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
  • Yapay Zeka
  • Photoshop’ta MSVC ve SPGO ile %20 Hız Artışı: Nasıl Oldu?
DevOps Geliştirici Araçları Microsoft Azure Yapay Zeka C++ derleyici, MSVC, performans optimizasyonu, PGO, Photoshop, profil tabanlı optimizasyon, SPGO, Windows x64 Aşkın KILIÇ 17/06/2026 3 Yorumlar

Photoshop’ta MSVC ve SPGO ile %20 Hız Artışı: Nasıl Oldu?

Photoshop'ta MSVC ve SPGO ile %20 Hız Artışı: Nasıl Oldu?
⏱️ 9 dk okuma📅 17 Haziran 2026🔄 Güncelleme: 15 Temmuz 2026

Bakın, ben senelerdir Azure tarafında çalışan biri olarak compiler iyileştirmeu haberlerine genelde “iyi bari” deyip geçerdim. Ama bu Adobe-Microsoft işbirliği biraz daha dikkatimi çekti. Sebebi de şu: Photoshop gibi 30 yıllık, devasa bir C++ uygulamasında fırça gecikmesini %20 azaltmak — kulağa basit geliyor ama altında ciddi bir mühendislik var.

📋 İçindekiler

  1. Vallahi, Avantajları şöyle sıralayayım:

    • Production binary’sinden profil toplanıyor — yanı temsil ediciliği yüksek
    • Build pipeline’da özel bir konfigürasyona gerek yok
    • Sampling overhead’i çok düşük kalıyor; gerçek kullanıcı senaryoları rahatça çalışabiliyor
    • Kaynak kodda değişiklik gerekmiyor; sadece compiler flag’leri yetiyor

    Bir de tabi MSVC’nın peak-performance ayarlarının üstüne geliyor bu iş. Yanı /GL ile whole program optimization ve LTCG (link-time code generation) zaten açık olmalı. SPGO bunların üstüne binen ekstra bir katman gibi davranıyor. Adobe ekibi önce temel ayarların düzgün olduğundan emin olmuş, sonra SPGO’ya geçmiş; sıralama burada önemliymiş.

    Peki MSVC Tarafında Nasıl Etkinleştiriliyor?

    Araya gireyim: Genel akış kabaca şöyle ilerliyor. Tabiî Photoshop ölçeğinde her adımın içinde ayrı mühendislik var (buna dikkat edin). Mantığı görmek için aşağıdaki iskelet yeterli oluyor: (en azından benim deneyimim böyle)

    # 1. Release build'i peak-performance flag'leriyle derle
    cl /O2 /GL /Gw /Gy main.cpp
    link /LTCG main.obj
    # 2. Production binary'sini representative workload ile çalıştır
    # ETW tabanlı sampling ile profil topla
    xperf -on PROC_THREAD+LOADER+PROFILE
    #... workload çalıştırılır...
    xperf -d profile.etl
    # 3. Profil verisini SPGO formatına dönüştür ve yeniden derle
    cl /O2 /GL /Gw /Gy /GENPROFILE:PATH=profile.pgd main.cpp
    link /LTCG /USEPROFILE:PGD=profile.pgd main.obj
    
    

    Bu sadece kavramsal bir taslak — gerçek üretimde toolchain biraz daha karmaşık oluyor ama mantık aynı kalıyor. Ve dikkat edin: kod tek satır değişmedi; yalnızca derleyiciye “şu binary böyle çalışıyor, buna göre optimize et” dedik.

    x64 vs ARM64 Farkı Niye Önemli?

    Yanı, x64’te %20, ARM64’te %13 çıkmış olması ilk bakışta “neden ARM daha az kazandı?” sorusunu getiriyor olabilir. Aslında işin doğası biraz böyle ilerliyor; ARM64 mimarisi daha fazla register’a sahip ve instruction set’i daha düzenli olduğu için baseline’da zaten görece iyi kod üretiyor. x64 tarafında işe legacy mimariden gelen kısıtlar (az register meselesi, complex instruction encoding falan) iyileştirme için daha fazla manevra alanı bırakabiliyor.

    ARM64 tarafında %13 bile az değil hani. Hele bir de — ki bu tartışılır — Surface Pro X ya da Copilot+ PC’ler gibi ARM tabanlı Windows cihazlarda Photoshop’un akıcı çalışması Microsoft açısından stratejik kalıyor. Bu cihazlar pil ömrü için optimize ediliyor ama performans yine kritik; SPGO burada hem hız hem de enerji verimliliği kazandırabiliyor çünkü daha az instruction çalıştırılıyor ve doğal olarak daha az enerji gidiyor.

