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
  • Veri & Analitik
  • SQL Decomposition: T-SQL’de Karmaşıklığı Azaltma
Geliştirici Araçları Veri & Analitik Hibrit arama, kullanıcı tanımlı tablo türleri, SQL decomposition, Stored Procedure, T-SQL Aşkın KILIÇ 05/09/2026 0 Yorumlar

SQL Decomposition: T-SQL’de Karmaşıklığı Azaltma

SQL Decomposition: T-SQL’de Karmaşıklığı Azaltma
📑 İçindekiler
  1. Hibrit arama neden iyi bir örnek?
  2. Ayrıştırma ve kapsülleme ne sağlar?
  3. Stateless bileşenlerle açık bağımlılıklar
  4. SQL Server’ın mimari yapı taşları
  5. Kullanıcı tanımlı tablo türleri
  6. Kullanıcı tanımlı fonksiyonlar
  7. Fusion ve hata davranışını sözleşmeye eklemek
  8. SQL’e özgü sınırlamalar ve test yaklaşımı
  9. İlgili İçerikler
  10. Kaynaklar ve İleri Okuma
⏱️ 6 dk okuma📅 5 Eylül 2026

Uygulama kodunda tek bir metodun çok fazla sorumluluk üstlenmesi, kodun okunmasını ve test edilmesini zorlaştırır; güvenli değişiklik yapmayı da güçleştirir. Aynı durum, mantığın veritabanına taşındığı uygulamalar için de geçerlidir. T-SQL, C#’taki sınıf, kalıtım, arayüz ve çok biçimlilik yapılarını aynı biçimde sunmaz. Yine de ayrıştırma, kapsülleme ve açık bağımlılık gibi yazılım geliştirme prensipleri SQL tarafında da uygulanabilir.

SQL decomposition, karmaşık veritabanı mantığını daha küçük, belirli sorumluluklara sahip bileşenlere ayırmaktır. Böylece her bileşenin okunması, test edilmesi, izlenmesi ve değiştirilmesi kolaylaşır. Amaç sistemi daha az yetenekli hale getirmek değil, bileşenlerin her birindeki karmaşıklığı azaltmaktır.

Hibrit arama neden iyi bir örnek?

Hibrit arama, genellikle tam metin aramasıyla vektör aramasını birleştirerek sonuç kalitesini artırır. Her yöntem kendi aday sonuçlarını bulur, ardından bu sonuçlar birleştirilip nihai sıralama oluşturulur.

Eksiksiz bir hibrit arama akışında sorgunun yeniden yazılması, embedding üretimi, tam metin araması, vektör araması, sonuçların birleştirilmesi, yeniden sıralama ve yanıt üretimi gibi adımlar bulunabilir. Her adımın sorumluluğu ayrıdır. Tam metin araması vektör aramasına ihtiyaç duymadan çalışabilmeli, vektör araması fusion aşamasından bağımsız test edilebilmeli, fusion da sonuçların nasıl üretildiğini bilmeden bu sonuçları işleyebilmelidir.

Bu akışta tam metin araması, vektör araması ve fusion için ayrı bileşenler oluşturulabilir:

EXEC dbo.ProductSearch_FullText
@Query = @Query,
@TopN = @TopN;
EXEC dbo.ProductSearch_Vector
@QueryVector = @QueryVector,
@TopN = @TopN;

Bileşenler aynı hibrit arama işlemine katılır, ancak birbirlerinin iç çalışma biçimini bilmek zorunda kalmaz.

Ayrıştırma ve kapsülleme ne sağlar?

Tek bir stored procedure zamanla girdi doğrulama, arama, sıralama, sonuç dönüşümü, hata yönetimi ve diğer işlemlerin koordinasyonunu üstlenebilir. Prosedür sistemin fazla sayıda bölümünü tanımaya başladığında okunması ve değiştirilmesi zorlaşır.

Ayrıştırma, bu sorumlulukların arasına sınırlar koyar. Örneğin ProductSearch_FullText yalnızca tam metin aramasına odaklanabilir. Çağıran tarafın FREETEXTTABLE işlemlerini, doğrulama kurallarını veya sıralama hesaplamasını bilmesi gerekmez; girişleri, çıktıları ve beklenen davranışı bilmesi yeterlidir.

