Bulut Hizmet Modelleri

Bulut Hizmet Modelleri Bu yazımızda, bulut bilişimde sunulan hizmet modellerini ele alacağız. Bulut Hizmet Modelleri: IaaS, PaaS ve SaaS Nedir? Bulut bilişim günümüzde işletmelerin dijital dönüşüm süreçlerinde temel bir yapı taşı haline gelmiştir. Bu teknolojiyi etkili şekilde kullanabilmek için bulut hizmetlerinin farklı türlerini ve sorumluluk paylaşımlarını iyi anlamak gerekir. En yaygın üç bulut hizmet modeli şunlardır: IaaS (Infrastructure as a Service) – Hizmet Olarak Altyapı PaaS (Platform as a Service) – Hizmet Olarak Platform SaaS (Software as a Service) – Hizmet Olarak Yazılım Bu üç model, kullanıcının bulut sağlayıcısıyla sistem üzerindeki kontrol paylaşımını belirler. Şimdi her birini tek tek inceleyelim: 1) IaaS (Hizmet Olarak Altyapı) Tanım: IaaS, bulut sağlayıcısının temel altyapı bileşenlerini (sunucular, ağ bağlantısı, depolama) sunduğu modeldir. Geri kalan tüm katmanların yönetimi kullanıcıya aittir. Nasıl Çalışır? Bulut size sanal bir makine (VM) verir. Siz bu makineye işletim sistemi kurarsınız, yazılımları yüklersiniz, güncellemeleri ve güvenliği sağlarsınız. Makinenin bakımından, izlenmesinden ve çalışır durumda olmasından tamamen siz sorumlusunuz. Örnek:Azure Virtual Machines, Amazon EC2 2) PaaS (Hizmet Olarak Platform) Tanım: PaaS, bulut sağlayıcısının altyapıya ek olarak çalışma zamanı ortamı, veritabanı yönetimi, yük dengeleme, güvenlik güncellemeleri gibi platform hizmetlerini sunduğu modeldir. Kullanıcının yalnızca uygulama geliştirmesi ve kodu çalıştırması gerekir. Nasıl Çalışır? Bulut tüm altyapıyı, çalıştırma ortamını ve platform bileşenlerini sunar. Siz sadece kodu yüklersiniz, sistemin ayakta kalmasından sağlayıcı sorumludur. Sanal makineler gibi alt bileşenlere erişiminiz olmaz. Örnek:Azure App Services, Google App Engine 3) PaaS (Hizmet Olarak Platform) Tanım: SaaS, tamamen bulutta çalışan, son kullanıcıya doğrudan hizmet veren yazılımlardır. Kullanıcının herhangi bir kurulum, bakım veya güncelleme yapması gerekmez. Nasıl Çalışır? Yazılım ve tüm bileşenleri bulut sağlayıcısı tarafından yönetilir. Kullanıcı sadece hizmeti kullanır. Altyapı, veritabanı, uygulama kodu dahil hiçbir katmana erişim sağlanmaz. Örnek:Microsoft 365, Salesforce, Google Workspace Sorumluluk Paylaşımı Tablosu Aşağıdaki tablo, farklı hizmet modellerinde kullanıcı ve sağlayıcının sorumluluk alanlarını göstermektedir: Katmanlar Şirket İçi IaaS PaaS SaaS Uygulamalar Kullanıcı Kullanıcı Kullanıcı Sağlayıcı Veriler Kullanıcı Kullanıcı Kullanıcı Sağlayıcı Çalışma Zamanı Ortamı Kullanıcı Kullanıcı Sağlayıcı Sağlayıcı Ara Yazılım Kullanıcı Kullanıcı Sağlayıcı Sağlayıcı İşletim Sistemi Kullanıcı Kullanıcı Sağlayıcı Sağlayıcı Sanallaştırma Kullanıcı Sağlayıcı Sağlayıcı Sağlayıcı Sunucular Kullanıcı Sağlayıcı Sağlayıcı Sağlayıcı Depolama Kullanıcı Sağlayıcı Sağlayıcı Sağlayıcı Ağ Kullanıcı Sağlayıcı Sağlayıcı Sağlayıcı Bu tablo, sistem üzerindeki kontrol düzeyinizin şirket içinden SaaS’a doğru azaldığını açıkça gösterir. Daha az kontrol, daha az operasyonel yük anlamına gelir; fakat aynı zamanda daha az özelleştirme imkânı da sunar. Diğer Bulut Hizmet Modelleri IaaS, PaaS ve SaaS dışında sektörde çeşitli özel ihtiyaçlara yanıt veren başka hizmet modelleri de vardır: FaaS (Function as a Service): Sadece fonksiyon yazarsınız, tüm altyapıyı bulut yönetir. DBaaS (Database as a Service): Veritabanı hizmeti sağlanır, siz yalnızca verileri yönetirsiniz. DaaS (Desktop as a Service): Sanal masaüstü ortamı sunulur. IoTaaS (IoT as a Service): IoT cihazlarını yönetmeye yönelik hizmetler. AIaaS (AI as a Service): Yapay zekâ algoritmalarına API ile erişim sağlanır. Bu yeni nesil hizmetler, belirli alanlarda uzmanlaşmış çözümler sunarak bulutun esnekliğini daha da ileri taşır. Sonuç Her hizmet modeli, farklı kullanım senaryolarına ve teknik yetkinlik seviyelerine hitap eder. IaaS, altyapı yönetiminde esneklik isteyen geliştiriciler ve BT uzmanları için uygundur. PaaS, uygulama geliştirmeye odaklanan yazılım ekipleri için idealdir. SaaS, son kullanıcıların hızlı ve zahmetsiz hizmet almasını sağlar. İşletmeniz için en doğru modeli seçmek, hem teknik başarı hem de maliyet optimizasyonu açısından kritik bir adımdır. Veysel Özer Anıl Pehlivan

