- Ortamlar birbirinden farklı davranıyor, kurulum manuel yürütülüyor
- Cloud faturası büyüyor ama hangi servisin ne getirdiği belirsiz
- Tek bölgede çalışan altyapı iş sürekliliği riski taşıyor
04
Cloud & Platform
Cloud & Platform Engineering
AWS ve Azure üzerinde, uygulamanın çalıştığı platformu tekrarlanabilir, güvenli ve maliyeti öngörülebilir biçimde kuruyoruz.
Kapsam
Neleri üstleniyoruz?
Altyapıyı maliyet, hız ve dayanıklılık üçgeninde birlikte değerlendiriyoruz. Hangi kararın faturaya, hangisinin performansa yazıldığını görünür kılıyor; taşıma ve yenileme işini günlük operasyonu durdurmayacak adımlara bölerek yürütüyoruz. Hem AWS hem Azure tarafında çalışıyoruz; tercihi iş yükünüz ve mevcut kurumsal anlaşmalarınız belirler.
Çalışma kalemleri
- AWS ve Azure üzerinde yükle ölçeklenen, boşta maliyet üretmeyen altyapı
- Tüm servislerin tek yerden yönetilebildiği bir platform katmanı
- Test ortamı ile üretim ortamının aynı davranması
- Tek bir bölge devre dışı kaldığında işin devam etmesi
- Bulut faturasının hangi işten kaynaklandığının görünür olması
Ne zaman gerekir?
Bu belirtiler
tanıdık geliyorsa.
Nerede uyguladık
NEXT AI platformunun serverless AWS mimarisi; MultiVM tarafında multi-node ve multi-region altyapı; Obilet tarafında aynı iş hacmi yaklaşık %20 daha düşük cloud maliyetiyle karşılanıyor.
Üretimdeki sonuç
Bu disiplini hangi
platformlarda uyguladık?
OCPPtek merkezden istasyon kontrolü
EV Charging Management (CSMS)
Sahaya yayılmış şarj altyapısı tek merkezden yönetiliyor.
Ford’un şarj altyapısı sahaya yayıldıkça istasyon durumunun izlenmesi ve komut gönderimi, operasyon için ölçeklenemeyen bir yüke dönüşmüştü. OCPP üzerinden istasyon kontrolü ve komut yönetimini, telemetri tabanlı arıza izlemeyi ve şarj oturumu takibini tek platformda birleştirdik; servis altyapısını yüksek erişilebilirlik hedefiyle kurguladık. Saha operasyonu bugün tüm istasyon filosunu tek merkezden izliyor ve yönetiyor.
Platform →
ServerlessAWS üzerinde LLM + vektör arama
Customer Intelligence (AI)
Dağınık müşteri verisi, serverless AWS mimarisinde aksiyon alınabilir içgörüye dönüştü.
NEXT AI’ın müşteri verisi birden fazla kaynağa dağılmıştı; her analiz manuel yorumlama gerektirdiği için kapasite doğrudan ekip büyüklüğüne bağlıydı. Veri toplama ve normalizasyon akışlarını, LLM tabanlı sınıflandırmayı ve vektör arama ile segment analizini serverless bir AWS mimarisinde kurguladık; solution architect ve DevOps sorumluluğunu üstlendik. Platform ham veriden doğrudan aksiyon alınabilir içgörü üretiyor, altyapı maliyeti ise kullanımla orantılı ölçekleniyor.
Platform →İlgili platformlar
Bu disiplin hangi
platformlarda devreye giriyor?
Birlikte çalışalım
Cloud ve platform mühendisliği tarafında bir ihtiyacınızı değerlendirelim.
Mevcut durumunuzu ve öncelikli kısıtlarınızı paylaşın; birlikte net bir başlangıç noktası tanımlayalım.