    Türkiye’deki C++ Ekipleri İçin Ne Anlama Geliyor?

    Şimdi gelelim asıl soruya bence burada dönüp dolaşıp ona geliyoruz zaten Türkiye’de native C++ ile büyük masaüstü uygulaması geliştiren ekip sayısı çok fazla değil ama olanlar — finans tarafında risk hesaplama sistemleri, oyun stüdyoları, CAD/CAM yazılımları, medikal görüntüleme işleri — bu tarz iyileştirmelardan ciddi fayda görebilirler.

    Performans-kritik uygulamalarda hâlâ alternatif yok gibi düşünün; web güzel tamam ama bazı işler var ki orada CPU’nun nefesi doğrudan hissediliyor.

    Kurumsal C++ ekiplerinde gördüğüm en yaygın hata şu: MSVC’nın gelişmiş iyileştirme flag’lerini açmayı unutuyorlar ya da “build süremiz uzar” diye kapatıyorlar.

    /GL. /LTCG kapalı bir release build’ınız varsa masada ciddi performans bırakıyorsunuz demektir.

    SPGO’ya gelmeden önce şu temel kontrolü yapın:

    Flag Ne Yapar? Maliyet
    /O2 Hız için tam iyileştirme Build süresi az artar
    /GL Whole program optimization Build süresi belirgin artar
    /LTCG Link-time code generation LInk süresi çok artar
    /Gw Optimize global data Ihmal edilebilir
    /Gy Function-level linking Ihmal edilebilir
    SPGO P rofile-driven optimization P rofil toplama altyapısı gerekir

    Küçük ekipseniz — diyelim 5-10 kişilik bir oyun stüdyosu — SPGO’ya hemen atlamayın.

    Önce /O2 /GL /LTCG kombinasyonunu doğru yapılandırın.

    Bu bile birçok projede %5-10 kazandırabiliyor.

    Enterprise seviyede ve büyük binary’lere sahip projelerdeyse SPGO için yatırım yapmaya değer oluyor.

    💡 Bilgi: SPGO ile ilgili Microsoft dokümantasyonunda dikkat çeken nokta şu:

    representative workload seçimi sonucun kalitesini doğrudan belirliyor.

    Yanı sadece “uygulamayı beş dakika açık tut” yetmiyor;

    gerçek kullanıcı senaryolarını otomatize etmeniz gerekiyor.
    Yoksa ölçüm var gibi görünür ama elde kalan şey biraz zayıf olur.

    SPGO’nun Görünmeyen Maliyeti

    Açık konuşayım:

    SPGO bedava değil.

    Profil toplama altyapısı kurmak gerekiyor.

    Yanı sadece compiler flag açıp bitmiyor.

    Şunları planlamanız lazım:

    1. [ ] Representative workload üretmek için otomasyon

      Kullanıcı senaryolarını UI seviyesinde simüle eden test suite’leri gerekir;

    2. [ ] ETW veya benzeri sampling profiler entegrasyonu

      CI/CD pipeline’a sokulması gerekir;

    3. [ ] Profil verisinin versiyonlanması

      Kod değiştikçe profilin de güncellenmesi gerekir;

    4. [ ] İki aşamalı build pipeline

      Önce baseline build,

      sonra profil ile rebuild gerekir;

    5. Bütün bunlar küçük ekip için fazla olabilir.

      Ama Photoshop ölçeğinde bir ürününüz varsa bu yatırımın geri dönüşü hızlı olur;

      %1 performans artışı bile milyonlarca kullanıcıda toplamda devasa enerji ve zaman tasarrufu demek olabilir.

      Bu arada konu MSVC olunca,

      eğer build toolchain’inizle ilgili güncellemeleri de takip ediyorsanız MSVC Build Tools Haziran 2026 Önizleme: Sessiz Ama Derin İyileştirmeler

      yazımdaki değişikliklere de göz atmanızı öneririm.

      Orada da benzer

      “sessiz ama etkili”

      iyileştirmeler vardı.

      GPU Varken CPU Optimizasyonu Hâlâ Önemli mi?

      Birinin

      ”

      günümüzde her şey GPU’ya kayıyor, CPU optimize etmeu eski moda”

      diyeceğini duyar gibiyim.

      Yanılıyorsun.

      Photoshop örneği tam da bunu gösteriyor.

      Evet, image processing filtreleri büyük oranda GPU’ya taşındı.

