Machine Learning öğrenmek isteyen bir Yazılım Mühendisi nelere çalışmalı, nasıl bir yol izlemeli? Machine Learning interview soruları ve cevapları - ChatGpt

Machine Learning öğrenmek isteyen bir Yazılım Mühendisi nelere çalışmalı, hangi kaynaklara bakmalı ve nasıl bir yol izlemelidir?

Machine Learning öğrenmek isteyen bir Yazılım Mühendisi, aşağıdaki adımları izleyerek başlayabilir:

Temel Matematik ve İstatistik: Makine öğrenmesi için temel matematik ve istatistik bilgisine sahip olmak önemlidir. Lineer cebir, olasılık teorisi, istatistiksel çıkarım gibi konulara hakim olmak faydalı olacaktır.

Python Programlama: Python, makine öğrenmesi topluluğunda yaygın olarak kullanılan bir programlama dilidir. Python'u öğrenmek ve temel programlama becerilerini geliştirmek önemlidir.

Makine Öğrenmesi Temelleri: Makine öğrenmesinin temel kavramlarını ve algoritmalarını anlamak önemlidir. Denetimli ve denetimsiz öğrenme, sınıflandırma, regresyon, kümeleme gibi konulara odaklanmalısınız. İyi bir başlangıç noktası olarak "The Elements of Statistical Learning" ve "Pattern Recognition and Machine Learning" gibi kitapları inceleyebilirsiniz.

Online Kurslar ve Eğitim Materyalleri: Udemy, Coursera, edX gibi platformlarda makine öğrenmesi için çeşitli online kurslar bulunmaktadır. Andrew Ng'nin "Machine Learning" kursu ve Coursera'da sunulan "Deep Learning Specialization" gibi kurslar, popüler seçenekler arasındadır. Ayrıca, TensorFlow ve PyTorch gibi makine öğrenmesi kütüphaneleri için belgeleri ve örnekleri inceleyebilirsiniz.

Pratik Proje ve Uygulamalar: Öğrendiğiniz konuları uygulamak için pratik projeler yapmak önemlidir. Örnek veri setlerini kullanarak sınıflandırma, regresyon veya kümeleme problemlerini çözmek için kendi modellerinizi geliştirebilirsiniz. Kaggle gibi platformlar, gerçek dünya veri setleri üzerinde uygulama yapma fırsatı sunar.

Topluluklar ve Forumlar: Makine öğrenmesi topluluğuna katılmak ve diğer uzmanlardan öğrenmek için çeşitli forumlara ve topluluklara katılabilirsiniz. Reddit'in "r/MachineLearning" ve Stack Overflow gibi platformlar, sorularınızı sormak ve paylaşımlarda bulunmak için iyi kaynaklardır.

Makine Öğrenmesi Araçları ve Kütüphaneleri: Python'da makine öğrenmesi için yaygın olarak kullanılan araçlar arasında scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras, NumPy ve pandas bulunur. Bu kütüphaneleri kullanarak gerçek projeler geliştirerek daha fazla deneyim kazanabilirsiniz.

Derin Öğrenme: Derin öğrenme, makine öğrenmesinin alt alanlarından öğrenme için temel kavramları ve algoritma türlerini anlamak için kaynaklara başvurabilirsiniz. Ian Goodfellow ve Yoshua Bengio'nun "Deep Learning" kitabı ve Stanford Üniversitesi'nin CS231n dersi, derin öğrenme konusunda iyi kaynaklar arasındadır.

Veri Ön İşleme: Makine öğrenmesi projelerinde veri ön işleme adımları büyük öneme sahiptir. Veri temizleme, özellik mühendisliği, özellik seçimi, veri dönüşümleri gibi adımları öğrenmelisiniz. Veri setlerini analiz ederek, eksik verileri doldurarak, anormal değerleri ele alarak ve veriyi uygun formatta modellemek için gerekli dönüşümleri yaparak veri ön işleme becerilerinizi geliştirebilirsiniz.

Model Değerlendirme ve Hiperparametre Ayarlaması: Makine öğrenmesi modellerinin performansını değerlendirmek ve hiperparametreleri ayarlamak önemlidir. Doğrulama kümeleri, çapraz doğrulama, hata metrikleri gibi konulara odaklanmalısınız. Model performansını ölçmek için doğruluk, hassasiyet, geri çağırma, F1 puanı gibi metrikleri kullanabilirsiniz.

Güncel Kalma ve Pratik Deneyim: Makine öğrenmesi sürekli olarak gelişen bir alan olduğu için güncel kalmak önemlidir. Yeni algoritma ve teknikleri takip etmek, araştırmaları okumak ve ilgili konferanslara katılmak sizin için faydalı olacaktır. Ayrıca, pratik projeler üzerinde çalışmaya devam ederek deneyim kazanmaya ve kendi projelerinizi geliştirmeye önem vermelisiniz.

Mentorluk ve İşbirliği: Makine öğrenmesi alanında deneyimli bir mentör veya ekiple çalışmak, öğrenme sürecinizi hızlandırabilir. Mentorlük programlarına katılmak veya açık kaynak projelerde gönüllü olarak yer almak, başkalarıyla etkileşimde bulunmak ve deneyim paylaşımı yapmak için fırsatlar sunar.

Pratik Uygulama ve Portfolyo Oluşturma: Kendi projelerinizi geliştirerek, makine öğrenmesi becerilerinizi pratik uygulamalarda göstermek önemlidir. Gerçek dünya problemlerini çözmek veya mevcut projelerde makine öğrenmesi tekniklerini uygulamak için fırsatlar arayın. Bu projeleri GitHub veya kişisel bir web sitesi gibi platformlarda paylaşarak portfolyonuzu oluşturabilirsiniz.

Açık Kaynak Katkısı: Açık kaynak projelerine katılarak ve mevcut projelere katkıda bulunarak öğrenme fırsatları yakalayabilirsiniz. Bu, diğer geliştiricilerle işbirliği yaparak ve gerçek dünya projelerine değer katarak deneyim kazanmanıza yardımcı olabilir.

Makine Öğrenmesi Topluluklarına Katılma: Makine öğrenmesi alanında aktif olan topluluklara katılarak bilgi ve deneyim paylaşımı yapabilirsiniz. Meetup etkinliklerine, konferanslara veya online forumlara katılarak diğer profesyonellerle bağlantı kurabilir ve yeni trendleri, en iyi uygulamaları ve ilham verici projeleri öğrenebilirsiniz.

Sürekli Öğrenme ve Kendini Geliştirme: Makine öğrenmesi hızla gelişen bir alandır, bu nedenle sürekli olarak öğrenmeye ve kendinizi geliştirmeye devam etmek önemlidir. Yeni algoritma, teknik ve araçları takip etmek, makaleleri ve araştırmaları okumak, çevrimiçi kurslara katılmak veya ileri seviye sertifikalara yönelmek gibi yöntemlerle bilginizi güncel tutabilirsiniz.

Gerçek Dünya Veri Setleriyle Çalışma: Gerçek dünya veri setleriyle çalışmak, makine öğrenmesi modellerinizi gerçek senaryolarda test etmenize ve pratik becerilerinizi geliştirmenize yardımcı olur. Kaggle gibi platformlarda veya açık veri setleriyle projeler yaparak farklı veri türlerini ve uygulama alanlarını keşfedebilirsiniz.

Etik ve Sorumluluk Bilinci: Makine öğrenmesiyle çalışırken etik ve sorumluluk bilincine sahip olmak önemlidir. Veri gizliliği, önyargı ve adillik gibi konulara dikkat etmek, algoritmaların sosyal etkilerini değerlendirmek ve kullanım alanlarını sorgulamak önemlidir.

Sektörel Uygulamaları Araştırma: Makine öğrenmesinin farklı sektörlerde nasıl uygulandığını araştırarak, alanlar arası uygulamaları keşfedebilirsiniz. Sağlık, finans, otomotiv, perakende gibi çeşitli sektörlerdeki makine öğrenmesi kullanım örneklerine odaklanabilir ve bu alanda uzmanlaşabilirsiniz.

Makine Öğrenmesi Yarışmalarına Katılma: Kaggle gibi platformlarda düzenlenen makine öğrenmesi yarışmalarına katılarak, gerçek dünya problemlerini çözmek ve diğer katılımcılarla rekabet etmek için bir fırsat elde edebilirsiniz. Bu yarışmalar, yeni algoritmaları öğrenmek, veri setleri üzerinde deneyim kazanmak ve çözümlerinizi diğerleriyle karşılaştırmak için mükemmel bir ortamdır.

Akademik Çalışmalara ve Araştırmalara Bakma: Makine öğrenmesi alanında yapılan akademik çalışmaları takip etmek, alanın güncel gelişmelerini takip etmenize ve ileri düzey teknikleri öğrenmenize yardımcı olur. İlgilendiğiniz konularda yapılan araştırmaları okuyarak, yeni yöntemler ve yaklaşımlar hakkında bilgi sahibi olabilirsiniz.

Gerçek Hayatta Projelerde Deneyim Kazanma: Makine öğrenmesi becerilerinizi gerçek hayatta uygulayarak deneyim kazanmanız önemlidir. Staj veya iş deneyimi gibi fırsatları araştırarak, bir şirkette veya araştırma grubunda çalışarak gerçek projelerde yer alabilirsiniz.

Devamlı Öğrenme ve Kendini Geliştirme: Makine öğrenmesi alanı hızla değişiyor ve gelişiyor, bu nedenle sürekli olarak öğrenmeye ve kendinizi geliştirmeye devam etmek önemlidir. İlgilendiğiniz konularda yeni makaleler okumak, konferanslara katılmak, online kurslara devam etmek veya ileri seviye sertifikalara yönelmek gibi yöntemlerle bilginizi güncel tutmak önemllidir.

Hangi konulara bakmalıyım?

