ELK Stack eğitimi → Observability / Log Management - Elasticsearch & OpenSearch Engineering → Search / Data / AI Engineering
ELK Stack eğitimi → Observability / Log Management - Elasticsearch & OpenSearch Engineering → Search / Data / AI Engineering alanındaki temel ve ileri düzey yetkinlikleri kapsayan, 10 modül ve yoğun uygulamalı laboratuvarlarla desteklenmiş kurumsal uzmanlık eğitimi.
Eğitim Yol Haritası (5 Temel Aşama)
Bu eğitim; kurumların ve profesyonellerin modern bilişim ekosisteminde ELK Stack eğitimi → Observability / Log Management - Elasticsearch & OpenSearch Engineering → Search / Data / AI Engineering alanındaki ileri seviye yetkinlikleri kazanmasını, mimari standartları benimsemesini ve operasyonel verimliliği en üst düzeye çıkarmasını sağlamak amacıyla tasarlanmıştır. Canlı laboratuvar çalışmaları, sektörel vaka analizleri ve kıdemli mühendislik mentörlüğü eşliğinde işlenir.
- ELK Stack eğitimi → Observability / Log Management - Elasticsearch & OpenSearch Engineering → Search / Data / AI Engineering alanında derinlemesine uzmanlaşarak yapay zeka projelerine teknik liderlik etmek isteyenler
- Üretken yapay zeka modellerini, RAG sistemlerini ve otonom AI ajanlarını kurumsal mimarilere entegre edenler
- Model kalitesi, halüsinasyon engelleme ve MLOps boru hatlarını üretim ortamında yönetmeyi hedefleyenler
- EU AI Act ve ISO 42001 çerçevesinde güvenli ve sorumlu yapay zeka standartlarını uygulayanlar
- Yapay zeka odaklı kariyerinde üst düzey mühendislik ve çözüm mimarlığı rolleri hedefleyenler
- Yazılım Geliştirme Uzmanları (Developers / Engineers)
- Yazılım ve Çözüm Mimarları (Software & Solution Architects)
- Yapay Zeka ve Büyük Dil Modelleri (AI / LLM) Geliştiricileri
- DevOps ve Bulut (Cloud / SRE) Mühendisleri
- Gözlemlenebilirlik ve İzleme (Observability / Monitoring) Uzmanları
- Siber Güvenlik ve Bilgi Güvenliği Uzmanları
- Veritabanı Yöneticileri ve Veri Mühendisleri (DBA / Data)
- Teknoloji Liderleri ve Proje Yöneticileri
Programımız; kurumsal yetkinlik ve mühendislik kalitesinin tüm kritik katmanlarını kapsayan 6 stratejik yetkinlik sütunu üzerine inşa edilmiştir.
Çekirdek Mimari & Protokol Derinliği
Yüzeysel araç kullanımının ötesine geçerek sistemin iç mekanizmasını, protokollerini ve bellek düzeyindeki çalışma mantığını kavrama.
Gelişmiş Mühendislik Pratikleri
Endüstri standartlarında temiz, test edilebilir ve modüler yapılar inşa ederek teknik borcu minimize eden tasarım kalıpları.
Sorun Giderme & Teşhis
Kritik üretim ortamlarında karşılaşılan karmaşık arızaları, darboğazları ve kilitlenmeleri metodolojik kök neden analiziyle çözme.
Performans & Kaynak Tuning
Sistem kaynaklarını (CPU, RAM, I/O, Ağ) en verimli şekilde kullanarak gecikmeyi düşüren ve işlem kapasitesini artıran optimizasyon.
Kurumsal Güvenlik & Savunma
Sıfır Güven (Zero Trust) felsefesi, zafiyet yönetimi ve sıkılaştırma (Hardening) ilkeleriyle kurumsal altyapıyı koruma altına alma.
Üretim Ortamına Hazır Operasyon
Kurumsal ekosistemlere sıfır sürtünmeyle entegre olabilen, izlenebilir ve felaket kurtarma senaryolarına tam dayanıklı sistemler.
Katılımcılar, eğitim sonunda portföylerine ekleyebilecekleri ve kurumlarında doğrudan şablon olarak kullanabilecekleri 3 gerçek dünya projesi geliştirirler.
Kurumsal ELK Stack eğitimi → Observability / Log Management - Elasticsearch & OpenSearch Engineering → Search / Data / AI Engineering Altyapı Çekirdeği
Sıfırdan kurumsal standartlarda tasarlanan, modüler mimariye ve sağlam hata yönetimine sahip çekirdek sistem kurulumu.
Yüksek Başarımlı & Güvenli Operasyon Motoru
Gerçek üretim yükü altında test edilen, optimizasyon metrikleri ve güvenlik sıkılaştırması tamamlanmış operasyonel motor.