      Ama kullanıcının latency hissettiği yerler

      — fırça anlık tepkisi, dosya açma, UI responsiveness

      — hâlâ CPU’ya bağlı.

      Çünkü bu işlemlerin GPU’ya gitme overhead’i, işlemin kendisinden büyük olabiliyor.

      Bence bu önemli bir ders.

      AI ve GPU coşkusu içinde

      ”

      CPU artık önemli değil”

      gibi bir algı oluşuyor.

      Halbuki uygulamanızın kullanıcıya hissettirdiği gecikmenin çoğu hâlâ CPU tarafında kalıyor. Hot path’leriniz hangi tarafta işe oraya yatırım yapacaksınız. Profil olmadan bunu bilemezsiniz. SPGO bu yüzden değerli — varsayım yapmıyor, ölçüyor.

      Eleştirim : Daha Kolay Olabilirdi

      Adobe-Microsoft hikâyesi güzel ama dürüst olalım :

      SPGO’nun setup’ı hâlâ küçük ekipler için yorucu.

      Microsoft’un bu konuda daha hazır şablonlar,

      Visual Studio entegrasyonu sunmasını isterdim.

      Linux tarafında AutoFDO benzer yaklaşımıyla zaten yıllardır var ve toolchain’i biraz daha olgun dürüyor.

      MSVC tarafında SPGO yeni kapı açıyor ama hâlâ “advanced users only” hissi veriyor.

      Umarım önümüzdeki sürümlerde bu olgunlaşır. Çünkü potansiyeli büyük.

      Eğer Visual Studio’da tek checkbox ile açılabilir hâle gelirse çok daha fazla ekip faydalanır.

      Şu anki hâliyle biraz “elit kulüp” gibi dürüyor.

      Geliştirici verimliliği açısından da bakacak olursak,
      Visual Studio’dan Çıkmadan Pull Request İncelemek : Artık Daha Rahat

      yazımda da değindiğim gibi,
      Microsoft son dönemde IDE deneyimine baya yatırım yapıyor.
      SP GO’nun da bu yolculuğa en kısa zamanda katılması lazım.

      Sıkça Sorulan Sorular

      SPGO ile klasik PGO arasında ne fark var?

      Klasik PGO’da özel bir instrumented binary derliyorsunuz, sonra o binary’yi çalıştırarak profil topluyorsunuz (buna dikkat edin). SPGO işe normal release binary’nizden sampling yaparak profil topluyor. Yanı aslında SPGO çok daha düşük overhead’e sahip — production ortamında çalışabiliyor ve build pipeline’a entegre etmesi de çok daha kolay.

      Küçük projeler için SPGO kullanmak mantıklı mı?

      Açıkçası, Açıkçası, genelde hayır. Projeniz birkaç on bin satırın altındaysa önce /O2 /GL /LTCG gibi temel iyileştirme flag’lerini deneyin. Hani profil toplama, representative workload otomasyonu, iki aşamalı build derken SPGO’nun getirdiği ekstra altyapı maliyeti küçük projelerde ROI’yi ciddi anlamda bozuyor.

      Her uygulamada %20 performans artışı bekleyebilir mıyım?

      Net bir şekilde hayır. Photoshop’taki %20 rakamı biraz özel bir durum — hem devasa bir kod tabanı var hem de CPU-bound hot path’ler çok yoğun. Bence bu rakamı baz almak yanıltıcı olabilir. Mesela GPU ağırlıklı çalışan (belki yanılıyorum ama) uygulamalarda kazanım çok daha düşük kalabiliyor. Genel beklenti %5-15 aralığında, ama profil olmadan tahmin yapmak gerçekten riskli — dürüst olayım, biraz hayal kırıklığı —

      SPGO için Visual Studio 2026 şart mı?

      SPGO desteği MSVC’nın son sürümlerinde mevcut. Tecrübeme göre flag’ler. Workflow sürümler arasında değişebildiğinden, tam toolchain detayları için Microsoft’un resmî dokümantasyonunu takip etmenizi öneririm.

      Photoshop’un ARM64 sürümünde kazanım neden daha az öldü?

      İlginç olan şu ki, ARM64 mimarisi zaten daha fazla register sunuyor. Instruction set’i daha düzenli — bu yüzden baseline kod kalitesi baştan daha yüksek. x64 mimarisinde işe optimizasyon için çok daha fazla manevra alanı kalıyor. Yanı aslında %13 ARM64 kazanımı hiç de kötü değil bence — bu rakam, baseline’ın. Oldukça iyi olduğunu gösteriyor.