Machine Learning öğrenmek isteyen bir Yazılım Mühendisi olarak aşağıdaki konulara odaklanmanız önemlidir:

Temel Matematik ve İstatistik: Lineer cebir, olasılık teorisi, istatistiksel çıkarım gibi temel matematik ve istatistik konularına hakim olmalısınız.

Python Programlama: Python, makine öğrenmesi için yaygın olarak kullanılan bir programlama dilidir. Python dilini öğrenerek temel programlama becerilerinizi geliştirmelisiniz.

Veri Ön İşleme: Veri temizleme, özellik mühendisliği, özellik seçimi, veri dönüşümleri gibi veri ön işleme adımlarını öğrenmelisiniz. Veri setlerini analiz edebilmeli, eksik verileri doldurabilmeli ve veri dönüşümleri yapabilmelisiniz.

Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları: Sınıflandırma, regresyon, kümeleme, boyut indirgeme gibi denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmalarını anlamalısınız. Öğrenme algoritmalarının temellerini ve farklı algoritma türlerini öğrenerek bu alanda uzmanlaşabilirsiniz.

Derin Öğrenme: Derin öğrenme, karmaşık veri yapılarını ve ilişkilerini modellemek için kullanılan bir alan olduğu için derin öğrenme kavramlarını öğrenmek önemlidir. Evrişimli sinir ağları (CNN), tekrarlayan sinir ağları (RNN), derin doğrulayıcı ağlar (DNN) gibi derin öğrenme mimarileri hakkında bilgi edinmelisiniz.

Doğrulama ve Model Değerlendirme: Doğrulama teknikleri, hata metrikleri ve çapraz doğrulama gibi model değerlendirme yöntemlerini öğrenmelisiniz. Modellerin performansını ölçmek ve karşılaştırmak için doğru değerlendirme tekniklerini kullanabilmeniz önemlidir.

Hiperparametre Optimizasyonu: Hiperparametrelerin ayarlanması ve optimizasyonu, model performansını artırmak için önemlidir. Grid search, random search, Bayesian optimization gibi hiperparametre optimizasyon tekniklerini öğrenerek model ayarlamasını yapabilirsiniz.

Veri Görselleştirme: Veri görselleştirme, veri analizinin önemli bir parçasıdır. Görsel analizler yaparak veri setlerini daha iyi anlayabilir ve bilgileri etkili bir şekilde iletebilirsiniz. Matplotlib, Seaborn gibi veri görselleştirme araçlarını öğrenmek faydalı olacaktır.

Büyük Veri ve Veri İşleme: Büyük veri kavramı ve büyük veri işleme teknolojileri hakkında bilgi edinmek önemlidir. Apache Hadoop, Spark, Hive gibi büyük veri işleme araçlarını ve tekniklerini öğrenerek büyük veri setleri üzerinde makine öğrenmesi uygulamaları yapabilirsiniz.

Model Optimizasyonu ve Hızlandırma: Makine öğrenmesi modellerinin performansını artırmak için model optimizasyonu ve hızlandırma tekniklerini öğrenmelisiniz. Model optimizasyonu, model boyutunu küçültme, hesaplama optimizasyonu, model sıkıştırma gibi teknikleri içerir.

Transfer Öğrenme ve Aktarım Öğrenimi: Transfer öğrenme, bir görevden öğrenilen bilginin başka bir göreve aktarılması anlamına gelir. Aktarım öğrenimi, öğrenilen bilginin bir görevden diğerine aktarılmasını içerir. Bu alanlara odaklanarak daha etkili ve hızlı öğrenme elde edebilirsiniz.

Otomatik Makine Öğrenmesi (AutoML): Otomatik makine öğrenmesi araçları, veri setlerini analiz edip, en uygun modeli seçmek ve hiperparametreleri otomatik olarak ayarlamak için kullanılır. AutoML araçlarını kullanarak daha hızlı ve verimli bir şekilde model oluşturabilirsiniz.

Derin Öğrenme Mimarilerinin Uygulanması: Derin öğrenme alanında yaygın olarak kullanılan ve başarılı sonuçlar veren popüler mimarileri öğrenmelisiniz. Örneğin, CNN (Evrişimli Sinir Ağları) görüntü işleme, RNN (Tekrarlayan Sinir Ağları) metin veya zaman serisi işleme, GAN (Generative Adversarial Networks) görüntü sentezi gibi örnekler verilebilir.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Etik Sorunları: Makine öğrenmesi ve yapay zeka alanında etik konulara dikkat etmek önemlidir. Veri gizliliği, önyargı ve adillik, etik kurallar ve yapay zeka kullanımı konularında bilinçli olmalı ve sorumluluk sahibi olmalısınız.

Sektörel Uygulamalar ve Uygulama Alanları: Makine öğrenmesinin farklı sektörlerde nasıl uygulandığını araştırmak, alanlar arası uygulamaları keşfetmek önemlidir. Sağlık, finans, otomotiv, perakende gibi çeşitli sektörlere bakılabilir.

Machine Learning interview soruları ve cevapları ChatGPT

Evet, tabii ki, işte bazı yaygın makine öğrenmesi mülakat soruları ve cevapları:

Makine öğrenmesi nedir?

Makine öğrenmesi, bilgisayarların öğrenme ve gelişme yeteneklerini ifade eder. Bu genellikle, bir bilgisayarın belirli bir görevi verilere dayalı olarak daha iyi hale getirmesi için öğrenme deneyiminden yararlanması şeklinde olur.

Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki fark nedir?

Denetimli öğrenme, algoritmanın girdi ve çıktı çiftleri üzerinde eğitildiği bir makine öğrenmesi türüdür. Bu, algoritmanın doğru sonuçları üretmeyi öğrenmesini sağlar.

Denetimsiz öğrenme, algoritmanın giriş verilerine dayanarak kendi anlamlı çıktıları ürettiği bir makine öğrenmesi türüdür. Bu, genellikle verilerin kümelemesi veya boyut indirgeme gibi uygulamaları içerir.

Aşırı uyum (overfitting) nedir ve nasıl önlenir?

Aşırı uyum, bir makine öğrenmesi modelinin eğitim verilerine çok yakından uyduğu, ancak yeni, görülmemiş veriler üzerinde iyi performans göstermediği bir durumdur. Aşırı uyum genellikle modelin gereksiz detayları veya gürültüyü öğrendiği ve genelleme yeteneğini kaybettiği anlamına gelir.

Aşırı uyumu önlemek için bir dizi teknik vardır. Bunlar arasında daha fazla eğitim verisi toplama, model karmaşıklığını azaltma, düzenlizasyon tekniklerini (L1, L2) uygulama ve çapraz doğrulama yapma bulunur.

Doğruluk ve hassasiyet arasındaki fark nedir?

Doğruluk, modelin doğru tahminlerin toplam sayısının tüm tahminlerin toplam sayısına oranını ifade eder. Hassasiyet, modelin pozitif olarak etiketlediği örneklerin ne kadarının gerçekten pozitif olduğunu ifade eder.

Yapay sinir ağları nedir?

Yapay sinir ağları (ANN), beynin bilgi işlemeyi nasıl başardığına dayanan bir makine öğrenmesi modelidir. Bir ANN, birbiriyle bağlantılı bir dizi "nöron" veya düğümden oluşur. Bu düğümler, ağırlıklı girdileri alır ve bir aktivasyon fonksiyonu kullanarak bir çıktı üretir.

Öğrenme oranı nedir ve nasıl ayarlanmalıdır?

Öğrenme oranı, bir makine öğrenmesi modelinin öğrenme sürecinde ne kadar hızlı adaptasyon göstereceğini kontrol eden bir hiperparametredir. Öğrenme oranı çok büyükse, model optimal çözümün etrafında "sallanabilir" ve asla uygun bir çözüm bulamayabilir. Öğrenme oranı çok düşükse, model çok yavaş öğrenebilir veya yerel minimumlarda sıkışabilir.

Öğrenme oranının ayarlanması, genellikle bir dizi değer üzerinde çapraz doğrulama yapmayı gerektirir. Ayrıca, öğrenme oranını otomatik olarak ayarlayan bazı stratejiler de vardır, örneğin adağrad, RMSProp, Adam gibi adaptif öğrenme oranı yöntemleri.

Doğrusal regresyon nedir?

Doğrusal regresyon, bir dizi giriş (özellik) ve çıktı (etiket) arasındaki ilişkiyi modellemeye çalışan bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. Doğrusal regresyon, özellikler ve etiket arasındaki ilişkinin doğrusal olduğunu varsayar.

Destek vektör makineleri (SVM) nedir?

Destek Vektör Makineleri (SVM), ikili sınıflandırma için kullanılan bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. SVM, veri noktalarını bir hiper düzlemle ayırmaya çalışır. Bu hiper düzlem, farklı sınıflar arasındaki marjı maksimize etmeye çalışır.

Karar ağaçları nedir?

Karar ağaçları, sınıflandırma ve regresyon problemlerini çözmek için kullanılan bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. Bir karar ağacı, bir dizi evet/hayır sorusuyla girdi özelliklerinden bir çıktı etiketine giden bir yol oluşturur.

Gradient descent nedir?

Gradient descent, bir fonksiyonun minimumunu bulmayı amaçlayan bir optimizasyon algoritmasıdır. Bu algoritma, fonksiyonun gradyanını (veya türevini) kullanarak iteratif olarak fonksiyonun en düşük değerine doğru "inmeye" çalışır.

Çapraz doğrulama (Cross-validation) nedir?

Çapraz doğrulama, bir modelin genelleme yeteneğini değerlendirmek için kullanılan bir tekniktir. Veri seti birkaç alt sete bölünür ve model, her seferinde bir alt seti test seti olarak kullanırken diğerlerini eğitim seti olarak kullanarak birkaç kez eğitilir.

Gelişigüzel orman (Random Forest) nedir?

Gelişigüzel orman, birden çok karar ağacının oluşturduğu bir topluluk öğrenme modelidir. Her ağaç, veri setinin bir alt kümesi üzerinde eğitilir ve her ağacın tahminleri birleştirilerek nihai tahmin elde edilir.