Uçtan Uca Kurumsal Entegrasyon & İzleme
Mevcut kurumsal IT ortamına tam entegre, telemetri ve merkezi izleme boru hatlarıyla desteklenmiş bitirme projesi.
Kurumlar ve Satın Alma Departmanları İçin Neden Bu Eğitim Vazgeçilmezdir?
Geleneksel bireysel eğitimlerin aksine Vebende Akademi, kurumların operasyonel sürekliliğini, yazılım mimarisi güvenliğini ve bütçe verimliliğini esas alır. Tuncer KARAARSLAN'ın 35 yılı aşan bilgisayar mühendisliği ve 25 yılı aşkın uluslararası teknoloji eğitmenliği birikimiyle sunulan bu program; teorik anlatım yerine kurumunuzun gerçek iş süreçlerine doğrudan etki eden ölçülebilir çıktılar üretir.
Fiyatlandırma kişi başı değil, sınıf fiyatıdır. Ekibinizden 5 veya 15 kişi katılsın, bütçeniz değişmez; kişi başına düşen maliyet sektördeki en avantajlı kurumsal seviyeye iner.
Yeni işe başlayan veya farklı teknolojilerden geçiş yapan mühendislerin kurumsal kod ve mimari standartlarına hızla uyum sağlamasını ve üretime katkı verme süresini kısaltır.
Spagetti kod ve kontrolsüz altyapı yerine endüstri standardı mimari yaklaşımlar öğretilir. Güvenlik açıkları ve teknik borç birikimi ilk günden engellenir.
Eğitim süresince her katılımcının laboratuvar ödevleri, GitHub pratikleri ve bitirme projeleri şeffaf bir yetkinlik karnesi olarak yönetiminize raporlanır.
Dünya çapında önde gelen 24+ platform (Coursera, edX, O'Reilly, Pluralsight, MIT vb.) ve 17+ kariyer portalının son 3 yıllık iş ilanı verileri konsolide edilerek yapılandırılmış, sıfırdan kurumsal mimariye uzanan 10 uygulamalı modül.
Elasticsearch ve OpenSearch'in temel tanımları, kullanım alanları ve dağıtık arama motorları olarak konumlandırılmaları. İki platform arasındaki temel farklar ve benzerlikler, kurumsal karar verme süreçleri için kritik bilgiler sunar.
Cluster, Node, Shard ve Replica gibi temel mimari bileşenlerin detaylı incelenmesi. Bu bileşenlerin bir araya gelerek nasıl yüksek performanslı ve hata toleranslı bir sistem oluşturduğu açıklanır.
Master/Cluster Manager, Data nodes, Coordinating nodes ve Ingest nodes gibi farklı düğüm rollerinin görevleri ve küme içindeki etkileşimleri. Küme durumunun (cluster state) nasıl yönetildiği ve düğümlerin birbirini nasıl keşfettiği (discovery) ele alınır.
Primary shard ve replica shard mekanizmaları üzerinden yüksek erişilebilirlik (high availability) ve hata toleransının nasıl sağlandığı. Bir düğümün veya shard'ın başarısız olması durumunda sistemin nasıl ayakta kaldığı incelenir.
Bu modül sonunda katılımcılar, Elasticsearch ve OpenSearch'in karmaşık dağıtık mimarisini temelden kavrayacak, sadece birer arama motoru olmanın ötesinde, büyük veri kümelerini yöneten ve işleyen güçlü platformlar olduklarını anlayacaklardır. Kariyerlerinde, bu platformları kullanan veya entegre eden projelerde daha bilinçli kararlar alabilecek, sistemlerin neden belirli şekillerde davrandığını açıklayabilecek ve potansiyel sorunları önceden tahmin edebileceklerdir. Kurumsal düzeyde ise, bu modül sayesinde ekipler, mevcut veya planlanan Elasticsearch/OpenSearch altyapılarının temelini sağlam bir şekilde atabilecek, doğru mimari seçimleriyle gelecekteki ölçeklenebilirlik ve güvenilirlik sorunlarının önüne geçebileceklerdir. Yazılım Geliştirme Uzmanları, sistemin nasıl çalıştığını anlayarak daha verimli sorgular ve indeksleme stratejileri geliştirebilecek; Mimarlar, sistemin genel yapısını ve bileşenlerini kavrayarak daha sağlam tasarımlar yapabilecek; DevOps/SRE Mühendisleri ise küme sağlığını ve performansını daha etkin bir şekilde izleyip yönetebileceklerdir. Bu modül, tüm katılımcılar için Elasticsearch ve OpenSearch yolculuğunun sağlam bir başlangıç noktası olacaktır.
