Platform orkestrasyonu - Platform orchestration

Platform mühendisliğinin yaygınlaşmasıyla birlikte, geleneksel platform-as-a-service (PaaS) modelinin ötesine geçen ve geliştiricilerle platform ekipleri arasında yayımlanan sözleşmeler sunan yeni nesil araçlar ortaya çıktı. Bu sözleşmeler, bulut ortamlarının, veritabanlarının, izlemenin, kimlik doğrulamanın ve daha fazlasının farklı ortamlarda sağlanmasını içerebilir. Bu araçlar, organizasyon standartlarını uygularken, geliştiricilere yapılandırma yoluyla çeşitliliklere kendilerinin hizmet etmesine izin verir. Bu platform orkestrasyon sistemlerine örnek olarak Kratix ve Humanitec Platform Orchestrator verilebilir. Platform ekiplerine, kendi benzersiz betiklerinizi, yerel araçlarınızı ve altyapı kodunuzu bir araya getirmek yerine bu araçları değerlendirmelerini öneririz. Ayrıca, Open Application Model (OAM) kavramları ve referans orkestratörü KubeVela ile benzerlikler fark ettik, ancak OAM daha çok uygulama merkezli olduğunu iddia ediyor ve iş yükü merkezli değil.

Bu durumu basit bir şekilde açıklamak gerekirse, bu yeni araçlar, geliştiricilere daha fazla esneklik sunarken aynı zamanda kurumsal standartları koruyan bir yol sunuyor. Artık geliştiriciler, kendi ihtiyaçlarına göre farklı teknolojik çözümleri, belirli kurallar çerçevesinde özgürce yapılandırabilir ve kullanabilirler. Bu, hem verimliliği artırıyor hem de daha düzenli ve standart bir çalışma ortamı sağlıyor.

Örnek bir senaryo verir misin?

Tabii ki, örnek bir senaryo vererek bu konsepti daha iyi anlamanıza yardımcı olabilirim.

Senaryo: Bir Yazılım Geliştirme Şirketi

Durum: Bir yazılım geliştirme şirketinde çalışıyorsunuz ve şirketiniz, çeşitli müşteriler için web uygulamaları ve hizmetleri geliştiriyor. Her müşterinin ihtiyaçları farklı ve her proje için farklı teknolojiler, veritabanları ve bulut hizmetleri kullanmanız gerekiyor.

Sorun: Daha önce, her yeni proje için, geliştirme ekibinizin IT departmanıyla iletişim kurması ve gerekli ortamların, veritabanlarının ve diğer kaynakların manuel olarak kurulması gerekiyordu. Bu süreç zaman alıcı ve hata yapmaya açıktı.

Çözüm: Platform Orkestrasyon Araçları Kullanımı

Standartlaştırılmış İş Akışları: Şirketiniz, Kratix veya Humanitec gibi bir platform orkestrasyon aracı kullanmaya başlıyor. Bu araçlar, bulut ortamlarını, veritabanlarını ve diğer hizmetleri hızlı ve hatasız bir şekilde kurmak için standartlaştırılmış iş akışları sağlıyor.

Yayımlanan Sözleşmeler: Platform ekibi, geliştiricilerin ihtiyaç duyduğu her türlü kaynağı sağlamak için "sözleşmeler" yayımlıyor. Bu sözleşmeler, hangi kaynakların kullanılabileceği, nasıl yapılandırılacağı ve nasıl erişileceği konusunda net kurallar içeriyor.

Geliştirici Özgürlüğü ve Kendi Kendine Hizmet: Geliştiriciler artık IT departmanına bağımlı kalmadan, ihtiyaç duydukları kaynakları bu platform üzerinden doğrudan talep edebiliyorlar. Örneğin, bir proje için özel bir veritabanı gerekiyorsa, bu veritabanını platform üzerinden hızlıca kurabilir ve yapılandırabilirler.

Verimlilik ve Uyumluluk: Bu sistem, projelerin daha hızlı başlamasını ve daha az hata ile ilerlemesini sağlıyor. Ayrıca, tüm projeler şirketin teknolojik standartlarına ve güvenlik politikalarına uygun şekilde yürütülüyor.