Bagging ve Boosting arasındaki fark nedir?

Hem bagging hem de boosting, topluluk öğrenme teknikleridir. Bagging, modellerin bağımsız olarak eğitildiği ve tahminlerin birleştirildiği bir tekniktir. Boosting, bir modelin diğerinin üzerine inşa edildiği bir tekniktir, yani modeller bir dizi olarak eğitilir ve her biri öncekilerin hatalarını düzeltmeye çalışır.

ROC eğrisi nedir?

ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrisi, bir sınıflandırıcı modelin performansını değerlendirmek için kullanılan bir grafiktir. Eğri, çeşitli eşik değerlerinde modelin doğru pozitif oranını (TPR) yanlış pozitif oranına (FPR) karşı çizer.

Yapay sinir ağlarında geri yayılım (Backpropagation) algoritması nedir?

Geri yayılım, yapay sinir ağlarının eğitiminde kullanılan bir algoritmadır. Algoritma, çıktı ve beklenen sonuç arasındaki hatayı hesaplar ve bu hatayı ağ boyunca geriye doğru yayarak ağırlıkları günceller.

Boyut indirgeme nedir ve neden önemlidir?

Boyut indirgeme, verinin karmaşıklığını azaltmak için kullanılan bir tekniktir. Bu, modelin eğitim süresini azaltabilir ve ayrıca overfitting'i önlemeye yardımcı olabilir. Ana bileşen analizi (PCA) ve t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE), yaygın boyut indirgeme teknikleridir.

Öğrenme eğrisi nedir ve neyi gösterir? 

Genellikle eğitim hatası ve doğrulama hatası, eğitim örneklerinin sayısına karşı çizilir. Öğrenme eğrileri, bir modelin daha fazla eğitim verisine ihtiyaç duyup duymadığını, overfitting veya underfitting olup olmadığını belirlemeye yardımcı olabilir.

Derin öğrenme nedir ve nasıl çalışır?

Derin öğrenme, genellikle çok katmanlı yapay sinir ağları kullanılarak karmaşık veri modellerinin öğrenilmesini içerir. Katmanlar, özellikleri otomatik olarak öğrenme ve soyutlama yeteneği ile girişten çıktıya bilgiyi aktarır. Derin öğrenme genellikle büyük miktarda veri gerektirir ve özellikle görüntü ve dil işleme görevlerinde başarılıdır.

Aktivasyon fonksiyonları nelerdir ve neden önemlidirler?

Aktivasyon fonksiyonları, bir sinir ağının nöronunda çıktıyı belirler. Doğrusallığı kırarak, ağın karmaşık özellikleri öğrenmesine ve modellenmesine izin verirler. Popüler aktivasyon fonksiyonları ReLU, sigmoid ve tanh'dir.

Öklidyen mesafe ve kosinüs benzerliği arasındaki fark nedir?

Öklidyen mesafe, iki nokta arasındaki düz çizgi mesafesini hesaplar ve genellikle fiziksel mesafeyi ifade eder. Kosinüs benzerliği, iki vektör arasındaki açıyı hesaplar ve genellikle iki vektörün benzerliğini ifade eder.

Normalizasyon ve standartlaştırma arasındaki fark nedir?

Normalizasyon genellikle veri değerlerini 0 ile 1 arasına ölçeklendirirken, standartlaştırma, verinin ortalamasını 0 ve standart sapmasını 1 olacak şekilde ölçeklendirir. Her iki teknik de modelin performansını artırabilir, ancak hangi tekniğin kullanılacağı genellikle uygulamaya bağlıdır.

Dropout nedir ve neden kullanılır?

Dropout, aşırı uyumu önlemek için bir derin öğrenme teknikleridir. Her eğitim adımında, ağın belirli bir yüzdesi (örneğin, %20) rastgele seçilir ve bu adımda dikkate alınmaz. Bu, modelin belirli nöronlara fazlasıyla bağımlı olmasını önler

Precision ve Recall kavramları nedir ve aralarındaki fark nedir?

Precision, modelin doğru olarak sınıflandırdığı pozitif örneklerin, modelin toplamda pozitif olarak sınıflandırdığı örnekler arasındaki oranıdır.

Recall (Duyarlılık) ise modelin doğru olarak sınıflandırdığı pozitif örneklerin, gerçekte pozitif olan toplam örnekler arasındaki oranıdır.

Precision genellikle yanlış pozitifleri azaltmayı hedeflerken, recall yanlış negatifleri azaltmayı hedefler.

Bias-Variance tradeoff nedir?

Bias, modelin gerçek değerlerden sistemli bir şekilde sapma eğilimini ifade eder. Yüksek bias genellikle underfitting'e yol açar.

Variance, modelin eğitim setindeki küçük dalgalanmalara karşı duyarlılığını ifade eder. Yüksek variance genellikle overfitting'e yol açar.

Bias-Variance tradeoff, modelin karmaşıklığını ayarlamakla ilgili bir durumdur. Karmaşıklık arttıkça, bias azalır ancak variance artar.

Stokastik Gradient Descent (SGD) nedir ve tam Batch Gradient Descent'ten farkı nedir?

Stokastik Gradient Descent (SGD), her adımda tek bir eğitim örneği kullanarak gradient descent'i uygular. Bu, genellikle daha hızlı iterasyonlar sağlar ve büyük veri setlerinde daha uygulanabilir olabilir. Ayrıca, SGD'nin rastgeleliği yerel minimumları "atlamasına" ve daha genel bir çözüm bulmasına yardımcı olabilir.

Batch Gradient Descent, her adımda tüm eğitim setini kullanır. Bu, genellikle daha kararlı ve daha az gürültülü güncellemelere yol açar ancak daha yavaştır ve daha büyük hafıza gerektirir.

Early stopping nedir ve neden kullanılır?

Early stopping, overfitting'i önlemek için bir derin öğrenme tekniğidir. Eğitim sırasında, modelin doğrulama hatası belirli bir sayıda epoch boyunca iyileşmezse, eğitim durdurulur. Bu, modelin eğitim verilerine aşırı uyumunu önler ve genelleme yeteneğini artırır.

Hiperparametre optimizasyonu nedir ve ne tür teknikler vardır? (devam)

En popüler hiperparametre optimizasyon teknikleri grid search, random search ve Bayesian optimization'dır. Grid search, tüm hiperparametre kombinasyonlarını deneyerek en iyi değerleri bulur. Random search, hiperparametre değerlerini rastgele seçer ve genellikle daha verimlidir. Bayesian optimization, hiperparametrelerin olası değerlerine karşı model performansını modelleyen bir yöntemdir ve genellikle en doğru sonuçları verir.

Softmax fonksiyonu nedir ve ne için kullanılır?

Softmax fonksiyonu, bir vektörün değerlerini olasılıkların toplamının 1 olduğu değerlere dönüştürür. Genellikle çok sınıflı sınıflandırma problemlerinde, bir sinir ağı modelinin çıktı katmanında kullanılır.

K-means kümeleme algoritması nedir ve nasıl çalışır?

K-means, bir kümeleme algoritmasıdır. Rastgele merkezlerle başlar ve her veri noktasını en yakın merkeze göre kümeler. Ardından, her kümenin merkezini kümedeki noktaların ortalaması olarak günceller. Bu süreç, merkezler değişmediğinde veya belirli bir iterasyon sayısına ulaşıldığında durur.

CNN (Convolutional Neural Networks) nedir ve nerede kullanılır?

CNN'ler, genellikle görsel veri üzerinde çalışmak için tasarlanmış derin öğrenme modelleridir. Evrişimli katmanlar, görüntünün farklı bölümlerini öğrenir ve bu özellikleri birleştirir. CNN'ler genellikle görüntü sınıflandırma, nesne tanıma ve hatta tıbbi görüntü analizi gibi alanlarda kullanılır.

RNN (Recurrent Neural Networks) nedir ve nerede kullanılır?

RNN'ler, zamana bağlı veri (örneğin, zaman serisi veya metin) üzerinde çalışmak için tasarlanmış derin öğrenme modelleridir. Bir RNN, önceki adımlardaki bilgileri "hatırlayabilir", bu da onu sıralı veri ile çalışmak için uygun hale getirir. RNN'ler genellikle metin oluşturma, metin sınıflandırma, ve konuşma tanıma gibi alanlarda kullanılır.

LSTM (Long Short Term Memory) nedir ve RNN'den nasıl farklıdır?

LSTM, bir tür tekrarlayan sinir ağı (RNN) olup, uzun vadeli bağımlılıkları öğrenmede daha etkilidir. LSTM, hücre durumu adı verilen bir bileşen içerir, bu bileşen bilginin bir adımdan diğerine taşınmasına izin verir. Bu, LSTM'in RNN'lerin zorlandığı uzun dizi bağımlılıklarını öğrenmesini sağlar.

Transfer öğrenme nedir?

Transfer öğrenme, bir görev için eğitilmiş bir modelin, genellikle yeni veri üzerindeki başka bir görev için başlangıç noktası olarak kullanıldığı bir makine öğrenmesi tekniğidir. Bu, modelin eğitim süresini kısaltabilir ve az miktarda etiketli veri olan durumlarda yararlı olabilir. Transfer öğrenme, özellikle derin öğrenme ve özellikle görüntü sınıflandırma görevlerinde yaygın olarak kullanılır.

Makine öğrenmesi ve derin öğrenme arasındaki fark nedir?

Makine öğrenmesi, bilgisayarların belirli bir görevi daha iyi hale getirebilmek için deneyimlerinden öğrenmesi genel bir yöntemidir. Derin öğrenme, makine öğrenmesinin bir alt kümesidir ve genellikle çok katmanlı sinir ağları (deep neural networks) kullanır. Derin öğrenme, büyük miktarda etiketli veri ve önemli miktarda hesaplama gücü gerektirir, ancak bu, modelin karmaşık ve sofistike özellikleri öğrenmesine olanak sağlar.

