin sunumundan (frontend) tamamen ayrılmış olan bir içerik yönetim sistemi.
💬 Gerçek:
İçeriği ayrı yönet, istediğin yerden (mobil uygulama, web sitesi, akıllı saat) çek, göster. Başı koparılmış CMS de diyebiliriz.
"Mobil uygulamamız ve yeni web sitemiz için tek bir Headless CMS kullanmaya karar verdik."
📖 Resmi:
Minimum veya hiç kod yazmadan yazılım uygulamaları geliştirmeyi sağlayan platformlar veya yaklaşımlar.
💬 Gerçek:
Teknik bilgisi olmayanların 'ben de yazılım yapabilirim' demesinin yolu. Prototip çıkarmak için süper ama derin işler için... eh.
"Prototipi Low-code bir platformla bir günde çıkardık, feedbackleri hemen aldık."
📖 Resmi:
Geliştiricilerin uygulama oluşturmasını, dağıtmasını ve yönetmesini kolaylaştıran dahili araç ve hizmet setlerini (dahili geliştirici platformu) tasarlama, inşa etme ve sürdürme disiplini.
💬 Gerçek:
DevOps'un bir sonraki evrimi veya daha spesifik bir alanı. Geliştiricinin hayatını kolaylaştırma iddiasıyla ortaya çıkan yeni 'kahramanlar' ekibi.
"Platform Engineering ekibi yeni CI/CD pipeline'ını devreye aldı, artık deployment'lar çok daha hızlı."
📖 Resmi:
Veri işleme ve depolamayı, verinin üretildiği veya kullanıldığı coğrafi konuma (ağın 'kenarına') yaklaştıran bir dağıtık bilişim paradigması.
💬 Gerçek:
Veriyi buluta yollayıp beklemek yerine, hemen yanında, olay yerinde işlemeye çalışmak. Özellikle IoT cihazları için lazım.
"Otonom araçlar için tüm veriyi buluta göndermek mantıksız, Edge Computing ile sensör verilerini anlık işlemeliyiz."
📖 Resmi:
Retrieval Augmented Generation (Geri Çekme Destekli Üretim). Büyük Dil Modelleri'nin (LLM) dış kaynaklardan bilgi alarak cevap üretme yeteneğini artıran bir AI mimarisi.
💬 Gerçek:
LLM'in uydurmasını (halüsinasyon) engellemek için, ona 'bak bakalım, bu da var' diyerek dışarıdan bilgi besleme sanatı.
"Bu LLM'in doğru cevaplar vermesi için RAG mimarisi kurduk, artık eski belgelerden de faydalanıyor."
📖 Resmi:
Verileri yüksek boyutlu vektörler olarak depolayan ve bu vektörler arasındaki anlamsal benzerlikleri hızlıca arayabilen özel bir veritabanı türü.
💬 Gerçek:
LLM'lerin 'hafızası' gibi düşünebilirsin; metinleri, görselleri anlamlı sayılara çevirip depoluyor ki sonra benzer olanları bulabilsin.
"RAG sistemimiz için hızlı bir Vector Database seçmeliyiz, yoksa LLM çok yavaş kalır."