Bulut Bilişimin Finansal Boyutu

Bulut Bilişim Finansal Boyutu Bulut bilişimin finansal etkilerini bu yazımızda mercek altına alıyoruz. Bulut Bilişimin Finansal Boyutu: CapEx ve OpEx Arasındaki Fark Dijital dönüşüm süreçlerinde sadece teknoloji değil, finansal yaklaşım da büyük bir değişim geçiriyor. Bu dönüşümün merkezinde ise iki önemli finansal kavram yer alıyor: CapEx (Capital Expenditure – Sermaye Gideri) ve OpEx (Operational Expenditure – İşletme Gideri). Bulut bilişimi anlamanın temelinde bu iki kavram arasındaki farkı kavramak yatıyor. CapEx Nedir? Sermaye Gideri (CapEx), gelecekteki kullanım veya kâr beklentisiyle yapılan ön yatırımları ifade eder. Geleneksel BT modellerinde CapEx oldukça yaygındır. Örneğin: Fiziksel sunucuların satın alınması Veri merkezlerinin kurulumu Klima, ağ cihazları gibi altyapı yatırımları Yazılım lisanslarının yıllık/kalıcı alımları Bu tür yatırımlarda, kuruluşlar yüksek maliyetli alımları peşin olarak yapar ve bu kaynakları uzun vadeli kullanım için hazırda tutar. Ancak bu yaklaşım her zaman verimli değildir. Çünkü ihtiyaçlar değişse de yapılan yatırım sabittir ve kolay ölçeklenemez. OpEx Nedir? İşletme Gideri (OpEx) ise yalnızca kullanılan kaynaklar için ödeme yapılması anlamına gelir. Bu model, harcamanın anlık ihtiyaca göre yapılmasını sağlar. Bulut bilişim de bu modele dayanır. Örneğin bir işletme, yıl boyunca yalnızca iki sanal sunucu kullanabilir ve ihtiyaç duyduğu Kasım ayında bu sayıyı geçici olarak dörde çıkarabilir. Bu ek sunuculara sadece ihtiyaç duyulan süre boyunca ödeme yapılır, sonrasında tekrar düşürülür. Bu sayede: Kaynak kullanımı esneklik kazanır Gereksiz maliyetler önlenir Finansal kaynaklar daha verimli kullanılır Geleneksel BT: CapEx Ağırlıklı Model Geleneksel bilgi teknolojileri altyapıları CapEx odaklıdır. Başlangıçta büyük yatırımlar yapılır ve ancak bu yatırımlar tamamlandığında sistemler kullanılmaya başlanabilir. Ancak bu sistemlerde de bazı OpEx kalemleri mevcuttur: Elektrik giderleri (genellikle aylık) BT çalışanlarının maaşları Donanım/yazılım bakım maliyetleri Bu giderler düzenli olarak ödenir, ancak ana yatırım yine CapEx üzerinden gerçekleşir. Bulut Modeli: OpEx Odaklı Yaklaşım Bulut teknolojileri, harcama modelini CapEx’ten OpEx’e kaydırır. Yani: Ön yatırım gerekmez Kaynaklar ihtiyaca göre anlık sağlanır Kullanılan kadar ödeme yapılır Yatırımlar esneklik kazanır Örneğin yıl boyunca iki sanal makine kullanılıp yalnızca Kasım ayında iki ek makine çalıştırıldığında, yalnızca o ay ek ücret ödenir. Böylece gereksiz yatırım yapılmaz, israf engellenir. Sonuç: Esneklik ve Verimlilik İçin OpEx Modeli CapEx modeli sabit ve esnek olmayan bir finansal yaklaşım sunarken, OpEx modeli dinamik, ölçeklenebilir ve maliyet-etkin bir yapı sağlar. Bulut bilişim, organizasyonların sermaye yatırımı yapmadan teknolojik kapasiteye ulaşmasını mümkün kılar. Bu da sadece teknik değil, finansal anlamda da devrim niteliğinde bir avantaj sunar. Sonuç olarak, bulutun sunduğu OpEx modeli; hem küçük işletmeler hem de büyük kurumsal yapılar için daha sürdürülebilir, çevik ve stratejik bir BT yaklaşımı anlamına gelir. Veysel Özer Anıl Pehlivan