Overfitting ve underfitting nedir? Bunları nasıl önleyebiliriz?

Overfitting, modelin eğitim verilerine çok iyi uydurulduğu ancak yeni verilere genelleştirilemediği bir durumdur. Overfitting'i önlemek için, regularizasyon tekniklerini kullanabiliriz, daha fazla veri toplayabiliriz, modelin karmaşıklığını azaltabiliriz veya erken durdurma gibi teknikler kullanabiliriz.

Underfitting, modelin eğitim verilerine bile iyi uydurulmadığı bir durumdur. Underfitting'i önlemek için, modelin karmaşıklığını artırabiliriz, daha fazla özellik ekleyebiliriz veya daha az regularizasyon kullanabiliriz.

İstatistikte Type I ve Type II hatalar nedir?

Type I hata, yanlış bir pozitif bulgudur. Gerçekte yanlış bir hipotezin doğru olduğu yanılsamadır.

Type II hata ise yanlış bir negatif bulgudur. Gerçekte doğru bir hipotezin yanlış olduğu yanılsamadır. Bir Type I hatası genellikle Type II hatasından daha ciddi kabul edilir, ancak bu durum kontekste bağlıdır.

ROC eğrisi (Receiver Operating Characteristic curve) nedir?

ROC eğrisi, bir sınıflandırma modelinin performansını değerlendirmek için kullanılan bir grafiktir. Eğri, tüm olası eşik değerleri için modelin true positive rate'ini (TPR) false positive rate'ine (FPR) karşı çizer. ROC eğrisinin altındaki alan (Area Under the Curve, AUC), modelin performansını ölçmek için genellikle kullanılır.

Random Forest nedir ve nasıl çalışır?

Random Forest, birden çok karar ağacını birleştiren bir sınıflandırma algoritmasıdır. Her ağaç, verinin rastgele bir alt kümesini kullanır ve ağaçların çoğunluğunun tahminini kullanarak bir tahmin yapılır. Random Forest, karar ağaçlarının aşırı uydurmasını önlemeye yardımcı olur ve genellikle daha iyi genelleme performansı sağlar.

Bir makine öğrenmesi projesini nasıl yönetirsiniz?

Bir makine öğrenmesi projesini yönetmek, genellikle verinin toplanması ve temizlenmesi, modelin seçilmesi ve eğitilmesi, performansının değerlendirilmesi ve modelin kullanıma sunulması dahil olmak üzere bir dizi adımı içerir. Bu süreç, iş anlayışı, veri anlayışı, veri hazırlığı, modelleme, değerlendirme ve dağıtım gibi fazları kapsayan CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) gibi metodolojilere göre organize edilebilir.

Veri mühendisi ve veri bilimcisi arasındaki fark nedir?

Veri mühendisleri, verinin toplanması, saklanması, dönüştürülmesi ve kullanılmasını sağlarlar. İşleri genellikle büyük veri platformlarını ve ETL (Extract, Transform, Load) işlemlerini içerir.

Veri bilimcileri ise genellikle makine öğrenmesi modelleri oluşturma, istatistiksel analizler yapma ve veriye dayalı içgörüler elde etme üzerine yoğunlaşırlar. Veri bilimcileri genellikle veri mühendisleri tarafından oluşturulan altyapıyı kullanır. 

Docker interview soruları ve cevapları, Docker komutları ve açıklamaları ChatGPT

Aşağıda bir Docker mülakatında sorulabilecek bazı tipik soruları ve onlara olası yanıtları bulabilirsiniz:

Docker'ı tanımlayın.

Docker, uygulamaların bir işletim sistemi üzerinde izole edilmiş konteynerler içinde çalıştırılmasını sağlayan açık kaynaklı bir platformdur. Bu, uygulamaların hizmetleri diğer hizmetlerden bağımsız olarak çalıştırılmasını ve ölçeklendirilmesini sağlar.

Docker imajı ve Docker konteyneri arasındaki fark nedir?

Docker imajı, bir Docker konteynerinin çalıştırılması için gereken tüm dosya ve metadataların bir paketidir. Docker konteyneri ise bir Docker imajının çalışan bir örneğidir.

Dockerfile nedir ve ne işe yarar?

Dockerfile, Docker imajının nasıl oluşturulacağını tanımlayan bir metin dosyasıdır. Dockerfile, çeşitli komutlar ve argümanlar içerir ki Docker bunları kullanarak bir imaj oluşturur.

Docker Compose nedir ve ne işe yarar?

Docker Compose, çoklu Docker konteynerini aynı anda yönetmek ve çalıştırmak için kullanılan bir araçtır. Yaml formatında bir dosya kullanarak, birden çok hizmetin aynı anda nasıl başlatılacağını ve yapılandırılacağını tanımlar.

Docker ve VM (Virtual Machine) arasındaki fark nedir?

Docker ve VM, uygulamaları izole edilmiş ortamlarda çalıştırmak için kullanılır. Ancak, Docker konteynerleri daha hafiftir çünkü host OS'yi paylaşırlar ve her bir konteyner sadece çalıştırmak için gereken binler ve kütüphaneleri içerir. VM'ler ise tam bir işletim sistemi içerir ve genellikle daha fazla kaynak gerektirir.

Docker Hub nedir?

Docker Hub, Docker imajlarının depolandığı ve paylaşıldığı bir hizmettir. Docker Hub, hem açık kaynaklı hem de özel imajların paylaşıldığı bir yerdir ve Docker'ın bulut tabanlı kaynaklarının merkezi olarak hizmet verir.

Docker swarm nedir ve ne işe yarar?

Docker swarm, Docker konteynerlerini büyük ölçekte yönetmek ve koordine etmek için kullanılan bir orkestrasyon hizmetidir. Konteynerlerin bir grup üzerinde dağıtılmasını ve ölçeklendirilmesini sağlar.

Docker'da bir "layer" ne anlama gelir? (Devam)

Bir konteyner oluşturulduğunda, Docker imajının üstüne bir yazılabilir katman ekler. Bu layer, konteynerin yaşam döngüsü boyunca tüm değişiklikleri depolar.

Docker'da bir "volume" ne anlama gelir ve ne için kullanılır?

Docker'da bir volume, verilerin Docker konteynerleri arasında paylaşılabileceği veya bir konteynerin yaşam döngüsü boyunca kalıcı hale getirilebileceği bir mekanizmadır. Docker hostu üzerinde ayrı bir bölümde depolanır ve bir veya daha fazla konteyner tarafından bağlanabilir ve kullanılabilir.

Docker'da bir "network" ne anlama gelir ve ne için kullanılır?

Docker'da bir network, farklı Docker konteynerlerinin birbirleriyle ve Docker hostu ile iletişim kurabilmeleri için oluşturulan bir yapıdır. Docker farklı ağ türlerini destekler - köprü, host ve overlay. Bu ağlar, Docker'daki izolasyon ve güvenlik modellerinin bir parçasıdır.

Docker'da "port mapping" ne anlama gelir?

Docker'da port mapping, Docker hostunun bir portunun bir Docker konteynerindeki bir porta yönlendirilmesini sağlar. Bu, konteynerlerin, Docker hostu üzerinden ağ üzerinde erişilebilir hale getirilmesini sağlar.

Docker'da bir "registry" ne anlama gelir ve ne için kullanılır?

Docker'da bir registry, Docker imajlarının depolandığı ve dağıtıldığı bir hizmettir. Docker Hub, en popüler ve genel amaçlı Docker registry'sidir, ancak özel bir registry de oluşturabilirsiniz. Docker registry'si, imajları saklamak ve gerektiğinde çekmek için kullanılır.

Docker'ın avantajları nelerdir?

Docker'ın birçok avantajı vardır, en belirgin olanları şunlardır: Uygulama izolasyonu, güvenlik, taşınabilirlik, hızlı dağıtım, hafif ve verimli, ölçeklenebilirlik ve işbirliği.

Docker'da kullanılan temel ağ modelleri nelerdir?

Docker, üç ana ağ modeli kullanır: bridge, host ve overlay. Bridge, Docker'ın varsayılan ağ modelidir ve her konteyner için özel bir ağı içerir. Host modeli, konteynerin hostun ağına doğrudan bağlanmasını sağlar. Overlay ağı ise farklı Docker daemon'larında çalışan konteynerler arasında ağ oluşturmayı sağlar.

Docker ve Kubernetes arasındaki fark nedir?

Docker ve Kubernetes, mikro hizmet mimarisi dünyasında birlikte kullanılan iki popüler teknolojidir. Docker, uygulamaları konteynerlere paketlemek için kullanılırken, Kubernetes, bu konteynerlerin dağıtımını ve ölçeklendirilmesini yönetir.

Docker'ın "Copy-On-Write" stratejisi nedir?

Docker, disk alanını verimli bir şekilde kullanmak için "Copy-On-Write" (COW) stratejisini kullanır. Bu, bir imajın bir katmanının bir konteyner tarafından değiştirildiğinde yalnızca değişen dosyaların yeni bir katmana kopyalandığı anlamına gelir.

Bir Dockerfile'da neden bir "ENTRYPOINT" belirtiriz?

ENTRYPOINT, Docker imajının bir konteyner olarak çalıştırıldığında hangi komutun varsayılan olarak çalışacağını belirtir. Docker konteyneri çalıştırılırken bu komut otomatik olarak çalıştırılır.

Docker'ı birden çok host üzerinde nasıl ölçeklendiririz?

Docker, konteynerleri birden çok host üzerinde ölçeklendirmek için Kubernetes gibi orkestrasyon araçlarıyla birlikte kullanılabilir. Ayrıca Docker'ın kendi Swarm mode'u da konteynerlerin birden çok host üzerinde ölçeklendirilmesini sağlar.

Docker imajının boyutunu nasıl azaltabiliriz?

