tag yazılım-mimarisi
Bu sayfada yazılım-mimarisi etiketi ile işaretlenmiş 2 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.
Microservices yani mikro hizmet mimarisi büyük ve monolitik bir yazılım uygulamasını her biri kendi sorumluluğuna sahip küçük bağımsız ve birbirleriyle iletişim kuran servisler topluluğuna bölen bir yazılım mimarisi yaklaşımıdır. Her mikro hizmet belirli bir iş işlevini yerine getirir; kendi veritabanına sahip olabilir kendi teknoloji yığınıyla geliştirilir ve bağımsız olarak dağıtılıp ölçeklendirilebilir. Bu mimari Netflix Amazon ve Uber gibi büyük teknoloji şirketleri tarafından popüler hale getirilmiştir. Monolitik mimaride tüm bileşenler tek bir dağıtılabilir birim olarak paketlenir; uygulamanın herhangi bir parçasını güncellemek tüm sistemin yeniden dağıtılmasını gerektirir. Mikro hizmet mimarisinde ise her servis kendi yaşam döngüsüne sahiptir: farklı ekipler farklı servisleri bağımsız olarak geliştirebilir test edebilir ve production ortamına alabilir. Bu esneklik ölçek büyüdükçe geliştirme hızını korumak ve yalnızca yoğun talep gören servisleri ölçeklendirmek açısından kritik bir avantaj sunar. Yapay zeka projeleri için bu mimari özellikle değerlidir. Model serving veri ön işleme A/B testi ve orkestrasyon katmanları ayrı servisler olarak tasarlanabilir; böylece yeni bir model versiyonu canlı ortama alınırken sistemin geri kalanı kesintisiz çalışmaya devam eder. Farklı AI modelleri (NLP görüntü tanıma öneri motoru) her biri kendi kaynağını bağımsız tüketen servisler olarak çalışır; darboğazlar kolayca tespit edilip giderilebilir. Servisler REST gRPC veya mesaj kuyrukları (Kafka RabbitMQ) aracılığıyla iletişim kurar. API gateway dış istemcilerle merkezi iletişim noktası görevi görür. Devre kesici (circuit breaker) desenleri zincirleme hataları önler; servis keşfi mekanizmaları dinamik ölçeklendirmede adres çözümlemesini otomatikleştirir. Docker konteynerleri ile Kubernetes orkestrasyonu mikro hizmet dağıtımının ve yönetiminin temel altyapısını oluşturur. Küçük ekipler için başlangıçta monolitik mimari daha pratik olabilir; ancak sistem karmaşıklığı arttıkça mikro hizmetlere geçişin faydaları belirginleşir.
Microservices (Mikro Hizmet Mimarisi)
Microservices yani mikro hizmet mimarisi büyük ve monolitik bir yazılım uygulamasını her biri kendi sorumluluğuna sahip küçük bağımsız ve birbirleriyle iletişim kuran servisler topluluğuna bölen bir yazılım mimarisi yaklaşımıdır. Her mikro hizmet belirli bir iş işlevini yerine getirir; kendi veritabanına sahip olabilir kendi teknoloji yığınıyla geliştirilir ve bağımsız olarak dağıtılıp ölçeklendirilebilir. Bu mimari Netflix Amazon ve Uber gibi büyük teknoloji şirketleri tarafından popüler hale getirilmiştir. Monolitik mimaride tüm bileşenler tek bir dağıtılabilir birim olarak paketlenir; uygulamanın herhangi bir parçasını güncellemek tüm sistemin yeniden dağıtılmasını gerektirir. Mikro hizmet mimarisinde ise her servis kendi yaşam döngüsüne sahiptir: farklı ekipler farklı servisleri bağımsız olarak geliştirebilir test edebilir ve production ortamına alabilir. Bu esneklik ölçek büyüdükçe geliştirme hızını korumak ve yalnızca yoğun talep gören servisleri ölçeklendirmek açısından kritik bir avantaj sunar. Yapay zeka projeleri için bu mimari özellikle değerlidir. Model serving veri ön işleme A/B testi ve orkestrasyon katmanları ayrı servisler olarak tasarlanabilir; böylece yeni bir model versiyonu canlı ortama alınırken sistemin geri kalanı kesintisiz çalışmaya devam eder. Farklı AI modelleri (NLP görüntü tanıma öneri motoru) her biri kendi kaynağını bağımsız tüketen servisler olarak çalışır; darboğazlar kolayca tespit edilip giderilebilir. Servisler REST gRPC veya mesaj kuyrukları (Kafka RabbitMQ) aracılığıyla iletişim kurar. API gateway dış istemcilerle merkezi iletişim noktası görevi görür. Devre kesici (circuit breaker) desenleri zincirleme hataları önler; servis keşfi mekanizmaları dinamik ölçeklendirmede adres çözümlemesini otomatikleştirir. Docker konteynerleri ile Kubernetes orkestrasyonu mikro hizmet dağıtımının ve yönetiminin temel altyapısını oluşturur. Küçük ekipler için başlangıçta monolitik mimari daha pratik olabilir; ancak sistem karmaşıklığı arttıkça mikro hizmetlere geçişin faydaları belirginleşir.