Bulut Bilişimin Beş Temel Özelliği

Bulut Bilişimin Beş Temel Özelliği Bu yazımızda, bulut bilişimin beş temel özelliğini açıklayacağız. Bulut Bilişimin Beş Temel Özelliği: Neden Önemlidir? Bulut bilişim, günümüzde işletmelerin dijital dönüşüm süreçlerinde vazgeçilmez bir teknoloji haline gelmiştir. Her ne kadar “başkası tarafından yönetilen bilgi işlem, ağ, depolama ve hizmetler” şeklinde yaygın, gayriresmî bir tanımı olsa da; bulutun aslında çok daha teknik ve yapılandırılmış bir tanımı vardır. Bu tanım, bulut bilişimin beş temel özelliğine dayanır: Talep Üzerine Self-Servis, Geniş Ağ Erişimi, Kaynak Havuzu, Hızlı Esneklik, Ölçülü Hizmet. Bu özellikler, bulut bilişimi geleneksel BT altyapılarından ayıran ve onu bu denli güçlü kılan temel taşlardır. Şimdi her birini detaylıca inceleyelim:  1) Talep Üzerine Self-Servis (On-Demand Self-Service) Bu özellik, kullanıcıların insan etkileşimine ihtiyaç duymadan bilgi işlem kaynaklarını kendilerinin sağlayabilmesini ifade eder.Bir sanal makineye ihtiyaç duyduğunuzda bir BT personeline e-posta atmanız ya da destek talebinde bulunmanız gerekmez. Bunun yerine, bir web arayüzü üzerinden ihtiyacınızı belirleyip birkaç tıklama ile işlemi tamamlayabilirsiniz. Kısa sürede kaynaklar kullanıma hazır hale gelir.Bu otomasyon, 7/24 hizmet alımını mümkün kılar ve süreçleri hızlandırır.  2) Geniş Ağ Erişimi (Broad Network Access) Bulut kaynakları internet veya özel ağlar üzerinden, konumdan bağımsız olarak erişilebilir durumdadır.Örneğin, Amerika’daki bir veri merkezinde oluşturduğunuz sanal makineyeTürkiye’deki  ofisinizden erişebilirsiniz. Bu, yüksek bant genişliği ve güçlü ağ altyapısıyla desteklenir.Fiziksel veri merkezine erişim gerekmediği gibi, kullanıcıların fiziksel donanım üzerinde hiçbir yetkisi veya gereksinimi yoktur.  3) Kaynak Havuzu (Resource Pooling) Kaynak havuzu, bulut sağlayıcısının fiziksel bilgi işlem kaynaklarını (sunucular, depolama, ağ altyapısı vb.) çoklu müşteriler arasında dinamik olarak paylaştırabilmesi anlamına gelir.Kullanıcılar hangi fiziksel kaynağı kullandığını bilmez ve çoğu zaman seçemez. Bunun yerine bulut sağlayıcısının kontrol sistemi, kaynakları ihtiyaçlara göre otomatik olarak tahsis eder.Bazı gelişmiş hizmetlerde, güvenlik gereksinimlerine göre fiziksel olarak ayrılmış makineler talep edilebilir, ancak bu hizmetler genellikle daha yüksek maliyetlidir.  4) Hızlı Esneklik (Rapid Elasticity) Bulut ortamlarında kaynaklar talebe göre otomatik olarak artırılabilir veya azaltılabilir.Örneğin, Black Friday gibi yoğun dönemlerde sistemin otomatik olarak daha fazla kaynak kullanarak ölçeklenmesi, ardından normal dönemlerde kaynakların azaltılması mümkündür.Bu esneklik, hem yüksek performans sağlar hem de maliyetleri optimize eder. Bu özellik, bulutun en büyük avantajlarından biridir ve birçok işletmenin geçiş motivasyonunun temelini oluşturur.  5) Ölçülü Hizmet (Measured Service) Bulut hizmetlerinde ödeme modeli, sadece kullanılan kaynaklar üzerinden gerçekleştirilir.Kullandığınız sanal makine, veri depolama alanı ya da işlem süresi kadar ödeme yaparsınız. Bu ölçüm genellikle saniye gibi hassas zaman dilimlerinde yapılır.Örneğin: Sunucu süresi → saniyelik faturalandırma Depolama alanı → kullanılan GB başına Veri tabanı sorguları → çağrı sayısı başına Kullanılmayan kaynaklar için ödeme yapılmaz. Bu da işletmelerin kaynak kullanımını maksimum verimlilikle planlamasına olanak tanır. Veysel Özer Anıl Pehlivan