Elasticsearch/OpenSearch'teki indeks ve doküman kavramlarının derinlemesine incelenmesi. Dokümanların JSON formatında nasıl temsil edildiği ve indekslerin mantıksal veri koleksiyonları olarak nasıl işlev gördüğü açıklanır.
`text`, `keyword`, `numeric`, `date`, `boolean`, `object`, `nested` ve `array` gibi temel ve karmaşık alan tiplerinin detaylı analizi. Her alan tipinin kullanım senaryoları, indeksleme ve sorgulama üzerindeki etkileri incelenir.
Dinamik mapping'in otomatik alan tipi tahmin mekanizması ve bunun avantajları/dezavantajları. Açık mapping'in (explicit mapping) ise veri tutarlılığı ve performans optimizasyonu için nasıl kullanıldığı.
İndeks şablonları (index templates) ve bileşen şablonları (component templates) ile indeks ayarlarının ve mapping'lerin otomatikleştirilmesi. SQL normalizasyonundan farklı olarak, Elasticsearch/OpenSearch'te denormalizasyon, parent-child ilişkileri ve nested objects gibi veri modelleme stratejileri.
Bu modül sonunda katılımcılar, Elasticsearch ve OpenSearch'te verilerin nasıl depolandığını ve organize edildiğini derinlemesine anlayacak, performansın temelini oluşturan doğru indeks tasarımının önemini kavrayacaklardır. Kariyerlerinde, veri modelleme kararlarını daha bilinçli bir şekilde alabilecek, arama performansını doğrudan etkileyen mapping ve alan tipi seçimlerini optimize edebileceklerdir. Kurumsal düzeyde ise, bu modül sayesinde ekipler, veri tutarlılığını ve arama verimliliğini artıran indeksleme stratejileri geliştirebilecek, veri alım süreçlerini standartlaştırarak operasyonel yükü azaltabileceklerdir. Yazılım Geliştirme Uzmanları, dokümanları en verimli şekilde indekslemek için doğru alan tiplerini ve mapping'leri seçebilecek; Mimarlar, karmaşık veri yapılarını Elasticsearch/OpenSearch'e uygun şekilde modelleyebilecek; Veri Mühendisleri ise veri akışlarını indeksleme gereksinimlerine göre dönüştürebileceklerdir. Bu modül, özellikle büyük ve karmaşık veri kümeleriyle çalışan profesyoneller için vazgeçilmez bir temel oluşturacaktır.
Elasticsearch/OpenSearch'in Query DSL (Domain Specific Language) yapısının detaylı incelenmesi. `match`, `term`, `bool`, `range`, `prefix`, `wildcard`, `fuzzy search`, `phrase search` ve `multi-match` gibi temel sorgu türlerinin kullanımı ve senaryoları.
Tam metin aramanın nasıl çalıştığı, alaka düzeyi puanlamasının (scoring) arkasındaki algoritmalar (TF-IDF, BM25) ve bu puanlamayı etkileyen faktörler. Boosting ile belirli alanların veya terimlerin alaka düzeyini artırma teknikleri.
Sorgu sonuçlarını daraltmak için filtrelerin (filtering) kullanımı ve alaka düzeyi puanlamasına etkileri. Sonuçları belirli kriterlere göre sıralama (sorting) ve büyük sonuç kümelerini yönetmek için sayfalama (pagination) teknikleri (`from`/`size`, `search_after`).
Agregasyonların (aggregations) veri üzerinde gruplama, sayma, ortalama alma gibi istatistiksel analizler yapmak için nasıl kullanıldığı. Faceted search (çok boyutlu filtreleme) uygulamaları ve bunun e-ticaret gibi platformlardaki önemi.
Bu modül sonunda katılımcılar, Elasticsearch ve OpenSearch'in güçlü arama yeteneklerini tam anlamıyla kullanabilecek, karmaşık sorgular tasarlayabilecek ve arama sonuçlarının alaka düzeyini optimize edebileceklerdir. Kariyerlerinde, kullanıcıların arama deneyimini doğrudan iyileştiren, hızlı ve doğru sonuçlar sunan arama motorları geliştirebileceklerdir. Kurumsal düzeyde ise, bu modül sayesinde ekipler, müşteri memnuniyetini artıran, ürün keşfini kolaylaştıran ve iş zekası için değerli içgörüler sağlayan arama çözümleri oluşturabileceklerdir. Yazılım Geliştirme Uzmanları, Query DSL'i ustaca kullanarak her türlü arama senaryosunu hayata geçirebilecek; Mimarlar, arama platformlarının temelini oluşturan sorgu stratejilerini tasarlayabilecek; Veri Mühendisleri ise verileri arama gereksinimlerine uygun hale getirebileceklerdir. Bu modül, modern arama uygulamaları geliştirmek isteyen herkes için kritik bir yetkinlik kazandıracaktır.
