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
  • Geliştirici Araçları
  • GitHub Actions API’de Workflow Run Sayımı Artık “2.500+
Bulut Altyapı Geliştirici Araçları filtreleme, GitHub Actions, otomasyon, REST API, Workflow Run Aşkın KILIÇ 27/09/2026 0 Yorumlar

GitHub Actions API’de Workflow Run Sayımı Artık “2.500+

GitHub Actions API'de Workflow Run Sayımı Artık "2.500+
📑 İçindekiler
  1. Tam olarak ne değişti?
  2. Neden "daha az kesin" ama "daha doğru"?
  3. Entegrasyonlarınız etkileniyor mu?
  4. Kimler için pratikte bir fark yaratmayacak?
  5. Özet
  6. İlgili İçerikler
  7. Kaynaklar ve İleri Okuma

⏱️ 3 dk okuma📅 27 Eylül 2026

GitHub Actions’ta workflow run sorgularının toplam kayıt sayısını hesaplama biçimi değişti. workflow, event, status, branch veya actor filtreleriyle arama yaptığınızda artık daha az kesin ama daha doğru bir toplam alıyorsunuz: bulunan kayıt sayısı 2.500’ü aşıyorsa GitHub tam rakamı hesaplamaya uğraşmıyor, doğrudan “2.500+” bildiriyor. Değişiklik hem GitHub Actions API hem de arayüz tarafında geçerli, github.com ile GitHub Enterprise Cloud üzerinde yayına alınıyor.

Tam olarak ne değişti?

Değişiklik üç maddeye iniyor:

  • Sayfalama aynı kaldı. Sorgular önceki gibi en fazla 1.000 öğeye kadar sayfalanmış sonuç dönduruyor, yani tek bir sorgudan çekebileceğiniz kayıt hacminde bir değişiklik yok.
  • Sayım için üst sınır geldi. Eşleşen kayıt sayısı 2.500’ü geçtiğinde kesin rakam yerine “2.500+” ifadesi raporlanıyor.
  • Kapsam filtrelerle sınırlı. Bu davranış workflow, event, status, branch veya actor alanlarına göre yapılan aramalar için geçerli.

1.000 öğelik sayfalama sınırıyla 2.500’lük sayım eşiği birbirinden ayrı şeyler. Birincisi kaç kaydı geri alabileceğinizi belirliyor, ikincisi “kaç kayıt eşleşti?” sorusuna verilen cevabın ne zaman yuvarlanacağını.

Neden “daha az kesin” ama “daha doğru”?

İlk bakışta çelişkili duran bu ifadenin teknik bir gerekçesi var. GitHub’ın açıklamasına göre 2.500’den fazla kayıt getiren sorgular sıklıkla zaman aşımına uğruyordu ve sistem böyle durumlarda gerçek toplamı değil, zaman aşımı gerçekleşmeden önce sayabildiği kayıt sayısını dönduruyordu.

Ekranda ya da API yanıtında kesin görünen o sayı, aslında yarıda kesilmiş bir hesaplamanın kalıntısı olabiliyordu. Üstelik rakam çalıştırmadan çalıştırmaya oynuyordu; aynı filtreyle iki kez sorgu attığınızda iki farklı toplam görebiliyordunuz. Sabit bir eşik koyup “2.500+” demek tam sayı vermiyor ama en azından yanıltmıyor.

İkinci kazanım performans tarafında. Büyük sonuç kümelerinde tam sayım yapmaya çalışmamak sorgu maliyetini düşürüyor, GitHub’ın ifadesiyle müşteriler için genel performansı iyileştiriyor. Actions sekmesinde yoğun geçmişi olan depolarda liste görünümünün davranışı da bu sayede daha öngörülebilir oluyor.

Entegrasyonlarınız etkileniyor mu?

Etkilenme ihtimali olan senaryo net: Tek bir sorgudan 2.500’den fazla eşleşen workflow run bilgisine dayanan entegrasyonlar ve script’ler. Otomasyonunuz dönen toplam sayıyı bir metrik olarak kullanıyorsa, 2.500 eşiğini geçen durumlarda sayısal bir değer yerine “2.500+” biçiminde bir gösterimle karşılaşacaksınız.

GitHub bu durum için filtreleri daraltmayı öneriyor, örnek olarak da tarih aralığı eklemeyi gösteriyor: Sorguyu belirli bir zaman penceresine sıkıştırıp yalnızca ihtiyacınız olan çalıştırmaları hedefliyorsunuz. Sonuç kümesini eşiğin altına indirdiğinizde sayım yine kesin bir değer olarak geliyor.