CREATE PROC dbo.ProductSearch_FullText
@Query nvarchar(4000),
@TopN int = 20
AS
BEGIN
SELECT TOP (@TopN)
ft.[KEY] AS ProductId,
CAST(ROW_NUMBER() OVER (
ORDER BY ft.[RANK] DESC
) AS int) AS Rank
FROM FREETEXTTABLE(dbo.Product, *, @Query) AS ft
ORDER BY ft.[RANK] DESC;
END;

Bu prosedüre sorgu girer, sıralanmış ürünler çıkar. Sonuçların nasıl bulunduğu sınırın arkasında kalır. İç uygulama değişse bile sözleşme aynı kaldığı sürece orkestrasyon kodunu değiştirmek gerekmeyebilir.

Stateless bileşenlerle açık bağımlılıklar

Buradaki stateless yaklaşım, veritabanı durumunu yok saymaz. Veritabanından veri okumak zaten işlemin temel amacıdır. Kastedilen, global geçici tablolardan, oturum bağlamından, önceki çağrıda oluşturulmuş değerlerden ve başka bir bileşenin daha önce ne yaptığına ilişkin gizli varsayımlardan kaçınmaktır.

Bir bileşenin ihtiyaç duyduğu durum, sınırdan açıkça parametre olarak geçirilmelidir:

CREATE PROC dbo.ProductSearch_Vector
@QueryVector vector(1536),
@TopN int = 20
AS
BEGIN
SELECT TOP (@TopN)
ProductId,
CAST(ROW_NUMBER() OVER (
ORDER BY d.Distance
) AS int) AS Rank
FROM dbo.ProductEmbedding
CROSS APPLY
(
VALUES (
VECTOR_DISTANCE(
'cosine',
Embedding,
@QueryVector
)
)
) AS d(Distance)
ORDER BY d.Distance;
END;

Bu örnekte vektör araması için gereken sorgu vektörü ve döndürülecek aday sayısı açıkça belirtilir. Embedding üretimi bu prosedürün içine gizlenmez; başka bir veritabanı bileşeninde veya uygulama tarafında yapılabilir. Böylece vektör aramasının başlangıç sözleşmesi yalnızca bir vektör almaktır.

SQL Server’ın mimari yapı taşları

SQL geliştiricileri, uygulama geliştiricileriyle tamamen aynı yapı taşlarına sahip değildir. Yine de stored procedure’ler çalıştırılabilir sınırlar, kullanıcı tanımlı tablo türleri yeniden kullanılabilir veri şekilleri, fonksiyonlar ortak mantık, şemalar ise ad alanı ve güvenlik sınırı olarak kullanılabilir. THROW da bileşenlerin beklenen hataları bilinçli biçimde üretmesine yardımcı olur.

Kullanıcı tanımlı tablo türleri

Hibrit arama akışındaki bileşenlerin veri alışverişi için ortak ve öngörülebilir bir şekle ihtiyacı vardır. Kullanıcı tanımlı tablo türü, bu şekli adlandırılmış ve yeniden kullanılabilir bir sözleşmeye dönüştürür:

CREATE TYPE dbo.ProductSearchResult AS TABLE
(
ProductId int NOT NULL,
Rank      int NOT NULL
);
DECLARE @FullText dbo.ProductSearchResult;
DECLARE @Vector   dbo.ProductSearchResult;
INSERT INTO @FullText
EXEC dbo.ProductSearch_FullText @Query, @TopN;
INSERT INTO @Vector
EXEC dbo.ProductSearch_Vector @QueryVector, @TopN;

Tam metin ve vektör aramasının iç uygulamaları farklı olsa da sonraki aşama aynı veri şekli üzerinden çalışabilir. Burada bir ayrım var: Kullanıcı tanımlı tablo türü, stored procedure sonuç kümesini resmî olarak tiplemez. Prosedürlerin yine de uyumlu sütunlar döndürmesi gerekir. Tür, tablo değişkenleri ve tablo değerli parametreler için mimari içinde yeniden kullanılabilir bir sözleşme sağlar.