İndeksleme sürecinin mimarisi ve dokümanların Elasticsearch/OpenSearch'e nasıl eklendiği. `Bulk API` kullanarak birden fazla indeksleme, güncelleme veya silme işlemini tek bir istekte toplu olarak gerçekleştirme teknikleri ve performans etkileri.
`Ingest pipelines` ve `processors` kullanarak dokümanlar indekslenmeden önce veriler üzerinde dönüşüm, zenginleştirme ve filtreleme işlemleri yapma. Log verilerinin ayrıştırılması ve yapılandırılması gibi senaryolar.
`Beats` (Filebeat, Metricbeat vb.) ve `Logstash` gibi veri alım araçlarının kullanımı. `Kafka` ile Elasticsearch/OpenSearch entegrasyonu, `CDC` (Change Data Capture) ve `Elasticsearch connectors` ile farklı veri kaynaklarından veri akışı sağlama.
`Data streams` kullanarak zaman tabanlı veri kümelerini yönetme ve otomatik indeks oluşturma. `ILM` (Index Lifecycle Management) ve `ISM` (Index State Management) ile indekslerin yaşam döngüsünü (hot/warm/cold mimarisi, retention politikaları) otomatikleştirmeyi.
Bu modül sonunda katılımcılar, Elasticsearch ve OpenSearch'e veri akışını yönetme, verileri dönüştürme ve indeksleme süreçlerini optimize etme konusunda uzmanlaşacaklardır. Kariyerlerinde, büyük veri hacimlerini verimli bir şekilde işleyebilen, güvenilir ve ölçeklenebilir veri alım pipeline'ları tasarlayabileceklerdir. Kurumsal düzeyde ise, bu modül sayesinde ekipler, operasyonel verimliliği artıran, veri kalitesini iyileştiren ve depolama maliyetlerini optimize eden veri yönetim stratejileri uygulayabileceklerdir. Yazılım Geliştirme Uzmanları, uygulamalarından Elasticsearch/OpenSearch'e veri gönderme süreçlerini en iyi şekilde tasarlayabilecek; Data Mühendisleri, karmaşık veri entegrasyonlarını ve dönüşümlerini yönetebilecek; DevOps/SRE Mühendisleri ise log ve metrik verilerini merkezi bir platforma aktarma ve yönetme konusunda yetkinlik kazanacaklardır. Bu modül, veri odaklı sistemlerin omurgasını oluşturan indeksleme ve alım süreçlerinin anahtarlarını sunacaktır.
Sorgu performansını etkileyen faktörler (sorgu karmaşıklığı, veri boyutu) ve indeksleme performansını etkileyen faktörler (shard sayısı, refresh interval). Bu alanlarda optimizasyon teknikleri.
Elasticsearch/OpenSearch'in JVM (Java Virtual Machine) üzerinde çalışması ve heap boyutu, çöp toplama (GC) stratejileri gibi JVM ayarlarının performans üzerindeki kritik etkileri. Bellek sızıntıları ve optimizasyonları.
Query cache, request cache gibi önbellek mekanizmalarının kullanımı ve performansa katkıları. `Fielddata` ve `Doc values` gibi dahili veri yapılarının sıralama ve agregasyon performansını nasıl etkilediği ve doğru kullanım senaryoları.
`Slow logs` kullanarak yavaş sorguları ve indeksleme işlemlerini tespit etme. Profiling araçları ile performans darboğazlarını belirleme, benchmarking ile sistem performansını ölçme ve doğrulama.
Bu modül sonunda katılımcılar, Elasticsearch ve OpenSearch kümelerinin performansını derinlemesine analiz etme, darboğazları tespit etme ve sistemleri optimize etme konusunda ileri düzey yetkinlikler kazanacaklardır. Kariyerlerinde, yüksek performanslı ve düşük gecikmeli arama ve analiz platformları tasarlayarak kullanıcı deneyimini ve iş süreçlerinin verimliliğini doğrudan artırabileceklerdir. Kurumsal düzeyde ise, bu modül sayesinde ekipler, kaynak kullanımını optimize ederek maliyetleri düşürebilecek, sistem kararlılığını artırarak operasyonel riskleri azaltabilecek ve iş kritik uygulamaların kesintisiz çalışmasını sağlayabileceklerdir. Yazılım Geliştirme Uzmanları, daha verimli sorgular ve indeksleme stratejileri geliştirebilecek; Mimarlar, performans gereksinimlerini karşılayan ölçeklenebilir sistemler tasarlayabilecek; DevOps/SRE Mühendisleri ise küme performansını proaktif olarak izleyip optimize ederek olası sorunları önceden çözebileceklerdir. Bu modül, üretim ortamında çalışan her Elasticsearch/OpenSearch uzmanı için vazgeçilmez bir bilgi setidir.