Bu senaryo, platform orkestrasyon araçlarının nasıl kullanılabileceğini ve bir şirketin çalışma şeklini nasıl dönüştürebileceğini örneklemektedir. Bu araçlar, hem geliştiricilere esneklik ve özgürlük sunarken hem de şirketin genel verimliliğini ve standartlarını korumayı sağlar.

Kratix, platform orkestrasyonunda kullanılan bir araçtır ve temelde geliştiricilere, karmaşık bulut altyapılarını ve hizmetlerini daha kolay yönetmeleri için güçlü araçlar sunar. İşte Kratix'in nasıl çalıştığına dair bir örnek senaryo:

Senaryo: Çoklu Bulut Ortamlarında Uygulama Dağıtımı

Durum: Bir yazılım şirketinde çalışıyorsunuz ve müşterileriniz için çeşitli bulut sağlayıcıları üzerinde uygulamalar geliştiriyorsunuz. Her bulut sağlayıcısının kendi araçları ve yönetim panelleri var, bu da süreci karmaşık ve zaman alıcı hale getiriyor.

Kratix Kullanımı:

Ortak Arayüz: Kratix, çeşitli bulut sağlayıcıları için ortak bir arayüz sağlar. Bu, farklı bulut ortamlarını tek bir yerden yönetmenize olanak tanır.

Kaynak Yönetimi: Kratix üzerinden, farklı bulut ortamlarında gereken kaynakları (örneğin, sunucular, veritabanları, depolama alanları) kolayca oluşturabilir ve yönetebilirsiniz.

Otomasyon ve Skriptler: Kratix, süreçleri otomatikleştirmek için kullanabileceğiniz skriptler ve araçlar sunar. Örneğin, yeni bir müşteri projesi için gereken tüm kaynakları birkaç komutla hızlıca ayarlayabilirsiniz.

Güvenlik ve Uyumluluk: Kratix, güvenlik ve uyumluluk standartlarınızı tüm bulut ortamlarında tutarlı bir şekilde uygulamanıza yardımcı olur. Bu, veri güvenliğini ve düzenlemelere uyumu kolaylaştırır.

Bu senaryoda, Kratix, farklı bulut sağlayıcıları arasında kolay geçiş yapmanıza, kaynakları hızla dağıtmanıza ve yönetmenize ve genel verimliliği artırmanıza yardımcı olur. Ayrıca, IT ekipleri ve geliştiriciler arasındaki işbirliğini güçlendirir ve süreçleri basitleştirir.

"Büyük Dil Modelleri tarafından desteklenen otonom ajanlar" - "LLM-powered autonomous agents"

 

"LLM-powered autonomous agents" yani "Büyük Dil Modelleri tarafından desteklenen otonom ajanlar" konusunu basit bir şekilde açıklayayım.

Bu tür ajanlar, büyük dil modelleri (LLM) kullanarak verilen görevleri anlama ve bu görevlere yönelik çalışma yeteneğine sahiptirler. Örnekler arasında AutoGPT, GPT-Engineer ve BabyAGI gibi sistemler bulunuyor. Bu ajanlar, hangi aşamada olduklarını hatırlar, bir sonraki adımları ne yapacaklarını düşünmek için dil modellerini kullanırlar, eylemlerde bulunurlar ve hedeflerine ulaşıp ulaşmadıklarını anlarlar. Buna "zincirleme düşünce akışı" denir ve gerçekten işe yarar.

Bir örnek olarak, bir ekip müşteri hizmetleri chatbot'unu bir otonom ajan olarak geliştirdi. Bu bot, müşterinin amacına ulaşamadığında kendi sınırlarını tanır ve müşteriyi bir insana yönlendirir. Ancak bu teknoloji hala gelişme aşamasındadır. Otonom ajanlar genellikle yüksek başarısızlık oranına sahiptir, pahalı yapay zeka servis ücretleri gerektirir ve en az bir yapay zeka başlangıcı bu ajan tabanlı yaklaşımdan vazgeçmiştir.

Kısacası, bu ajanlar verilen görevlere yönelik akıllıca çalışır, ancak hala gelişmekte olan bir teknolojidir ve bazı zorluklarla karşı karşıyadır.

Örnek bir senaryo verir misin?

