Azure SDK Haziran 2026: Transcription ve Planetary Pro GA’da
İnanın, Aylık Azure SDK sürüm notları çıktığında, açık konuşayım, çoğu geliştirici dönüp bakmıyor. Ben de yıllarca öyleydim. “Yine paketler yükselmiş, bir düşüneyim… GitHub Actions birkaç uyarı basar, geçeriz” diye düşünürdüm. Sonra şunu fark ettim: Bu notlar, Microsoft’un o ay hangi servise ağırlık verdiğini, hangisinin artık olgunlaştığını, hangisinin de daha yolun başında olduğunu en çıplak hâliyle gösteriyor. Marketing yok. Süs yok. Teknik gerçek var.
Haziran 2026 sürümü bu yüzden bayağı ilginç. Çünkü iki tane 1.0.0 GA var — ikisi de Python tarafında. Bir de yeni beta paketleri geliyor; bunlardan biri olan Agent Server — Optimization uzun zamandır radarımdaydı, hani şu “bir ara bakarım” deyip aslında merak ettiğiniz şeylerden biri vardır ya, tam öyle.
Gelin, lafı gevelemeden bu ayın sürümüne sahadan bakan bir gözle bakalım. Neyi kullanırsınız, neyi şimdilik kenarda tutarsınız, nerede dikkatli olmanız gerekir — hepsi burada.
Bu Ayın Manşetleri: İki GA, Birkaç Beta
Haziran 2026 sürümünün ana başlığı iki kararlı paket: azure-ai-transcription 1.0.0 ve azure-planetarycomputer 1.0.0. İkisi de Python tarafında. JavaScript ya da.NET bekliyorsanız… maalesef bu ay onların günü değil. Python resmen sahneyi kapmış.
Beta tarafında da boş geçilmemiş:
- Agent Server — Optimization (Python 1.0.0b1) — Ajan mimarilerinde maliyet ve performans tarafını toparlamak için.
- AI Discovery (Python 1.0.0b1) — Model ve servis keşfi için yeni bir API katmanı.
- Resource Management — File Shares — Hem Java hem Python için ilk beta sürümler.
- Resource Management — Discovery (Python) — Kaynak envanteri tarafı için. — ciddi fark yaratıyor
Neyse uzatmayalım, şimdi asıl meseleye gelelim: Bunlar neden önemli?
azure-ai-transcription 1.0.0: Nihayet Kararlı
Bu paketi ilk beta’da denediğimde aklımda kalan şey şuydu: API imzaları tam oturmamıştı, dokümantasyon biraz dağınıktı, batch mode ile real-time arasındaki ayrım da net değildi (buna dikkat edin). Şimdi 1.0.0 damgasını almış durumda. Microsoft fiilen “bu API’yi kafamıza göre bozmayacağız, üretimde deneyebilirsiniz” diyor.
Kısaca ne yapıyor? Ses dosyanızı ya da canlı akışınızı Azure AI Speech tarafına gönderiyor ve size transkript dönduruyor. Peki azure-cognitiveservices-speech paketinden farkı ne? (söylemesi ayıp) Asıl ayrım burada çıkıyor: Yeni paket daha modern bir yapı sunuyor, async-first gidiyor ve özellikle batch transcription iş akışları için tasarlanmış görünüyor. Uzun ses kayıtlarını sıraya alıp sonra toplu sonuç almak istiyorsanız, işin aslı bu paket baya iş görüyor.
Bakın, burayı atlarsanız yazının kalanı anlamsız kalır.
from azure.ai.transcription import TranscriptionClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
client = TranscriptionClient(
endpoint="https://your-resource.cognitiveservices.azure.com",
credential=DefaultAzureCredential()
)
# Batch transcription örneği
job = client.begin_transcription(
audio_url="https://storage.../meeting.wav",
language="tr-TR",
diarization=True
)
result = job.result()
for segment in result.segments:
print(f"[{segment.speaker}] {segment.text}")Türkçe transkript kalitesi konusunda dürüst olayım: İngilizce kadar iyi değil ama son 6-8 ayda ciddi ilerleme var gibi dürüyor. Bilhassa diarization yanı konuşmacı ayırma tarafında Türkçe için hâlâ bazı kısıtlar var; toplantıda iki kişi üst üste konuşunca sistem bazen karıştırabiliyor, şaşırdım açıkçası ama hâlâ oluyor.
Türkiye’deki Şirketler İçin Ne Anlam İfade Ediyor?