      Kaynaklar ve İleri Okuma

      Ne yalan söyleyeyim, Microsoft C++ Team Blog: Boosting Adobe Photoshop’s Performance with MSVC and SPGO

      Microsoft Learn: Profile-Guided Optimizations Resmî Dokümantasyonu

      MSVC /GL Whole Program Optimization Referansı

    🤖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

    GitHub'da Güvenlik Sekmesi Değişti: Kalite de Eklendi
    GitHub'da Güvenlik Sekmesi Değişti: Kalite de Eklendi5 Nis 2026
    Microsoft 365 E7: Yapay Zeka ve Güvenlik Bir Arada10 Mar 2026
    Yorum Analitiğiyle Geri Bildirimde Gerçekten Fark Yaratmak Mümkün mü?
    Yorum Analitiğiyle Geri Bildirimde Gerçekten Fark Yaratmak Mümkün mü?23 Mar 2026
    SharePoint Copilot Apps: Sohbete Gerçek Arayüz Geliyor
    SharePoint Copilot Apps: Sohbete Gerçek Arayüz Geliyor23 Haz 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 C++ derleyici MSVC performans optimizasyonu PGO Photoshop profil tabanlı optimizasyon SPGO Windows x64
Önceki yazı

GitHub Code Quality artık ücretli: Kurumlar neyi hesap etmeli?

Sonraki yazı

.NET Haziran 2026 Servis Güncellemesi: 3 CVE ve Bilmeniz Gerekenler

İlginizi Çekebilir

Birim Test Üretimi İçin Polyglot Copilot Ajanı
Aşkın KILIÇ 0

Birim Test Üretimi İçin Polyglot Copilot Ajanı

01/08/2026
Kubernetes v1.37 Ön İzleme: Kaldırılanlar ve Yenilikler
Aşkın KILIÇ 0

Kubernetes v1.37 Ön İzleme: Kaldırılanlar ve Yenilikler

01/08/2026
Copilot Code Review: Agent Skills ve MCP Genel Kullanıma
Aşkın KILIÇ 0

Copilot Code Review: Agent Skills ve MCP Genel Kullanıma

01/08/2026

3 comments

comments user
Burcu Ç. 17/06/2026 07:41

Fırça gecikmesi meselesi Photoshop kullanıcılarının yıllardır şikayet ettiği bir şeydi, %20 ciddi bir rakam. Peki SPGO’nun klasik PGO’ya göre temel avantajı profil toplama sürecinin daha gerçekçi kullanım senaryolarını yansıtması mı?

Yanıtla
comments user
Koray M. 17/06/2026 15:33

Fırça gecikmesi Photoshop’ta gerçekten can sıkıcı bir şeydi, özellikle büyük brush boyutlarında. SPGO’nun klasik PGO’ya göre farkını merak ettim, acaba profil toplama sürecindeki overhead farkından mı kaynaklanıyor bu avantaj?

Yanıtla
comments user
Murat Ö. 17/06/2026 18:01

Fırça gecikmesi meselesi profesyonel kullanıcılar için gerçekten can sıkıcı bir sorundu, %20 fark tablet ile çalışanlara ciddi bir şey hissettirir. SPGO’nun klasik PGO’ya kıyasla gerçek kullanım verilerini baz alması mantıklı bir yaklaşım, merak ediyorum aynı teknik diğer Creative Cloud uygulamalarına da uygulanacak mı? Bu arada şu yazınız da güzeldi: Microsoft Build 2026: Liderlerin Bilmesi Gereken 3 Kritik Çıkarım — https://www.askinkilic.com.tr/microsoft-build-2026-liderlerin-bilm

Yanıtla

Yorum gönder Yanıtı iptal et

Yazı Ara

Takip Edin

  • Takipçi
  • Takipçi
  • Takipçi
  • Abone
  • Takipçi
  • Birim Test Üretimi İçin Polyglot Copilot Ajanı
    01/08/2026 Birim Test Üretimi İçin Polyglot Copilot Ajanı
  • Kubernetes v1.37 Ön İzleme: Kaldırılanlar ve Yenilikler
    01/08/2026 Kubernetes v1.37 Ön İzleme: Kaldırılanlar ve Yenilikler
  • Copilot Code Review: Agent Skills ve MCP Genel Kullanıma
    01/08/2026 Copilot Code Review: Agent Skills ve MCP Genel Kullanıma
  • npm 2FA Bypass Token Kısıtlamaları: Yeni Kurallar
    31/07/2026 npm 2FA Bypass Token Kısıtlamaları: Yeni Kurallar
  • GitHub Actions'a $/ Söz Dizimi: Aynı Repo'daki Aksiyonlara
    31/07/2026 GitHub Actions’a $/ Söz Dizimi: Aynı Repo’daki Aksiyonlara
  • 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
  • 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
  • MCP Apps’i Kolaylaştıran Fluent API: Sahada Ne Değişiyor?
    08/04/2026 MCP Apps’i Kolaylaştıran Fluent API: Sahada Ne Değişiyor?
  • 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