Tabii, işte büyük dil modelleri tarafından desteklenen otonom bir ajanın kullanıldığı örnek bir senaryo:

Senaryo: Otonom Ajan ile Akıllı Ev Asistanı

Durum: Evde yaşayan bir kişi, akıllı ev asistanına (otonom ajan) akşam yemeği için alışveriş listesi hazırlamasını söyler.

Ajanın Görevi: Akşam yemeği için gerekli malzemeleri içeren bir alışveriş listesi oluşturmak.

Eylem Süreci:

Anlama ve Planlama: Ajan, kullanıcının tercihlerini ve daha önceki yemek tariflerini analiz eder. Ayrıca buzdolabı ve mutfak envanterini kontrol ederek eksik malzemeleri belirler.

Liste Oluşturma: Eksik malzemeleri belirledikten sonra, ajan bunları bir liste haline getirir. Liste, hem kullanıcının tercihlerine hem de sağlıklı beslenme gereksinimlerine uygun olacak şekilde ayarlanır.

Geri Bildirim ve Onay: Ajan, oluşturduğu listeyi kullanıcıya gösterir ve onayını ister. Kullanıcı isteğe bağlı değişiklikler yapabilir.

Eylemde Bulunma: Kullanıcı listeyi onayladıktan sonra, ajan çevrimiçi bir market servisiyle entegre olabilir ve alışveriş listesini sipariş olarak gönderebilir.

Sonuç ve Öğrenme: Alışveriş tamamlandığında, ajan kullanıcıdan geri bildirim alır ve gelecekte daha iyi hizmet verebilmek için bu bilgileri kullanır.

Bu senaryo, otonom ajanın nasıl bir süreçten geçtiğini ve bir görevi nasıl başarıyla tamamlayabileceğini göstermektedir. Ajan, durumu anlamak, plan yapmak, kullanıcı ile etkileşimde bulunmak, eylemde bulunmak ve öğrenmek için dil modelini kullanır. Ancak, bu tür ajanlar hala gelişmekte olduğundan, bazen hatalar yapabilir veya kullanıcının beklentilerini tam olarak karşılayamayabilir.

GitOps (örneğin, Argo CD veya Flux) Skaffold da gitops'a örnek midir?

GitOps'ı basit bir şekilde anlatayım:

GitOps, uygulamaların dağıtımını (yani internette çalışır hale getirilmesini) kolaylaştıran bir teknik. Bu teknik, uygulamanın ayarlarını bir Git deposu (yani kodların saklandığı yer) ile sürekli senkronize tutar. Bir nevi, uygulamanın şu anki durumu ile Git deposunda saklanan ayarlar arasında bir köprü kurar. Bu sayede, Git deposunda bir değişiklik yapıldığında, bu değişiklik otomatik olarak uygulamaya yansır.

GitOps'un dört ana ilkesi var. Bu ilkelere göre, GitOps, Kubernetes gibi sistemlerin işlevselliğinden faydalanarak uygulamaların ayarlarını ve dağıtım sürecinin uygulanmasını ayrı ayrı ele almayı sağlar. Yani, bir yandan uygulamanızın nasıl çalıştığını ayarlayabilirken, diğer yandan bu ayarların nasıl uygulamaya geçirileceğini kontrol edebilirsiniz.

Bir zamanlar GitOps hakkında biraz kafa karışıklığı vardı. Mesela, her ortam için ayrı bir dal (branch) kullanma gibi yaklaşımlar vardı. Bu da zamanla karmaşık ve yönetilmesi zor sistemlere yol açabilirdi. Ama şimdi GitOps'un ne olduğu daha net bir şekilde tanımlanıyor.

Sonuç olarak, GitOps, sürekli teslimatın (yani uygulamalarınızı sürekli ve düzenli olarak güncelleyip iyileştirmenin) bir parçası olarak kullanılabilecek faydalı bir tekniktir. Bazı ekiplerimiz bu tekniği kullanarak olumlu deneyimler yaşadı ve bu yüzden GitOps'u değerlendirmenizi öneriyoruz. Bu, uygulamanızın yönetimini ve güncellenmesini daha düzenli ve kontrollü bir hale getirebilir.

Örnek bir senaryo verir misin?