Aslında, Bunu Türkiye’deki şirketler açısından düşününce ilk akla çağrı merkezleri geliyor. KVKK yüzünden ses kayıtlarının analizi ciddi yük oluşturuyor; insan eliyle yapmak işe çoğu senaryoda imkansıza yakın. Kurumsal müşterilerde gördüğüm kadarıyla Türkçe transcription servislerine talep son bir yılda epey arttı. Ama dur bir saniye — data residency konusu burada can alıcı hâle geliyor; Türkiye’de Azure region olmadığı için West Europe veya North Europe üzerinden çalışırken latency. Mevzuat tarafını iki kere düşünmek gerekiyor (evet, doğru duydunuz)
Peki neden?
Şunu fark ettim: Alternatif olarak on-prem’de Whisper large-v3 çalıştırmak da bazı senaryolarda mantıklı olabilir (özellikle A100 veya benzeri bir GPU varsa). Ama SLA ve ölçek istiyorsanız, Azure tarafındaki yönetilen servis genelde daha az baş ağrısı demek oluyor.
Planetary Computer Pro 1.0.0: Niş Ama İşe Yarıyor
Bunu herkesin heyecanla açıp bakacağı bir paket olarak görmüyorum, açık söyleyeyim. Ama tarım, sigorta, enerji ya da çevre alanında iş yapıyorsanız bunu bilmeniz gerekiyor.
Bunu yaşayan biri olarak söyleyeyim, Planetary Computer Pro; uydu görüntüleri, iklim verileri ve arazi kullanımı gibi jeouzamsal veri katmanlarına programatik erişim sağlıyor. Temeli STAC (SpatioTemporal Asset Catalog) standardına dayanıyor; yanı veri kataloglama kısmı rastgele değil, belli bir düzen içinde ilerliyor.
1.0.0 ile gelen dikkat çekici bir breaking change var, bunu kaçırmayın:
StacOperations.list_collections metodu StacOperations.get_collections olarak yeniden adlandırıldı. Beta’dan GA’ya geçerken kodunuzu bu tek satır için güncellemeniz lazım.
Bir şey dikkatimi çekti: Ayrıca yeni response modelleri eklenmiş: AssetStatisticsResponse, ClassMapLegendResponse, QueryableDefinitionsResponse. Bunlar daha önce dict olarak dönen tipsiz yanıtları güçlü tip hâline getiriyor; IDE otomatik tamamlama geliyor, mypy ile uyum artıyor, kodu okurken gözünüz biraz rahatlıyor.
Türkiye’de Kimin İşine Yarar?
İtiraf edeyim, Sahada sık gördüğüm şey şu: Tarım kredisi veren bankalar, sigorta şirketleri, meteoroloji entegrasyonu yapan ekipler… hepsi jeouzamsal veriye ihtiyaç duyuyor ama veri kaynağı işi bazen saç baş yolduruyor. Bugüne kadar ya Sentinel Hub gibi üçüncü parti servisler kullanılıyor ya da MGM’den veri çekmek için bürokratik süreçlerle uğraşılıyor. Planetary Computer Pro en azından uydu görüntüsü. Iklim verisi tarafını tek API altında topluyor gibi dürüyor; fiyatlandırma küçük ekipler için fena değil ama enterprise volume varsa listedeki rakama fazla güvenmeyin, pazarlık payını mutlaka sorun.
Beta Paketler: Şimdiden Bakmaya Değer Olanlar
Beta paket prod’a girmez — kural basit bu kadar mı? Evet ama yine de beta’lar Microsoft’un yol haritasını önceden koklamanızı sağlıyor; bazen 6-12 ay sonrası için ipucu veriyorlar ve bu hiç küçümsenecek şey değil.
Agent Server — Optimization: Ajanların Faturası İçin
Ajan mimarileriyle çalışan herkes bunu biliyor: Bir agent tool call yapıyor, tool cevap veriyor, agent tekrar düşünüyor, sonra bir çağrı daha yapıyor… Bu döngü çok hızlı şekilde token faturasını şişirebiliyor ve latency’yi de yukarı çekiyor.