Pratikte kontrol etmeniz gereken noktalar şunlar:

  • Toplam sayım değerini parse eden kodunuz varsa, sayısal olmayan bir ifadeyi (“2.500+”) güvenli şekilde ele aldığından emin olun. Tipi doğrudan tam sayıya çeviren bir mantık burada hata üretebilir.
  • Raporlama ve dashboard katmanında “toplam çalıştırma sayısı” gösteren panelleriniz varsa, eşik üstü durumlarda gösterimi nasıl yansıtacağınıza karar verin.
  • Toplu veri çekme işlerinde sorguyu zaman dilimlerine, workflow’lara veya branch’lere göre bölerek çalıştırmayı düşünün. Bu hem eşiği aşmamanızı sağlar hem de sayfalama sınırıyla daha rahat çalışmanıza imkan verir.

Kimler için pratikte bir fark yaratmayacak?

Gündelik kullanımda Actions sekmesinde son çalıştırmalara bakan, belirli bir branch’teki başarısız run’ları filtreleyen ya da tek bir workflow’un geçmişine göz atan kullanıcıların çoğu için görünür bir fark olmayacak. Bu tür sorgularda sonuç kümesi genellikle 2.500’ün epey altında kalıyor, kesin sayım da gösterilmeye devam ediyor.

Fark, uzun geçmişe sahip ve yoğun CI trafiği olan depolarda hissediliyor; özellikle de geniş filtrelerle, örneğin yalnızca status’e göre tarama yapan otomasyonlarda. Zaman aşımı riskinin en yüksek olduğu alan da zaten burası, yani değişikliğin hedef kitlesi.

Özet

Sayfalama üst sınırı 1.000 öğede sabit, eşleşen kayıt sayısı 2.500’ü aştığında toplam “2.500+” olarak raporlanıyor. Değişiklik workflow, event, status, branch ve actor filtreleriyle yapılan sorguları kapsıyor, github.com ile GitHub Enterprise Cloud üzerinde devreye alınıyor. Yapılacak iş, 2.500’ü aşan sonuç kümelerine dayanan script’leri gözden geçirip filtreleri daraltmaktan ibaret.

İlgili İçerikler

  • GitHub Actions’da Agentic Workflow Ayarlarını Anında Görmek: Gerçekten Oyun Değiştirici mi?
  • GitHub Actions Şüpheli Workflow’ları Onaya Alıyor
  • GitHub Actions Node 20 Desteğini Kaldırdı: Node 24 Zorunlu

Kaynaklar ve İleri Okuma

  • github.blog
  • Changes to query results in the GitHub Actions API and UI – The GitHub Blog
  • GitHub REST API: Workflow runs dokümantasyonu
  • GitHub Actions için üç yeni görünürlük ve kontrol özelliği
  • GitHub Actions’ta 50 yeniden çalıştırma sınırı
🤖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

Gemini API’de Maliyet ve Hız Dengesi: Flex ile Priority
Gemini API’de Maliyet ve Hız Dengesi: Flex ile Priority4 Nis 2026
TypeScript 7.0 Yayınlandı: Go ile 10 Kat Hız
TypeScript 7.0 Yayınlandı: Go ile 10 Kat Hız25 Tem 2026
GPT-6 Sol ve Luna ile Copilot'ta Doğru Model Seçimi
GPT-6 Sol ve Luna ile Copilot'ta Doğru Model Seçimi22 Eyl 2026
SharePoint RER Emekliye Ayrılıyor: 1 Temmuz 2027 Son Tarih
SharePoint RER Emekliye Ayrılıyor: 1 Temmuz 2027 Son Tarih6 Tem 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 filtreleme GitHub Actions otomasyon REST API Workflow Run
Önceki yazı

Copilot CLI’da C++ Kod Zekası: Whole Codebase Indexing

Sonraki yazı

Copilot Managed Settings: JSON Hatalarını Ürün İçinde Bulun

İlginizi Çekebilir

Azure Blob Storage ile Deep Agents'a Kalıcı Dosya Sistemi
Aşkın KILIÇ 0

Azure Blob Storage ile Deep Agents’a Kalıcı Dosya Sistemi

28/09/2026
C# ile Memory Dump Alma: Thread Pool Tıkanmasını Yakala
Aşkın KILIÇ 0

C# ile Memory Dump Alma: Thread Pool Tıkanmasını Yakala

27/09/2026
Copilot Managed Settings: JSON Hatalarını Ürün İçinde Bulun
Aşkın KILIÇ 0

