Blog
DevOps Kültürü: Yazılım Geliştirme ve Operasyonları Birleştirmek
DevOps kültürü nedir ve nasıl uygulanır? CALMS framework, araç zinciri, otomasyon stratejileri, izleme ve gözlemlenebilirlik, DORA metrikleri, DevOps vs SRE ve organizasyonel dönüşüm rehberi.
Site Reliability Engineering (SRE): Güvenilir Sistemler İnşa Etme
Site Reliability Engineering, yazılım mühendisliği prensiplerini operasyonel problemlere uygulayan bir disiplindir. Bu rehberde SRE'nin temel kavramları, Google prensipleri ve uygulama stratejileri ele alınmaktadır.
Mobil ve web performansı için DevOps: CI/CD, monitoring ve kullanıcı odaklı iyileştirmeler
DevOps ile mobil ve web performansını artırmak için CI/CD entegrasyonu, kapsamlı monitoring, RUM ve kullanıcı odaklı iyileştirmelerle nasıl sürdürülebilir optimizasyon yapılacağını anlatıyoruz.
Küçük Ekipler için DevOps Otomasyonu ve Hızlı Teslimat Pratikleri
Küçük ekipler için pratik DevOps stratejileri: öncelikli CI/CD, IaC, hızlı test ve gözlemlenebilirlik ile teslimat hızını artırma ve operasyonel riski azaltma rehberi.
Observability: Log, Metric ve Trace Yönetimi
Observability rehberi. Log, metrik ve trace yönetimi ile ELK, Prometheus ve Grafana.
DevOps Kültürüyle Hızlı ve Güvenilir Deployment: Başarılı Bir Uygulama Rehberi
DevOps kültürüyle hızlı ve güvenilir deployment için kapsamlı rehber. CI/CD'den IaC'ye, test otomasyonundan gözlemlenebilirliğe kadar uygulanabilir adımlar ve en iyi uygulamalar.
DevOps ve MLOps'un Kesişim Noktası: Makine Öğrenmesi Modellerini Hızlıca Üretime Almak
DevOps ve MLOps'u birleştirerek makine öğrenmesi modellerini üretime daha hızlı ve güvenli almak mümkün. Bu yazıda CI/CD, veri/model sürümleme, feature store, model serving ve izleme gibi kritik bileşenleri ve araçları ele alıyoruz.
DevOps ile Hızlı ve Güvenilir Yazılım Teslimatı İçin Stratejiler
DevOps ile hızlı ve güvenilir yazılım teslimatı için uygulanabilir stratejiler: CI/CD, test otomasyonu, IaC, dağıtım yaklaşımları, gözlemlenebilirlik ve güvenlik entegrasyonu.
Veri Bilimi ve MLOps: Üretime Geçişte Sık Yapılan Hatalar ve Çözümleri
Veri bilimi modellerini üretime alırken sıkça yapılan hatalar: veri uyumsuzluğu, yetersiz test/izleme, versiyonlama eksikliği, güvenlik ve maliyet problemleri. Bu yazıda pratik MLOps çözümleri ve kontrol listesi sunuluyor.