İçeriğe atla
Şimdi yükleniyor
AKAşkın KILIÇ
  • 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
  • DevOps
  • Covering Index ile T-SQL Sorgu Performansı
DevOps Geliştirici Araçları INCLUDE, Index Tasarımı, Sorgu Performansı, SQL Server, T-SQL Aşkın KILIÇ 21/07/2026 2 Yorumlar

Covering Index ile T-SQL Sorgu Performansı

Covering Index ile T-SQL Sorgu Performansı
📑 İçindekiler
  1. Covering Index Neden "Kapsıyor"?
  2. SQL Server Bir Sorguyu Nasıl İşler?
  3. Clustered ve Nonclustered İndeksler
  4. Covering Index ve INCLUDE Kullanımı
  5. Covering Index Tasarımı: Adım Adım
  6. Adım 1: Predicate'leri Belirle
  7. Adım 2: Taşınacak Veriyi Belirle
  8. İndeks Bakım Maliyeti ve OLTP Etkisi
  9. Ne Zaman Covering Index, Ne Zaman Genel İndeks?
  10. İlgili İçerikler
  11. Kaynaklar ve İleri Okuma
⏱️ 5 dk okuma📅 21 Temmuz 2026

Aynı sorgunun uygulama içinde defalarca çalıştırılması, veritabanı tarafında ciddi bir yük oluşturabilir. Büyük tablolara karşı çalışan sorguları hızlandırmak için indeks eklemek klasik bir çözümdür ve tabloya erişen herkes bu iyileştirmeden faydalanır. Ancak yalnızca belirli bir sorguyu hedefleyen ve o sorgunun hem filtreleme hem projeksiyon ihtiyaçlarını tek başına karşılayan özel bir tür indeks daha vardır: covering index (kapsayan indeks). Bu yazıda covering index kavramını, ne zaman anlamlı olduğunu ve nasıl tasarlanacağını Jerry Nixon’ın Azure SQL Dev Corner yazısına dayanarak ele alıyorum.

Covering Index Neden “Kapsıyor”?

Covering index ismini, hedeflediği sorgunun tüm predicate (WHERE koşulu) ve projection (SELECT sütunları) ihtiyaçlarını karşılamasından alır. Yani sorgunun filtreleme yaptığı sütunlar da, geri döndürdüğü sütunlar da indeksin içinde bulunur. Bu durumda SQL Server, satırı indekste bulur ve ihtiyaç duyulan tüm veriyi yine indeksten döndürebilir; kaynak tabloya dönmek zorunda kalmaz.

Hangi sorgunun bu ayrıcalığı hak ettiğine geliştirici karar verir. İki temel aday vardır: (1) hızlı çalışması kritik olan sorgular ve (2) uygulamada çok sık çalıştırılan sorgular. İndeksler bedava olmadığından her sorgu için ayrı bir covering index oluşturulmaz; ancak doğru sorgu için bu yaklaşım büyük fark yaratabilir.

SQL Server Bir Sorguyu Nasıl İşler?

Örnek olarak müşteri siparişlerini listeleyen tipik bir sorguyu ele alalım:

SELECT
OrderDate,
TotalAmount,
Status
FROM dbo.Orders
WHERE CustomerId = 42;

SQL Server önce doğru tabloyu tespit eder, ardından WHERE koşulundaki predicate’i uygulayarak yalnızca CustomerId = 42 olan satırları tutar. Bu adım milyonlarca satırı gereken birkaç kayda indirebilir. Son olarak SELECT içindeki projeksiyon uygulanır ve yalnızca OrderDate, TotalAmount ve Status döndürülür. CustomerId, satırları bulmak için gereklidir ama sonuç kümesinde yer almaz.

Bu filtreleme adımını hızlandırmak için SQL Server uygun bir indeks arar. İndeks yoksa motor tablodaki her satırı gezmek zorunda kalabilir. Uygun bir indeksle ise doğrudan eşleşen değerlere seek yapılabilir. Aradaki fark, büyük bir kütüphanede yerini bilmediğiniz bir kitabı aramakla, tam raf numarasına gitmek arasındaki farka benzer.