Design Patterns (Tasarım Kalıpları)
Tasarım kalıpları (design patterns), yazılım geliştirmede tekrar eden tasarım sorunlarına karşı deneyimle şekillenmiş, dile bağımsız ve yeniden kullanılabilir çözüm şablonlarıdır. Belirli bir kodun kopyalanıp yapıştırılmasını değil, bir problemi çözmek için izlenebilecek genel bir yaklaşım biçimini tanımlarlar. 1994 yılında Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson ve John Vlissides'ten oluşan "Gang of Four" (GoF — Dörtlü Çete) tarafından kaleme alınan "Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software" adlı kitapla bu kavram yazılım mühendisliğinin temel referanslarından biri haline gelmiştir. GoF kitabı, nesne yönelimli programlamada sık karşılaşılan 23 kalıbı tanımlar ve bu kalıpları üç ana kategoride ele alır. Yaratımsal kalıplar (Creational Patterns), nesnelerin nasıl oluşturulacağına ilişkin esneklik sağlar. Singleton kalıbı bir sınıftan yalnızca tek bir nesne üretilmesini garanti ederken, Factory (Fabrika) kalıbı hangi somut nesnenin oluşturulacağını istemciden soyutlar. Yapısal kalıplar (Structural Patterns), sınıflar ve nesneler arasındaki ilişkileri düzenler; Decorator, var olan bir nesneye kaynak kodu değiştirmeden yeni sorumluluklar ekler; Repository ise veri erişim mantığını iş mantığından ayıran bir soyutlama katmanı kurar. Davranışsal kalıplar (Behavioral Patterns), nesneler arası iletişim ve sorumluluk dağılımını yönetir; Observer (Gözlemci) kalıbı bir nesnenin durumu değiştiğinde bağlı tüm abonelerin bilgilendirilmesini sağlarken, Strategy kalıbı algoritma seçiminin çalışma zamanında yapılmasına olanak tanır. Makine öğrenmesi ve yapay zeka sistemlerinde tasarım kalıpları kritik bir altyapı rolü üstlenir. Strategy kalıbı, aynı arayüz üzerinden çalışma zamanında farklı model algoritmalarının (RandomForest, XGBoost, derin öğrenme) seçilmesine olanak tanır; AutoML sistemleri bu kalıba yaslanır. Observer kalıbı, Keras ve PyTorch Lightning gibi kütüphanelerdeki callback sistemlerinin temelini oluşturur: eğitim doğruluğu belirli bir eşiğin altına düştüğünde otomatik erken durdurma (early stopping) tetiklenir, metrikler MLflow ve Weights & Biases gibi araçlara aktarılır. Factory kalıbı, farklı veri kaynaklarından (dosya, veritabanı, bulut depolama) veri yükleyen nesneleri tek bir arayüzden üretir. Repository kalıbı ise Feast ve Tecton gibi Feature Store mimarilerinde depolama katmanını (PostgreSQL, S3, Redis) soyutlar. 2025-2026 itibarıyla klasik GoF kalıpları, ajan tabanlı yapay zeka (agentic AI) mimarilerinde yeni biçimler kazanmıştır. Andrew Ng'in öne çıkardığı dört ajan tasarım örüntüsü — Reflection (Yansıma), Tool Use (Araç Kullanımı), Planning (Planlama) ve Multi-Agent Collaboration (Çoklu Ajan İşbirliği) — sırasıyla Observer+Strategy, Facade+Command, Chain of Responsibility ve Mediator kalıplarının dönüşümüdür. HumanEval kıyaslamasında Reflection örüntüsünün kod doğruluğunu %80'den %91'e çıkardığı ölçülmüştür. Mikroservis mimarilerinde ise Circuit Breaker (Devre Kesici), API Gateway ve CQRS tasarım kalıpları geleneğini bulut-yerel sistemlere taşımaktadır.