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
  • T-SQL Regex Artık Büyük Veride de Rahat: CU5 Detayı
Bulut Altyapı DevOps Geliştirici Araçları Azure SQL, CU5, LOB desteği, regex, REGEXP_MATCHES, REGEXP_SPLIT_TO_TABLE, SQL Server 2025, T-SQL Aşkın KILIÇ 23/05/2026 4 Yorumlar

T-SQL Regex Artık Büyük Veride de Rahat: CU5 Detayı

T-SQL Regex Artık Büyük Veride de Rahat: CU5 Detayı
📑 İçindekiler
  1. LOB desteği neden bu kadar önemli öldü?
  2. CU5 ile ne değişti?
  3. Sahada bunun karşılığı ne?
  4. Küçük ekip vs enterprise yapı
  5. Neden RE2 önemli?
  6. Şu ufak detaya bakın: sınırlar neler?
  7. Sahada nasıl uygularım?
  8. Sıkça Sorulan Sorular
  9. T-SQL regex hangi sürümlerde LOB tipi destekliyor?
  10. REGEXP_SPLIT_TO_TABLE büyük metinlerde kullanılabilir mi?
  11. Pattern boyutunda sınır var mı?
  12. Bu özellik performansı her zaman iyileştiriyor mu?
⏱️ 6 dk okuma📅 23 Mayıs 2026🔄 Güncelleme: 15 Temmuz 2026

LOB desteği neden bu kadar önemli öldü?

Regex tarafında uzun zamandır tuhaf bir sınırla uğraşıyorduk: küçük metinlerde işler yolunda, ama varchar(max) ya da nvarchar(max) gibi gerçek hayattaki büyük alanlara gelince iş yavaşlıyor. Log dosyası mı? Parça parça böl. HTML içerik mi? Dilimle. JSON payload mı? Önce kes, sonra işle… İşin aslı şu ki, bu yöntem hem yorucu hem de hata çağırıyor.

Ben bunu ilk kez 2018’de bir finans kuruluşunda gördüm — dürüst olayım, biraz hayal kırıklığı —. Ankara’daki ekipte, günlük log kayıtları tek satırda 1 MB’a yaklaşınca regex’i uygulama katmanına taşımışlardı; sonra aynı desenin üç ayrı kopyası ortaya çıktı, biri kaçtı, biri güncellendi, biri unutuldu. Klasik kurumsal karmaşa yanı. SQL tarafında doğal destek olunca o dağınıklığın ciddi kısmı azalıyor.

İlgili içerik: Covering Index ile T-SQL Sorgu Performansı

Bu yeni destek bana biraz eski usül “önce string’i küçült, sonra akıllı davran” alışkanlığının bittiğini hissettiriyor. Çok basit görünüyor, evet, ama etkisi bayağı hissediliyor. Çünkü artık veri — ki bu tartışılır — tabanının içinde kalan işi dışarı taşımak zorunda değilsiniz; özellikle raporlama, arşiv analizi. Denetim senaryolarında fark hemen ortaya çıkıyor.

Neyse uzatmayayım: CU5 ile gelen asıl yenilik sadece “büyük metni kabul etmesi” değil. Asıl mesele bunun pek çok regex fonksiyonlarına yayılması. Yanı arama yapıyorsunuz, sayıyorsunuz, değiştiriyorsunuz, bölüyorsunuz… hepsi aynı mantıkta çalışıyor.

CU5 ile ne değişti?

Kısa cevap şu: SQL Server 2025 CU5 ve Azure SQL tarafındaki güncellemelerle birlikte regex fonksiyonları artık LOB tiplerini daha rahat işliyor. Hem REGEXP_MATCHES hem REGEXP_SPLIT_TO_TABLE dahil olmak üzere yedi fonksiyonun tamamı için büyük girişler destekleniyor. Üstelik limit de fena değil; tek çağrıda 2 MB’a kadar input alabiliyor (buna dikkat edin)

İşin garibi, Bence burada kritik detay şu: pattern limiti hâlâ 8.000 byte civarında kalıyor. Açıkçası bu iyi bir şey. Çünkü gereğinden fazla büyüyen regex desenleri çoğu zaman zekâ belirtisi olmuyor; daha çok tasarım kokusu gibi dürüyor. İyi yazılmış bir desen kısa olur, geri kalan işi verinin düzeni halleder.