Clustered ve Nonclustered İndeksler

Primary key barındıran tablolarda genellikle bu anahtarı destekleyen bir indeks bulunur. Varsayılan olarak SQL Server bunu bir clustered index olarak oluşturur; tabloda zaten bir clustered index varsa veya farklı belirtilmişse bu değişir.

CREATE CLUSTERED INDEX IX_Orders_OrderId
ON dbo.Orders(OrderId);

Clustered index, tablodaki satırların fiziksel olarak indeks anahtarına göre sıralanmasını sağlar. Ancak Orders tablosunun birincil anahtarı büyük olasılıkla OrderId‘dir, CustomerId değil. Dolayısıyla bu indeks, 42 numaralı müşterinin tüm siparişlerini bulmakta doğrudan yardımcı olmaz.

Nonclustered index ise tabloyu yeniden düzenlemeden, eşleşen satırların nerede olduğunu işaret eden ayrı bir yapıdır:

CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_Orders_CustomerId
ON dbo.Orders(CustomerId);

Ek olarak dikkat edilmesi gereken bir nokta: bir sütunun foreign key olması, otomatik olarak bir indekse sahip olduğu anlamına gelmez. CustomerId başka bir tabloya (Customers) referans verse de SQL Server bunun için otomatik indeks oluşturmaz.

Covering Index ve INCLUDE Kullanımı

Covering index’te clustered ya da nonclustered olması ana mesele değildir; asıl mesele sorgudur. Daha net söylersek, sorgunun predicate’leri ve döndürdüğü sütunlar belirleyicidir. Herhangi bir indeks bir sorguya genel anlamda fayda sağlayabilir; ancak covering index, o sorgunun predicate’lerine ve projeksiyon sütunlarına bilinçli olarak uyacak şekilde tasarlanır.

Bu noktada INCLUDE anahtar kelimesi devreye girer. INCLUDE, sütunları indeksin anahtarına dahil etmeden indekse ekler:

CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_Orders_CustomerId
ON dbo.Orders(CustomerId)
INCLUDE (OrderDate, TotalAmount, Status);

SQL Server, predicate değerini indekste bulup sorgunun istediği tüm sütunlar da bu indekste yer alıyorsa kaynak tabloya hiç dönmeyebilir. Predicate eşleşmesini indekste bulmak ve zaten oradayken projeksiyon sütunlarını da indeksten döndürmek, sorgu sonuçlarına ulaşmanın en hızlı yollarından biridir.

Covering Index Tasarımı: Adım Adım

Adım 1: Predicate’leri Belirle

Tasarıma sorguyla başlanır. Önce predicate’lerde kullanılan sütunlar tespit edilir. Filtre arayüzleri veya kullanıcı davranışına göre WHERE koşulları dinamik olarak değişiyorsa, kullanılan sütunların üst kümesini ya da temel kullanım senaryolarındaki sütunları belirlemek gerekir. Örnek sorgumuzda bu yalnızca CustomerId‘dir:

CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_Orders_CustomerId
ON dbo.Orders(CustomerId);

Parantez içindeki sütunlar indeksin anahtar sütunlarıdır; sıralıdırlar ve SQL Server tarafından eşleşen satırları bulmak için kullanılırlar.

Sütun sırası önemlidir. Eşitlik (equality) predicate’lerini önce, aralık (range) predicate’lerini sonra koymak gerekir; çünkü SQL Server öncelikle baştaki indeks sütunlarını kullanarak aramayı daraltır. INCLUDE ile eklenen sütunların sırası genellikle önemli değildir; projeksiyon sütunlarının sırası da çoğunlukla belirleyici olmaz.

Adım 2: Taşınacak Veriyi Belirle

Tablo verisini indekse kopyalarken, özellikle veri tipleri büyükse dikkatli olmak gerekir. JSON, vektör veya binary veri içeren sütunları INCLUDE etmeden önce iki kez düşünmek gerekir.

Eğer projeksiyon sütunları örnekteki gibi OrderDate, TotalAmount ve Status gibi makul boyuttaysa ve ek depolama maliyetine razıysanız hepsini indekse dahil etmek mantıklıdır:

CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_Orders_CustomerId
ON dbo.Orders(CustomerId)
INCLUDE (OrderDate, TotalAmount, Status);

Burada iki önemli uyarı vardır:

  • Projeksiyon sütunlarından yalnızca birini bile INCLUDE dışında bırakırsanız SQL Server o eksik değer için kaynak tabloya dönmek zorunda kalabilir. Bu durum, covering index’in temel kazancını büyük ölçüde ortadan kaldırır.
  • Diğer uçta, tablodaki tüm sütunları INCLUDE ederseniz kaynak tabloyu neredeyse birebir kopyalamış olursunuz; bu da gereksiz depolama ve bakım maliyeti getirir.

