Blog
Mimari, .NET, Flutter ve ürün geliştirme üzerine yazılar.
Tam bir üretim AI yigini dört katmanı — context, RAG, fine-tuning ve harness — orchestrasyon, gozlemlenebilirlik ve maliyet kontrolu ile birlestirir. Bu yigin tek bir model seciminden ibaret degildir; her katmanin SLA'si ve sahipligi net olmadan ölçeklenebilir operasyon kurulamaz.
Manuel test ile test otomasyonu arasındaki dengeyi nasıl kurulacağını, her yaklaşımın güçlü ve zayif yönlerini, hibrit stratejiler ile kaynak planlamasını kapsamlı olarak ele alıyoruz.
En az yetki ilkesinin sistem mimarisine uygulanmasi, IAM tasarımı, servis hesaplari ve organizasyonel yayginlastirma stratejileri.
Kamusal ve dahili API'ler arasindaki mimari, güvenlik ve ürün yönetimi farklarini; erişim kontrolu, surumleme ve tuketici deneyimi acisindan karsilastiriyoruz.
Domain-driven design bağlamında domain olaylarinin tasarımı, uygulamasi, persistence stratejileri ve sistemler arasi yayilim modellerini ele aliyoruz.
İlişkisel veritabanlarında JSON kolon kullanımı, esneklik kazandırırken sorgu performansı ve veri bütünlüğü risklerini de beraberinde getirir.
Geliştirme, test ve üretim ortamları arasında yapılandırma, altyapı ve davranış tutarlılığını sağlamanın stratejileri, araçları ve pratik uygulamaları.
Statik asset üretim pipelinei, content hash ile uzun omurlu cache, CDN dagitimi ve invalidation stratejileri ile web uygulamalarinda hızlı ve tutarlı kaynak sunumunu inceliyoruz.
Flutter DevTools, timeline analizi ve rebuild optimizasyonu ile performans darbogazlarini tespit etme yontemlerini anlatir.