Blog
Yapay Zeka Destekli Yazılım Geliştirme: Kod Kalitesini ve Hızını Artıran Pratik Yöntemler
YZ destekli araçlar ve metodlarla kod kalitesini artırıp geliştirme hızını yükseltmenin pratik yolları: araç seçimi, entegrasyon, test otomasyonu, güvenlik ve metrikler.
Yapay Zeka Modellerini Üretime Almak: Veri Bilimi ve MLOps Rehberi
Model geliştirmeden üretime kadar MLOps uygulamaları: veri doğrulama, feature store, CI/CD, dağıtım stratejileri, izleme, güvenlik ve operasyonel en iyi uygulamalar.
Veri Bilimi Projelerinden Ürün Çıkarmak: Model Dağıtımı, İzleme ve MLOps En İyi Uygulamaları
Veri bilimi projelerini ürüne dönüştürürken model dağıtımı, izleme, CI/CD, versiyonlama ve güvenlik gibi MLOps en iyi uygulamalarını adım adım anlattığımız rehber.
Güvenli Yazılım Geliştirme: CI/CD Boru Hattında Güvenlik (Shift-Left) Uygulamaları
CI/CD boru hattında Shift-Left güvenlik uygulamaları ile güvenliği geliştirme sürecinin başına taşıyın. SAST, SCA, DAST, IaC, konteyner taramaları ve pipeline hardening adımlarıyla riskleri azaltın.
Veri Bilimi ve MLOps: Üretime Hızlı Model Yayınlama İçin En İyi Uygulamalar
Veri bilimi ve MLOps entegrasyonu ile modellerin üretime hızlı ve güvenli şekilde taşınması için CI/CD, model sürümleme, veri doğrulama, izleme ve rollout stratejileri gibi en iyi uygulamaları açıklıyoruz.
Siber Güvenlikte Yeni Tehditler: Microservices ve DevOps Ortamlarında Risk Yönetimi
Microservices ve DevOps süreçleri hız kazandırırken yeni saldırı yüzeyleri açıyor. Bu yazıda container, CI/CD, servis mesh, secrets ve izleme gibi alanlardaki riskler ile pratik risk yönetimi yaklaşımlarını ele alıyoruz.
DevOps'tan MLOps'a: Makine Öğrenmesi Modellerini Üretime Almanın En İyi Uygulamaları
DevOps prensiplerinin ötesine geçen MLOps pratikleriyle makine öğrenmesi modellerini güvenli ve tekrar üretilebilir şekilde üretime almak için veri versiyonlama, CI/CD, izleme ve otomasyon gibi en iyi uygulamaları keşfedin.
DevOps ve Veri Bilimi Buluşması: ML Modellerini Üretime Hızlı Taşıma
DevOps ve veri bilimi birleşimi olan MLOps ile ML modellerini güvenli, izlenebilir ve hızlı bir şekilde üretime taşımanın adımları, araçları ve organizasyonel öneriler burada.
DevSecOps: Sürekli Güvenlik Entegrasyonu ile Hızlı ve Güvenli Sürüm Döngüleri
DevSecOps, güvenliği yazılım yaşam döngüsüne sürekli entegre ederek hızlı ve güvenli sürüm döngüleri sağlar. Shift-left, otomasyon, policy-as-code ve uygun araç zinciriyle riskleri azaltır ve uyumluluğu kolaylaştırır.