Tabii ki, GitOps kullanılarak gerçekleştirilebilecek örnek bir senaryoyu adım adım açıklayayım:

Senaryo: Web Uygulamasının Otomatik Güncellenmesi

Durum: Diyelim ki bir web uygulamanız var ve bu uygulamayı sürekli güncel tutmak istiyorsunuz. Uygulamanız bir Kubernetes cluster'ında çalışıyor ve kaynak kodları ile ayarları bir Git deposunda saklanıyor.

Adım 1: Kod Güncellemesi

Geliştiriciler, uygulamanın yeni bir özelliğini geliştiriyorlar veya bir hatayı düzeltiyorlar.

Bu değişiklikler, uygulamanın Git deposuna commit ediliyor.

Adım 2: Otomatik Senkronizasyon

GitOps aracı (örneğin, Argo CD veya Flux), Git deposundaki değişiklikleri sürekli olarak izliyor.

Git deposunda bir güncelleme olduğunda, bu araç otomatik olarak değişiklikleri algılayıp Kubernetes cluster'ına uyguluyor.

Adım 3: Dağıtım ve Güncelleme

Kubernetes cluster'ı, Git deposundaki yeni ayarları alıyor ve uygulamanın çalışma şeklini bu yeni ayarlar doğrultusunda güncelliyor.

Eğer gerekliyse, uygulamanın yeni sürümleri otomatik olarak oluşturuluyor ve eski sürümleriyle değiştiriliyor.

Adım 4: Sürekli İzleme ve Geri Alma

GitOps aracı, uygulamanın durumunu sürekli izler. Eğer bir sorun oluşursa, otomatik olarak son çalışan sürüme geri dönebilir.

Bu sayede, herhangi bir hata hızlı bir şekilde düzeltilmiş olur ve sistem kararlılığı korunur.

Sonuç:

Bu süreç sayesinde, uygulamanız sürekli güncel kalır ve herhangi bir manuel müdahaleye gerek kalmaz.

Geliştirme ve operasyon ekipleri arasındaki işbirliği ve koordinasyon artar, çünkü herkes aynı Git deposunu kullanarak çalışır.

Güncellemeler daha hızlı ve güvenli bir şekilde yapılır, çünkü her şey otomatikleştirilmiş ve izleniyor.

Bu senaryo, GitOps'un temel faydalarını - sürekli güncelleme, otomatikleştirme ve güvenlik - öne çıkarır. Uygulamanızın yönetimini ve güncellemelerini daha etkili ve verimli bir şekilde gerçekleştirmenizi sağlar.

Skaffold da gitops'a örnek midir?

Skaffold, GitOps'a tam olarak bir örnek değildir, ancak GitOps prensipleriyle uyumlu bir şekilde çalışabilir ve modern yazılım geliştirme süreçlerinde önemli bir rol oynar. Skaffold ve GitOps arasındaki farkları ve nasıl birlikte çalışabileceklerini açıklayayım:

Skaffold Nedir?

Geliştirme Odaklı: Skaffold, özellikle geliştirme aşamasında kullanılmak üzere tasarlanmıştır. Kod değişikliklerini otomatik olarak algılar ve bu değişiklikleri hızlı bir şekilde kubernetes cluster'ına uygular.

Hızlı İterasyonlar: Geliştiricilere, yazılım geliştirmenin hızlı iterasyonlarını sağlamak amacıyla, kod değişikliklerinin hemen test edilmesi ve dağıtılması için araçlar sunar.

Kolaylık ve Verimlilik: Skaffold, geliştiricilerin Kubernetes ortamlarında uygulamalarını daha kolay ve verimli bir şekilde geliştirmelerine olanak tanır.

GitOps Nedir?

Operasyon Odaklı: GitOps, genellikle operasyonel aşamada, yani uygulamanın canlı ortama taşınması ve yönetilmesi sürecinde kullanılır.

Otomasyon ve Senkronizasyon: GitOps, bir Git deposundaki değişiklikleri otomatik olarak algılar ve Kubernetes cluster'ında uygular. Bu, uygulamanın dağıtımını ve yönetimini otomatize eder.

Sürekli Teslimat ve Güvenlik: GitOps, sürekli teslimat ve güvenlik ilkelerine odaklanır, sistem durumunu Git deposundaki konfigürasyonlarla sürekli senkronize tutar.

Skaffold ve GitOps Birlikte Nasıl Çalışır?

