BİLİŞİM DÜNYASININ TREND KAVRAMLARI

BİLİŞİM DÜNYASININ TREND KAVRAMLARI

Bilişim dünyasının trendleri, Bilişim Teknolojileri ve dijitalleşme alanında günümüzde popüler olan yenilikler, gelişmeler ve eğilimleri içeren en yeni kavramlar ve teknoloji dünyasındaki en son gelişmeleri ve hangi yeniliklerin gelecekte önemli olacağını ifade etmektedir.

Önümüzdeki yıllarda Bilişim dünyası bu teknolojiler çerçevesinde gelişecektir.

Bilişim dünyasında dikkat çeken bazı önemli trendler:

1. YAPAY ZEKÂ (AI), JENERATİF YAPAY ZEKÂ (Gen AI) ve MAKİNE ÖĞRENİMİ (ML)

• AI (Artificial Intelligence) artık birçok sektörde kritik bir rol oynamaktadır. Yapay zekâ sistemleri, büyük veri analizi, otomasyon ve karar verme süreçlerini iyileştirmek için kullanılmaktadır.
• Jeneratif yapay zekâ (Generative AI), mevcut verilerden yola çıkarak tamamen yeni içerikler üreten bir yapay zekâ türüdür. Bu teknoloji, metin, görüntü, ses, video gibi farklı formatlarda içerik oluşturabilme yeteneğine sahiptir ve genellikle büyük veri setleriyle eğitilir. Örneğin, bir yapay zekâ modeline yüzlerce hikâye okutulursa, bu model yeni ve özgün hikayeler yazabilir ya da çok sayıda sanat eserini analiz eden bir yapay zeka yeni bir resim yaratabilir.
• Makine Öğrenimi, yapay zekâ uygulamalarının temelini oluşturan bir alan ve kendi kendine öğrenme yeteneklerine sahip algoritmalar geliştiriliyor. Bu sayede verilerden tahminler yapılabiliyor ve süreçler optimize edilebiliyor.

Kullanım Alanları:

Sağlık sektörü: teşhis ve tedavi planlama, ilaç geliştirme, hastalara sanal asistanlık

Hizmetleri.

Finans ve Bankacılık: Risk Analizi ve Kredi Skorlama, Sahtekarlık Tespiti, Robo-

Danışmanlar.

E-Ticaret ve Perakende: Kişiselleştirilmiş Öneri Sistemleri, Stok Yönetimi, Chatbotlar ve

Müşteri Hizmetleri.

Ulaşım ve Otomotiv: Otonom Araçlar, Trafik Yönetimi, Lojistik

Üretim ve Sanayi: Robotik Otomasyon, Tahmine Dayalı Bakım, Üretim Planlaması.

Eğitim: Kişiselleştirilmiş Öğrenim, Otomatik Değerlendirme, Sanal Eğitmenler.

Medya ve Eğlence: İçerik Oluşturma, video ve ses Düzenleme, Oyun Geliştirme.

Güvenlik ve Savunma: Yüz Tanıma ve İzleme, Siber Güvenlik, Savunma Sistemleri

Tarım: Akıllı Tarım, Otomatik Tarım Makineleri, Verim Tahmini

İnsan Kaynakları ve İşe Alım: Otomatik Özgeçmiş İnceleme, İş Gücü Planlaması, Çalışan

Performansı İzleme

Enerji ve Çevre: Enerji Tüketimi Optimizasyonu, Yenilenebilir Enerji, Çevre Koruma

2. VERİ BİLİMİ VE BÜYÜK VERİ

• Büyük Veri (Big Data), işletmelerin verileri daha iyi analiz edip stratejilerini geliştirmesine olanak tanıyan bir alan. Yüksek hacimli ve hızlı akan veri setlerini yönetmek için kullanılan çözümler, yapay zekâ ve makine öğrenimiyle birleştiriliyor.
• Veri Bilimi, büyük veri setlerini anlamlı hale getirmek, modelleme yapmak ve iş stratejileri geliştirmek için kullanılmaktadır.
• (Big Data) teknolojileri, verilerden anlamlı sonuçlar çıkarma ve stratejik kararlar verme amacıyla kullanılan iki önemli kavramdır. Veri bilimi, istatistik, matematik, bilgisayar bilimi ve makine öğrenimi gibi disiplinlerin bir kombinasyonunu kullanarak veriyi analiz ederken; büyük veri, büyük hacimlerde yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verilerin işlenmesi ve analiz edilmesi sürecini ifade etmektedir.