Bulut Bilişim Neden Gereklidir

Bulut Bilişim Neden Gereklidir? Bu yazımızda, bulut bilişimin neden gerekli olduğunu geçmişten günümüze uzanan dönüşüm hikayesiyle ele alıyoruz. Bulut Bilişim Neden Gereklidir? Geçmişten Günümüze Bir Dönüşüm Hikayesi Gelin, bulut bilişim kavramını daha iyi anlamak için öncelikle “bulut öncesi” döneme bir göz atalım.  Buluttan Önce Neler Vardı? Geçmişte, herhangi bir sunucuya ihtiyaç duyduğunuzda, ilk olarak bu sunucuyu fiziksel olarak satın almanız gerekirdi. Ardından işletim sistemi kurulmalı, gerekli yazılımlar yüklenmeli ve tüm yapılandırmalar manuel olarak yapılmalıydı. Bu sürecin tamamı kurum içi BT ekipleri tarafından yürütülürdü. Bu yaklaşım sadece kurulum değil, aynı zamanda bakım ve güncelleme sorumluluklarını da beraberinde getiriyordu. Donanımlar eskidikçe yenileriyle değiştirilmesi gerekir, bu da ek maliyet ve operasyonel yük demekti. Sonuç olarak, şirketlerin kendi fiziksel sunucu odaları olurdu – ki bu odaların pek de kullanıcı dostu veya verimli yerler olduğu söylenemezdi. Üstelik bu sadece sunucularla sınırlı değildi. Ağ yönetimi, veritabanı sistemleri, kullanıcı yönetimi gibi birçok bileşen de benzer şekilde manuel olarak yönetilirdi. Gerçek Hayattan Bir Senaryo: Kara Cuma Krizi Bir örnekle bu durumu netleştirelim. Diyelim ki elektrikli ev aletleri satan bir mağazanız var. Ürünlerinizi hem fiziksel mağazada hem de bir web sitesi üzerinden satıyorsunuz. Başlangıçta, web sitesini iki sunucu üzerinde çalışacak şekilde yapılandırdınız. Ocak ayında web siteniz yayına başladı ve CPU kullanımı %60 civarında seyretti – bu, oldukça verimli bir kullanım oranıdır. Yıl boyunca her şey sorunsuz ilerledi… ta ki Kasım ayındaki Kara Cuma’ya kadar. Bu özel günde müşteri trafiği aniden patladı ve CPU kullanımı %120 seviyesine fırladı. Gerçekte CPU %120 çalışamaz – bu, sistemin çöktüğü anlamına gelir. Yani yılın en önemli alışveriş gününde web siteniz erişilemez hale geldi. Sunucu Sayısını Artırmak Çözüm mü? Bu durumdan ders çıkararak BT ekibiyle bir değerlendirme toplantısı yaptınız. Alınan karar doğrultusunda sunucu sayısını iki katına çıkardınız, yani dört sunucuya ulaştınız. Sonraki yılın Ocak ayında CPU kullanımı %20’ye kadar düştü. Kasım ayı geldiğinde ise, yoğun talebe rağmen CPU kullanımı %90’da kaldı ve web siteniz sorunsuz çalıştı. İlk bakışta bu başarılı bir çözüm gibi görünüyor. Ancak, yıllık CPU kullanım verilerine baktığınızda çarpıcı bir tablo ortaya çıkıyor: yılın 11 ayında kaynakların çok büyük bir kısmı atıl durumda. Sadece Kasım ayında yüksek performans ihtiyacı var. Oysa siz, yılın her günü çalışacak dört sunucuya yatırım yaptınız. Bu da ciddi bir kaynak israfına yol açıyor. İşte Bulutun Getirdiği Devrim Tam da bu noktada bulut bilişim devreye giriyor. Bulut sistemleri, ihtiyaç duyduğunuz anda kaynakları esnek şekilde ölçeklendirmenize olanak tanır. Yılın büyük bölümünde daha düşük kaynakla çalışırken, özel kampanya dönemlerinde kaynakları artırarak yüksek talepleri karşılayabilirsiniz. Yani bulut, hem maliyetleri optimize eder hem de sistemlerinizin esnekliğini artırır. Sunucuların alımı, kurulumu, bakımı gibi yüklerden sizi kurtarır ve yalnızca kullandığınız kadar ödeme yapmanıza imkân tanır. Bulut bilişim yalnızca teknik bir gelişme değil; aynı zamanda iş sürekliliğini garanti altına alan, maliyetleri düşüren ve kurumların çevik hareket etmesini sağlayan stratejik bir yaklaşımdır. Bulutun motivasyonu da işte bu gerçek ihtiyaçtan doğmuştur. Veysel Özer Anıl Pehlivan

