İçeriğe atla
Şimdi yükleniyor
  • Anasayfa
  • Azure & Bulut
    • Microsoft Azure
    • Bulut Altyapı
    • Microsoft 365
  • Yazılım
    • DevOps
    • Geliştirici Araçları
    • Konteyner & K8s
  • AI & Veri
    • Yapay Zeka
    • Veri & Analitik
  • Güvenlik
    • Güvenlik & Kimlik
    • Kurumsal Teknoloji
  • Hakkımda
    • İletişim
×
  • Azure
  • Bulut Altyapı
  • DevOps
  • Geliştirici Araçları
  • Güvenlik & Kimlik
  • Konteyner & Kubernetes
  • Kurumsal Teknoloji
  • Microsoft 365
  • Microsoft Azure
  • Veri & Analitik
  • Yapay Zeka
  • Başlangıç
  • Yapay Zeka
  • GPT-5.5 ve Microsoft Foundry: Kurumsal AI Artık Ciddi
Bulut Altyapı Kurumsal Teknoloji Yapay Zeka agent tabanlı otomasyon, AI governance, GPT-5.5, kurumsal yapay zeka, long-context reasoning, Microsoft Foundry, token verimliliği A.KILIÇ 29/04/2026 3 Yorumlar

GPT-5.5 ve Microsoft Foundry: Kurumsal AI Artık Ciddi

GPT-5.5 ve Microsoft Foundry: Kurumsal AI Artık Ciddi
Ana Sayfa › Bulut Altyapı › GPT-5.5 ve Microsoft Foundry: Kurumsal AI Artık Ciddi
⏱️ 12 dk okuma📅 29 Nisan 2026🔄 Güncelleme: 15 Temmuz 2026👁️ görüntülenme

Dün gece saatlerinde bir müşterimizle toplantıdaydık — finans tarafında epey büyük bir kuruluş, agent tabanlı bir otomasyon işi üstünde gidiyoruz. Toplantının ortasında biri Slack’ten yazdı: “GPT-5.5 Foundry’de GA öldü.” Herkes bir anda sustu. Sonra ekranı açtık, ilk notlara baktık ve işte o an kafamdaki bazı şeyler yerine oturdu; bazıları da, açık konuşayım, daha da karıştı. Buyurun, anlatayım.

📋 İçindekiler

  1. Model Input (1M token) Output (1M token) Tahmini Retry Oranı
    GPT-5.4 ~$2.50 ~$10.00 %15-20
    GPT-5.5 $2.00 $8.00 %8-12 (tahmini)
    GPT-5.5 Pro $4.00 $16.00 %5-8 (tahmini)

    Açık konuşayım, retry oranındaki düşüş bazen asıl oyunu değiştiriyor; çünkü sadece API faturası düşmüyor, tekrar deneme trafiği de azalıyor ve sistemin nefes alması kolaylaşıyor.

    Ciddi fark var.

    Türkiye’deki Kurumsal Gerçeklik

    Şimdi gelelim bizim tarafa. Türkiye’de AI işi biraz başka akıyor, bunu ben her yerde söylüyorum. İlk bakışta herkes heyecanlı görünüyor, ama işin mutfağına inince tablo değişiyor; bankalar, telekomlar, holdingler bir şeyler deniyor, yine de çoğu yerde olay hâlâ “bakıyoruz” seviyesinde kalıyor.

    Size bir şey söyleyeyim, İlk mesele şu: büyük bankalar ve telekom şirketleri Azure OpenAI kullanıyor, evet. Ama çoğu kullanım daha çok chatbot etrafında dönüyor, yanı kullanıcı soruyor, sistem cevaplıyor, sonra konu kapanıyor; agent tabanlı gerçek production iş yükleri işe az sayıda firmada var ve açık konuşayım, GPT-5.5’in vaat ettiği agentic execution tarafını bugün Türkiye’de tam anlamıyla sindirmiş firma sayısı bence 10-15’i zor geçer. Geri kalanlar için aynı cümle hâlâ geçerli: “PoC aşamasındayız.”

    İkinci mesele veri lokasyonu. Şey… burada iş biraz hassaslaşıyor. Foundry üzerinden GPT-5.5 kullanırken verinin nerede işlendiği sorusu (özellikle KVKK tarafı) hâlâ netleşmesi gereken bir alan olarak dürüyor; BDDK düzenlemelerine tabi finans kuruluşları için bu detay ufak değil, baya kritik. Azure’un Turkey North bölgesi var tabiî, ama her servis orada çalışmıyor. Bu kısmı atlayıp geçmeyin.