Geliştirme Sürecinde Skaffold: Skaffold, geliştirme sürecinde hızlı ve etkin bir şekilde kullanılır. Geliştiriciler, kodlarını Skaffold ile hızla test edip Kubernetes'e uygularlar.

Operasyonel Sürecinde GitOps: Uygulama geliştirme tamamlandığında ve canlı ortama taşındığında, GitOps teknikleri devreye girer. Uygulamanın canlı ortamdaki yönetimi ve güncellemeleri GitOps araçları ile otomatize edilir.

Sonuç olarak, Skaffold ve GitOps farklı aşamalarda ve farklı amaçlar için kullanılan araçlardır, ancak birlikte çalışarak modern yazılım geliştirme ve dağıtım süreçlerinin her aşamasını desteklerler. Skaffold geliştirme sürecini hızlandırırken, GitOps operasyonel sürekliliği ve güvenliği sağlar.

"Tasarım sistemi karar kayıtları" - Design system decision records

Tabii, size "tasarım sistemi karar kayıtları" konseptini basit bir şekilde anlatayım.

Ürün geliştirme süreci hızlı ve sürekli değişen bir alan. Burada kullanıcı ihtiyaçları sürekli evriliyor, bu da tasarımın sürekli güncellenmesini gerektiriyor. Yani, tasarım kararları üzerine sürekli yeni görüşlere ihtiyaç duyuluyor.

Bilgisayar mimarisi kararlarını belgelemek için kullanılan "ADR" (Architecture Decision Record - Mimari Karar Kaydı) formatından esinlenerek, biz de "tasarım sistemi karar kayıtları" adını verdiğimiz benzer bir formatı benimsedik. Bu yöntem, tasarım sistemine ilişkin kararları, bu kararların gerekçelerini, araştırma bulgularını ve deney sonuçlarını kaydetmemizi sağlıyor.

Tasarım sistem kararlarını etkili bir şekilde iletmek, ürün geliştirme ekiplerinin karşılaştığı yeni bir ihtiyaç gibi görünüyor. Zeroheight gibi kaynaklar, bu tür hafif yöntemlerin kullanılmasını öneriyor. Bu teknik sayesinde, biz eğitim sürelerini azaltmayı, tartışmaları ileriye taşımayı ve aynı tasarım sistemini paylaşan iş akışlarını hizalamayı başardık.

Kısacası, bu yöntem tasarım kararlarını sistematik bir şekilde kaydederek, ekipler arasında daha hızlı ve etkili bir iletişim ve uyumu sağlamamıza yardımcı oluyor.

Örnek bir senaryo verir misin?

Elbette, bir örnek senaryo verebilirim. Diyelim ki bir teknoloji şirketinde çalışıyorsunuz ve şirketinizin web sitesinin tasarımını güncellemek istiyor. Bu süreçte "Tasarım Sistemi Karar Kayıtları" (Design System Decision Records - DSDR) kullanıyorsunuz:

Sorunun Belirlenmesi: Web sitesinin kullanıcı arayüzü eski ve kullanıcı deneyimi iyileştirilmeye ihtiyaç duyuyor.

Araştırma ve Fikir Üretme: Tasarım ekibi, kullanıcı araştırmaları yapıyor, rakip analizi gerçekleştiriyor ve yenilikçi tasarım önerileri sunuyor.

Tasarım Kararı: Ekibiniz, web sitesinin ana sayfasında büyük, etkileşimli bir slayt gösterisi eklemeye karar veriyor. Bu karar, kullanıcıların dikkatini çekmek ve önemli içerikleri öne çıkarmak için alındı.

DSDR Oluşturma: Bu karar, bir DSDR'de kaydediliyor. Kayıtta, kararın gerekçesi, yapılan kullanıcı araştırmaları, beklenen faydalar ve potansiyel riskler belirtiliyor.

Uygulama ve Geri Bildirim: Tasarım, web sitesine uygulanıyor ve kullanıcı geri bildirimleri toplanıyor. Kullanıcılar yeni tasarımı çekici ve etkileyici buluyor, bu da web sitesi ziyaret sürelerinin artmasına yol açıyor.

DSDR Güncellemesi ve Takip: Kullanıcı geri bildirimleri ve elde edilen sonuçlar, DSDR'ye ekleniyor. Bu, gelecekteki tasarım kararları için bir referans noktası oluşturuyor.