İndeks Bakım Maliyeti ve OLTP Etkisi

İndeksler kendini otomatik olarak günceller. Bir indeks oluşturulduktan sonra, tablodaki her değişiklik ilgili indeksleri de günceller. INSERT, UPDATE veya DELETE işlemleri, etkilenen tüm indeksler güncellenene kadar tamamlanmayabilir. Bu nedenle büyük ya da aşırı sayıda indeks, veritabanının OLTP performansını olumsuz etkileyebilir. Yani her sorgu için covering index yaratmak bir çözüm değil, bir kod kokusudur.

Ne Zaman Covering Index, Ne Zaman Genel İndeks?

Covering index, doğru sorgu için adeta bir gizli sos gibidir; ancak yalnızca bazı sorgular için. Veritabanının geri kalanı ve diğer sorgular için, birden fazla sorguya hizmet edebilecek daha genel indeksler oluşturmak çoğu zaman daha mantıklıdır.

Azure SQL’in otomatik ayarlama (automatic tuning) özelliği, sorgu aktivitesini analiz ederek ek indekslerden fayda sağlayabilecek veya mevcut indekslerde değişiklik gerektirecek sorguları belirler. Aynı analiz manuel olarak da yapılabilir. Yeni bir covering index eklerken yalnızca kâğıt üzerindeki teoriye güvenmemek, üretim boyutundaki tablolarla test etmek ve iş yükünde istenmeyen yan etkiler oluşup oluşmadığını doğrulamak önemlidir.

Sonuçta veritabanı performansının anahtarı; iyi tasarlanmış bir şema, iyi yazılmış sorgular ve uygun indekslerdir. Uygulamada bir “sıcak nokta” tespit ettiğinizde, SQL Server Management Studio içindeki Copilot’a sorguyu yapıştırıp bu sorgu için bir covering index tasarlamasını istemek başlangıç noktası olarak kullanılabilir.

İlgili İçerikler

  • T-SQL Regex Artık Büyük Veride de Rahat: CU5 Detayı
  • Azure DevOps’ta SQL Projeleri: Pipeline Kurmanın Temelleri
  • Microsoft SQL 2026 Yol Haritası: Sahadan Süzülmüş Notlar

Kaynaklar ve İleri Okuma

  • devblogs.microsoft.com
  • T-SQL Hygiene: Introducing the Covering Index — Jerry Nixon, Azure SQL Dev Blog
  • GitHub Copilot in SQL Server Management Studio: Get Started
  • Azure SQL Dev Blog
🤖Bu yazı yapay zeka (büyük dil modelleri) ile hazırlanmış, insan editör tarafından incelenmiştir. İçerik üretim sürecimiz.
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

VS Code’da MSSQL Eklentisinin 1.40 Güncellemesi: Gerçekten Fark Yaratıyor mu?
VS Code’da MSSQL Eklentisinin 1.40 Güncellemesi: Gerçekten Fark Yaratıyor mu?26 Mar 2026
Copilot Cloud Agent Doğrulama Araçları %20 Hızlandı
Copilot Cloud Agent Doğrulama Araçları %20 Hızlandı13 Nis 2026
Copilot Code Review: Agent Skills ve MCP Genel Kullanıma
Copilot Code Review: Agent Skills ve MCP Genel Kullanıma1 Ağu 2026
Yapay Zekâ Çağında Sanayi Politikası: Asıl Mesela Ne?
Yapay Zekâ Çağında Sanayi Politikası: Asıl Mesela Ne?6 Nis 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 INCLUDE Index Tasarımı Sorgu Performansı SQL Server T-SQL
Önceki yazı

vcpkg ve Copilot CLI ile C++ Bağımlılık Kurulumu

Sonraki yazı

Pure Virtual C++ 2026 Yarın Başlıyor: Oturumlar Hazır

İlginizi Çekebilir

GitHub Copilot’ta Dört Model İçin Kaldırma Tarihi Açıklandı
Aşkın KILIÇ 0

GitHub Copilot’ta Dört Model İçin Kaldırma Tarihi Açıklandı

04/09/2026
Google Search ile Ev Dekorasyonunu Geliştirmenin 5 Yolu
Aşkın KILIÇ 0

Google Search ile Ev Dekorasyonunu Geliştirmenin 5 Yolu

04/09/2026
GitHub Actions için üç yeni görünürlük ve kontrol özelliği
Aşkın KILIÇ 0