Tablo değerli parametreler READONLY durumundadır. Kullanıcı tanımlı tablo türleri sonradan değiştirildiğinde bu işlem tablolara göre daha zahmetli olabileceğinden, onları görece sabit sözleşmeler olarak ele almak gerekir.

Kullanıcı tanımlı fonksiyonlar

Birden fazla bileşende kullanılan anlamlı veya karmaşık mantık, kopyalanmak yerine bir fonksiyonun arkasında toplanabilir. Reciprocal Rank Fusion buna örnektir; sıralamadan bir skor hesaplar:

CREATE FUNCTION dbo.ProductSearch_RrfScore ( @Rank int )
RETURNS TABLE AS
RETURN
(
SELECT 1.0 / (60 + @Rank) AS Score
);
SELECT
r.ProductId,
s.Score
FROM @FullText AS r
CROSS APPLY dbo.ProductSearch_RrfScore(r.Rank) AS s;

Buradaki amaç her ifadeyi fonksiyona taşımak değildir. Mantığın bir anlamı varsa, yeniden kullanılacaksa veya bağımsız bir sınırı hak edecek kadar karmaşıksa fonksiyon tercih edilebilir. Satır içi tablo değerli fonksiyonlar, küme tabanlı mantıkta kullanılabilir; SQL Server bunları çevreleyen sorgu planına dahil edebilir.

Şemalar da yalnızca ilgili nesneleri gruplamaz, aynı zamanda güvenlik sınırı oluşturur. Örneğin arama bileşenleri bir search şeması altında sunulabilir. Yetkiler, temel tablolara doğrudan erişim yerine gerekli yetenekler üzerinden tanımlanabilir.

Fusion ve hata davranışını sözleşmeye eklemek

Bir bileşenin sözleşmesi başarılı çıktılarla sınırlı değildir, hataları da kapsar. Örneğin geçersiz bir TopN değeri kontrollü biçimde reddedilebilir:

IF @TopN < 1
THROW 51001, 'TopN must be greater than zero.', 1;

Fusion aşaması, tam metin ve vektör aramasından gelen iki sonucu bunların nasıl üretildiğini bilmeden birleştirebilir:

CREATE PROC dbo.ProductSearch_Fuse
@FullText dbo.ProductSearchResult READONLY,
@Vector   dbo.ProductSearchResult READONLY,
@TopN     int = 20
AS
BEGIN
WITH Scores AS
(
SELECT r.ProductId, s.Score
FROM @FullText AS r
CROSS APPLY dbo.ProductSearch_RrfScore(r.Rank) AS s
UNION ALL
SELECT r.ProductId, s.Score
FROM @Vector AS r
CROSS APPLY dbo.ProductSearch_RrfScore(r.Rank) AS s
),
Fused AS
(
SELECT
ProductId,
SUM(Score) AS FusionScore
FROM Scores
GROUP BY ProductId
)
SELECT TOP (@TopN)
ProductId,
FusionScore
FROM Fused
ORDER BY FusionScore DESC;
END;

UNION ALL kullanımı bilinçlidir. Yalnızca bir arama yönteminde bulunan ürünler de fusion işlemine katılır. İki yöntemde birden bulunan ürünlerin karşılıklı sıra katkıları toplanır. Bu örnekte son aşama FusionScore döndürür; ara ProductSearchResult şekline dönmesi gerekmez.

Akışı yöneten ince bir prosedür yalnızca orkestrasyon görevini üstlenir:

CREATE PROC dbo.ProductSearch
@Query nvarchar(4000),
@QueryVector vector(1536),
@TopN int = 20
AS
BEGIN
DECLARE @FullText dbo.ProductSearchResult;
DECLARE @Vector   dbo.ProductSearchResult;
INSERT INTO @FullText
EXEC dbo.ProductSearch_FullText @Query, @TopN;
INSERT INTO @Vector
EXEC dbo.ProductSearch_Vector @QueryVector, @TopN;
EXEC dbo.ProductSearch_Fuse
@FullText = @FullText,
@Vector   = @Vector,
@TopN     = @TopN;
END;

SQL’e özgü sınırlamalar ve test yaklaşımı

Veritabanı sınırları, uygulamadaki bir metod çağrısıyla aynı maliyete ve esnekliğe sahip değildir. Örneğin INSERT...EXEC iç içe kullanılamaz. ProductSearch_FullText de aynı yapıyı kullanıyorsa üstteki orkestratör sonuçları aynı yöntemle yakalayamaz. Daha bileştirilebilir akışlarda uygun yaprak işlemler, stored procedure yerine satır içi tablo değerli fonksiyonlar olarak uygulanabilir.