Bu senaryo, tasarım sistem karar kayıtlarının nasıl kullanılabileceğini ve bir tasarım değişikliğinin başlangıçtan sonuca kadar nasıl yönetilebileceğini gösteriyor. Bu süreç, ekip içi iletişimi ve karar alma süreçlerini iyileştiriyor, aynı zamanda gelecekte benzer projeler için değerli bilgiler sağlıyor.

"Paket halüsinasyonlarına" karşı bağımlılık sağlık kontrolleri yapmanın önemi -Dependency health checks to counter package hallucinations

 "Paket halüsinasyonlarına" karşı bağımlılık sağlık kontrolleri yapmanın önemini ve nasıl yapılacağını basit bir şekilde anlatayım.

Günümüzde yazılım geliştirme süreçlerinde yapay zeka tabanlı araçlar (GenAI araçları) giderek daha fazla kullanılıyor. Bu durum, yazılım tedarik zincirine yeni bir risk getiriyor: "paket halüsinasyonları". Bu, yapay zekanın gerçekte olmayan veya güvenilir olmayan yazılım paketlerini önermesi durumudur.

Bu riskle mücadele etmek için yazılım geliştirme takımları, kullanmayı düşündükleri paketler için "bağımlılık sağlık kontrolleri" yapmalıdır. Bu kontroller şunları içerebilir:

Oluşturulma Tarihi: Paketin ne zaman oluşturulduğuna bakın. Çok yeni bir paketse, daha dikkatli olmak gerekebilir.

İndirme Sayıları: Bir paketin ne kadar popüler olduğunu gösterir. Çok indirilmişse, genellikle daha güvenilirdir.

Yorumlar ve Yıldızlar: Kullanıcıların paket hakkında ne düşündüğüne ve verdiği puanlara bakın.

Katkıda Bulunanların Sayısı: Birden fazla katkıda bulunanı olan paketler, genellikle daha sağlıklı bir geliştirme sürecine sahiptir.

Aktivite Geçmişi: Paketin ne kadar sık güncellendiğini kontrol edin. Düzenli güncellemeler iyi bir işarettir.

Bu bilgiler genellikle paket depoları ve GitHub gibi platformlarda bulunabilir. Ayrıca, "deps.dev" ve "Snyk advisor" gibi araçlar da ek bilgiler sağlayabilir.

Kısacası, bir GenAI aracı tarafından önerilen bir paketi kullanmadan önce, bu bağımlılık sağlık kontrollerini yapmak, yazılım tedarik zincirindeki güvenliği artıracaktır. Bu yöntem yeni olmasa da, GenAI araçlarının kullanımının artmasıyla tekrar önem kazanmaktadır.

User

Örnek bir senaryo verir misin?

ChatGPT

Tabii ki, bir örnek senaryo verebilirim:

Senaryo: Yapay Zeka Tabanlı Kod Tamamlama Aracı ile Yazılım Geliştirmek

Farz edelim ki bir yazılım geliştirme ekibisiniz ve projeniz için bir kütüphane seçmeye çalışıyorsunuz. Ekip olarak, yapay zeka tabanlı bir kod tamamlama aracı kullanıyorsunuz. Bu araç, kodunuzu yazarken size çeşitli kütüphaneler öneriyor.

Durum Tespiti: Aracınız, bir görev için önerilen bir kütüphaneyi otomatik olarak öneriyor. Bu kütüphane, projenizdeki bir ihtiyacı karşılamak için ideal gibi görünüyor.

Bağımlılık Sağlık Kontrolü Başlatma: Bu noktada, ekibiniz bu kütüphanenin güvenilirliğini doğrulamak için bağımlılık sağlık kontrolleri yapmaya karar veriyor.

Kontrollerin Yapılması:

Oluşturulma Tarihi: Kütüphanenin GitHub sayfasına giderek, ilk ne zaman oluşturulduğunu kontrol ediyorsunuz.

İndirme Sayıları: npm veya PyPI gibi paket yönetim sistemlerinde kütüphanenin ne kadar popüler olduğuna bakıyorsunuz.