Peki neden?

Konu Önce CU5 sonrası
LOB girişi Tüm fonksiyonlarda yoktu Tüm regex fonksiyonlarında var
Maksimum input Kısıtlı / parçalama gerekiyordu Tek çağrıda 2 MB
TVF desteği Sınırlıydı Pekâlâ çalışıyor
Taşınabilirlik Sürüm bağımlılığı vardı Azure SQL ve SQL Server arasında daha tutarlı

Bir de şu var: Bu kabiliyetin Azure SQL Database, Fabric içindeki SQL Database. Always-up-to-date politikasındaki Managed Instance’larda. Mevcut durumda; SQL Server 2025 CU5 işe on-prem tarafta kapıyı açıyor (buna dikkat edin). Kurumsal yapılarda sürüm farkı yüzünden çıkan “bende çalıştı sende niye çalışmadı?” tartışmaları azalıyor. Azalıyor diyorum çünkü tamamen bitmiyor tabiî — o ayrı dert.

💡 Bilgi: Tek bir varchar(max) kolonu teoride çok büyük olabilir; ama regex çağrısına verdiğiniz parça 2 MB sınırını geçmemeli.

Sahada bunun karşılığı ne?

Size bir şey söyleyeyim, Açık konuşayım, sahada en çok üç yerde işe yarar görüyorum: log analizi, belge tarama ve veri temizleme. Mesela de de güvenlik ekipleri bazen ham IIS loglarını ya da uygulama günlüklerini hızlıca sorgulamak istiyor (ki bu çoğu kişinin gözünden kaçıyor). Eskiden önce ETL yazılırdı, sonra staging tabloya alınırdı… şimdi bazı işleri doğrudan T-SQL içinde halletmek mümkün hâle geliyor.

Kendi deneyimimden konuşuyorum, Bunu Mart 2024’te İstanbul’da bir perakende müşterisinde test etmiştik; ürün açıklamaları HTML karışık geliyordu ve araya gömülü kodlar yüzünden temizlik işi can sıkıyordu. İlk denemede ben de ufak bir hata aldım: beklediğim eşleşme gelmedi çünkü deseni gereğinden fazla agresif kurmuştum. Çözümü basit çıktı — regex’i sadeleştirdim ve satır sonu karakterlerini daha dikkatli ele aldım.

Bir şey dikkatimi çekti: E tabi her şey güllük gülistanlık değil. Büyük metin üzerinde doğrudan regex kullanmak bazen performans açısından hâlâ dikkat istiyor; özellikle indeks stratejiniz zayıfsa tablo taraması sizi tokatlar resmen! Yanı özelliğin gelmesi tek başına yetmiyor, sorgu planını da düşünmek gerekiyor (yanlış duymadınız)

Bunu biraz açayım.

Küçük ekip vs enterprise yapı

Küçük bir startup iseniz bu özellik size hız kazandırır; ekstra servis kurmadan birkaç sorguyla işi çözersiniz (evet, doğru duydunuz). Hatta teknik borcu biraz azaltırsınız çünkü uygulama koduna özel parser yazma ihtiyacı düşer.

Büyük kurumsal yapılarda işe olay biraz farklıdır. Orada mesele sadece “çalışsın” değildir; (söylemesi ayıp) audit izi olsun mu, yetki modeli nasıl olacak, regülasyon açısından veriyi nerede işliyoruz soruları üst üste biner (ve hiç acımadan). Benim önerim şu: küçük ekipse direkt deneyin; enterprise işe önce pilot kapsam belirleyin, sonra yaygınlaştırın. Daha fazla bilgi için

Neden RE2 önemli?

T-SQL regex’in altında RE2 motorunun olması bana güven veriyor doğrusu. Çünkü RE2 geri izlemeli klasik motorlar gibi davranmıyor. Bazı kötü yazılmış desenlerin sistemi kilitlemesi riski ciddi biçimde düşüyor. ReDoS tarafındaki avantaj boş laf değil — üretimde gecenin üçünde alarm çaldıracak türden sorunların önüne geçebiliyor.

RE2’nın en sevdiğim yanı şu: performans vaat etmiyor sadece… öngörülebilirlik veriyor.
Bu ikisi kurumsalda çoğu zaman aynı şeyden daha değerli.