Yatay (horizontal) ve dikey (vertical) ölçeklendirme yaklaşımları. Küme boyutlandırma (cluster sizing) ve düğüm rollerinin (node roles) ölçeklenebilirlik üzerindeki etkileri. Shard tahsisi (shard allocation) ve yeniden dengeleme (rebalancing) mekanizmaları.
Replikasyon (replication) ve failover (hata durumunda yedek sisteme geçiş) mekanizmaları ile yüksek erişilebilirliğin sağlanması. `Snapshots` ve `restore` işlemleri ile veri yedekleme ve felaket kurtarma planlaması.
`Cross-cluster replication` (CCR) ile verilerin farklı kümeler veya bölgeler arasında eşzamanlı olarak kopyalanması. Çoklu küme (multi-cluster) ve çoklu bölge (multi-region) mimarileri ile küresel ölçekte yüksek erişilebilirlik ve düşük gecikme süresi sağlama.
Mevcut ve gelecekteki veri hacmi, sorgu yükü ve performans gereksinimlerine göre küme kaynaklarının (CPU, bellek, disk) doğru bir şekilde tahmin edilmesi ve planlanması.
Bu modül sonunda katılımcılar, Elasticsearch ve OpenSearch kümelerini üretim ortamında güvenli, ölçeklenebilir ve yüksek erişilebilir bir şekilde tasarlama ve yönetme konusunda ileri düzeyde uzmanlık kazanacaklardır. Kariyerlerinde, iş kritik uygulamalar için kesintisiz hizmet sunan, felaketlere karşı dayanıklı ve maliyet etkin altyapılar kurabileceklerdir. Kurumsal düzeyde ise, bu modül sayesinde ekipler, operasyonel riskleri minimize eden, veri kaybını önleyen ve küresel ölçekte hizmet verebilen platformlar inşa edebileceklerdir. Yazılım ve Çözüm Mimarları, karmaşık dağıtık sistem mimarilerini tasarlayarak iş sürekliliğini sağlayabilecek; DevOps/SRE Mühendisleri, küme operasyonlarını otomatize ederek ve felaket kurtarma planlarını uygulayarak sistem güvenilirliğini artırabilecek; Platform Mühendisleri ise altyapının ölçeklenebilirliğini ve performansını garanti altına alabileceklerdir. Bu modül, büyük ölçekli ve kritik sistemlerin mimarisi ve operasyonu için temel bir kılavuz niteliğindedir.
Elasticsearch/OpenSearch güvenlik mimarisinin temel bileşenleri. Kimlik doğrulama (authentication) mekanizmaları, kullanıcı yönetimi ve rol tabanlı erişim kontrolü (RBAC) ile yetkilendirme (authorization) süreçleri.
`TLS` (Transport Layer Security) ve `mTLS` (Mutual TLS) ile düğümler arası ve istemci-düğüm iletişimi şifrelemesi. Veri şifrelemesi (encryption at rest) ve iletimdeki şifreleme (encryption in transit) prensipleri.
API anahtarları (API keys) ve hizmet hesapları (service accounts) ile güvenli erişim. Sır yönetimi (secrets management) stratejileri. Denetim kayıtları (audit logging) ile güvenlik olaylarının izlenmesi ve uyumluluk.
Çoklu kiracılık (multi-tenancy) ve kiracı izolasyonu (tenant isolation) ile farklı kullanıcı gruplarının veya uygulamaların aynı kümede güvenli bir şekilde çalışması. Güvenlik sıkılaştırma (security hardening) teknikleri ve en iyi uygulamalar.
Bu modül sonunda katılımcılar, Elasticsearch ve OpenSearch kümelerini siber tehditlere karşı koruma, hassas verileri güvence altına alma ve yasal uyumluluk gereksinimlerini karşılama konusunda ileri düzeyde uzmanlık kazanacaklardır. Kariyerlerinde, güvenli ve dayanıklı arama platformları tasarlayarak veri ihlallerini önleyebilecek ve kurumsal itibarın korunmasına katkıda bulunabileceklerdir. Kurumsal düzeyde ise, bu modül sayesinde ekipler, güvenlik politikalarını etkin bir şekilde uygulayabilecek, denetim süreçlerini kolaylaştırabilecek ve veri güvenliği standartlarını yükseltebileceklerdir. Yazılım ve Çözüm Mimarları, güvenlik prensiplerini sistem tasarımlarına entegre ederek "güvenliğe öncelik veren" (security-first) yaklaşımlar geliştirebilecek; DevOps/SRE Mühendisleri, güvenlik yapılandırmalarını otomatize ederek ve izleyerek operasyonel güvenliği sağlayabilecek; Siber Güvenlik Uzmanları ise Elasticsearch/OpenSearch ortamlarındaki potansiyel zafiyetleri tespit edip giderebileceklerdir. Bu modül, modern veri platformlarının vazgeçilmez bir parçası olan güvenlik konusunda kapsamlı bir yetkinlik sunacaktır.