Yorumlar ve Yıldızlar: Kullanıcı yorumlarını ve kütüphaneye verilen yıldız sayısını inceliyorsunuz.

Katkıda Bulunanların Sayısı: GitHub'da kütüphanenin geliştirilmesine katkıda bulunan kişi sayısına bakıyorsunuz.

Aktivite Geçmişi: Son commit'lerin tarihine ve sıklığına göz atıyorsunuz.

Sonuçların Değerlendirilmesi: Tüm bu bilgileri topladıktan sonra, kütüphanenin güvenilir ve projeniz için uygun olup olmadığına karar veriyorsunuz. Eğer kütüphane yeni, az indirilmiş ve az katkıda bulunanı varsa, kullanmadan önce daha fazla araştırma yapmaya karar verebilirsiniz.

Bu örnek senaryoda, yapay zeka tabanlı bir aracın önerisi üzerine bir kütüphaneyi değerlendiriyorsunuz. Bağımlılık sağlık kontrolleri yaparak, yazılım tedarik zincirinizi güvence altına alıyorsunuz ve potansiyel riskleri minimize ediyorsunuz. Bu, özellikle GenAI araçlarının kullanımının arttığı günümüzde oldukça önemli bir süreçtir.

#Sanfrancisco #Google Yurt Dışında Yaşam - San Francisco I Google'da çalışmak I Amerika'da Yaşam

 

Google'da bir Türk - Kaan Tarıman

01:15 Kendini tanıtma

03:57 Üniversite hayatından bahseder misin?

06:32 İngilizcenin kariyere etkisi nedir?

08:04 Neden yurtdışı, neden Amerika?

09:33 Amerikayı ve Silikon Vadisini farklı kılan nedir?

12:00 Google macerası nasıl başladı?

16:27 Google'da çalışmak nasıl bir tecrübe?

21:51 Google'da karşılaştığın en büyük zorluk ne oldu?

24:33 Silikon vadisinde şirketlerin çalışanlarına bakışı nasıl?

28:22 Müzik hayatından ve Mechanical Turk'ten bahseder misin?

33:02 İzleyenlere bir önerin var mı?

35:41 Beyin göçü ve Türkiyeye dönme konusunda fikrin nedir?

Yapay zeka? / Ayşegül İldeniz & Fatih Altaylı - Teke Tek Bilim

Ayşegül İldeniz, hem Silikon Vadisi'nde hem de İstanbul, Türkiye'de inovasyon, teknoloji dönüşümü ve gelecek vizyonu konularında öncü bir isimdir. 1969 doğumlu İldeniz, global teknoloji sektöründe öncü bir rol oynamıştır. Kariyerindeki önemli adımlar arasında Intel Corporation'daki çeşitli önemli pozisyonlar bulunmaktadır. 1998 yılında Intel'e katılan İldeniz, burada Türkiye Genel Müdürlüğü, Türkiye, Orta Doğu ve Afrika Bölgesi Başkanlığı ve Avrupa Yönetim Kurulu üyeliği gibi roller üstlenmiştir. Ayrıca, Intel'in Silikon Vadisi Merkez Ofisi'nde Yeni Teknolojiler Grubu Dünya Başkan Yardımcılığı görevini yapmıştır.

Intel'deki rollerinin yanı sıra Ayşegül İldeniz, Silver Spring Networks'te Baş Operasyon Sorumlusu (COO) olarak da görev yapmıştır. Teknoloji sektöründeki liderliği ve katkıları geniş çapta tanınmıştır. 2015 yılında Fast Company Magazine tarafından En Yaratıcı 100 Kişi arasında gösterilmiş ve 2010 yılında Eisenhower Fellow olarak seçilmiştir. Bu tanınırlık, teknoloji endüstrisindeki etkisini ve yenilikçi düşünce tarzını vurgulamaktadır.

Bununla birlikte, İldeniz, Eczacıbaşı Holding ve Zorlu Holding şirketlerinin yönetim kurullarında görev yapmaktadır. Bu şirketler arasında Vestel Elektronik, Vestel Beyaz Eşya ve Zorlu Enerji yer almaktadır. İldeniz'in bu şirketlerdeki rolleri, inovasyon ve kurumsal yönetişim arasında köprü kurarak iş ve teknoloji sektörlerindeki liderliğini daha da pekiştirmektedir.