    Üçüncü başlık maliyet. Dolar bazlı fiyatlandırma var, üstüne kur oynuyor, sonra bütçe planı bir anda garipleşiyor; hani kağıt üstünde güzel duran hesaplar pratikte çabuk dağılıyor. Cosmos DB’de AI Maliyet Optimizasyonu: 7 Pratik İpucu yazımda da anlattığım gibi, FinOps yaklaşımı olmadan AI projesine girmek riskli oluyor (ki bu çoğu kişinin gözünden kaçıyor). Token verimliliği artsa bile mesele bitmiyor; aylık harcamayı izlemek, limit koymak ve sapmayı erken yakalamak şart.

    Peki neden?

    Güçlü model almak yetmez — önü yönetebilecek platform, izleyebilecek FinOps altyapısı ve kontrol edebilecek governance katmanı olmadan production’a çıkmayın. Model ne kadar akıllı olursa olsun, faturayı sız ödüyorsunuz.

    Startup vs Enterprise: Kime Ne Uygun?

    Bu soruyu çok alıyorum. Açık konuşayım:

    Tuhaf ama, Küçük ekipseniz (5-20 kişi, startup): GPT-5.5 standart çoğu işte yeterli olur, büyük ihtimalle (ciddiyim). Pro’ya para vermeyin; boşuna yük bindirmeye gerek yok. Foundry yerine doğrudan Azure OpenAI Service API’si bile işinizi görür, ama — bak şimdi — agent tabanlı bir şey kuruyorsanız, Foundry’nın evaluation ve monitöring araçlarına mutlaka göz atın, çünkü küçük ekipte “ne bozuldu, nerede bozuldu?” sorusunu hızlı cevaplamak bazen üründen bile önemli hâle geliyor.

    Bak şimdi, Evet.

    Garip gelecek ama, Enterprise seviyede (100+ kişilik IT ekibi, regüle sektör): Burada tablo değişiyor. Foundry tarafı neredeyse şart gibi dürüyor. GPT-5.5 Pro’yu en azından test edin derim. Bilhassa multi-step reasoning isteyen akışlarınız varsa — — kendi adıma konuşayım — mesela kredi değerlendirme, risk analizi, karmaşık doküman inceleme — Pro’daki reasoning derinliği gerçekten fark ettirebiliyor; hani her senaryoda değil. Bazı işlerde çıplak gözle bile belli oluyor. Governance. Compliance kısmını Foundry üzerinden platform seviyesinde yönetmek, her agent’a tek tek politika basmaktan daha mantıklı geliyor.

    Kendi deneyimimden konuşuyorum, Maalesef.

    Bir de şunu ekleyeyim: A2A v1 ile.NET’te Çapraz Platform Agent İletişimi konusuna bakarsanız, agent’lar arası iletişim protokolleri de yavaş yavaş oturuyor. GPT-5.5’in agentic yetenekleri bu çapraz agent senaryolarıyla birleşince — işte orada işler biraz başka yere gidiyor,. Sadece model seçmiyorsunuz; bütün orkestrasyonu da düşünmeye başlıyorsunuz.

    Şunu fark ettim: Tam da öyle.

    GPT-5.5’e Uygun Kullanım Senaryoları

    Microsoft’un özellikle işaret ettiği senaryolar var. Ben de kendi taraftan biraz ek yapayım, çünkü kağıt üstünde güzel duran şeylerle sahada gerçekten çalışan şeyler bazen aynı çıkmıyor, hani insan orada küçük bir fark bekliyor ama o fark bütün oyunu değiştiriyor.