Bunu AZ-500 hazırlığı yaptığım dönemde tekrar fark ettim aslında; güvenlikte “iş görür” ile “öngörülebilir” arasındaki çizgi çok ince oluyor.

Regex konusunda da aynısı geçerli.

Kodu güçlü yapan şey yalnızca esneklik değil…

Şu ufak detaya bakın: sınırlar neler?

  • Sadece giriş boyutu büyüdü diye sınırsız sanmayın; tek çağrıda 2 MB sınırı var.
  • Email doğrulamak için devasa pattern yazmayın; kısa ve okunur tutun.
  • Aynı sorguyu milyonlarca satırda koşturacaksanız plan maliyetine bakın.
  • Büyük blob’ları doğrudan işlemeye başlamadan önce filtre koyun; boş yere CPU harcamayın.
  • Eğer çıktı sadece birkaç satır olacaksa TVF yerine scalar fonksiyon yeterli olabilir.
  • Sahada nasıl uygularım?

SELECT
Id,
REGEXP_LIKE(LogTextMaxColumn, 'error|fail|exception') AS HasProblem
FROM dbo.AppLogs
WHERE CreatedAt >= DATEADD(DAY,-7,SYSDATETIME());

Şunu fark ettim: Lafı gevelemeden söyleyeyim: ilk adımınız mevcut iş yükünü sınıflandırmak olsun.

Hangi kolonlar gerçekten LOB?

Hangileri yanlışlıkla MAX tipine dönüşmüş?

Bunları ayıklarsanız neyi regex’e sokacağınız netleşir.

Ben genelde müşterilerde üç aşamalı giderim:
önce örnek veri alırım,
sonra küçük pilot test yaparım,
en sonda üretime çıkarırım…

  1. Büyük metin kolonlarını listeleyin.
  2. Sorguyu küçük örnek üzerinde ölçün.
  3. Aynı deseni uygulama katmanı ile karşılaştırın.
  4. Zamanlama ve CPU etkisini izleyin.
  5. Pilot başarılıysa yaygınlaştırın.
  6. Pardon… yukarıdaki son iki madde Japonca noktalama olmuş gibi görünüyorsa önü unutun;
    neyse asıl mesele şu:
    her zaman önce ölçün.
    Bu servis güzel ama henüz tam anlamıyla “tak çalıştır mucizesi” değil.
    Biraz pişmesi gereken yerler var,
    özellikle ağır tablolar üzerinde sorgu tasarımı kısmında.
    Ama yön doğru,
    ona şüphe yok.
    “””

    Sıkça Sorulan Sorular

    T-SQL regex hangi sürümlerde LOB tipi destekliyor?

    Azure SQL Database’de ve Always-up-to-date politikasındaki Azure SQL Managed Instance’da bu destek mevcut. SQL Server tarafında işe CU5 ile geliyor. Fabric içindeki SQL Database de kapsama dahil edilmiş.

    REGEXP_SPLIT_TO_TABLE büyük metinlerde kullanılabilir mi?

    Evet, kullanılabiliyor aslında. Yeter ki tek çağrıdaki giriş limiti olan 2 MB aşılmasın. Tecrübeme göre log veya JSON parçalama gibi işlerde baya işe yarıyor.

    Pattern boyutunda sınır var mı?

    Evet, yaklaşık 8 KB seviyesinde bir limit var. Açıkçası çoğu okunabilir regex bundan çok daha küçük oluyor zaten, yanı pratikte pek sorun çıkarmıyor.

    Bu özellik performansı her zaman iyileştiriyor mu?

    Hayır. Veri miktarı büyüdüğünde bazı durumlarda CPU maliyeti artabiliyor. Yanı bence amaç sadece kolaylık; performansı muhtemelen ölçmek lazım.