Kullanım Alanları:

         Sağlık Sektörü : Hastalık Tahmini ve Teşhis, Kişiselleştirilmiş Tedavi, Sağlık Sigortası

Yönetimi

         Finans ve Bankacılık: Risk Yönetimi ve Sahtekarlık Tespiti, Müşteri Segmentasyonu, Yatırım

analizi,

         E-Ticaret ve Perakende: Kişiselleştirilmiş Öneri Sistemleri, Talep Tahmini, Müşteri

davranışları Analizi

         Telekomünikasyon: Ağ Optimizasyonu, Müşteri Kaybını Önleme, Yeni Hizmet Geliştirme:

         Enerji ve Çevre: Enerji Yönetimi, Yenilenebilir Enerji Yönetimi, Çevresel İzleme.

         Ulaşım ve Lojistik: Trafik Yönetimi, Lojistik Optimizasyonu, Otonom Araçlar

         Üretim ve Sanayi: Tahmine Dayalı Bakım, Üretim Verimliliği, Kalite Kontrol

         Medya ve Eğlence: İçerik Kişiselleştirme, Reklam Hedefleme, İçerik Geliştirme

         Tarım: Akıllı Tarım: Verim Tahmini, Otonom Tarım Makineleri

         İnsan Kaynakları ve İşe Alım: Otomatik Özgeçmiş Tarama, Çalışan Performansı İzleme,

eğitim İhtiyaçları

         Eğitim: Öğrenci Performans Analizi, Eğitim Programı Geliştirme, Otomatik Değerlendirme

         Pazarlama: Müşteri Davranışı Analizi, Pazarlama Kampanyası Optimizasyonu, Müşteri

Sadakati Programları

3. BULUT BİLİŞİM (CLOUD COMPUTING) ve ÇOKLU BULUT STRATEJİLERİ

• Bulut Bilişim, veri depolama, işleme ve yönetimi gibi süreçlerin internet üzerinden yapılmasını sağlayan bir hizmet. Günümüzde hibrit bulut çözümleri, bulut güvenliği ve maliyet optimizasyonu gibi konular daha da öne çıkmaktadır. Veri büyüdükçe ve sistemler kritik hale geldikçe Bulut Bilişimin önemi giderek artmaktadır. Çoklu bulut stratejisi ise birden fazla bulut sağlayıcısının hizmetlerinin aynı anda kullanılması anlamına geliyor ve esneklik, maliyet ve güvenlik açısından avantajlar sunmaktadır.

Kullanım Alanları:

          Veri Depolama ve Yedekleme; Esneklik ve Ölçeklenebilirlik,

          İş Süreçleri ve Yazılım Geliştirme: SaaS (Hizmet olarak Yazılım), DevOps ve CI/CD

Büyük Veri ve Veri Analitiği, Makine Öğrenimi ve AI;

Güvenlik ve Uyumluluk, Veri Güvenliği, Uyumluluk Yönetimi

         İş Sürekliliği ve Felaket Kurtarma: Felaket Kurtarma (Disaster Recovery), Yük Devretme

IoT (Nesnelerin İnterneti); IoT Altyapısı, Çoklu Bulut IoT Yönetimi

         Uzaktan Eğitim ve E-Öğrenme: Bulut bilişim, uzaktan eğitim ve e-öğrenme platformlarının

temelini oluşturur. Eğitim materyalleri ve dersler bulut üzerinde barındırılır, öğrenciler ve

öğretmenler her yerden bu materyallere erişebilir.

Perakende ve E-Ticaret: Müşteri Verisi Yönetimi; Çoklu Bulut ile Yedekleme ve Performans

Yönetimi müşteri trafiğine karşı hazırlıklı olabilir.