    • Agentic coding: Büyük codebase’lerde hata bulma, refactoring, test yazma. 2025 başında bir e-ticaret müşterimizde legacy.NET Framework kodunu.NET 8’e taşırken GPT-5.4 kullandık; sonuç fena değildi ama context window limitlerine takıldık, iş uzadı da uzadı. 5.5 bu tarafta daha rahat nefes aldırıyor gibi dürüyor. — ciddi fark yaratıyor
    • Finansal analiz: Yıllık raporlar, regülasyon metinleri gibi uzun dokümanları okuyup özet çıkarma, üstüne bir de ara sıra gözden kaçan detayları yakalama. Peki neden önemli? Çünkü burada mesele sadece metni kısaltmak değil; satır arası anlamı da biraz yakalayabilmek.
    • Müşteri hizmetleri otomasyonu: Basit FAQ chatbot’u değil bu, önü geçelim. Çok adımlı müşteri sorunlarını çözmeye dönük akışlardan söz ediyoruz; yanı kullanıcı bir yerden başlıyor, sonra başka bir şeye sapıyor, en sonunda yine ilk soruna bağlanıyorsunuz. (bu kritik)
    • Araştırma ve raporlama: Birden fazla kaynaktan veri toplayıp bunları harmanlamak, sonra da üstüne okunabilir bir çıktı koymak. Şey, burada modelin işi sadece toplamak değil; neyin işe yarar olduğunu ayıklamak da gerekiyor.
    • Güvenlik operasyonları: SOC ekiplerinin alert triage sürecini otomatize etme tarafı var. Açık konuşayım, burası hâlâ erken aşama sayılır ama potansiyel baya var; özellikle gürültü çoksa ve ekip boğuluyorsa işe yarayabiliyor.

    İlk Adımlar: Ne Yapmalısınız?

    Denemek istiyorsanız, lafı uzatmadan şu adımlara bakın:

    İşte tam da bu noktada devreye giriyor.

    # 1. Foundry portalına gidin
    # https://ai.azure.com (Foundry ana sayfası)
    # 2. Model kataloğundan GPT-5.5'i seçin
    # Models → OpenAI → GPT-5.5
    # 3. Mevcut prompt'larınızla evaluation çalıştırın
    # Evaluation → New evaluation → kendi dataset'inizi yükleyin
    # 4. GPT-5.4 ile karşılaştırmalı sonuçlara bakın
    # Özellikle: kalite skoru, token kullanımı, latency
    # 5. Eğer sonuçlar iyiyse, staging ortamına deploy edin
    # Deployment → New deployment → GPT-5.5 → staging slot
    

    Tabi iş orada bitmiyor, yanı keşke bitsin ama öyle değil. AZ-305 sınavına hazırlanırken kafama iyice kazınan bir şey var: Yeni bir servisi production’a almadan önce elinizde mutlaka disaster recovery planı. Bir fallback senaryosu olsun (yoksa ilk aksilikte insanın eli ayağı birbirine dolanıyor). Hani ne farkı var diyorsunuz, değil mi? GPT-5.5’e geçerken de 5.4 deployment’ınızı silmeyin; gerekirse geri dönersiniz, rahat edersiniz.

    Ha bu arada, ilk denememde Foundry’de model deployment sırasında quota hatası aldım. Sizde de çıkarsa şaşırmayın; Azure Portal’dan Quotas sayfasına girip GPT-5.5 için artırım talep etmeniz gerekiyor, çünkü default quota baya düşük başlıyor ve ilk anda insanı biraz ters köşeye yatırıyor.

    Kısa bir not düşeyim buraya.

    Son Sözüm

    Bilmem anlatabiliyor muyum, GPT-5.5, evet, boş bir güncelleme değil. Token verimliliği tarafında ve agentic execution dediğimiz o işlerde ciddi sayılabilecek iyileştirmeler var; açıkçası kağıt üstünde duran şeyler değil bunlar, sahada da fark ettiriyor gibi dürüyor.

    Şunu söyleyeyim, Foundry’nın platform katmanı da yavaş yavaş oturuyor. Hâlâ tam yerine gelmiş değil, bazı UX noktaları insanı yoruyor, dokümantasyon da ara ara eksik kalıyor (hani şu “bir satır daha olsaydı çözecektim” hissi var ya), ama yön fena değil; en azından yanlış tarafa gitmiyor.

    Bence asıl mesele modelin kendisi değil. Modelin bir platforma yerleşmesi, governance ile çevrelenmesi, enterprise-grade güvenlikle production’a çıkabilmesi daha kritik; çünkü tek başına iyi model yetmiyor, işin aslı önü yönetebildiğiniz anda başlıyor. Bu ekosistem büyüdükçe Türkiye’deki kurumsal AI benimsenmesi de hızlanacak gibi geliyor. Ama — burada küçük bir duraklama yapayım — maliyet yönetimi, veri lokasyonu ve regülasyon tarafını çözmeden heyecana kapılmayın; soğukkanlı olun, test edin, ölçün, sonra karar verin.