Copilot Managed Settings: JSON Hatalarını Ürün İçinde Bulun

27/09/2026

0 comments

comments user
Zeynep A. 27/09/2026 16:52

Bizim CI raporlarında run sayısını metrik olarak kullanıyorduk, bu değişiklikle 2.500 üzerini takip etmek zorlaşacak gibi. Acaba tarih filtresiyle parçalayıp toplamak dışında bir yol var mı? Bu arada şu yazınız da işime yaradı: Copilot Managed Settings: JSON Hatalarını Ürün İçinde Bulun — https://www.askinkilic.com.tr/copilot-managed-settings-json-hatalarini-urun-icinde-bulun/

Yanıtla
comments user
Derya E. 28/09/2026 01:30

Bizim CI’da run sayısını metrik olarak takip ediyorduk, bu değişiklikle dashboard’daki sayılar patladı resmen. 2.500 üstünü kesin görmek isteyenler için API tarafında bir alternatif var mı acaba? Bu arada şu yazınız da işime yaradı: Copilot CLI’da C++ Kod Zekası: Whole Codebase Indexing — https://www.askinkilic.com.tr/copilot-clida-c-kod

Yanıtla

Yorum gönder Yanıtı iptal et

Yazı Ara

Takip Edin

  • Takipçi
  • Takipçi
  • Takipçi
  • Abone
  • Takipçi
  • Azure Blob Storage ile Deep Agents'a Kalıcı Dosya Sistemi
    28/09/2026 Azure Blob Storage ile Deep Agents’a Kalıcı Dosya Sistemi
  • C# ile Memory Dump Alma: Thread Pool Tıkanmasını Yakala
    27/09/2026 C# ile Memory Dump Alma: Thread Pool Tıkanmasını Yakala
  • Copilot Managed Settings: JSON Hatalarını Ürün İçinde Bulun
    27/09/2026 Copilot Managed Settings: JSON Hatalarını Ürün İçinde Bulun
  • GitHub Actions API'de Workflow Run Sayımı Artık "2.500+
    27/09/2026 GitHub Actions API’de Workflow Run Sayımı Artık “2.500+
  • Copilot CLI'da C++ Kod Zekası: Whole Codebase Indexing
    27/09/2026 Copilot CLI’da C++ Kod Zekası: Whole Codebase Indexing
  • NL2SQL’de Asıl Soru: Prompt mu, Veritabanı mı?
    15/05/2026 NL2SQL’de Asıl Soru: Prompt mu, Veritabanı mı?
  • 25 Dolar Altında Yapay Zeka Uygulaması mı? İşte Nasıl Yapılır!
    10/03/2026 25 Dolara Yapay Zeka Uygulaması Nasıl Yapılır?
  • 2026-03-10_15-35-23
    10/03/2026 Microsoft 365 E7: Yapay Zeka ve Güvenlik Bir Arada
  • DevOps Güncellemeleri
    09/03/2026 Azure DevOps Server Şubat Güncellemesi: Güvenlik
  • Terminalde AI Ajanlarını Koddan Teste Taşımak: azd ile Gerçekten Yerel Deneyim
    18/03/2026 Terminalde AI Ajanlarını Koddan Teste Taşımak: azd ile Gerçekten Yerel Deneyim
  • 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

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 OpenAI azure sdk Azure SQL bulut bilişim 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 Entra ID Microsoft Foundry otomasyon performans Pull Request RAG SEO uyumlu verimlilik veri yönetimi Visual Studio Visual Studio 2026 VS Code yapay zeka 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 469 yazı 🏗️ Bulut Altyapı 378 yazı 🤖 Yapay Zeka 314 yazı 🔧 DevOps 260 yazı ☁️ Microsoft Azure 254 yazı 🔒 Güvenlik & Kimlik 214 yazı 🏢 Kurumsal Teknoloji 96 yazı 📊 Veri & Analitik 66 yazı 🐳 Konteyner & Kubernetes 61 yazı 📧 Microsoft 365 22 yazı 📁 Azure 1 yazı
Ara
Popüler
Yapay Zeka Azure Kubernetes DevOps Copilot Docker
Paylaş
WhatsApp
İçindekiler
    ← Copilot CLI’da C++ Kod Z...
    Copilot Managed Settings: JSON... →
    📩

    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