Docker imajının boyutunu azaltmak için çeşitli yöntemler vardır. Örneğin, gereksiz dosyaları ve gereksiz yazılımları kaldırmak, alpine tabanlı hafif imajları kullanmak, birden fazla RUN komutunu birleştirmek ve .dockerignore dosyasını kullanmak, imaj boyutunu azaltmada yardımcı olabilir.

Docker'da "tag" nedir ve ne için kullanılır? 

Docker'da bir tag, belirli bir Docker imajını tanımlayan ve sürüm kontrolü için kullanılan bir etikettir. Docker imajlarını farklı sürümlere göre ayırmak için tag'ler kullanılır. Örneğin, bir Docker imajının latest ve v1.0 gibi farklı tagleri olabilir.

Docker imajını nasıl oluştururuz?

Docker imajını, Dockerfile içerisinde belirtilen adımları takip ederek docker build komutu kullanarak oluşturabiliriz. Bu Dockerfile, bir uygulamanın Docker imajını oluşturmak için gerekli olan tüm adımları ve komutları içerir.

Docker'da ENV ve ARG komutları arasındaki fark nedir?

Hem ENV hem de ARG, Dockerfile'da kullanılan değişken türleridir. Ancak, ENV değişkenleri Docker konteynerinin çalışma zamanında kullanılabilirken, ARG değişkenleri sadece Docker imajı oluşturulurken kullanılır.

Docker'da nasıl bir gizli bilgi (secret) yönetimi yapabiliriz?

Docker, konteynerlerde kullanılmak üzere gizli bilgileri (örneğin, API anahtarları veya veritabanı şifreleri) güvenli bir şekilde saklamak ve yönetmek için Docker Secret özelliğini sunar. Docker Secret, gizli bilgileri güvenli bir şekilde dağıtmak ve güncellemek için kullanılır.

Docker'ın "namespace" özelliği nedir ve ne için kullanılır?

Docker'da namespace, işletim sistemi seviyesinde izolasyon sağlayan bir özelliktir. Konteynerler arasında ayrı ayrı işlem kimlikleri, ağ yığınları, mount noktaları vb. oluşturur.

Dockerfile'da CMD ve ENTRYPOINT komutları arasındaki fark nedir?

CMD, bir Docker konteynerinin çalıştırılmasında kullanılan varsayılan komutları ve argümanları belirler. Ancak, CMD komutları Docker run komutu ile birlikte belirtilen parametrelerle değiştirilebilir. ENTRYPOINT ise, konteynerin başlatılması sırasında her zaman çalışacak komutları belirtir ve bu komutları Docker run komutu ile birlikte belirtilen parametrelerle değiştirmek mümkün değildir.

Docker'ın "healthcheck" özelliği nedir?

Docker'ın "healthcheck" özelliği, bir konteynerin durumunu otomatik olarak kontrol etmeye yarar. Bu özellik, bir Docker konteynerinin "sağlıklı", "hasta" veya "başlangıç" durumlarında olup olmadığını belirlemek için kullanılır.

Dockerfile'daki "ADD" ve "COPY" komutları arasındaki fark nedir?

Hem ADD hem de COPY komutları, yerel dosya sistemi dosyalarını Docker imajına kopyalar. Ancak, ADD komutu ayrıca uzak URL'leri indirebilir ve otomatik olarak tar dosyalarını çıkarabilir. COPY komutu ise daha basittir ve sadece yerel dosyaları kopyalar.

Dockerfile'ınızın "FROM scratch" ile başlamasının ne anlama geldiğini açıklayın.

Dockerfile'da "FROM scratch" ifadesi, tamamen boş bir Docker imajından başladığınızı belirtir. Yani, hiçbir temel imaj veya işletim sistemi olmadan bir Docker imajı oluşturursunuz. Bu genellikle bir uygulamanın en hafif imajını oluşturmak için kullanılır.

Docker'da multi-stage build nedir ve ne için kullanılır?

Docker'da multi-stage build, bir Dockerfile içinde birden çok aşama oluşturmanıza olanak sağlar. Her aşama, bir öncekinden farklı bir temel imaj kullanabilir. Bu özellik, özellikle imaj boyutunu küçültmek ve daha hızlı ve daha verimli build süreçleri oluşturmak için yararlıdır.

Docker'ın logging mekanizmasını nasıl kullanırız?

Docker, konteyner loglarını görüntülemek için bir dizi mekanizma sunar. docker logs komutu, belirli bir konteynerin standart çıktısını ve standart hata çıktısını görüntüler. Ayrıca Docker, syslog, journald, gelf, fluentd, awslogs, splunk, etwlogs, gcplogs ve logentries gibi farklı log sürücülerini destekler.

Docker imajlarını ve konteynerlerini nasıl temizleriz?

Docker imajlarını temizlemek için docker rmi veya docker image prune komutlarını kullanabiliriz. Konteynerleri temizlemek için docker rm veya docker container prune komutlarını kullanabiliriz. Docker'ın disk alanını etkili bir şekilde yönetmek için, kullanılmayan Docker imajları, konteynerleri, hacimleri ve ağları düzenli olarak temizlemek önemlidir.

Docker Swarm nedir?

Docker Swarm, Docker'a yerleşik bir orkestrasyon hizmeti sunan bir araçtır. Birden çok Docker hostunu birleştirir ve onları tek bir, sanallaştırılmış host gibi görünmesini sağlar. Docker Swarm, konteynerlerin dağıtımını ve ölçeklendirilmesini kolaylaştırır ve yüksek erişilebilirlik sağlar.

Docker konteyneri ve sanal makine (VM) arasındaki fark nedir?

Docker konteyneri ve sanal makine, uygulamaları izole etmek için iki farklı teknolojidir. Docker konteyneri, işletim sistemini hafifçe paylaşır ve her bir konteyner için ayrı bir kullanıcı alanı oluşturur, bu yüzden daha hafif ve daha hızlıdır. Sanal makine ise tam bir işletim sistemini emüle eder ve bu yüzden daha ağırdır, ancak daha fazla izolasyon ve güvenlik sağlar.

Docker imajını güncellemek için nasıl bir prosedür izlersiniz?

Docker imajını güncellemek için genellikle Dockerfile'ı güncelleriz ve docker build komutunu kullanarak yeni bir imaj oluştururuz. Daha sonra, yeni imajı docker push komutu ile Docker registry'ye göndeririz. Son olarak, çalışan konteynerleri yeni imaj ile güncelleriz veya yeniden başlatırız.

Docker'da "daemon" ne anlama gelir?

Docker'da "daemon" sürekli çalışan bir arka plan sürecini ifade eder. Docker daemon (dockerd), Docker API isteklerini dinler ve Docker nesnelerini yönetir. Ayrıca, Docker imajlarını oluşturmak ve Docker konteynerlerini çalıştırmak gibi işlemler de Docker daemon tarafından gerçekleştirilir.

Docker'da nasıl bir güvenlik modeli uygulanır?

Docker, uygulamaları ve sistemleri korumak için bir dizi güvenlik özelliği sunar. Örneğin, konteynerler işletim sistemini paylaşırken bile her bir konteyner kendi kullanıcı alanına sahiptir. Docker ayrıca güvenlik profilleri, güvenlik geliştirme modülleri ve kapalı ağlar gibi özellikleri de destekler.

Docker Compose nedir ve ne için kullanılır? 

Docker Compose, geliştirme, test ve üretim ortamlarında hizmetlerin dağıtımını kolaylaştırır. docker-compose up komutu, tanımlanan tüm hizmetleri ve bağımlılıklarını başlatır.

Docker ve CI/CD pipeline'ları arasındaki ilişkiyi açıklayabilir misiniz?

Docker, CI/CD (Continuous Integration / Continuous Delivery) pipeline'larında önemli bir rol oynar. Docker, uygulamaların hızlı bir şekilde paketlenmesini, dağıtılmasını ve ölçeklendirilmesini sağlar. Bu, kodun daha hızlı entegrasyon ve teslimatını, daha az hata ve daha yüksek kaliteyi mümkün kılar.

Docker Hub nedir?

Docker Hub, Docker imajlarının depolandığı ve paylaşıldığı bir hizmettir. Docker Hub, hem genel hem de özel Docker imajları için bir registry görevi görür. Ayrıca otomatik build ve work-flow araçları, grupları ve organizasyonları yönetme yeteneği gibi özellikler sunar.

Docker'da bir konteyner nasıl durdurulur ve kaldırılır?

Docker'da bir konteyneri durdurmak için docker stop komutunu kullanabiliriz. Bu, konteyneri durdurur ama disk üzerinde saklar. Konteyneri tamamen kaldırmak için docker rm komutunu kullanabiliriz. Ancak, konteyneri kaldırmadan önce konteynerin durdurulmuş olması gerekir.

Docker'da 'volume' nedir ve ne için kullanılır?

Docker'da bir 'volume', konteynerlerin dosya sistemine kalıcı depolama alanı ekler. Volume'lar, bir konteyner silindiğinde bile verilerin kalıcı olmasını sağlar. Ayrıca, birden çok konteyner arasında veri paylaşımını kolaylaştırır.

Docker konteynerinin içine nasıl girilir?

Docker konteynerinin içine girmek, yani konteyner içindeki bir shell'i çalıştırmak için docker exec komutunu kullanabiliriz. Örneğin, docker exec -it <container-id> /bin/bash komutu ile konteyner içinde bash shell'i çalıştırabiliriz.

Docker'da bir port nasıl yönlendirilir?

Docker'da bir port yönlendirmesi, docker run komutu ile birlikte -p parametresini kullanarak yapılır. Bu parametre, host makinedeki bir portu konteynerdeki bir porta yönlendirir. Örneğin, docker run -p 8080:80 <image-name> komutu, konteynerdeki 80 numaralı portu host makinedeki 8080 numaralı porta yönlendirir.

Docker Registry nedir?

Docker Registry, Docker imajlarının depolandığı ve dağıtıldığı bir yerdir. Docker Hub, Docker Registry'nin en popüler halka açık örneğidir, ancak özel bir Docker Registry de oluşturulabilir. Docker Registry, Docker imajlarının version kontrolünü ve dağıtımını kolaylaştırır.