Visual Studio’da Adım Adım Partition İşlemi

Visual Studioda Adım Adım Partition İşlemi Bu makalede, Microsoft’un Contoso veritabanındaki Sales tablosuna Visual Studio kullanarak partition işlemi uygulama adımlarını detaylı bir şekilde ele alacağız. Partition işlemi, büyük veri kümelerini yönetmek ve performansı artırmak için kullanılan önemli bir veri depolama tekniğidir. . 1. Yeni Proje Oluşturma Visual Studio‘yu açın ve yeni bir Analysis Services Tabular Project oluşturun.  Sağ paneldeki Data Sources bölümüne sağ tıklayıp Import From Data Source seçeneğini seçin.  Contoso veritabanına bağlanın ve Sales-Customer-Date -Product-Store  tablosunu modele ekleyin.  2. Partition Tanımlama Sales tablosuna sağ tıklayıp Partition seçeneğini seçin.  Design seçeneğine tıklayarak Power Qery editörünü açın.  3. Parametre Tanımlama New düğmesine tıklayarak yeni bir parametre oluşturun.  Parametre adını Year olarak belirleyin ve partition işlemini yıllık olarak yapacağınızı belirtin.  4. Parametreyi Veriye Uygulama Order date kolonuna gidip Data filters seçeneğini seçin.  Year ve ardından this year seçeneğini seçin.  M kodu kısmını düzenleyerek parametreyi dinamik hale getirin.  5. Fonksiyon Oluşturma Sales Partition tablosuna sağ tıklayıp Create Function seçeneğini seçin.  Fonksiyon adını SalesOneYear olarak belirleyin ve parametreyi ekleyin.  Bu sayede belirli bir yıl için partition tablosu oluşturabilirsiniz.  6. Partition Manager’ı Düzenleme Partition Manager ekranında ilgili alanı düzenleyerek partition işlemlerini yönetebilirsiniz.  Bu adımları takip ederek Visual Studio’da partition işlemini başarılı bir şekilde uygulayabilirsiniz. Partition işlemi sayesinde büyük veri kümelerini daha etkin bir şekilde yönetebilir ve sorgularınızın performansını artırabilirsiniz.  Veysel Özer Anıl Pehlivan