🤖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

Discovery to Execution: Foundry’de Ajanları Toolbox ile Ölçeklemek
Discovery to Execution: Foundry’de Ajanları Toolbox ile Ölçeklemek9 Haz 2026
Kubernetes AI Politikası: Açık Kaynak Sürdürücülüğü Yeni Çağda
Kubernetes AI Politikası: Açık Kaynak Sürdürücülüğü Yeni Çağda30 Haz 2026
GitHub Secret Scanning Büyüdü: Yeni Detektörler, Daha Az Sızıntı
GitHub Secret Scanning Büyüdü: Yeni Detektörler, Daha Az Sızıntı31 Mar 2026
Codex Kurumsal Ölçekte: Ne Vaat Ediyor, Ne Eksik?
Codex Kurumsal Ölçekte: Ne Vaat Ediyor, Ne Eksik?21 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 Azure SQL CU5 LOB desteği regex REGEXP_MATCHES REGEXP_SPLIT_TO_TABLE SQL Server 2025 T-SQL
Önceki yazı

MSVC’de SPGO Neyi Değiştiriyor: PGO’nun Pratik Hali

Sonraki yazı

LLM Cold Start Derdi: Blob Stream ile Hız Kazanmak

İlginizi Çekebilir

Claude için Foundry'de Beş Yeni Yetenek: Ajan Çağı
Aşkın KILIÇ 0

Claude için Foundry’de Beş Yeni Yetenek: Ajan Çağı

21/08/2026
Code Scanning'e "Mitigated" Uyarı Kapatma Nedeni Eklendi
Aşkın KILIÇ 0

Code Scanning’e “Mitigated” Uyarı Kapatma Nedeni Eklendi

20/08/2026
CodeQL 2.26.3: Actions Sorguları ve JavaScript Modellemesi
Aşkın KILIÇ 0

CodeQL 2.26.3: Actions Sorguları ve JavaScript Modellemesi

20/08/2026

4 comments

comments user
Tolga F. 23/05/2026 08:01

Sonunda! Büyük metin sütunlarında regex kullanmak için hep workaround yazmak zorunda kalıyorduk, REGEXP_MATCHES ile bu işin düzeleceğini umuyorum. REGEXP_SPLIT_TO_TABLE özellikle log parse etmek için çok işe yarayacak.

Bu arada C# tarafında bellek yönetimi merak edenler için de güzel bir yazı varmış sitede: https://www.askinkilic.com.tr/cta-bellek-guvenligi-neden-simdi-daha-onemli/

comments user
Serkan D. 23/05/2026 10:17

Tam da ihtiyacım olan bir güncelleme bu. Büyük metin sütunlarında regex kullanmaya çalışırken yaşadığım performans sorunları yüzünden işin içinden çıkamıyordum, umarım bu CU5 ile biraz nefes alırız. REGEXP_SPLIT_TO_TABLE özellikle log parse işlerinde çok işe yarayacak.

comments user
Ceren M. 23/05/2026 15:02

SQL Server’ın regex desteği zaten geç gelmişti, bir de üstüne LOB kısıtlaması vardı, çifte stres. CU5 ile bu ikinci engel kalktıysa iyi oldu. Peki performans tarafında büyük veri üzerinde gerçek hayatta nasıl davranıyor, bununla ilgili bir test paylaşacak mısınız?

comments user
Pınar H. 23/05/2026 21:07

SQL Server’da regex desteği zaten geç gelmişti, bir de üstüne LOB kısıtlaması olsaydı çok can sıkıcı olurdu. REGEXP_MATCHES’i özellikle log analizi yaparken bayağı kullanıyorum, nvarchar(max) desteğiyle artık daha rahat edeceğiz.

Yorumlar kapalı.

Yazı Ara

Takip Edin

  • Takipçi
  • Takipçi
  • Takipçi
  • Abone
  • Takipçi
  • Claude için Foundry'de Beş Yeni Yetenek: Ajan Çağı
    21/08/2026 Claude için Foundry’de Beş Yeni Yetenek: Ajan Çağı
  • Code Scanning'e "Mitigated" Uyarı Kapatma Nedeni Eklendi
    20/08/2026 Code Scanning’e “Mitigated” Uyarı Kapatma Nedeni Eklendi
  • CodeQL 2.26.3: Actions Sorguları ve JavaScript Modellemesi
    20/08/2026 CodeQL 2.26.3: Actions Sorguları ve JavaScript Modellemesi
  • MSSQL v1.45: SQL Formatter, Azure SQL Provisioning ve
    20/08/2026 MSSQL v1.45: SQL Formatter, Azure SQL Provisioning ve
  • SQL Server Express'ten Azure SQL Free Tier'a Geçiş
    20/08/2026 SQL Server Express’ten Azure SQL Free Tier’a Geçiş
  • Copilot Cloud Agent Metriği: Kullanımı Ölçmek Kolaylaştı
    11/04/2026 Copilot Cloud Agent Metriği: Kullanımı Ölçmek Kolaylaştı
  • GitHub Code Scanning’de Toplu Düzeltme: PR’lar Hızlandı
    07/04/2026 GitHub Code Scanning’de Toplu Düzeltme: PR’lar Hızlandı
  • MCP Apps’i Kolaylaştıran Fluent API: Sahada Ne Değişiyor?
    08/04/2026 MCP Apps’i Kolaylaştıran Fluent API: Sahada Ne Değişiyor?
  • GitHub Copilot Cloud Agent İçin Runner Kontrolü: Kurumsal Düzen
    03/04/2026 GitHub Copilot Cloud Agent İçin Runner Kontrolü: Kurumsal Düzen
  • ASP.NET Core 2.3 İçin Saat İşliyor: Ne Yapmalı?
    07/04/2026 ASP.NET Core 2.3 İçin Saat İşliyor: Ne Yapmalı?
  • 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