    Neyse, uzattım biraz. Gidip Foundry’de birkaç test daha koşacağım; bak şimdi merak ettiğim şey şu: 5.5 Pro gerçekten anlatıldığı kadar iyi mi, yoksa ilk izlenim biraz mı şişirilmiş…

    Sıkça Sorulan Sorular

    GPT-5.5 ile GPT-5.4 arasındaki en büyük fark ne?

    Aslında en çarpıcı fark token verimliliği ve long-context reasoning tarafında. GPT-5.5, aynı kalitede çıktıyı daha az token harcayarak üretiyor. Yanı retry oranı düşüyor, uzun bağlam gerektiren görevlerde kontekst kaybı ciddi ölçüde azalmış. Agentic execution güvenilirliği de bence bir kademe daha iyi.

    Microsoft Foundry ile Azure OpenAI Service arasındaki fark ne?

    Hani Azure OpenAI Service, modellere API erişimi sağlayan bir servisti. Foundry işe bunun üzerine model değerlendirme, agent framework’leri, governance, deployment yönetimi. Monitöring gibi katmanlar ekliyor. Şöyle düşünün: OpenAI Service motor işe Foundry arabanın tamamı. Küçük projeler için doğrudan API yetebilir ama kurumsal işler için Foundry çok daha mantıklı.

    Şimdi gelelim işin can alıcı noktasına.

    GPT-5.5 Pro’ya geçmek ne zaman mantıklı?

    Açıkçası, iş yükünüz çok adımlı karmaşık reasoning gerektiriyorsa — mesela hukukî doküman analizi, finansal modelleme, büyük codebase refactoring gibi şeyler — Pro’nun ek reasoning derinliği gerçekten fark yaratıyor. Ama basit chatbot veya Q&A senaryoları için standart versiyon fazlasıyla yeterli. Bence o durumlarda Pro’ya para vermeyin.

    Türkiye’den Foundry üzerinde GPT-5.5 kullanırken veri lokasyonu sorun olur mu?

    İtiraf edeyim, Bu aslında çok önemli bir soru. Kısacası, azure’un Turkey North bölgesi var, ancak pek çok AI servisleri henüz orada mevcut değil. Yanı KVKK. Sektörel regülasyonlara tabiyseniz, veri işleme lokasyonunu deployment sırasında mutlaka kontrol edin ve hukuk ekibinizle görüşün. Tecrübeme göre data residency konusunu hafife alanlar sonradan çok pişman oluyor.

    GPT-5.5’in fiyatlandırması nasıl, TL bazında ne kadar tutar?

    Bi saniye — Standart GPT-5.5 için input $2/1M token, output $8/1M token civarında. Güncel kurla bakarsak 1M output token yaklaşık 280-290 TL’ye denk geliyor. Pro versiyonda bu iki katına çıkıyor. Aylık maliyetinizi tahmin etmek için günlük token tüketiminizi ölçüp çarpmanız gerekiyor — bence FinOps araçları kullanmak bu noktada gerçekten hayat kurtarıyor.

    Kaynaklar ve İleri Okuma

    OpenAI’s GPT-5.5 in Microsoft Foundry — Azure Blog (Resmî Duyuru)

    Azure OpenAI Service Models — Microsoft Learn Dokümantasyonu

    Microsoft Foundry Portal — Model Kataloğu. Deployment

    Aşkın KILIÇ
    Aşkın KILIÇYazar

    20+ yıl deneyimli Azure Solutions Architect. Microsoft sertifikalı bulut mimari ve DevOps danışmanı. Azure, yapay zekâ ve bulut teknolojileri üzerine Türkçe teknik içerikler üretiyor.