Tabular Model Process ,Deploy ve Schedule İşlemi

Tabular Model Process ,Deploy ve Schedule İşlemi Bu makalemizde, Visual Studio ortamında oluşturduğumuz Power BI modelindeki tabloları SQL Server Analysis Services (SSAS) üzerinde nasıl schedule edeceğimizi adım adım açıklayacağız. Power BI modelimizin tablolarını SQL Server Analysis Services (SSAS) üzerinde işlemeye başlamadan önce, Visual Studio’da oluşturduğumuz modelin deploy işlemini gerçekleştirmemiz gerekmektedir. Aşağıdaki adımlarda bu süreci detaylı bir şekilde ele alacağız. 1. Power BI Modelinin Hazırlanması Öncelikle, Visual Studio’da Customer ve Date adında iki tabloyu oluşturuyoruz. Bu tablolar arasındaki ilişkileri belirleyerek, tabloları birleştiriyoruz. Ardından, Power BI modelimizi oluşturduktan sonra aşağıdaki adımları takip ediyoruz:  1.1 Build Adımı Modelimizi başarıyla oluşturduktan sonra, Visual Studio üzerinde Build işlemini gerçekleştiriyoruz. Bu adımda, modelde herhangi bir hata olup olmadığı kontrol edilerek derleme işlemi tamamlanır. 1.2. Deploy Adımı Modelin doğru şekilde derlendiğinden emin olduktan sonra, oluşturduğumuz Power BI modelini SQL Server Analysis Services (SSAS) makinesine deploy ediyoruz. Deploy işlemi tamamlandığında, modelimiz SSAS sunucusunda kullanılabilir hale gelir.  Not: Bu adımların detaylı açıklamalarını ilerleyen dönemlerde kapsamlı bir yazı ile paylaşmayı planlıyoruz.  2. SSAS Üzerinde İşlem Yapmak Modelimizi SQL Server Analysis Services (SSAS) üzerine deploy ettikten sonra, SQL Server Management Studio’yu (SSMS) açarak işlemlerimize devam ediyoruz.  2.1. SSAS Sunucusuna Bağlanmak SQL Server Management Studio’yu açarak, deploy ettiğimiz modelin bulunduğu SSAS sunucusuna bağlanıyoruz. SSAS altındaki “Databases” bölümünde, deploy edilen modeli buluyoruz. 2.2. Modeldeki Tabloyu Seçmek SSAS’ta ilgili modelin altındaki “Tables” sekmesine tıklıyoruz. Burada, işlem yapmak istediğimiz tabloyu sağ tıklayarak açılan menüden “Process Table” seçeneğine tıklıyoruz.  2.3. Full Process Seçeneğini Seçmek Açılan pencere üzerinde, “Mode” alanında yer alan seçeneklerden “Full Process” seçeneğini seçiyoruz. Ardından, sol üst köşede bulunan “Script” butonuna tıklayarak, işlemle ilgili SQL script’ini açıyoruz. Bu script’i, ilerleyen adımlarda kullanmak üzere kopyalıyoruz.  3. SQL Server Agent ile Job Oluşturmak SQL Server Management Studio’da Database Engine üzerinde çalışabilmek için, öncelikle SQL Server Agent servisinin aktif olması gerekmektedir. Aşağıdaki adımları takip ederek, SQL Server Agent’ı etkinleştiriyor ve iş planlaması yapıyoruz.  3.1. SQL Server Agent’ı Aktif Hale Getirmek SQL Server Management Studio’da, Database Engine bağlantısını kurduktan sonra, “SQL Server Agent” servisinin kırmızı olduğunu görmeliyiz. Bu servisi sağ tıklayarak “Start” seçeneğiyle aktif hale getiriyoruz.  3.2. Yeni Job Oluşturmak SQL Server Agent aktif hale geldikten sonra, alt menüde bulunan “Jobs” bölümüne sağ tıklayarak “New Job” seçeneğine tıklıyoruz. Bu işlem, yeni bir job oluşturma penceresini açacaktır.  3.3. SQL Server Analysis Services Query Ekleme Yeni job penceresinde, “Steps” sekmesine tıklıyoruz ve burada “SQL Server Analysis Services Query” seçeneğini belirliyoruz. Açılan alana, daha önce kopyaladığımız SSAS işlem script’ini yapıştırıyoruz.  3.4. Job Adımını Başarılı Olarak Tamamlama “Advanced” kısmına gelerek, job’ın başarılı bir şekilde tamamlanmasını sağlamak için gerekli ayarları yapıyoruz. Ardından, “OK” diyerek işlemi tamamlıyoruz.  4. Zamanlama (Scheduling) İşlemi Oluşturduğumuz job’ın zamanlamasını yapmak için, SSMS üzerinde sol menüde yer alan “Schedules” sekmesine tıklıyoruz. Burada, job’ın hangi zaman diliminde çalışması gerektiğine dair seçenekler sunulacaktır. İstediğimiz zaman dilimlerini seçerek, işlemi tamamlıyoruz.  5. Job’ı Çalıştırmak Son adımda, oluşturduğumuz job’ı sağ tıklayarak “Start Job at Step” seçeneğiyle manuel olarak çalıştırıyoruz. Bu işlem, sürecin başarılı bir şekilde tamamlanmasını sağlar.  Sonuç: Bu adımları takip ederek, Visual Studio’da oluşturduğumuz Power BI modelini SQL Server Analysis Services (SSAS) üzerinden schedule edebiliriz. Bu işlem sayesinde, tablolarımızın verilerini belirlediğimiz zaman dilimlerinde otomatik olarak işleyebilir ve raporlama süreçlerini düzenli hale getirebiliriz.  Yukarıdaki makale, adımları detaylı şekilde açıklamaktadır. Her aşamanın doğru şekilde takip edilmesi, başarılı bir deployment ve scheduling süreci için kritik öneme sahiptir.  Veysel Özer Anıl Pehlivan