Elasticsearch/OpenSearch kümesinin genel sağlığı ve düğüm metriklerinin (CPU, bellek, disk, JVM heap, GC) izlenmesi. Shard sağlığı, arama ve indeksleme gecikmeleri gibi kritik performans göstergeleri.
Sorgu throughput'u, hata oranları ve yavaş sorgular gibi operasyonel metriklerin takibi. Bu metriklerin sistem performansı ve kullanıcı deneyimi üzerindeki etkileri.
Prometheus ve Grafana gibi araçlarla metriklerin toplanması ve görselleştirilmesi. OpenTelemetry ile dağıtık izleme (distributed tracing) entegrasyonu. Anomali tespiti ve uyarı (alerting) sistemlerinin kurulması.
Operasyonel runbook'ların (işletim kılavuzları) oluşturulması ve olay müdahale (incident response) planlarının geliştirilmesi. Sistem sorunlarına hızlı ve etkili bir şekilde yanıt verme stratejileri.
Bu modül sonunda katılımcılar, Elasticsearch ve OpenSearch kümelerinin üretim ortamındaki operasyonel sağlığını, performansını ve güvenilirliğini proaktif olarak yönetme konusunda ileri düzeyde yetkinlik kazanacaklardır. Kariyerlerinde, sistem kesintilerini minimize eden, performans darboğazlarını önceden tespit eden ve hızlı olay müdahalesi sağlayan observability çözümleri tasarlayabileceklerdir. Kurumsal düzeyde ise, bu modül sayesinde ekipler, operasyonel maliyetleri düşürebilecek, hizmet kalitesini artırabilecek ve iş sürekliliğini garanti altına alabileceklerdir. DevOps/SRE Mühendisleri, kapsamlı izleme ve uyarı sistemleri kurarak sistem kararlılığını sağlayabilecek; Platform Mühendisleri, altyapının genel sağlığını ve performansını sürekli olarak optimize edebilecek; Teknoloji Liderleri ise operasyonel mükemmelliği hedefleyen stratejiler geliştirebileceklerdir. Bu modül, modern SRE prensiplerini Elasticsearch/OpenSearch ortamlarına uygulayarak, sistemlerin "kendi kendini iyileştiren" yapılar haline gelmesine katkıda bulunacaktır.
Vektör aramanın temel prensipleri ve metin, resim gibi farklı veri türlerinin anlamsal temsilleri olan `embeddings` kavramı. `Dense vectors` ve `similarity search` ile anlamsal benzerliğe dayalı arama yapma.
`k-NN` (k-Nearest Neighbor) algoritmasının vektör aramadaki rolü. Büyük veri kümelerinde performans sorunlarını çözmek için `Approximate Nearest Neighbor` (ANN) algoritmalarının (örneğin HNSW) kullanımı.
`Semantic search` (anlamsal arama) ile kullanıcı sorgusunun arkasındaki anlamı anlayarak daha alakalı sonuçlar sunma. `Hybrid search` (hibrit arama) ile anahtar kelime tabanlı ve vektör tabanlı aramayı birleştirerek kapsamlı sonuçlar elde etme.
`RAG` (Retrieval-Augmented Generation) mimarisinin detaylı incelenmesi ve Büyük Dil Modelleri (LLM) ile entegrasyonu. `Chunking`, `embedding pipeline`, `metadata filtering`, `retrieval` ve `re-ranking` gibi RAG bileşenleri.
Bu modül sonunda katılımcılar, Elasticsearch ve OpenSearch'i sadece geleneksel arama motorları olarak değil, aynı zamanda yapay zeka destekli, anlamsal arama ve RAG mimarileri için güçlü bir altyapı olarak kullanma konusunda uzmanlaşacaklardır. Kariyerlerinde, kullanıcıların niyetini daha iyi anlayan, daha alakalı ve kişiselleştirilmiş arama deneyimleri sunan, hatta LLM'lerin bilgi tabanını genişleten yenilikçi AI uygulamaları geliştirebileceklerdir. Kurumsal düzeyde ise, bu modül sayesinde ekipler, müşteri hizmetlerini iyileştiren, bilgi keşfini hızlandıran ve karar verme süreçlerini destekleyen AI-ready arama çözümleri oluşturabileceklerdir. AI Mühendisleri, vektör arama ve RAG mimarilerini kullanarak LLM'lerin yeteneklerini artırabilecek; Yazılım ve Çözüm Mimarları, AI destekli arama altyapılarını tasarlayarak rekabet avantajı sağlayabilecek; Data Mühendisleri ise vektör verilerini etkin bir şekilde yönetebileceklerdir. Bu modül, Elasticsearch/OpenSearch'in gelecekteki AI ekosistemindeki kritik rolünü vurgulayarak, katılımcıları 2026+ AI-ready Search Engineering uzmanları haline getirecektir.