    AZ-305AZ-104AZ-500AZ-400DP-203AI-102

    İlgili Yazılar

    Yapay Zekâ Çağında Sanayi Politikası: Asıl Mesela Ne?
    Yapay Zekâ Çağında Sanayi Politikası: Asıl Mesela Ne?6 Nis 2026
    Koddan Buluta: azd ile AI Ajanınızı Microsoft Foundry’ye Dakikalar İçinde Taşıyın
    Koddan Buluta: azd ile AI Ajanınızı Microsoft Foundry’ye Dakikalar İçinde Taşıyın23 Mar 2026
    Gemini API’de Maliyet ve Hız Dengesi: Flex ile Priority
    Gemini API’de Maliyet ve Hız Dengesi: Flex ile Priority4 Nis 2026
    Ajan Yeteneklerinde Yeni Dönem: Tek Sağlayıcıyla Üç Yazım Şekli
    Ajan Yeteneklerinde Yeni Dönem: Tek Sağlayıcıyla Üç Yazım Şekli22 May 2026

    Bu içerik işinize yaradı mı?

    Benzer içerikleri kaçırmamak için YouTube ve GitHub hesaplarımı takip edin.

    YouTube GitHub

    Haftalık Bülten

    Her pazar özenle seçilmiş teknoloji yazıları doğrudan e-postanıza gelsin.

Etiket agent tabanlı otomasyon AI governance GPT-5.5 kurumsal yapay zeka long-context reasoning Microsoft Foundry token verimliliği
A.KILIÇ

Microsoft Azure Çözüm Uzmanı | Bulut Bilişim, Yapay Zekâ, DevOps ve Kurumsal Güvenlik alanlarında 15+ yıl deneyim. Azure, Kubernetes, AI/ML ve modern altyapı mimarileri üzerine yazılar yazıyorum.

view all posts
Önceki yazı

Gateway API v1.5: Altı Özellik Stable Oldu, Ne Değişiyor?

Sonraki yazı

Teams Agent Kurulumu Artık Tek Komutla Tamam

İlginizi Çekebilir

Visual Studio Temmuz Güncellemesi: Copilot SDK Tabanlı Yeni
A.KILIÇ 0

Visual Studio Temmuz Güncellemesi: Copilot SDK Tabanlı Yeni

28/07/2026
.NET'te MCP Sunucularından Agent Skill Keşfi
A.KILIÇ 0

.NET’te MCP Sunucularından Agent Skill Keşfi

28/07/2026
Azure App Service Linux'ta Startup Log Komutları
A.KILIÇ 0

Azure App Service Linux’ta Startup Log Komutları

28/07/2026

3 comments

comments user
Sibel V. 30/04/2026 00:18

Foundry’nin production taşıma kısmı özellikle ilgimi çekti, şimdiye kadar en büyük sorun zaten modeli deployment’a almaktı. Long-context reasoning iyileştirmeleri gerçekten işe yarıyor mu, yoksa pazarlama mı biraz merak ediyorum?

comments user
Murat Ö. 30/04/2026 09:02

Agentic yürütme tarafı özellikle dikkat çekici, şirketlerin bunu production’da gerçekten kullanabilir hale gelmesi bayağı zaman aldı. Foundry’nin güvenlik katmanı nasıl çalışıyor merak ettim, özellikle mevcut Azure altyapısıyla entegrasyon açısından. Bu arada şu yazınız da güzeldi: Cosmos DB Azure RBAC Entegrasyonu: İki Dünya Birleşiyor — https://www.askinkilic.com.tr/cosmos-db-azure-rbac-entegrasyonu-iki-dunya-birlesiyor/

comments user
Ceren M. 30/04/2026 10:42

Foundry’nin production tarafını üstlenmesi mantıklı bir hamle, ama kurumsal tarafta asıl soru güvenlik ve compliance’ın gerçekte ne kadar sağlam olduğu. Long-context reasoning iyileşmeleri somut olarak hangi sektörlerde fark yaratıyor, buna dair örnek var mı yazıda?

Yorumlar kapalı.