On-Prem Mimarisi

On-Prem Mimarisi Bu Makalede On Prem Mimarisinden bahsedeceğim.   On-Prem Mimarisinin Yapısı ve Veri Analizi Süreci On-Prem mimarisi, modern veri analizi süreçlerinin temellerini oluşturan önemli bir yapı sunmaktadır. Bu yapı, veri kaynaklarının yönetimi, veri temizleme ve dönüşüm işlemleri, veri modelleme ve raporlama aşamalarını kapsamaktadır.  Veri Kaynakları On-Prem mimarisinin sol tarafında, çeşitli veri kaynakları yer almaktadır. Bu kaynaklar, işletmelerin veri ihtiyacını karşılamak üzere farklı sistemlerden toplanan verileri temsil eder. Veri kaynaklarının etkin bir şekilde yönetilmesi, analitik süreçlerin başarısı için kritik öneme sahiptir.  ETL Katmanı Orta katmanda yer alan ETL (Extract, Transform, Load) katmanı, verilerin temizlenmesi ve dönüştürülmesi işlemlerinin gerçekleştirildiği aşamadır. Bu aşamada, ham veriler analiz için uygun hale getirilir. Veri temizleme süreçleri, verinin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırırken, dönüşüm işlemleri verinin analiz için anlamlı bir biçimde yapılandırılmasını sağlar.  Veri Modelleme Veri temizleme ve dönüşüm işlemlerinin ardından, oluşturulan verinin geliştirilmesi gerekmektedir. Bu süreç, genellikle Visual Studio veya Tabular Editor gibi üçüncü parti araçlar kullanılarak gerçekleştirilir. Geliştirilen veri modeli, işletmenin analitik ihtiyaçlarına uygun olarak yapılandırılmalıdır. Nihai hale getirilen model, SQL Server Analysis Services (SSAS) üzerinden dağıtım (Deploy) aşamasına geçer.  Raporlama Süreci Veri modeli başarıyla dağıtıldıktan sonra, Power BI Desktop RS üzerinden istenilen raporların oluşturulması aşamasına geçilir. Bu raporlar, işletmelerin veriye dayalı kararlar almasına yardımcı olur. Raporlar oluşturulduktan sonra, Power BI Rapor Sunucusu aracılığıyla yayımlanır. Yayımlama işlemi, raporların kullanıcılarla paylaşılmasını ve erişim sağlanmasını kolaylaştırır.  Yük Dengeleme Görselin sağ tarafında yer alan yapı, raporların yayımlanmasının ardından sunucuda yoğunluk oluşmasını önlemek için tasarlanmıştır. Yük dengeleyici (Load Balancer), kullanıcı taleplerini dağıtarak rapora erişimi kolaylaştırmayı hedefler. Bu sayede, performans artışı sağlanır ve kullanıcı deneyimi iyileştirilir.  Sonuç On-Prem mimarisi, veri kaynaklarının yönetiminden başlayarak, ETL süreçleri, veri modelleme ve raporlama aşamalarına kadar uzanan bütünleşik bir yapıdır. Bu süreçler, işletmelerin veri analizi yapmalarını kolaylaştırırken, verinin temizlenmesi, dönüştürülmesi ve raporlanması aşamalarında sağladığı yapı ile karar verme süreçlerini destekler. Yük dengeleme çözümleri ile birlikte, kullanıcıların raporlara erişimi daha verimli hale gelir, bu da genel sistem performansını artırır. Bu mimari, veri tabanlı karar alma süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır.  Veysel Özer Anıl Pehlivan

On-Prem Kavramlar

On-Prem Kavramlar Giriş Power BI, veri analizi ve raporlama için güçlü bir araçtır. Power BI’ın on-prem (yerel) sürümü, organizasyonların kendi altyapılarında verileri analiz etmelerine olanak tanır. Bu makalede, Power BI on-prem mimarisini, bileşenlerini ve yapılandırmasını inceleyeceğiz.  Power BI On-Prem Bileşenleri 1. Power BI Desktop RS Kullanıcıların rapor ve veri görselleştirmeleri oluşturduğu yerel uygulamadır.  Farklı veri kaynaklarından veri alabilir, verileri dönüştürebilir ve görselleştirebilir.  2. Power BI Report Server Power BI raporlarını barındıran ve yöneten sunucudur.  Kullanıcılar, oluşturdukları raporları yayınlayabilir ve bu raporlara web veya mobil cihazlar üzerinden erişebilir.  3. SQL Server Analysis Services (SSAS) Veri modelleme ve analitik işlemler için kullanılır.  Rapor sunucusu ile entegre çalışarak, karmaşık veri setlerinin analizine olanak tanır.  4. SQL Server Database Raporlarda kullanılan veri kaynaklarını barındırır.  Power BI, SQL Server,Oracle vb..  veritabanlarından veri çekebilir.  5. Data Gateway Bulut hizmetleri ile yerel veri kaynakları arasında veri akışını sağlayan bir bileşendir.  Kullanıcıların Power BI hizmetlerine erişmeden, on-prem verilerini güncelleyebilmesini sağlar.  Power BI On-Prem Mimarisi Akışı Power BI On-Prem Mimarisi Akışı 1. Veri Kaynakları On-prem mimarisi, SQL Server, Oracle, Excel ve diğer veri kaynaklarıyla entegrasyon sağlar.  2. Power BI Desktop Kullanıcılar, Power BI Desktop uygulamasında veri setlerini oluşturur, dönüştürür ve raporlar tasarlar.  Hazırlanan raporlar, Power BI Report Server’a yayınlanabilir.  3. Power BI Report Server Yayınlanan raporlar burada depolanır ve yönetilir.  Kullanıcılar, web veya mobil uygulama üzerinden raporlara erişebilir.  4. Data Gateway Yerel verilerin bulut üzerindeki Power BI hizmetine entegre edilmesini sağlar.  Kullanıcılar, veri kaynaklarından güncel bilgileri alabilir.  5. Kullanıcı Erişimi Son kullanıcılar, web tarayıcıları veya mobil uygulamalar aracılığıyla raporlara erişebilir.  Güvenlik ve erişim kontrolleri, kullanıcı rollerine göre yapılandırılabilir.  Power BI On-Prem Mimarisi Akışı Avantajlar Veri Güvenliği: Veriler, organizasyonun kendi sunucularında tutulduğundan güvenlik önlemleri tam olarak kontrol edilebilir.  Yerli Çözüm: Bulut çözümlerine bağımlı olmadan, organizasyonun kendi altyapısında çalışır.  Esneklik: Rapor ve veri setleri üzerinde tam kontrol sağlar; ihtiyaçlara göre özelleştirme imkanı sunar.  Esneklik: Rapor ve veri setleri üzerinde tam kontrol sağlar; ihtiyaçlara göre özelleştirme imkanı sunar.  Power BI on-prem mimarisi, organizasyonların verilerini yönetme ve analiz etme süreçlerini güçlendiren sağlam bir yapıdır. Bu mimari, kullanıcıların verilerini kendi altyapılarında güvenli bir şekilde kullanmalarına olanak tanır. Power BI Desktop, Report Server ve Data Gateway gibi bileşenlerin entegrasyonu sayesinde, kullanıcılar etkili raporlar ve analizler oluşturabilir.  Veysel Özer Anıl Pehlivan