Farklı veri kaynaklarından (veritabanları, API'ler, dokümanlar, loglar) gelen verileri tek bir arama arayüzünde birleştiren bir `Enterprise Search & AI Platform` mimarisinin tasarlanması.
10 TB+ veri, milyonlarca doküman, uygulama logları, ürün katalogları, müşteri verileri ve bilgi tabanlarını içeren karmaşık veri kümeleri için indeksleme stratejileri. Çeşitli veri kaynaklarından veri alımını sağlayacak entegrasyon katmanlarının kurgulanması.
Anahtar kelime arama, vektör arama ve analitik yeteneklerini birleştiren hibrit arama modelleri. RAG mimarisi ve LLM entegrasyonu ile AI asistanı gibi yapay zeka destekli arama yeteneklerinin platforma dahil edilmesi.
Tasarlanan platform için performans, ölçeklendirme, güvenlik, gözlemlenebilirlik ve felaket kurtarma stratejilerinin detaylı planlanması. Capstone projesi kapsamında tüm bu bileşenlerin bir araya getirilerek gerçek dünya senaryolarına uygun bir çözüm oluşturulması.
Bu modül sonunda katılımcılar, Elasticsearch ve OpenSearch'i kullanarak büyük ölçekli, karmaşık ve yapay zeka destekli kurumsal arama platformları tasarlama ve uygulama konusunda en üst düzeyde yetkinlik kazanacaklardır. Kariyerlerinde, bir kurumun tüm bilgi varlığını erişilebilir ve anlamlı hale getiren, stratejik öneme sahip platformlar inşa edebilecek, böylece iş süreçlerini dönüştürebilecek ve rekabet avantajı sağlayabileceklerdir. Kurumsal düzeyde ise, bu modül sayesinde ekipler, dağınık bilgi silosunu ortadan kaldırarak verimliliği artırabilecek, karar verme süreçlerini hızlandırabilecek ve yapay zeka yeteneklerini kurumsal bilgiye entegre edebileceklerdir. Yazılım ve Çözüm Mimarları, uçtan uca bir Enterprise Search & AI Platform'un tüm mimari katmanlarını tasarlayabilecek; AI Mühendisleri, bu platformu LLM'ler ve RAG ile zenginleştirerek akıllı asistanlar geliştirebilecek; Teknoloji Liderleri ise kurumlarının dijital dönüşüm yolculuğunda kritik bir rol oynayacak bu platformların vizyonunu ve stratejisini belirleyebileceklerdir. Bu Capstone modülü, eğitimin tüm bilgi birikimini gerçek bir mühendislik projesine dönüştürerek, katılımcıları sektördeki en yetkin profesyoneller arasına taşıyacaktır.
Tuncer KARAARSLAN
Bilgisayar mühendisliğindeki 35 yılı aşan mühendislik ve teknoloji deneyimi ile 25 yılı aşkın uluslararası kurumsal teknoloji eğitmenliği ve danışmanlık kariyeriyle Tuncer KARAARSLAN, Türkiye'nin önde gelen teknoloji ve yazılım otoritelerindendir. Kurumsal yazılım mimarileri, bulut altyapıları, DevOps, DevSecOps ve yapay zeka entegrasyonlarında derinlemesine uzmanlığa sahiptir.
Hackathon Tadında Eğitim Yaklaşımı: Teorik bilginin ötesine geçerek bol senaryolu, interaktif ve katılımcıların projelerini canlı inceleyen (Code Review & Architecture Review) bir öğrenme deneyimi sunar.
Kurumunuzun ihtiyacına, ekibinizin kıdemine ve takvimine göre özelleştirilmiş 4 farklı çalışma formatı sunuyoruz.
Detaylı Kapalı Sınıf (3-5 Hafta)
Teknolojinin tüm detaylarının bol laboratuvar ve hands-on pratiklerle incelendiği kurumsal standart formatımızdır.
Hackathon Formatı
Teknik ekiplerin gruplar halinde projeler inşa ettiği, oyunlaştırılmış ve sinerjiyi artıran interaktif modeldir.
İleri Düzey Workshoplar
Mimarlar seviyesinde sistemlerin ve operasyonel modellerin tartışıldığı danışmanlık formatındaki oturumlardır.
Yönetim Seminerleri (1-2 Hafta)
C-Level ve mühendislik yöneticilerinin stratejik karar alma süreçlerini destekleyen farkındalık seminerleridir.
Bu programı tamamlayan katılımcılar aşağıdaki kritik teknik yetkinlikleri sahada uygulama becerisi kazanır.