Yazı Ara

Takip Edin

  • Takipçi
  • Takipçi
  • Takipçi
  • Abone
  • Takipçi
  • Visual Studio Temmuz Güncellemesi: Copilot SDK Tabanlı Yeni
    28/07/2026 Visual Studio Temmuz Güncellemesi: Copilot SDK Tabanlı Yeni
  • GitHub Actions Şüpheli Workflow'ları Onaya Alıyor
    28/07/2026 GitHub Actions Şüpheli Workflow’ları Onaya Alıyor
  • .NET'te MCP Sunucularından Agent Skill Keşfi
    28/07/2026 .NET’te MCP Sunucularından Agent Skill Keşfi
  • Azure App Service Linux'ta Startup Log Komutları
    28/07/2026 Azure App Service Linux’ta Startup Log Komutları
  • VS Code'da MSBuild Binlog'ları Copilot ile Analiz Etme
    27/07/2026 VS Code’da MSBuild Binlog’ları Copilot ile Analiz Etme
  • 2026-03-10_15-35-23
    10/03/2026 Microsoft 365 E7: Yapay Zeka ve Güvenlik Bir Arada
  • Kubernetes v1.36 Memory QoS: Katmanlı Bellek Koruması Geldi
    30/04/2026 Kubernetes v1.36 Memory QoS: Katmanlı Bellek Koruması Geldi
  • Copilot Cloud Agent Metriği: Kullanımı Ölçmek Kolaylaştı
    11/04/2026 Copilot Cloud Agent Metriği: Kullanımı Ölçmek Kolaylaştı
  • Azure MCP Server 2.0: Kendi Sunucunuzda Ajan Otomasyonu
    10/04/2026 Azure MCP Server 2.0: Kendi Sunucunuzda Ajan Otomasyonu
  • .NET 11 Preview 2: Deneyimlerim, Yenilikler ve Gerçek Hayat Notları
    21/03/2026 .NET 11 Preview 2: Deneyimlerim, Yenilikler ve Gerçek Hayat Notları
  • GitHub Copilot Pro Denemeleri Neden Durdu?
    11/04/2026 GitHub Copilot Pro Denemeleri Neden Durduruldu?
  • vcpkg'de Paralel Kurulum ve Güvenlik Yaması: Neler Değişti?
    06/04/2026 vcpkg’de Paralel Kurulum ve Güvenlik Yaması: Neler Değişti?
  • MCP Apps’i Kolaylaştıran Fluent API: Sahada Ne Değişiyor?
    08/04/2026 MCP Apps’i Kolaylaştıran Fluent API: Sahada Ne Değişiyor?
  • Yapay Zekâ Çağında Sanayi Politikası: Asıl Mesela Ne?
    06/04/2026 Yapay Zekâ Çağında Sanayi Politikası: Asıl Mesela Ne?
  • Microsoft Foundry Mart 2026: Sahadan İlk İzlenimler
    10/04/2026 Microsoft Foundry Mart 2026: Sahadan İlk İzlenimler

SİZİN İÇİN DERLEDİK

Visual Studio Temmuz Güncellemesi: Copilot SDK Tabanlı Yeni
DevOps Geliştirici Araçları Microsoft Azure Yapay Zeka

Visual Studio Temmuz Güncellemesi: Copilot SDK Tabanlı Yeni

28/07/2026 A.KILIÇ
GitHub Actions Şüpheli Workflow'ları Onaya Alıyor
DevOps Güvenlik & Kimlik

GitHub Actions Şüpheli Workflow’ları Onaya Alıyor

28/07/2026 A.KILIÇ
.NET'te MCP Sunucularından Agent Skill Keşfi
Geliştirici Araçları Microsoft Azure Yapay Zeka

.NET’te MCP Sunucularından Agent Skill Keşfi

28/07/2026 A.KILIÇ
Azure App Service Linux'ta Startup Log Komutları
Bulut Altyapı DevOps Geliştirici Araçları

Azure App Service Linux’ta Startup Log Komutları

28/07/2026 A.KILIÇ
VS Code'da MSBuild Binlog'ları Copilot ile Analiz Etme
DevOps Geliştirici Araçları Microsoft Azure

VS Code’da MSBuild Binlog’ları Copilot ile Analiz Etme

27/07/2026 A.KILIÇ
How AI is expanding what people do at work
Kurumsal Teknoloji Yapay Zeka

How AI is expanding what people do at work

27/07/2026 A.KILIÇ
Dependabot'ta Bekleme Süresi: Neden Üç Gün?
DevOps Güvenlik & Kimlik

Dependabot’ta Bekleme Süresi: Neden Üç Gün?