Tablo değişkenleri ve tablo değerli parametreler, geçici tablolarla aynı sütun istatistiklerini sağlamaz. Arama fusion’ında görülen küçük aday kümeleri için bu kabul edilebilir olabilir. Daha büyük ara kümelerde #temp tabloları daha iyi sorgu planları sağlayabilir.

Vektör örneğinde anlaşılabilirlik için VECTOR_DISTANCE kullanılır. Daha büyük veri kümelerinde, yaklaşık arama kabul edilebiliyorsa vektör diziniyle birlikte VECTOR_SEARCH daha uygun bir üretim uygulaması olabilir. Bileşen sınırları doğru kurulduğunda bu tür uygulama değişiklikleri fusion veya diğer aşamalar yeniden tasarlanmadan yapılabilir.

Ayrıştırılmış yapı test sürecini de kolaylaştırır. Tam metin araması tek başına çalıştırılabilir:

EXEC dbo.ProductSearch_FullText
@Query = N'running shoes',
@TopN = 10;

Embedding üretimi, vektör araması ve fusion devreye girmeden her yetenek ayrı ayrı incelenebilir. Hibrit sonuçlar beklenenden farklıysa tam metin sonuçları, vektör sonuçları ve fusion aşaması ayrı ayrı kontrol edilir; sorun hangi sınırda ortaya çıktıysa bulunabilir.

Her şeyi ayrıştırmak da doğru değildir. Küçük bir sorgu için çok sayıda prosedür, tablo türü ve fonksiyon oluşturmak gereksiz mimari yük getirir. Ayrıştırma, sorumluluklar gerçekten bağımsız olduğunda, mantık yeniden kullanılacağında, izole test değer kattığında veya bir bileşenin diğerlerini zorlamadan değişebilmesi gerektiğinde uygulanmalıdır.

İyi SQL tasarımı, SQL’i C#’a benzetmeye çalışmak değildir. Karmaşık mantığa anlamlı sınırlar çizmek, uygulama ayrıntılarını kapsüllemek, bağımlılıkları açıkça geçirmek ve SQL Server’ın prosedür, tür, fonksiyon, şema ve kontrollü hata mekanizmalarından yararlanmaktır. Mimari biraz daha gelişmiş hale gelirken her bileşen daha az karmaşık olur.

İlgili İçerikler

  • Microsoft SQL’de Hibrit Arama: Metin ve Vektörün Gücü
  • Azure SQL Vektör Arama: Optimizer Zekâsı Devrede
  • MSSQL v1.45: SQL Formatter, Azure SQL Provisioning ve

Kaynaklar ve İleri Okuma

  • devblogs.microsoft.com
  • devblogs.microsoft.com
  • SQL Decomposition in a Nutshell
🤖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

Veritabanı Federasyonu: Data API Builder Zincirleme ile Farklı Sistemleri Birleştirmek
Veritabanı Federasyonu: Data API Builder Zincirleme ile Farklı Sistemleri Birleştirmek26 Mar 2026
Intelligent Terminal 0.2: Yerel Model Desteği Geldi
Intelligent Terminal 0.2: Yerel Model Desteği Geldi11 Ağu 2026
What’s New in vcpkg (Jul 2026)
What’s New in vcpkg (Jul 2026)12 Ağu 2026
GitHub Copilot Pro Denemeleri Neden Durduruldu?
GitHub Copilot Pro Denemeleri Neden Durduruldu?11 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 Hibrit arama kullanıcı tanımlı tablo türleri SQL decomposition Stored Procedure T-SQL
Önceki yazı