         Finans ve Bankacılık: Yüksek Performanslı Hesaplama; Fintech Uygulamaları

         Oyun Geliştirme ve Medya: Bulut Tabanlı Oyunlar, Çoklu Bulut ile Yedekleme.

         Yapay Zekâ ve Makine Öğrenimi: Bulut Tabanlı AI Uygulamaları: Bulut bilişim, yapay zekâ ve

Makine öğrenimi modellerini büyük veri üzerinde çalıştırmak için gerekli işlem gücünü

sağlamaktadır. Çoklu Bulut ile AI Eğitimi.

4. 5G TEKNOLOJİSİ

• 5G, daha hızlı veri transferi, düşük gecikme süresi ve büyük cihaz ağları için kritik bir teknoloji olarak kabul edilmektedir. Bu teknoloji, IoT (Nesnelerin İnterneti) ve otonom araçlar gibi yeniliklerin daha geniş çapta kullanılmasını sağlayacak bir gelişmedir.
• 5G teknolojisi devrim niteliğinde yenilikler sunan beşinci nesil mobil ağ teknolojisidir. Bu özellikler sayesinde 5G, sadece mobil cihazlarda internet hızını artırmakla kalmaz, aynı zamanda birçok farklı sektörde yeni kullanım alanları yaratır ve çeşitli uygulamaların gelişmesine olanak tanır.

Kullanım Alanları:

         Akıllı Şehirler: Trafik Yönetimi, Akıllı Aydınlatma ve Enerji Yönetimi; Çevresel İzleme

         Otonom Araçlar: Gerçek Zamanlı İletişim, V2X (Araçtan Her Şeye İletişim). Araçlar arası

(V2V- Vehicle to Vehicle) ve araçtan altyapıya (V2I – Vehicle-to-Infrastructure) iletişim 5G

ile mümkün olur. Bu, kaza riskini azaltabilir, yol güvenliğini artırabilir ve trafik akışını daha

verimli hale getirmektedir.

         Sağlık Sektörü: Uzaktan Ameliyatlar (Telecerrahi), Uzaktan Hasta İzlemeSağlıkta Giyilebilir

Teknolojiler

         Endüstri 4.0 ve Akıllı Fabrikalar: Otomatik ve Otonom Makineler, Endüstriyel IoT, (IIoT-

Industrial Internet of Things), Tahmine Dayalı Bakım

         Eğlence ve Medya: Artırılmış Gerçeklik (AR) ve Sanal Gerçeklik (VR), Bulut Oyun4K ve 8K

Video Yayını

         Tarım ve Akıllı Çiftlikler: Tarım Robotları ve Dronlar; Nesnelerin İnterneti (IoT) ile Bağlantılı

Cihazlar, Veri Tabanlı Karar Alma

         Eğitim: Uzaktan Eğitim ve Sanal Sınıflar; AR/VR ile Eğitim

         Finans ve Bankacılık: Mobil Ödemeler ve Mikro işlemler; Hızlı ve Güvenli İşlemler, Fintech

Uygulamaları

         İnşaat ve Altyapı: Uzaktan Kontrol Edilen İnşaat ;Gerçek Zamanlı İzleme

         Perakende ve E-Ticaret: Kişiselleştirilmiş Müşteri Deneyimi; Akıllı Depolar ve Lojistik

         Güvenlik ve İzleme Sistemleri: Yüz Tanıma ve Güvenlik, Akıllı Kameralar

         Savunma ve Askeri Uygulamalar: Otonom Askeri Sistemler, İleri Düzey Haberleşme

5. NESNELERİN İNTERNETİ (IOT)

• IoT (Internet of Things), internet bağlantılı cihazların birbirleriyle veri alışverişi yapmasıdır. Akıllı evlerden, endüstriyel cihazlara kadar birçok alanda kullanılmakta ve bu alandaki güvenlik ve veri yönetimi önemli bir konu olarak öne çıkmaktadır.