Bu paket ajan çağrı zincirlerini analiz edip optimize etmeyi hedefliyor gibi görünüyor. Nasıl çalıştığını dokümantasyonda henüz derinlemesine okumadım — beta’nın ilk sürümü sonuçta — ama tahminimce gereksiz tool call’ları eleme, paralel gidebilecek işleri paralelleştirme, cache önerileri çıkarma. Model seçimini optimize etme gibi şeylere dokunacak (ciddiyim)
Eğer Agent Framework ile Kendi Claw’ünü Kurmak: Saha Notları yazımı okuduysanız orada değindiğim maliyet meselesine doğrudan temas eden bir konu bu. İzlemeye değer mi? Bence evet.
AI Discovery: Model Envanteri Meselesi
Büyük bir Azure aboneliğinde zamanla 20-30 farklı AI modeli dağıtılmış oluyor; kimi Foundry içinde, kimi OpenAI resource’unda, kimi Machine Learning workspace’te dürüyor olabilir.
Kim nerede ne kullanıyor?
Hangi model deprecated olmuş?
Hangi endpoint hâlâ ayakta?
Bunları elle takip etmek neredeyse mümkün değil.
AI Discovery paketinin bu boşluğu doldurmayı hedeflediğini düşünüyorum.
Beta olduğu için hâlâ ham sayılır. Governance ekipleri açısından kağıt üzerinde altın değerinde olabilir.
Pratikte nasıl olacak? Önü biraz bekleyip göreceğiz.
Kod parçasını düzeltmeye calisiyorum anca tag bozulmasın diye içi açık kalmasın.
Sıkça Sorulan Sorular
Azure SDK beta paketlerini üretimde kullanabilir mıyım?
Teknik olarak kullanabilirsiniz, ama açıkçası önermiyorum. Hani Microsoft beta paketler için SLA vermiyor, üstelik API imzaları haber vermeden değişebiliyor. Prototip, POC ya da iç araç için sorun yok; ama müşteriye giden bir sistemde bence mutlaka GA sürümü beklemeye değer.
azure-ai-transcription ile azure-cognitiveservices-speech arasındaki fark ne?
Eski paket (cognitiveservices-speech) yanı C++ tabanlı native binding’lerle geliyor ve real-time senaryolara, daha geniş bir özellik setine odaklı. Yeni paket (ai-transcription) işe aslında saf Python, async-first tasarlanmış ve batch transcription iş akışları için çok daha rahat. Mesela batch işleriniz varsa yeni paketi tercih edin; real-time düşük gecikme kritikse eski paket hâlâ daha güçlü.
Peki neden?
Türkçe transcription kalitesi Azure AI’da nasıl?
Son bir yılda ciddi iyileşme öldü, bu iyi haber. Ama açıkçası İngilizce ile karşılaştırılacak seviyede henüz değil. Diyalog, teknik terimler ve bölgesel aksanlarda hâlâ hata payı yüksek. Tecrübeme göre kritik senaryolarda çıktıyı olduğu gibi güvenmemek lazım; mutlaka bir insan review adımı ekleyin.
Planetary Computer Pro’nun ücretsiz bir seviyesi var mı?
Ücretsiz Planetary Computer (yanı Pro olmayan) araştırma ve eğitim için hâlâ erişilebilir durumda. Pro sürüm işe ticari kullanım için tasarlanmış, tüketim tabanlı fiyatlandırmayla geliyor. Prod senaryosu düşünüyorsanız bence Azure hesap yöneticinizle enterprise pricing konuşmak çok daha sağlıklı olur.
SDK güncellemelerini otomatikleştirmek için ne öneriyorsunuz?
GitHub kullanıyorsanız Dependabot veya Renovate ideal. Azure DevOps tarafında da Whitesource Renovate gayet iyi çalışıyor. Aslında yapmanız gereken şu: Azure SDK paketleri için özel bir group tanımlayın, haftalık toplu PR alın, CI’da entegrasyon testleri geçtiğinde otomatik merge açın. Böylece hani küçük sürüm farkları birikmeden gidiyor, tecrübeme göre bu yaklaşım işleri çok kolaylaştırıyor.
Kaynaklar ve İleri Okuma
Azure SDK Release (June 2026) — Resmî Blog Yazısı
İtiraf edeyim, Azure SDK Releases Sayfası — Tüm Paketler ve Sürümler
Azure AI Speech Batch Transcription Dokümantasyonu
Microsoft Planetary Computer Pro Dokümantasyonu
20+ yıl deneyimli Azure Solutions Architect. Microsoft sertifikalı bulut mimari ve DevOps danışmanı. Azure, yapay zekâ ve bulut teknolojileri üzerine Türkçe teknik içerikler üretiyor.
3 comments