GitHub Actions için üç yeni görünürlük ve kontrol özelliği

04/09/2026

2 comments

comments user
Cenk B. 21/07/2026 18:38

Covering index konusunu teoride biliyordum ama INCLUDE kolonlarının nasıl çalıştığını tam kavrayamamıştım, bu yazı netleştirdi. Acaba çok sayıda INCLUDE kolonu eklemek indeks boyutunu ciddi etkiler mi, bununla ilgili bir kılavuz var mı?

Yanıtla
comments user
Özge D. 21/07/2026 21:31

Biz production’da bu yüzden çok acı çektik, sorgu planına bakınca key lookup’ların ne kadar pahalıya mal olduğunu görünce covering index’e geçtik, fark gece gündüz gibiydi. INCLUDE kolonlarını seçerken biraz dikkatli olmak lazım tabii, her şeyi oraya doldurunca indeks boyutu şişiyor.

Yanıtla

Yorum gönder Yanıtı iptal et

Yazı Ara

Takip Edin

  • Takipçi
  • Takipçi
  • Takipçi
  • Abone
  • Takipçi
  • GitHub Copilot’ta Dört Model İçin Kaldırma Tarihi Açıklandı
    04/09/2026 GitHub Copilot’ta Dört Model İçin Kaldırma Tarihi Açıklandı
  • Google Search ile Ev Dekorasyonunu Geliştirmenin 5 Yolu
    04/09/2026 Google Search ile Ev Dekorasyonunu Geliştirmenin 5 Yolu
  • GitHub Actions için üç yeni görünürlük ve kontrol özelliği
    04/09/2026 GitHub Actions için üç yeni görünürlük ve kontrol özelliği
  • Gemini 3.8 Flash GitHub Copilot'ta Kullanıma Sunuldu
    03/09/2026 Gemini 3.8 Flash GitHub Copilot’ta Kullanıma Sunuldu
  • Kubernetes v1.37 HPA ile İş Yüklerini Sıfıra İndiriyor
    03/09/2026 Kubernetes v1.37 HPA ile İş Yüklerini Sıfıra İndiriyor
  • Copilot Cloud Agent Metriği: Kullanımı Ölçmek Kolaylaştı
    11/04/2026 Copilot Cloud Agent Metriği: Kullanımı Ölçmek Kolaylaştı
  • MCP Apps’i Kolaylaştıran Fluent API: Sahada Ne Değişiyor?
    08/04/2026 MCP Apps’i Kolaylaştıran Fluent API: Sahada Ne Değişiyor?
  • GitHub Code Scanning’de Toplu Düzeltme: PR’lar Hızlandı
    07/04/2026 GitHub Code Scanning’de Toplu Düzeltme: PR’lar Hızlandı
  • GitHub Copilot Cloud Agent İçin Runner Kontrolü: Kurumsal Düzen
    03/04/2026 GitHub Copilot Cloud Agent İçin Runner Kontrolü: Kurumsal Düzen
  • Yapay Zekâ Çağında Sanayi Politikası: Asıl Mesela Ne?
    06/04/2026 Yapay Zekâ Çağında Sanayi Politikası: Asıl Mesela Ne?
  • 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

GitHub Copilot’ta Dört Model İçin Kaldırma Tarihi Açıklandı
Geliştirici Araçları Kurumsal Teknoloji

GitHub Copilot’ta Dört Model İçin Kaldırma Tarihi Açıklandı

04/09/2026 Aşkın KILIÇ
Google Search ile Ev Dekorasyonunu Geliştirmenin 5 Yolu
Bulut Altyapı Geliştirici Araçları