- Kurumsal projelerde aranan elit mühendislik ve uzmanlık unvanına sahip olma
- Teknik liderlik, çözüm mimarlığı ve kıdemli uzmanlık pozisyonlarına geçişte belirleyici avantaj
- Büyük ölçekli kurumsal altyapılarda ve kritik sistemlerde güvenilir karar alma yetkinliği
- Sektörel standartlarda problem çözme, optimizasyon ve hata giderme refleksleri kazanma
- Global ölçekte geçerli teknik bilgi birikimi ve LinkedIn üzerinde doğrulanabilir dijital rozetler
- Sektörün duayen eğitmeni Tuncer KARAARSLAN liderliğinde 35+ yıllık tecrübeyle mentorluk
- Slayt okumak yerine; yoğun canlı kodlama, mimari analizler ve interaktif laboratuvar yaklaşımı
- Eğitim süresince 26 hands-on laboratuvar ödevi ve birebir eğitmen geri bildirimi
- 3 gerçek dünya bitirme projesiyle 3. Seviye Uzmanlık Brövesi kazanımı
- Katılımcı sayısı sınırlaması olmaksızın sınıf bazlı kurumsal sabit fiyat modeli
Liderlik ve Yönetim Kademeleri İçin Değer Matrisi
Bu eğitim; yetkinliği proje, code review ve ölçülebilir çıktılarla görünür hale getirerek teknik ve idari karar vericilerin mühendislik kalitesini güçlendirmesi için kurgulanmıştır.
Mimari Güvenilirlik & Çıktı
- • Sıfır Teknik Borç: Endüstri standardı mimari kalıplar ve test edilebilir temiz kod pratikleri.
- • Üretim Kararlılığı: Darboğazları erken teşhis eden ve yüksek yük altında stabil çalışan altyapılar.
- • Hızlı Teslimat (Throughput): Standartlaştırılmış mühendislik refleksleri ile hızlanan sprint çıktıları.
- • Modern Entegrasyon: Dağıtık sistemler, API standartları ve bulut yerel bileşenlerle tam uyum.
Yetkinlik Geliştirme & Tutundurma
- • Mühendislik Kültürü: Ekiplerin mesleki özgüvenini artıran üst düzey teknik gelişim ekosistemi.
- • Doğrulanabilir Bröveler: Laboratuvar ödevleri ve 3 bitirme projesiyle kanıtlanan 3. Seviye Uzmanlık Brövesi.
- • 1-on-1 Mentörlük: Katılımcılara özel kıdemli başmühendis ile mimarlık ve kariyer seansı.
- • Hızlı Onboarding: Yeni katılan geliştiricilerin üretime doğrudan katkı verme süresini %60 kısaltma.
Uygulamalı Saha Verimliliği
- • %65 Hands-on Laboratuvar: Slayt okumadan, gerçek üretim senaryolarıyla canlı interaktif eğitim modeli.
- • Esnek Kurumsal Format: Kapalı sınıf (Online / On-site / Hibrit), hackathon ve teknik atölye seçenekleri.
- • Sınıf Başı Sabit Fiyat: Katılımcı sayısı sınırı olmaksızın en yüksek kurumsal ROI avantajı.
- • Yönetici Takip Raporu: Katılımcıların devamlılık, ödev ve proje başarı karnelerinin düzenli raporu.
Güvenlik & Uyum Kültürü
- • Shift-Left Güvenliği: Güvenliği SDLC'nin ilk adımından itibaren bir mühendislik refleksi haline getirme.
- • OWASP & Zafiyet Önleme: Kaynak kod ve mimari düzeyde zafiyetleri canlı laboratuvarlarda bertaraf etme.
- • Regülasyon Uyumu: KVKK, ISO 27001 ve sektörel uyumluluk ilkelerini mimariye entegre etme.
- • Veri Egemenliği: Hassas kurumsal verileri koruyan kapalı devre laboratuvar pratikleri.
#9931 ELK Stack eğitimi → Observability / Log Management - Elasticsearch & OpenSearch Engineering → Search / Data / AI Engineering; Vebende Akademi'nin kurumsal mühendislik kariyer yollarının çekirdek modüllerindendir.
#9931 eğitimini tamamladıktan sonra kariyer ve uzmanlık hedefinize göre doğrudan geçiş yapabileceğiniz ilişkili ileri düzey eğitimler.
Eğitim içeriği, katılım koşulları, laboratuvar modeli ve kurumsal uyarlama hakkında en çok merak edilen sorular.
Bu Eğitimi Kurumunuza ve Ekibinize Özel Olarak Alın
Şirketinizin teknoloji yığınına uygun özelleştirilmiş müfredat, kapalı sınıf imkanı ve teknik ekip performans raporlaması ile kurumsal dönüşümünüzü hızlandırın.