DevOps ve AWS Temelleri
Konteyner teknolojileri, otomasyon ve AWS bulut mimarisinin temelleri.
Detaylı bilgi →
Altyapı
DevOps Danışmanlığı
Yazılım geliştirme ve dağıtım süreçlerinizi otomasyonla hızlandırıyor, daha güvenilir hale getiriyoruz. CI/CD, konteyner altyapısı ve altyapının kod olarak yönetimiyle ekiplerinizin daha sık ve daha az hatayla yayın yapmasını sağlıyoruz.
Neler sunuyoruz
- CI/CD hatlarının tasarımı ve kurulumu
- Docker ve Kubernetes ile konteyner altyapısı
- Altyapının kod olarak yönetimi (IaC)
- Gözlemlenebilirlik: loglama, metrikler ve alarm
- DevOps süreç ve kültür dönüşümü
Hangi durumlarda
- Yazılım yayınları yavaş, manuel ve hataya açıksa
- Ortamlar arasında tutarsızlıklar yaşanıyorsa
- Altyapı değişiklikleri kontrolsüz ve belgesizse
Nasıl çalışıyoruz
Değerlendirme
Mevcut geliştirme ve yayın süreçlerinizi analiz ediyoruz.
Tasarım
Hedef DevOps mimarisini ve araç setini belirliyoruz.
Uygulama
Hatları, konteyner altyapısını ve otomasyonu kuruyoruz.
Aktarım
Ekibinizi eğitiyor ve süreçleri devrediyoruz.
Teslim ettiklerimiz
- Çalışan CI/CD hatları
- Konteyner ve IaC altyapısı
- İzleme ve alarm yapısı
- Dokümantasyon ve ekip eğitimi
İlgili eğitimler
MLOps: Modeli Üretime Almak
CI/CD, model versiyonlama, izleme ve veri kayması (drift); LLM uygulamaları için LLMOps. Modellerin canlı ortamda sürdürülebilir şekilde çalışması.
Detaylı bilgi →Sıkça Sorulan Sorular
Hangi araçlarla çalışıyorsunuz?
Git tabanlı iş akışları, yaygın CI/CD araçları, Docker ve Kubernetes ile altyapının kod olarak yönetimi araçları. Seçim mevcut altyapınıza göre yapılır.
Mevcut süreçlerimizi değiştirmek zorunda mıyız?
Değişiklik kademeli planlanır; önce en çok zaman kaybettiren ve hataya yol açan adımlar otomatikleştirilir.
Ekibimiz yeni süreçleri sürdürebilir mi?
Evet. Eğitim ve dokümantasyon teslimatların bir parçasıdır.
Kurum içi altyapıda da uygulanabilir mi?
Evet. DevOps uygulamaları bulutta ve kurum içi altyapıda aynı ilkelerle kurulabilir.
Ücretsiz durum analizi · 4 dk
Hemen başla
MLOps Olgunluk Analizi
Model geliştirme ve canlıya alma süreçlerinizin MLOps olgunluğunu 12 soruda ölçün; seviyenizi (0–4) ve sonraki adımları görün.
İlgili yazılar
MLOps Olgunluk Seviyeleri: Seviye 0'dan 4'e Yol Haritası
MLOps olgunluğu, modellerinizin ne kadar hızlı ve güvenilir şekilde canlıya çıktığını belirler. Microsoft ve Google modellerine göre seviyeler, her seviyenin özellikleri ve bir sonraki adım.
Devamını oku →MLOps Nedir? Modeller Neden Canlıya Çıkamıyor?
MLOps, makine öğrenmesi modellerini güvenilir şekilde canlıya taşımanın ve orada tutmanın disiplinidir. Bileşenleri, olgunluk seviyeleri, LLMOps ve AIOps ile farkı.
Devamını oku →Projenizi konuşalım
Eğitim, danışmanlık veya yazılım ihtiyacınızı paylaşın; en geç 2 iş günü içinde size dönüş yapalım.