Google Search ile Ev Dekorasyonunu Geliştirmenin 5 Yolu

04/09/2026 Aşkın KILIÇ
GitHub Actions için üç yeni görünürlük ve kontrol özelliği
Geliştirici Araçları

GitHub Actions için üç yeni görünürlük ve kontrol özelliği

04/09/2026 Aşkın KILIÇ
Gemini 3.8 Flash GitHub Copilot'ta Kullanıma Sunuldu
Microsoft Azure Yapay Zeka

Gemini 3.8 Flash GitHub Copilot’ta Kullanıma Sunuldu

03/09/2026 Aşkın KILIÇ
Microsoft SQL’de Hibrit Arama: Metin ve Vektörün Gücü
Bulut Altyapı Geliştirici Araçları Veri & Analitik

Microsoft SQL’de Hibrit Arama: Metin ve Vektörün Gücü

03/09/2026 Aşkın KILIÇ
GitHub Copilot AI Kodlamada Maliyeti Nasıl Düşürüyor
Bulut Altyapı Geliştirici Araçları Yapay Zeka

GitHub Copilot AI Kodlamada Maliyeti Nasıl Düşürüyor

03/09/2026 Aşkın KILIÇ
Ajanik Yapay Zekâ Terimleri: Loop, Harness ve Squad
Kurumsal Teknoloji Yapay Zeka

Ajanik Yapay Zekâ Terimleri: Loop, Harness ve Squad

03/09/2026 Aşkın KILIÇ
Visual Studio'da Çözüm Bazlı Renk Teması Nasıl Ayarlanır
Geliştirici Araçları Microsoft Azure

Visual Studio’da Çözüm Bazlı Renk Teması Nasıl Ayarlanır

02/09/2026 Aşkın KILIÇ
SPFx Dev Skills: Ajanların Bildiği ve Kaçırdığı Detaylar
DevOps Geliştirici Araçları Yapay Zeka

SPFx Dev Skills: Ajanların Bildiği ve Kaçırdığı Detaylar

02/09/2026 Aşkın KILIÇ
Microsoft Entra ID için Bicep Şablonları Genel Kullanıma
DevOps Güvenlik & Kimlik Microsoft Azure

Microsoft Entra ID için Bicep Şablonları Genel Kullanıma

02/09/2026 Aşkın KILIÇ
Kubernetes v1.37: etcd RangeStream ile Bellek Dostu Liste
Bulut Altyapı Konteyner & Kubernetes

Kubernetes v1.37: etcd RangeStream ile Bellek Dostu Liste

02/09/2026 Aşkın KILIÇ
Visual Studio'da GitHub Pull Request İnceleme Rehberi
DevOps Geliştirici Araçları Yapay Zeka

Visual Studio’da GitHub Pull Request İnceleme Rehberi

01/09/2026 Aşkın 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 ASP.NET Core Azure azure app service Azure Cosmos DB Azure Developer CLI Azure DevOps azure sdk Azure SQL bulut bilişim C++ CI/CD CodeQL code review copilot Copilot CLI DevOps geliştirici verimliliği GitHub GitHub Actions GitHub Copilot güvenlik Kimlik Doğrulama Kubernetes Kurumsal geliştirme kurumsal güvenlik kurumsal yapay zeka maliyet optimizasyonu MCP Microsoft Agent Framework Microsoft Azure Microsoft Foundry otomasyon performans Pull Request RAG SEO uyumlu verimlilik veri yönetimi Visual Studio Visual Studio 2026 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 432 yazı 🏗️ Bulut Altyapı 345 yazı 🤖 Yapay Zeka 289 yazı 🔧 DevOps 242 yazı ☁️ Microsoft Azure 231 yazı 🔒 Güvenlik & Kimlik 199 yazı 🏢 Kurumsal Teknoloji 83 yazı 📊 Veri & Analitik 62 yazı 🐳 Konteyner & Kubernetes 53 yazı 📧 Microsoft 365 22 yazı 📁 Azure 1 yazı
Ara
Popüler
Yapay Zeka Azure Kubernetes DevOps Copilot Docker
Paylaş
WhatsApp
İçindekiler
    ← vcpkg ve Copilot CLI ile C++ B...
    Pure Virtual C++ 2026 Yarın Ba... →
    📩

    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