Birim Test Üretimi İçin Polyglot Copilot Ajanı
DevOps Geliştirici Araçları Yapay Zeka

Birim Test Üretimi İçin Polyglot Copilot Ajanı

01/08/2026 Aşkın KILIÇ
Kubernetes v1.37 Ön İzleme: Kaldırılanlar ve Yenilikler
Geliştirici Araçları Konteyner & Kubernetes

Kubernetes v1.37 Ön İzleme: Kaldırılanlar ve Yenilikler

01/08/2026 Aşkın KILIÇ
Copilot Code Review: Agent Skills ve MCP Genel Kullanıma
Geliştirici Araçları Microsoft Azure

Copilot Code Review: Agent Skills ve MCP Genel Kullanıma

01/08/2026 Aşkın KILIÇ
npm 2FA Bypass Token Kısıtlamaları: Yeni Kurallar
Bulut Altyapı Güvenlik & Kimlik

npm 2FA Bypass Token Kısıtlamaları: Yeni Kurallar

31/07/2026 Aşkın KILIÇ
GitHub Actions'a $/ Söz Dizimi: Aynı Repo'daki Aksiyonlara
Geliştirici Araçları Güvenlik & Kimlik

GitHub Actions’a $/ Söz Dizimi: Aynı Repo’daki Aksiyonlara

31/07/2026 Aşkın KILIÇ
.NET 11 yenilikleri, çıkış tarihi ve destek süresini özetleyen görsel
Geliştirici Araçları

.NET 11 Nedir? Tüm Yenilikler, Çıkış Tarihi ve Destek Süresi

31/07/2026 Aşkın KILIÇ
VS Code'da SQL Projects ile Veritabanı Refactor
DevOps Geliştirici Araçları Microsoft Azure

VS Code’da SQL Projects ile Veritabanı Refactor

31/07/2026 Aşkın KILIÇ
GitHub Models Kapandı: Alternatifler ve Geçiş Yolu
Bulut Altyapı Geliştirici Araçları Yapay Zeka

GitHub Models Kapandı: Alternatifler ve Geçiş Yolu

31/07/2026 Aşkın KILIÇ
Agent Framework, Copilot CLI ve Squad ile Ajan Ekipleri
DevOps Microsoft Azure Yapay Zeka

Agent Framework, Copilot CLI ve Squad ile Ajan Ekipleri

30/07/2026 Aşkın KILIÇ
Copilot Business ve Enterprise'da Model Varsayılan Açılıyor
DevOps Güvenlik & Kimlik Microsoft Azure

Copilot Business ve Enterprise’da Model Varsayılan Açılıyor

30/07/2026 Aşkın KILIÇ
Visual Studio'da Modele Ne Kadar Düşüneceğini Söyleyin
DevOps Geliştirici Araçları

Visual Studio’da Modele Ne Kadar Düşüneceğini Söyleyin

30/07/2026 Aşkın KILIÇ
Ingress NGINX Emekli Oluyor: Kubernetes'ten Kritik Uyarı
Bulut Altyapı Güvenlik & Kimlik Konteyner & Kubernetes

Ingress NGINX Emekli Oluyor: Kubernetes’ten Kritik Uyarı

30/07/2026 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 Azure azure app service Azure Cosmos DB Azure Developer CLI Azure DevOps Azure Functions Azure OpenAI azure sdk Azure SQL 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 MSVC 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 339 yazı 🏗️ Bulut Altyapı 280 yazı 🤖 Yapay Zeka 240 yazı 🔧 DevOps 198 yazı ☁️ Microsoft Azure 186 yazı 🔒 Güvenlik & Kimlik 161 yazı 🏢 Kurumsal Teknoloji 65 yazı 📊 Veri & Analitik 57 yazı 🐳 Konteyner & Kubernetes 47 yazı 📧 Microsoft 365 21 yazı 📁 Azure 1 yazı
Ara
Popüler
Yapay Zeka Azure Kubernetes DevOps Copilot Docker
Paylaş
WhatsApp
İçindekiler
    ← GitHub Code Quality artık ücre...
    .NET Haziran 2026 Servis Günce... →
    📩

    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