6. SİBER GÜVENLİK VE SIFIR GÜVEN MİMARİSİ (ZERO TRUST ARCHITECTURE)

• Gelişen dijital dünyada, siber güvenlik her zamankinden daha önemli hale geldi. Özellikle uzaktan çalışma sistemlerinin yaygınlaşması, veri ihlallerini ve güvenlik açıklarını artırdı. Yapay zekâ destekli güvenlik sistemleri, siber tehditlerle mücadelede önemli bir rol oynamaktadır. Bilgi ve verinin Korunması çok kritiktir.
• Günümüzde siber tehditlerin artmasıyla birlikte, siber güvenlik çözümleri her zamankinden daha önemli hale geldi. Zero Trust prensibi, her türlü veri trafiğinin güvenilmez kabul edilip sürekli olarak doğrulanması gerektiğini savunan bir güvenlik yaklaşımıdır.

7. BLOKZİNCİR (BLOCKCHAIN) VE DAĞITIK DEFTER TEKNOLOJİLERİ (DLT)

• Blokzincir, şeffaf, güvenli ve dağıtık veri tabanları oluşturan bir teknolojidir. Finans sektörü başta olmak üzere çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. Ayrıca NFT’ler ve merkeziyetiz finans (DeFi) gibi kavramlar da bu teknolojiyle birlikte gelişmektedir.

8. KUANTUM BİLİŞİM

• Kuantum Bilgisayarlar, klasik bilgisayarların ötesinde, karmaşık problemleri çok daha hızlı çözme kapasitesine sahip. Henüz gelişim aşamasında olan bu teknoloji, kriptografi ve ilaç keşfi gibi alanlarda büyük potansiyel taşımaktadır. Kuantum bilişimin gücünü anlatmak için şu örneği verebiliriz: Bir salonda küçük küçük binlerce çekmeceden oluşan dolaplar var. Bu çekmecelerin birinde bir pinpon topu var. Günümüz bilgisayarları bu çekmeceleri tek tek açarak pinpon topunu bulmaya çalışırken, kuantum bilgisayarlar aynı anda tüm çekmeceleri açıp saniyeler içinde bu topu bulabilecek bir teknolojidir.

9. GENİŞLETİLMİŞ GERÇEKLİK (XR)

• XR (Extended Reality), sanal gerçeklik (VR), artırılmış gerçeklik (AR) ve karma gerçekliği (MR) birleştiren bir terim Artırılmış gerçeklik (AR), sanal gerçeklik (VR) ve karma gerçeklik (MR) çözümleri, özellikle eğlence, eğitim ve iş dünyasında büyüyen bir trend. Sanal eğitimler, simülasyonlar ve müşteri deneyimleri bu teknolojilerin kullanımını artırıyor. XR Eğitimden eğlenceye kadar birçok sektörde kullanılmaktadır.

10. YAZILIM TANIMLI HER ŞEY (SDX– SOFTWARE DEFINED EVERYTHING)

• Yazılım tanımlı ağ (SDN), yazılım tanımlı depolama (SDS) ve yazılım tanımlı veri merkezleri (SDDC), SDSec, SDLB gibi yazılım tanımlı teknolojiler, bilişim altyapılarını daha esnek ve yönetilebilir hale getirmektedir.

Kullanım alanları:

• Yazılım Tanımlı Ağ (SDN – Software Defined Networking)

Veri Merkezleri: Ağ kaynaklarının merkezi olarak yönetilmesi, yapılandırılması ve optimize edilmesi.

İşletmeler: Farklı ofisler arasında dinamik ağ yönetimi ve trafiğin optimize edilmesi.

Telekomünikasyon: 5G ve geniş ağların yönetimi, ağ dilimleme (network slicing) ile farklı hizmetlere göre ağların özelleştirilmesi.

SDN, fiziksel ağ donanımını soyutlayarak ağ yöneticilerinin ağ trafiğini merkezi bir yazılımdan yönetmesine olanak ve ağları daha esnek ve dinamik hale getirir.

• Yazılım Tanımlı Depolama (SDS – Software Defined Storage)

        Bulut Bilişim: Büyük veri merkezlerinde dinamik depolama kaynaklarının yönetilmesi.