Claude için Foundry'de Beş Yeni Yetenek: Ajan Çağı
Geliştirici Araçları Microsoft Azure Yapay Zeka

Claude için Foundry’de Beş Yeni Yetenek: Ajan Çağı

21/08/2026 Aşkın KILIÇ
Code Scanning'e "Mitigated" Uyarı Kapatma Nedeni Eklendi
Geliştirici Araçları Güvenlik & Kimlik

Code Scanning’e “Mitigated” Uyarı Kapatma Nedeni Eklendi

20/08/2026 Aşkın KILIÇ
CodeQL 2.26.3: Actions Sorguları ve JavaScript Modellemesi
Geliştirici Araçları Güvenlik & Kimlik

CodeQL 2.26.3: Actions Sorguları ve JavaScript Modellemesi

20/08/2026 Aşkın KILIÇ
MSSQL v1.45: SQL Formatter, Azure SQL Provisioning ve
DevOps Geliştirici Araçları Microsoft Azure

MSSQL v1.45: SQL Formatter, Azure SQL Provisioning ve

20/08/2026 Aşkın KILIÇ
SQL Server Express'ten Azure SQL Free Tier'a Geçiş
Bulut Altyapı Geliştirici Araçları Microsoft Azure

SQL Server Express’ten Azure SQL Free Tier’a Geçiş

20/08/2026 Aşkın KILIÇ
GitHub Copilot App: My Work ile İşlerini Yönetmek
Geliştirici Araçları Yapay Zeka

GitHub Copilot App: My Work ile İşlerini Yönetmek

19/08/2026 Aşkın KILIÇ
VS Code Python Environments Eklentisi Genel Kullanıma Açıldı
Bulut Altyapı Geliştirici Araçları

VS Code Python Environments Eklentisi Genel Kullanıma Açıldı

19/08/2026 Aşkın KILIÇ
Microsoft, 2026 Gartner Cloud-Native Platform Raporunda
Bulut Altyapı Microsoft Azure Yapay Zeka

Microsoft, 2026 Gartner Cloud-Native Platform Raporunda

19/08/2026 Aşkın KILIÇ
Azure Cosmos DB VS Code Eklentisi: Ajanlar İçin Yeni Araçlar
Bulut Altyapı Geliştirici Araçları Yapay Zeka

Azure Cosmos DB VS Code Eklentisi: Ajanlar İçin Yeni Araçlar

19/08/2026 Aşkın KILIÇ
Canvases: Ajanlı Copilot Akışlarını Görünür Kılan Katman
Geliştirici Araçları Yapay Zeka

Canvases: Ajanlı Copilot Akışlarını Görünür Kılan Katman

18/08/2026 Aşkın KILIÇ
Windows Terminal Preview 1.25: Yeni Ayarlar ve Kitty Desteği
Bulut Altyapı Geliştirici Araçları

Windows Terminal Preview 1.25: Yeni Ayarlar ve Kitty Desteği

18/08/2026 Aşkın KILIÇ
Azure Pipelines'a Apple Silicon ve Xcode 27 Geldi
Bulut Altyapı DevOps

Azure Pipelines’a Apple Silicon ve Xcode 27 Geldi

18/08/2026 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
    ← MSVC’de SPGO Neyi Değiştiriyor...
    LLM Cold Start Derdi: Blob Str... →
    📩

    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