AMIE ile Gerçek Zamanlı Klinik Video Görüşmeleri

Sonraki yazı

Kubernetes v1.37’de Rootless Mod Beta Aşamasına Geldi

İlginizi Çekebilir

GitHub HydraFusion: Göreve Göre Model Orkestrasyonu
Aşkın KILIÇ 0

GitHub HydraFusion: Göreve Göre Model Orkestrasyonu

05/09/2026
GitHub Copilot weekly releases — August 31
Aşkın KILIÇ 0

GitHub Copilot weekly releases — August 31

04/09/2026
Microsoft Agent Framework’e Azure Cosmos DB belleği
Aşkın KILIÇ 0

Microsoft Agent Framework’e Azure Cosmos DB belleği

04/09/2026

0 comments

comments user
Zeynep A. 05/09/2026 14:18

SQL decomposition fikri gerçekten işin “tek parça canavar” kısmını azaltıyor; her adımı ayrı stored procedure’a almak hem test etmeyi hem de değişiklik yapmayı kolaylaştırıyor. Ben de benzer bir projede hibrit arama mantığını parçalara ayırınca beklenmedik bug sayısı baya düşmüştü—siz bunu en çok hangi kısımda uyguluyorsunuz, arama mı yoksa veri hazırlama tarafı mı?

Yanıtla

Yorum gönder Yanıtı iptal et

Yazı Ara

Takip Edin

  • Takipçi
  • Takipçi
  • Takipçi
  • Abone
  • Takipçi
  • GitHub HydraFusion: Göreve Göre Model Orkestrasyonu
    05/09/2026 GitHub HydraFusion: Göreve Göre Model Orkestrasyonu
  • Kubernetes v1.37’de Rootless Mod Beta Aşamasına Geldi
    05/09/2026 Kubernetes v1.37’de Rootless Mod Beta Aşamasına Geldi
  • SQL Decomposition: T-SQL’de Karmaşıklığı Azaltma
    05/09/2026 SQL Decomposition: T-SQL’de Karmaşıklığı Azaltma
  • AMIE ile Gerçek Zamanlı Klinik Video Görüşmeleri
    05/09/2026 AMIE ile Gerçek Zamanlı Klinik Video Görüşmeleri
  • GitHub Copilot weekly releases — August 31
    04/09/2026 GitHub Copilot weekly releases — August 31
  • 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 HydraFusion: Göreve Göre Model Orkestrasyonu
Bulut Altyapı Geliştirici Araçları Yapay Zeka

GitHub HydraFusion: Göreve Göre Model Orkestrasyonu

05/09/2026 Aşkın KILIÇ
Kubernetes v1.37’de Rootless Mod Beta Aşamasına Geldi
Güvenlik & Kimlik Konteyner & Kubernetes

Kubernetes v1.37’de Rootless Mod Beta Aşamasına Geldi

05/09/2026 Aşkın KILIÇ
SQL Decomposition: T-SQL’de Karmaşıklığı Azaltma
Geliştirici Araçları Veri & Analitik

SQL Decomposition: T-SQL’de Karmaşıklığı Azaltma

05/09/2026 Aşkın KILIÇ
AMIE ile Gerçek Zamanlı Klinik Video Görüşmeleri
Bulut Altyapı Yapay Zeka

AMIE ile Gerçek Zamanlı Klinik Video Görüşmeleri

05/09/2026 Aşkın KILIÇ
GitHub Copilot weekly releases — August 31
Bulut Altyapı Geliştirici Araçları Yapay Zeka

GitHub Copilot weekly releases — August 31

04/09/2026 Aşkın KILIÇ
GPT-6 Astra GitHub Copilot’ta Kullanıma Sunuldu
DevOps Microsoft Azure

GPT-6 Astra GitHub Copilot’ta Kullanıma Sunuldu

04/09/2026 Aşkın KILIÇ
Microsoft Agent Framework’e Azure Cosmos DB belleği
DevOps Geliştirici Araçları Microsoft Azure

Microsoft Agent Framework’e Azure Cosmos DB belleği

04/09/2026 Aşkın KILIÇ
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

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
    ← AMIE ile Gerçek Zamanlı Klinik...
    Kubernetes v1.37’de Rootless M... →
    📩

    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