       Veri Yoğun İşletmeler: Depolama maliyetlerini düşürmek ve yüksek performanslı veri

Yönetimi sağlamak.

       Yedekleme ve Kurtarma: Hızlı ve esnek veri yedekleme çözümleri sunmak. SDS, depolama

Kaynaklarını merkezi bir yazılım üzerinden yöneterek, donanımdan bağımsız

Esneklik ve ölçeklenebilirlik sağlar.

• Yazılım Tanımlı Veri Merkezi (SDDC – Software Defined Data Center)

      Kurumsal İhtiyaçlar: Bilişim kaynaklarının daha esnek yönetilmesi ve işletmelere hızlı yanıt

verebilecek altyapılar sunulması.

      Bulut Hizmet Sağlayıcıları: Tüm veri merkezi altyapısının (ağ, depolama, sunucu) yazılım

tabanlı olarak yönetilmesi.

      Test ve Geliştirme: Geliştiricilerin test ortamlarını hızla kurup yıkabilmesi.

SDDC, ağ, depolama ve bilgi işlem kaynaklarının tamamının yazılım aracılığıyla kontrol

edilmesini ve otomasyonla verimli şekilde yönetilmesini sağlar.

• Yazılım Tanımlı Güvenlik (SDSec – Software Defined Security)

        Veri Merkezleri: Bulut ve veri merkezi güvenliğinin yazılımla yönetilmesi.

       İşletmeler: Tehdit algılama, izleme ve güvenlik politikalarının esnek olarak uygulanması.

       Bulut Güvenliği: Bulut tabanlı uygulamalarda güvenlik katmanlarının hızlıca uyarlanabilmesi.

SDSec, güvenlik politikalarının ve savunmalarının yazılım üzerinden tanımlanmasını ve

uygulanmasını sağlar, bu da tehditlere daha hızlı yanıt verebilme imkanı sunar.

• Yazılım Tanımlı Yük Dengeleme (SDLB – Software Defined Load Balancing)

 Veri Merkezleri ve Bulut: Trafik yükünün optimize edilmesi ve kaynakların daha verimli kullanılması.

Web Hizmet Sağlayıcıları: Yoğun trafiğe sahip web sitelerinin performansını artırmak.

Yazılım tanımlı yük dengeleme, yazılım aracılığıyla sunuculara ve ağlara gelen talepleri yönlendirerek sistem performansını ve kullanılabilirliğini optimize etmektedir.

• Yazılım Tanımlı WAN (SD-WAN – Software Defined Wide Area Networking)

Büyük Kuruluşlar: Birden fazla lokasyon arasında güvenli ve optimize edilmiş ağ trafiği sağlama.

Telekomünikasyon: Maliyetleri azaltırken, yüksek hızda geniş alan ağları sağlama.

SD-WAN, şirketlerin geniş alan ağlarını merkezi bir yazılım tabanlı platformla yönetmesini sağlar. Trafik önceliği, bant genişliği yönetimi ve güvenlik gibi faktörler daha esnek hale gelir.

• Yazılım Tanımlı Edge Bilişim (SD-Edge)

IoT Cihazları: Nesnelerin interneti cihazlarının dağıtık ve uzak konumlardaki yönetimi.

Otonom Sistemler: Edge bilişim cihazları arasında veri işleme ve yönetim yeteneklerini optimize etmek.

SD-Edge, edge bilişim mimarilerini yazılımla yöneterek cihazlar arası veri akışını ve işlem gücünü verimli kullanmayı sağlar.

11. OTOMASYON VE ROBOTİK SÜREÇ OTOMASYONU (RPA)

• RPA, insan çalışanların yerine tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek için kullanılıyor. Otomasyon süreçleri, iş gücünün verimliliğini artırıyor ve hataları minimize ediyor.