Docker'da bir uygulamanın çökmesi durumunda otomatik olarak yeniden başlatılmasını nasıl sağlarız?

Docker, bir konteynerin otomatik olarak yeniden başlatılmasını sağlamak için bir yeniden başlatma politikası sunar. docker run komutu ile birlikte -- restart parametresini kullanarak bu politika belirlenebilir. Örneğin, docker run --restart=always <image-name> komutu, konteynerin her zaman (konteyner, Docker daemon veya host makine çökse bile) yeniden başlatılmasını sağlar.

Docker'da kullanıcıların konteynerlerde hangi işlemleri yapabileceklerini nasıl kontrol edebiliriz?

Docker, konteynerler üzerinde kullanıcı yetkilerini yönetmek için bir dizi güvenlik mekanizması sunar. Örneğin, kullanıcıları belirli Docker gruplarına ekleyerek hangi kullanıcıların Docker daemon ile iletişim kurabileceğini kontrol edebiliriz. Ayrıca, seccomp, AppArmor veya SELinux gibi güvenlik modülleri ile konteyner içindeki işlemlerin yetkilerini sınırlayabiliriz.

Docker imajlarını hafifletmek için hangi stratejileri kullanabiliriz?

Docker imajlarını hafifletmek için birkaç strateji bulunmaktadır. Bunlardan bazıları şunlardır: hafif taban imajları kullanmak (örneğin, Alpine Linux), multi-stage buildleri kullanarak gereksiz dosyaları kaldırmak, ve RUN, CMD, LABEL, vb. komutları birleştirerek daha az katman oluşturmak.

Docker'da bir imaj ve bir konteyner arasındaki fark nedir? 

Bir Docker konteyneri ise, bir Docker imajının çalışan bir örneğidir. Her konteyner, imajdan başlar ve uygulamanın çalışması için gereken tüm hizmetleri ve bağımlılıkları içerir. Konteynerler, ayrı izole alanlarda çalıştıkları için birbirlerinden bağımsızdırlar.

Docker'ın "build cache" özelliğini nasıl kullanabiliriz?

Docker, imajları oluştururken build sürecini hızlandırmak için bir build cache mekanizması sunar. Docker, Dockerfile'daki her bir komut için bir katman oluşturur ve bu katmanları cache'ler. Eğer Dockerfile'daki bir komut değişmezse, Docker bu komut için cache'lenmiş katmanı kullanır ve bu da build sürecini hızlandırır. Ancak, Dockerfile'daki bir komut değiştirildiğinde, bu komuttan sonraki tüm katmanlar yeniden oluşturulur.

Docker ve Kubernetes arasındaki ilişkiyi açıklayabilir misiniz?

Docker ve Kubernetes, her ikisi de konteyner tabanlı uygulamaların yönetimini kolaylaştıran teknolojilerdir ancak farklı amaçlara hizmet ederler. Docker, uygulamaları konteynerlere paketleme ve bu konteynerleri çalıştırma konusunda mükemmeldir. Öte yandan, Kubernetes, büyük ölçekteki konteyner orkestrasyonunu sağlar. Bu, Kubernetes'in, Docker konteynerlerinin dağıtımını, ölçeklendirmesini ve yüksek erişilebilirliğini yönetmesi anlamına gelir.

Docker'da bir 'named volume' ve 'bind mount' arasındaki fark nedir?

Hem 'named volume' hem de 'bind mount', Docker'da verilerin kalıcı olarak saklanmasını sağlar, ancak biraz farklı şekillerde çalışırlar. 'Named volume', Docker tarafından yönetilen ve bir konteynerin belirli bir yoluyla ilişkilendirilebilen bir depolama alanıdır. Öte yandan, 'bind mount', host dosya sistemine doğrudan bağlantı sağlar, bu nedenle daha fazla kontrol sağlar ancak daha az taşınabilirlik özelliği vardır.

Docker'da bir servis nedir? 

Docker Swarm modunda, bir servis, belirli bir görevi yerine getirmek için bir veya daha fazla konteynerin bir arada çalıştığı bir ünitedir. Servisler, ölçeklendirme ve yük dengesini yönetme gibi işlemleri gerçekleştirmek için kullanılır.

Docker imajları neden katmanlı bir yapıya sahiptir?

Docker imajları, birkaç nedenden dolayı katmanlı bir yapıya sahiptir. İlk olarak, katmanlar, bir imajı oluştururken yeniden kullanmayı ve paylaşmayı kolaylaştırır. İkinci olarak, katmanlar imaj boyutunu azaltır ve dağıtımı hızlandırır. Üçüncü olarak, katmanlar, imaj güncellemelerini ve sürüm kontrolünü kolaylaştırır.

Docker ile uygulamaların ölçeklendirilmesi nasıl gerçekleştirilir?

Docker ile uygulamaların ölçeklendirilmesi, Docker Compose veya Docker Swarm gibi araçlar kullanılarak yapılır. Bu araçlar, belirli bir servisteki konteyner sayısını artırmak veya azaltmak için komutlar sağlar. Bu, hem dikey ölçeklendirme (daha güçlü bir sunucu kullanma) hem de yatay ölçeklendirme (daha fazla sunucu kullanma) için kullanılabilir.

Docker'da multi-stage build nedir ve ne için kullanılır?

Docker'da multi-stage build, bir Docker imajını oluştururken birden çok aşama kullanmayı mümkün kılar. Bu, özellikle büyük imajların boyutunu azaltmak için kullanılır. Bir aşamada, gerekli tüm araçlar ve bağımlılıklar ile uygulama oluşturulabilir. Ardından, bu uygulama, sadece çalıştırma zamanı bağımlılıklarını içeren bir sonraki aşamaya kopyalanabilir. Bu, son imajın boyutunu önemli ölçüde azaltabilir.

Docker ile VM arasındaki farklar

Docker ve Sanal Makineler (VM) arasında çeşitli önemli farklar vardır:

Sistem Kaynakları: VM'ler, bir fiziksel makinenin kaynaklarını tam bir işletim sistemine tahsis eder. Her VM, tam bir işletim sistemini (bir "misafir" OS) çalıştırmak için gerekli tüm sistem kaynaklarını içerir. Docker konteynerleri ise işletim sisteminin çekirdeğini paylaşır ve sadece uygulama için gerekli olan kütüphane ve sistem kaynaklarını içerir. Bu, Docker'ın daha az sistem kaynağı tüketmesine ve daha hızlı başlatılmasına neden olur.

İzolasyon: VM'ler, hypervisor teknolojisi ile tam bir izolasyon sağlar. Her VM, diğer VM'lerden ve ana işletim sisteminden tamamen izole edilmiştir. Docker konteynerleri, Linux çekirdeği özellikleri (namespaces, cgroups, vb.) kullanarak izolasyon sağlar, ancak aynı çekirdeği paylaştıkları için tam bir izolasyon sağlamazlar.

Taşınabilirlik: Docker konteynerleri, bir Dockerfile'dan inşa edilir, bu da konteynerin tüm bağımlılıklarını ve çalışma şeklini belirler. Bu, Docker konteynerlerinin neredeyse herhangi bir Linux sistemi üzerinde çalıştırılabilmesini sağlar. VM'ler, bir işletim sistemi ve ilgili uygulamaların tam bir görüntüsünü içerir ve genellikle belirli bir hypervisor'a bağlıdırlar.

Boyut ve Hız: Docker konteynerleri, VM'lere göre çok daha hafif ve daha hızlıdır. Docker konteyneri, birkaç megabyte boyutunda olabilir ve birkaç saniye içinde başlatılabilir. Öte yandan, bir VM genellikle gigabyte boyutunda olabilir ve başlatılması daha uzun sürebilir.

Kullanım Alanları: VM'ler, farklı işletim sistemlerinin bir arada çalışmasını gerektiren durumlar için genellikle daha uygundur, çünkü her VM kendi işletim sistemini çalıştırır. Docker, aynı işletim sistemini paylaşan birçok hafif ve izole uygulamanın çalıştırılması gereken durumlar için daha uygundur, özellikle mikroservis mimarileri ve uygulama dağıtımları için.

En sık kullanılan, önemli Docker komutları ve açıklamaları Docker ile çalışırken sıklıkla kullanılan bazı temel komutlar ve açıklamaları aşağıda verilmiştir:

docker run: Bu komut, belirli bir Docker imajından bir konteyner oluşturur ve çalıştırır. Örneğin, docker run ubuntu komutu, ubuntu imajından bir konteyner oluşturur ve başlatır.

docker ps: Çalışan tüm konteynerleri listelemek için kullanılır. -a bayrağı ile birlikte kullanıldığında (docker ps -a), durmuş konteynerler de dahil olmak üzere tüm konteynerler listelenir.

docker pull: Docker Hub veya diğer Docker kaynaklarından belirli bir Docker imajını indirir. Örneğin, docker pull nginx komutu, nginx Docker imajını indirir.

docker build: Dockerfile'ı kullanarak bir Docker imajını oluşturur. Örneğin, docker build -t my_image:1.0 . komutu, geçerli dizindeki Dockerfile'ı kullanarak my_image:1.0 adlı bir Docker imajı oluşturur.

docker images: Mevcut Docker imajlarını listeler.

docker rm: Belirli bir Docker konteynerini siler. Örneğin, docker rm my_container komutu, my_container adlı konteyneri siler.

docker rmi: Belirli bir Docker imajını siler. Örneğin, docker rmi my_image komutu, my_image adlı Docker imajını siler.

docker stop: Belirli bir Docker konteynerini durdurur. Örneğin, docker stop my_container komutu, my_container adlı konteyneri durdurur.

docker exec: Çalışan bir Docker konteynerinde belirli bir komutu çalıştırır. Örneğin, docker exec my_container ls komutu, my_container adlı konteynerde ls komutunu çalıştırır.