On-Prem Nedir?

On-Prem Nedir? On-prem, kullanıcıların verilerini ve yazılımlarını kendi donanımlarında barındırarak, bu kaynaklar üzerinde tam kontrol sağladıkları bir sistemdir. Bu terim, bulut bilişim (cloud computing) ile karşıt bir kavram olarak ortaya çıkmıştır. On-prem çözümleri, donanım, yazılım ve veri yönetimini kullanıcıya bırakırken, birçok işletmenin güvenlik ve kontrol gereksinimlerini karşılamakta önemli bir rol oynar.  Avantajları Kontrol ve Güvenlik: On-prem çözümleri, kullanıcıların verilerinin nerede saklandığını ve kimlerin erişebileceğini kontrol etmelerine olanak tanır. Bu, özellikle hassas verilerin korunmasının kritik olduğu finans ve sağlık sektörleri gibi alanlarda büyük bir avantajdır.  Donanım ve Yazılım Yönetimi: Tüm altyapının yönetimi kullanıcıya aittir. Bu, güncellemelerin ve sistem yönetiminin doğrudan kullanıcı tarafından yapılabileceği anlamına gelir. Kullanıcılar, sistemin performansını doğrudan etkileyebilirler.  Özelleştirme: On-prem sistemler, işletmelerin özel ihtiyaçlarına göre daha kolay özelleştirilebilir. Kullanıcılar, kendi gereksinimlerine uygun yapılandırmalar yaparak sistemlerini optimize edebilirler.  Performans: Yerel sunucularda barındırıldığı için, on-prem çözümleri düşük gecikme süreleri ve yüksek hız sunabilir. Bu avantaj, özellikle veri yoğun uygulamalar için kritiktir.  Dezavantajları Yüksek Bakım Maliyeti: On-prem çözümleri, sürekli güncellemeler ve bakım gerektirdiğinden, yüksek bir toplam sahip olma maliyetine yol açabilir. Donanımın güncellenmesi ve sistemin bakımı için sürekli yatırım yapılması gerekir.  Uzmanlık Gereksinimi: Sistemlerin yönetimi için teknik bilgiye sahip personel gereklidir. Bu, işletmelerin ek insan gücü veya dış kaynak kullanma ihtiyacını doğurabilir.  Esneklik Sorunları: İhtiyaçlar değiştiğinde, on-prem çözümlerinin ölçeklenmesi genellikle zor ve maliyetli olabilir. Bulut çözümleri, daha kolay ve hızlı bir şekilde ölçeklenebilirken, on-prem çözümler bu esnekliği sunmaz. Kullanım Alanları On-prem çözümleri, genellikle kurumsal uygulamalar, veri analizi ve büyük veri yönetimi gibi alanlarda tercih edilmektedir. Ayrıca, yasal düzenlemeler nedeniyle verilerin belirli bir lokasyonda tutulması zorunlu olan sektörlerde de yaygın olarak kullanılmaktadır.  Sonuç olarak, on-prem çözümleri, belirli ihtiyaçlar ve koşullar altında önemli avantajlar sunarken, bulut çözümlerinin sağladığı esneklik ve ölçeklenebilirlik gibi özellikler göz önünde bulundurulduğunda, her iki yaklaşımın da kendi içinde değerlendirilmesi gerekmektedir. İşletmeler, ihtiyaçlarına en uygun çözümü belirlemek için her iki seçeneği de titizlikle analiz etmelidir.  Veysel Özer Anıl Pehlivan