27/07/2026 A.KILIÇ
cgroup v1 CPU Shares'ten v2 CPU Weight'e Yeni Dönüşüm
Bulut Altyapı DevOps Konteyner & Kubernetes

cgroup v1 CPU Shares’ten v2 CPU Weight’e Yeni Dönüşüm

27/07/2026 A.KILIÇ
Azure Cosmos DB'de Partition Key Değiştirme Yolları
Bulut Altyapı Veri & Analitik

Azure Cosmos DB’de Partition Key Değiştirme Yolları

26/07/2026 A.KILIÇ
Kudu'da Log Görüntüleme: Linux App Service için Yeni Sayfa
DevOps Microsoft Azure

Kudu’da Log Görüntüleme: Linux App Service için Yeni Sayfa

26/07/2026 A.KILIÇ
GitHub Projects ve Issues'ta Multi-Select Alanlar
Bulut Altyapı Geliştirici Araçları

GitHub Projects ve Issues’ta Multi-Select Alanlar

26/07/2026 A.KILIÇ
Azure Cosmos DB Design Patterns: Çalışan Örnekler
Bulut Altyapı DevOps Veri & Analitik

Azure Cosmos DB Design Patterns: Çalışan Örnekler

26/07/2026 A.KILIÇ

Hakkımda

Aşkın KILIÇ

Microsoft Azure Çözüm Uzmanı. Bulut bilişim, yapay zekâ, DevOps ve kurumsal güvenlik üzerine yazılar yazıyorum.

Devamını Oku →

Kategoriler

  • Azure
  • Bulut Altyapı
  • DevOps
  • Geliştirici Araçları
  • Güvenlik & Kimlik
  • Konteyner & Kubernetes
  • Kurumsal Teknoloji
  • Microsoft 365
  • Microsoft Azure
  • Veri & Analitik
  • Yapay Zeka

Popüler Etiketler

AI ajanları Azure Azure Cosmos DB Azure Developer CLI Azure DevOps Azure Functions Azure OpenAI azure sdk Azure SQL açık kaynak bulut bilişim C++ CI/CD copilot Copilot CLI DevOps DevSecOps geliştirici verimliliği GitHub GitHub Actions GitHub Copilot güvenlik Kimlik Doğrulama Kubernetes Kurumsal geliştirme kurumsal güvenlik kurumsal yapay zeka maliyet optimizasyonu Microsoft Agent Framework Microsoft Azure Microsoft Foundry OpenAI otomasyon performans Pull Request Python RAG SEO uyumlu verimlilik veri yönetimi Visual Studio VS Code yapay zeka yapay zeka ajanları Yazılım geliştirme
  • Gizlilik Politikası
  • Çerez Politikası
  • Kullanım Koşulları
  • Hakkımda
  • İletişim

© 2026 Aşkın KILIÇ | Tüm hakları saklıdır. | Powered By SpiceThemes

Çerez tercihleri Zorunlu çerezler sitenin çalışması için kullanılır. Analitik çerezler yalnız açık izninizden sonra Google Analytics ve Microsoft Clarity için etkinleştirilir. KVKK ve Çerez Politikası
✉

Haftalık Bülten

Azure, DevOps ve Yapay Zeka dünyasındaki en güncel içerikleri her hafta doğrudan e-postanıza alın.

Spam yok. İstediğiniz zaman iptal edebilirsiniz.
📱
Uygulamayı Yükle Ana ekrana ekle, çevrimdışı oku
Ana Sayfa
Kategoriler
💻 Geliştirici Araçları 301 yazı 🏗️ Bulut Altyapı 256 yazı 🤖 Yapay Zeka 218 yazı 🔧 DevOps 175 yazı ☁️ Microsoft Azure 169 yazı 🔒 Güvenlik & Kimlik 154 yazı 🏢 Kurumsal Teknoloji 64 yazı 📊 Veri & Analitik 55 yazı 🐳 Konteyner & Kubernetes 44 yazı 📧 Microsoft 365 19 yazı 📁 Azure 1 yazı
Ara
Popüler
Yapay Zeka Azure Kubernetes DevOps Copilot Docker
Paylaş
WhatsApp
İçindekiler
    ← Gateway API v1.5: Altı Özellik...
    Teams Agent Kurulumu Artık Tek... →
    📩

    Gitmeden önce!

    Her pazar özenle seçilmiş teknoloji yazıları ve AI haberleri doğrudan e-postanıza gelsin. Ücretsiz, spam yok.

    🔒 Bilgileriniz güvende. İstediğiniz zaman ayrılabilirsiniz.

    📬 Haftalık bülten: Teknoloji + AI haberleri
    Beni Takip Et Yeni Azure / AI / DevOps yazılarını GitHub ve RSS üzerinden takip edin.
    GitHub RSS