docker logs: Belirli bir Docker konteynerin loglarını görüntüler. Örneğin, docker logs my_container komutu, my_container adlı konteynerin loglarını görüntüler.

docker start: Daha önce durdurulmuş olan bir Docker konteynerini başlatır. Örneğin, docker start my_container komutu, my_container adlı konteyneri başlatır.

docker attach: Çalışan bir Docker konteynerine bağlanır. Örneğin, docker attach my_container komutu, my_container adlı konteynerin içine girer.

docker inspect: Bir konteyner veya imaj hakkında ayrıntılı bilgi verir. Bu komut JSON formatında çıktı verir ve ayrıntılı yapılandırma, ağ ayarları, log ayarları vb. hakkında bilgi içerir. Örneğin, docker inspect my_container komutu, my_container adlı konteynerin tüm detaylarını gösterir.

docker cp: Bir Docker konteyneri ile yerel sisteminiz arasında dosyaları kopyalamak için kullanılır. Örneğin, docker cp my_container:/path/to/file ./local/directory/ komutu, konteynerin içindeki belirtilen dosyayı yerel dizine kopyalar.

docker volume create: Bir Docker volume oluşturur. Bu, konteynerler arasında veya konteynerler ve host makine arasında veri paylaşmak için kullanılır. Örneğin, docker volume create my_volume komutu, my_volume adında bir volume oluşturur.

docker network create: Özel bir Docker network oluşturur. Bu, belirli konteynerler arasında özel bir iletişim kanalı oluşturmak için kullanılır. Örneğin, docker network create my_network komutu, my_network adında bir network oluşturur.

docker-compose up: Docker Compose dosyasında tanımlanan tüm servisleri başlatır. docker-compose.yml dosyasında tanımlanan birden çok konteynerin başlatılması, ölçeklendirilmesi ve bağımlılıklarının yönetilmesi için kullanılır.

docker-compose down: Docker Compose dosyasında tanımlanan tüm servisleri durdurur ve siler. Bu, uygulamanızın kaynaklarını temizlemek için kullanılır.

docker history: Bir Docker imajının katmanlarını ve her bir katmanın oluşturulması sırasında hangi işlemlerin gerçekleştiğini görüntüler. Örneğin, docker history my_image komutu, my_image imajının tüm katmanlarını ve her bir katmanın oluşturulmasını sağlayan komutları gösterir.

docker save: Bir Docker imajını bir tar arşivi olarak dışarıya aktarır.

Örneğin, docker save -o my_image.tar my_image komutu, my_image adlı Docker imajını my_image.tar adlı bir tar arşivi olarak kaydeder.

docker load: Bir tar arşivi olarak kaydedilmiş Docker imajını yükler. Örneğin, docker load -i my_image.tar komutu, my_image.tar adlı tar arşivinden Docker imajını yükler.

docker login: Docker registry'ye (varsayılan olarak Docker Hub) kullanıcı kimlik bilgilerinizle giriş yapar. Bu komut, Docker imajlarınızı push etmek veya private Docker imajlarınızı pull etmek için kullanılır.

docker logout: Docker registry'den (varsayılan olarak Docker Hub) çıkış yapar.

docker tag: Bir Docker imajına bir tag ekler veya mevcut bir tag'i değiştirir. Bu genellikle Docker imajını push etmeden önce kullanılır. Örneğin, docker tag my_image my_repository/my_image:1.0 komutu, my_image adlı Docker imajını my_repository/my_image:1.0 olarak tag'ler.

docker push: Bir Docker imajını Docker registry'ye (varsayılan olarak Docker Hub) yükler. Örneğin, docker push my_repository/my_image:1.0 komutu, my_repository/my_image:1.0 adlı Docker imajını Docker Hub'a yükler.

Bu komutların her biri, Docker ile çeşitli işlemleri gerçekleştirmek için kullanılır. Hangi komutların kullanılacağı, uygulamanızın özelliklerine ve ihtiyaçlarına bağlıdır. 

Kubernetes interview soru ve cevapları ChatGPT

Kubernetes hakkında bir mülakatta sorulabilecek sorular ve bu sorulara olası yanıtlar şunlar olabilir:

Kubernetes Nedir? 

Kubernetes, açık kaynaklı bir konteyner orkestrasyon

sistemidir. Konteynerleştirilmiş uygulamaları ölçeklendirmeye, dağıtmaya ve yönetmeye yardımcı olur.

Kubernetes'in ana bileşenleri nelerdir? 

Kubernetes'in ana bileşenleri etcd, API sunucusu, Scheduler, Controller Manager, Container Runtime ve Kubelet'i içerir.

Pod nedir? 

Pod, Kubernetes'te en küçük ve en basit birimdir. Bir ya da birden fazla konteyneri içerir ve genellikle aynı konumda ve aynı IP adresinde çalışırlar.

Deployment ve Service arasındaki fark nedir? 

Deployment, uygulamanın devletini yönetmeye yardımcı olan bir Kubernetes nesnesidir. Bu nesne, podların ölçeklendirilmesini ve güncellenmesini kontrol eder. Öte yandan, Service, ağ trafiğini belirli pod'lara yönlendiren bir Kubernetes nesnesidir.

Namespace neden önemlidir? 

Namespace, Kubernetes'teki kaynakları (podlar, hizmetler vb.) ayrı ayrı gruplandırmanıza olanak sağlar. Farklı projeler, ekipler veya müşteriler arasında kaynakları izole etmek ve yönetmek için kullanılabilir.

Kubernetes'te Replication Controller ile Replica Set arasındaki fark nedir? Her ikisi de podların belirli bir sayıda çalıştığından emin olmak için kullanılır. Ancak, Replica Set, Replication Controller'dan daha geniş bir eşleşme yeteneğine sahiptir. Replica Set, Replication Controller'ın yerini aldığı kabul edilir.

Ingress nedir? 

Ingress, Kubernetes'te dış ağ istemcilerinin hizmetlere erişebilmesini sağlar. HTTP ve HTTPS yollarını yönlendirmek için genellikle kullanılır.

Kubernetes'te ConfigMap ve Secret'ın rolü nedir? 

ConfigMap, konfigürasyon bilgilerini depolamak ve dağıtmak için kullanılır. Secret ise hassas bilgileri (örneğin, şifreler, API anahtarları) depolamak ve dağıtmak için kullanılır.

Persistent Volume (PV) ve Persistent Volume Claim (PVC) arasındaki fark nedir? 

PV, bir depolama bölümünü temsil eder ve genellikle bir pod'un ömründen daha uzun ömürlüdür. PVC ise, kullanıcıların PV'ye talepte bulunmalarını sağlar. PVC'ler, kullanıcıların depolama ihtiyaçlarını belirtir ve Kubernetes bu ihtiyaçları karşılamak için uygun PV'yi bulur.

Helm nedir ve neden kullanılır? 

Helm, Kubernetes uygulamalarını paketlemek, dağıtmak ve yönetmek için kullanılan bir araçtır. Helm Chartları, uygulamaların ve hizmetlerin konfigürasyonunu, bağımlılıklarını ve dağıtım parametrelerini tanımlar. Bu, daha karmaşık Kubernetes uygulamalarını yönetmeyi ve tekrar kullanmayı kolaylaştırır.

Kubernetes'te 'taint' ve 'toleration' nedir? 

"Taint" ve "toleration", Kubernetes'te düğümler üzerinde kaynakların yerleştirilmesini kontrol etmek için kullanılır. Bir düğümü "taint" ederek, belirli podların o düğüme atanmasını kısıtlayabilirsiniz. Bir "toleration", bir pod'un taint'li bir düğüme atanabilmesini sağlar.

Horizontal Pod Autoscaler (HPA) nedir? 

HPA, Kubernetes'te podların otomatik ölçeklendirilmesini sağlar. Bir HPA, CPU kullanımı veya özel metrikler gibi belirli bir metriğin eşiğine göre belirli bir Deployment veya Replica Set'in pod sayısını artırabilir veya azaltabilir.

Kubernetes'teki Stateful ve Stateless uygulamalar arasındaki fark nedir?

Stateless uygulamalar, durumlarını herhangi bir yerde saklamazlar. Bu, her isteklerin bir öncekine bağımlı olmadığı anlamına gelir. Stateful uygulamalar ise durum bilgisini saklar ve işlemleri gerçekleştirebilmek için bu durum bilgisine ihtiyaç duyarlar.

Kubernetes'te liveness ve readiness probe'lerinin rolü nedir? 

Liveness probe'leri, bir konteynerin hala çalışıp çalışmadığını kontrol eder. Konteyner yanıt vermiyorsa, Kubernetes otomatik olarak yeniden başlatır. Readiness probe'leri ise, bir konteynerin trafik almak için hazır olup olmadığını kontrol eder. Konteyner hazır değilse, Kubernetes, konteyner hazır olana kadar ona trafik göndermeyi durdurur.

Kubernetes Network Policies nedir? 

Network Policies, podlar arasındaki ağ trafiğini kontrol etmek için kullanılan Kubernetes kaynaklarıdır. Bu, belirli pod'ların hangi diğer pod'lara ağ bağlantısı kurabileceğini ve bu bağlantıların hangi portlar üzerinden yapılacağını belirlemenizi sağlar.

Kubernetes'te RBAC nedir? 

RBAC (Role-Based Access Control), Kubernetes'teki kaynaklara erişim kontrolünü yönetmek için kullanılan bir yetkilendirme yöntemidir. Kullanıcılar ve gruplar, belirli kaynaklara ve işlemlere erişim sağlamak için rollerle ilişkilendirilir.

DaemonSet nedir? 

DaemonSet, tüm (veya bazı) düğümlerde bir kopya çalıştırmak istediğinizde kullanılan bir Kubernetes bileşenidir. Log koleksiyoncusu veya izleme ajanı gibi özellikler genellikle DaemonSet olarak dağıtılır.

Kubernetes'teki Job ve CronJob bileşenleri arasındaki fark nedir? 