12. EDGE COMPUTING

• Edge Computing, verilerin merkezi bir bulut yerine verinin üretildiği noktada işlenmesini sağlayan bir bilişim modelidir. IoT cihazları ve 5G ağlarının büyümesiyle bu model, veri işleme sürecini hızlandırmaktadır.
• Edge Computing, verilerin merkeze (örneğin bulut sunucularına) gönderilmeden önce kaynağa yakın bir noktada (yani “uçta”) işlenmesi anlamına gelir. Geleneksel bulut bilişimde, veriler genellikle uzak veri merkezlerine gönderilir ve orada işlenir. Ancak, Edge Computing ile veri, cihazın bulunduğu yere yakın bir noktada işlenmesidir.
• Edge Computing’in temel özellikleri:
• Düşük gecikme süresi: Veriler uzak sunuculara gitmeden yerel olarak işlendiği için gecikmeler en aza indirilir. Bu, özellikle anlık yanıtlar gerektiren uygulamalarda kritiktir. Örneğin otonom araçlar, IoT cihazları.
• Bant genişliği tasarrufu: Verilerin merkezi sunuculara gönderilmeden önce yerel olarak işlenmesi, büyük miktarda veri transferini azaltır ve bant genişliği kullanımını optimize eder.
• Güvenlik: Verilerin kaynağa yakın işlenmesi, potansiyel olarak hassas verilerin dışarıya daha az aktarılmasını sağlar, bu da güvenlik ve gizliliği artırmaktadır.
• Gerçek zamanlı veri işleme: Edge computing, büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak işleyerek, hızlı analiz ve karar alma süreçlerine katkı sağlar.

Kullanım alanları:

• Endüstriyel IoT: Fabrikalardaki makinelerin sensörlerinden gelen veriler anında işlenir ve analiz edilmesinde kullanılır.
• Otonom araçlar: Otonom araçlar, sensörlerinden gelen verileri gerçek zamanlı olarak işlemek için Edge Computing kullanır.
• Sağlık sektörü: Tıbbi cihazlardan gelen verilerin anında işlenmesi gereken acil durumlar için kullanılır.
• Akıllı şehirler: Güvenlik kameraları ve trafik ışıkları gibi cihazların veri işleme gereksinimlerinde kullanılır.

   Kısaltmalar ve Kavram Listesi

AI	Artificial Intelligence / Yapay Zekâ
Gen AI	Generative AI / Jeneratif Yapay Zekâ
IoT	Internet of Things / Nesnelerin İnterneti
Edge Computing	Uçta Hesaplama
ML	Mechine Learning / Makine Öğrenmesi
Big Data	Büyük Veri
SaaS	Software as a Service / Servis olarak Yazılım
DevOps	Development Operations / Geliştirme ve Operasyon
CI/CD	Continuous Integration/Continuous Delivery
Cloud Computing	Bulut Bilişim
V2X	Vehicle to Everyhthing / Araçtan Herşeye
V2V	Vehicle to Vehicle / Araçtan Araca
V2I	Vehicle-to-Infrastructure – Araçtan Altyapıya Erişim
IIoT	Industrial Internet of Things / Endüstriyel Nesnelerin İnterneti
5G	5. Nesil mobil iletişim
AR	Augmented Reality / Artırılmış Gerçeklik
VR	Virtual Reality / Sanal Gerçeklik
XR	Extended Reality / Genişletilmiş Gerçeklik
Zero Trust	Sıfır Güven
NFT	Non-Fungible Token / Dijital bir varlığın benzersizliği
DeFI	Decentralized Finance / Merkeziyetsiz Finans
SDX	Software Defined Everything / Yazılım tanımlı her şey
SDN	Software Defined Network / Yazılım Tanımlı Ağ
SDS	Software Defined Storage / Yazılım Tanımlı Depolama
SSDC	SDDC – Software Defined Data Center / Yazılım Tanımlı Veri Merkezi
SDSec	Software Defined Security / Yazılım Tanımlı Güvenlik
SDLB	Software Defined Load Balancing / Yazılım Tanımlı Yük Dengeleme
SDWAN	Software Defined Wide Area Network / Yazılım Tanımlı Geniş Ağ
SDEdge	Software Defined Edge / Yazılım Tanımlı Uçta Hesaplama
Kuantum Computing	Kuantum Hesaplama

Birol EKER / Ekim 2024 – Bilişim Vadisi