Job, bir veya daha fazla pod'u oluşturur ve belirli bir işi tamamlar, ardından durur. CronJob ise, belirli bir zaman diliminde veya belirli bir zamanlama ile çalışacak şekilde ayarlanmış Job'ları oluşturur.

Kubernetes'te Service ve Ingress arasındaki fark nedir? 

Service, pod'ların bir grupla ve genellikle aynı türdeki hizmetlerle etkileşime geçmesine olanak sağlar. Ingress ise, Kubernetes dışından gelen trafiği Kubernetes servislerine yönlendiren bir API nesnesidir. Yani, bir Service, Kubernetes içinde iletişimi düzenlerken, Ingress bu iletişimi Kubernetes dışına açar.

Kubernetes'teki etcd bileşeni ne işe yarar? 

etcd, Kubernetes için anahtar-değer veritabanıdır. Kubernetes'in tüm durum bilgilerini ve konfigürasyonlarını saklar. Bu, etcd'nin Kubernetes için hayati önem taşıdığı anlamına gelir.

Pod'lar neden doğrudan oluşturulmamalı, bunun yerine Deployment'lar kullanılmalıdır? 

Pod'lar kendi başlarına yeniden başlatılamazlar. Bir sorun olduğunda veya düğüm çöktüğünde, Pod'lar otomatik olarak yeniden başlatılmaz. Deployment'lar bu sorunu çözer. Bir Deployment, Pod'ları yönetir ve belirli bir sayıda Pod'un her zaman çalışır durumda olduğundan emin olur.

Kubernetes'teki Affinity ve Anti-Affinity nedir? 

Affinity ve Anti-Affinity, Kubernetes'deki pod'ların belirli düğümlere nasıl atanacağını belirler. Affinity, belirli koşulları karşılayan düğümlere pod'ların atanmasını tercih eder. Anti-Affinity, belirli koşulları karşılayan düğümlere pod'ların atanmasını önler.

Kubernetes'te hizmet keşfi nasıl gerçekleştirilir? 

Kubernetes'de hizmet keşfi genellikle DNS kullanılarak veya Environment Variables (Ortam Değişkenleri) aracılığıyla gerçekleştirilir. Kubernetes, bir servis oluşturulduğunda otomatik olarak bir DNS girişi oluşturur ve bu, diğer pod'ların bu servisi bulmasını sağlar.

Kubernetes'te NodePort, LoadBalancer ve ClusterIP arasındaki fark nedir? 

Bu üçü de Kubernetes'teki Service türleridir. NodePort, her düğümün belirli bir porta trafik yönlendirmesine olanak sağlar. LoadBalancer, harici bir yük dengeleyici oluşturur ve NodePort ile ClusterIP'yi birleştirir, bu da dış ağdan gelen isteklerin doğru servise yönlendirilmesini sağlar. ClusterIP ise, Kubernetes kümesi içindeki diğer pod'lar tarafından erişilebilen bir dahili IP adresi oluşturur.

Kubernetes'te Init Containers nedir ve ne için kullanılır? 

Init Containers, bir pod başlamadan önce çalıştırılan özel konteynerlardır. Genellikle bir uygulamanın çalışması için gerekli olan setup veya configuration işlemleri için kullanılırlar. Bir pod'un tüm Init Containers'ları tamamlanmadan, uygulama konteynerleri başlamaz.

Kubernetes'teki Resource Quotas (Kaynak Kotaları) ne işe yarar?

Resource Quotas, bir Kubernetes namespace'inde kullanılabilecek toplam kaynak miktarını sınırlar. Bu, belirli bir namespace'in çok fazla kaynak tüketerek diğerlerini etkilemesini önler.

Kubernetes'teki Headless Service nedir ve ne için kullanılır? 

Headless Service, pod'lara direkt olarak erişmek için kullanılan özel bir servis türüdür. Standart bir servis, bir IP adresi ve bir yük dengeleyici kullanarak trafiği pod'lara yönlendirir, ancak Headless Service bir IP adresi veya yük dengeleyici sağlamaz. Bunun yerine, DNS aracılığıyla doğrudan pod'lara yönlendirme yapılır.

Kubernetes Manifest nedir? 

Kubernetes Manifest, bir Kubernetes kaynağını (örneğin, bir pod, bir servis vb.) oluşturmak veya değiştirmek için kullanılan bir JSON veya YAML dosyasıdır. Bu manifest dosyası, kaynağın özelliklerini ve istenen durumunu tanımlar.

Kubernetes'te Horizontal ve Vertical Scaling arasındaki fark nedir?

Horizontal scaling, daha fazla pod ekleyerek veya mevcut pod'ları çıkararak uygulamanın ölçeklendirilmesini ifade eder. Vertical scaling ise, mevcut pod'lara daha fazla CPU veya bellek kaynağı ekleyerek gerçekleştirilir.

Kubernetes'teki Labels ve Selectors ne işe yarar? 

Labels, Kubernetes nesnelerini (örneğin pod'ları, servisleri vb.) organizasyon ve seçim için etiketlemeye yardımcı olur. Seçiciler ise, belirli etiketlere sahip nesneleri seçmek için kullanılır. Örneğin, bir servis belirli bir etikete sahip pod'ları seçebilir ve ağ trafiğini onlara yönlendirebilir.

Kubernetes'te Custom Resource Definition (CRD) nedir? 

CRD, kullanıcıların kendi özel türleri oluşturmasını sağlayan bir Kubernetes eklentisidir. Bu, Kubernetes API'sinin genişletilmesine ve kendi uygulama özelleştirmelerinize özgü nesnelerin tanımlanmasına olanak sağlar.

Kubernetes'teki Volumes ne işe yarar? 

Volumes, bir pod'un dosya sisteminin bir bölümünü temsil eder ve diske veri yazmak ve okumak için kullanılır. Kubernetes'teki birçok farklı volume türü vardır, her biri farklı ihtiyaçlara hizmet eder. Örneğin, bir PersistentVolume, pod'ların hayat döngüsünden bağımsız bir şekilde veri saklar.

Kubernetes'teki Storage Class ne işe yarar? 

Storage Class, bir Persistent Volume'in oluşturulmasında kullanılan özellikleri tanımlar. Bu özellikler, kullanılacak depolama türünü, replikasyonu ve yedeklemeyi içerir. Bir Persistent Volume Claim oluşturulduğunda, belirtilen Storage Class, uygun bir Persistent Volume oluşturmak için kullanılır.

Kubernetes'teki Namespaces ne işe yarar? 

Namespaces, Kubernetes kümesindeki kaynakları bölerek izolasyon sağlar. Bu, farklı projelerin, ekiplerin veya müşterilerin aynı Kubernetes kümesini paylaşmasını kolaylaştırır. Her namespace kendi içinde kaynakları yönetir, bu da bir namespace'in diğerini etkilemesini önler.

Kubernetes Federation nedir? 

Kubernetes Federation, birden çok Kubernetes kümesini birleştirmeyi ve onları tek bir küme gibi yönetmeyi sağlar. Bu, farklı coğrafi bölgelerde bulunan kümelere servislerin dağıtılmasını veya kaynakların yedeklenmesini kolaylaştırır.

Kubernetes'teki PodDisruptionBudget (PDB) ne işe yarar? 

PDB, bir Kubernetes servisinin çalışmasını sürdürebilmesi için gerekli olan minimum çalışan pod'ların sayısını tanımlar. Bu, özellikle bakım veya güncellemeler sırasında servisin sürekli olarak çalışmasını sağlar.

Kubernetes'teki NetworkPolicy ne işe yarar?

NetworkPolicy, Kubernetes pod'larının ağ trafiğini nasıl kontrol edeceğini belirler. Belirli pod'lara hangi pod'ların veya IP adreslerinin ağ bağlantısı kurabileceğini ve bu bağlantıların hangi portlar üzerinden gerçekleştirileceğini belirlemek için kullanılır.

Kubernetes'te Garbage Collection nedir ve ne işe yarar? 

Garbage Collection, Kubernetes'te artık kullanılmayan veya gereksiz hale gelmiş nesneleri temizlemek için kullanılır. Bu, kümedeki kaynakları etkin bir şekilde yönetmeyi ve boşa harcamayı önlemeyi sağlar.

Kubernetes'te Persistent Volume ve Persistent Volume Claim arasındaki fark nedir? 

Persistent Volume (PV), bir depolama birimini temsil eder ve birçok çeşitli depolama türünü destekler. Persistent Volume Claim (PVC), kullanıcının PV'ye erişmek için yaptığı talebi temsil eder. PVC, belirli bir boyut, erişim modu (okuma/yazma) ve belki de daha fazla ayrıntı talep eder ve bu talepleri karşılayan bir PV'ye bağlanır.

Kubernetes'teki ReplicaSet ne işe yarar? 

ReplicaSet, belirli bir pod kopyası sayısının her zaman çalışır durumda olmasını sağlar. Eğer bir pod düşerse veya çökerse, ReplicaSet otomatik olarak yeni bir pod başlatır. ReplicaSet genellikle Deployment tarafından kontrol edilir ve doğrudan kullanılmaz.

Kubernetes'teki Secret ne işe yarar? 

Secret, hassas bilgileri saklamak ve yönetmek için kullanılan bir Kubernetes nesnesidir. Bu hassas bilgiler şifreler, OAuth tokenları, ssh anahtarları vb. olabilir. Secret'ler, bu tür bilgileri düz metin olarak pod tanımlarında veya görüntü betiklerinde saklama gerekliliğini ortadan kaldırır.

Kubernetes'te ConfigMap ne işe yarar? 

ConfigMap, yapılandırma bilgilerini saklamak için kullanılan bir Kubernetes nesnesidir. Bu yapılandırma bilgileri, dosya içerikleri, komut satırı argümanları, ortam değişkenleri gibi çeşitli biçimlerde olabilir. ConfigMap, bu bilgileri pod tanımlarından ayırır, böylece uygulamalar kolayca yeniden kullanılabilir ve taşınabilir hale gelir.