DA
Tüm yazılara dön
Bulut Mimarisi Stratejileri: Modern Uygulama Geliştirme İçin Rehber

Bulut Mimarisi Stratejileri: Modern Uygulama Geliştirme İçin Rehber

Bulut MimarisiAWSAzureDevOpsÖlçeklenebilirlik

Bulut Mimarisi Stratejileri: Modern Uygulama Geliştirme İçin Rehber

Bulut teknolojileri artık modern yazılım geliştirmenin vazgeçilmez bir parçası haline geldi. Ancak buluta geçiş yapmak, sadece sunucuları veri merkezinden AWS'ye taşımak anlamına gelmez. Bu yazıda, yıllarca bulut mimarisi deneyimime dayanarak, etkili bulut stratejileri geliştirmenin temel prensiplerini paylaşacağım.

Bulut-First vs Bulut-Native Yaklaşım

Bulut-First: Mevcut Uygulamaları Taşımak

Çoğu şirket bulut yolculuğuna "lift-and-shift" yaklaşımıyla başlar. Bu, mevcut uygulamaları minimum değişiklikle buluta taşımak anlamına gelir:

# Geleneksel monolitik uygulama buluta taşınması
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: legacy-app
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: legacy-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: legacy-app
    spec:
      containers:
        - name: app
          image: legacy-app:latest
          ports:
            - containerPort: 8080
          resources:
            requests:
              memory: "1Gi"
              cpu: "500m"
            limits:
              memory: "2Gi"
              cpu: "1000m"

Bu yaklaşım hızlıdır ancak bulutun tam potansiyelini kullanmaz.

Bulut-Native: Baştan Bulut İçin Tasarlamak

Bulut-native yaklaşım, uygulamaları baştan bulut hizmetlerini kullanacak şekilde tasarlar:

  • Mikroservis mimarisi: Gevşek bağlı, bağımsız dağıtılabilir hizmetler
  • Konteynerleştirme: Docker ve Kubernetes kullanan uygulamalar
  • Serverless fonksiyonlar: Olay tabanlı, ölçeklenebilir işlemler
  • Yönetilen servisler: Veritabanı, cache, mesajlaşma için bulut hizmetleri

Maliyetli Bulut Mimarisi Tasarlama

1. Doğru Hizmet Modelini Seçmek

Bulut sağlayıcıları üç temel hizmet modeli sunar:

IaaS (Infrastructure as a Service)

  • Kontrolü maksimum, yönetim sorumluluğu yüksek
  • Büyük legacy uygulamalar için uygun
  • Maliyet tahmin edilebilir, ancak optimizasyon zor

PaaS (Platform as a Service)

  • Geliştirme odaklı, altyapı yönetimi minimum
  • Uygulama geliştirme hızı yüksek
  • Vendor lock-in riski var

SaaS (Software as a Service)

  • Tam yönetilen çözümler
  • En hızlı implementasyon
  • Özelleştirme sınırlı

2. Otomatic Ölçeklendirme Stratejileri

Bulutun en büyük avantajlarından biri elastik ölçeklendirmedir:

// AWS Auto Scaling örneği
const autoScalingParams = {
  AutoScalingGroupName: "web-servers-asg",
  MinSize: 2,
  MaxSize: 10,
  DesiredCapacity: 3,
  DefaultCooldown: 300,
  HealthCheckType: "ELB",
  HealthCheckGracePeriod: 300,
  Tags: [
    {
      Key: "Environment",
      Value: "production",
      PropagateAtLaunch: true,
    },
  ],
};

// Ölçeklendirme politikaları
const scaleUpPolicy = {
  PolicyName: "scale-up-policy",
  PolicyType: "TargetTrackingScaling",
  TargetTrackingConfiguration: {
    TargetValue: 70.0,
    PredefinedMetricSpecification: {
      PredefinedMetricType: "ASGAverageCPUUtilization",
    },
  },
};

3. Maliyet Optimizasyonu Teknikleri

Reserved Instances ve Spot Instances

  • Sabit iş yükleri için Reserved Instances kullanın (%30-60 tasarruf)
  • Kesintiye toleranslı işler için Spot Instances tercih edin (%70-90 tasarruf)
  • Hybrid yaklaşım benimseyin

Kaynak Etiketleme ve İzleme

# AWS CloudFormation ile kaynak etiketleme
Resources:
  WebServerInstance:
    Type: AWS::EC2::Instance
    Properties:
      InstanceType: t3.medium
      Tags:
        - Key: "Environment"
          Value: "Production"
        - Key: "Project"
          Value: "WebApp"
        - Key: "CostCenter"
          Value: "Engineering"
        - Key: "Owner"
          Value: "TeamAlpha"

Güvenlik ve Uyumluluk

Identity and Access Management (IAM)

Bulut güvenliğinin temel taşı doğru erişim yönetimidir:

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Principal": {
        "AWS": "arn:aws:iam::123456789012:role/DeveloperRole"
      },
      "Action": ["s3:GetObject", "s3:PutObject"],
      "Resource": "arn:aws:s3:::app-bucket/development/*",
      "Condition": {
        "IpAddress": {
          "aws:SourceIp": "203.0.113.0/24"
        }
      }
    }
  ]
}

Least Privilege Prensibi

Her hizmet ve kullanıcı yalnızca işini yapmak için gereken minimum izinlere sahip olmalıdır:

  • Rol tabanlı erişim kontrolü kullanın
  • Geçici kimlik bilgileri tercih edin
  • Düzenli erişim denetimleri yapın
  • Multi-factor authentication zorunlu kılın

Veri Şifreleme

# AWS KMS ile veri şifreleme örneği
import boto3
from botocore.exceptions import ClientError

def encrypt_data(plaintext_data, key_id):
    """
    AWS KMS kullanarak veri şifreleme
    """
    kms_client = boto3.client('kms')

    try:
        response = kms_client.encrypt(
            KeyId=key_id,
            Plaintext=plaintext_data
        )
        return response['CiphertextBlob']
    except ClientError as e:
        print(f"Şifreleme hatası: {e}")
        return None

def decrypt_data(encrypted_data):
    """
    Şifrelenmiş veriyi çözme
    """
    kms_client = boto3.client('kms')

    try:
        response = kms_client.decrypt(
            CiphertextBlob=encrypted_data
        )
        return response['Plaintext']
    except ClientError as e:
        print(f"Çözme hatası: {e}")
        return None

DevOps ve CI/CD Entegrasyonu

Infrastructure as Code (IaC)

Bulut kaynaklarını kod olarak yönetmek, tutarlılık ve tekrarlanabilirlik sağlar:

# Terraform ile AWS altyapı tanımı
provider "aws" {
region = var.aws_region
}

resource "aws_vpc" "main" {
cidr_block           = "10.0.0.0/16"
enable_dns_hostnames = true
enable_dns_support   = true

tags = {
Name        = "main-vpc"
Environment = var.environment
}
}

resource "aws_subnet" "public" {
count             = length(var.availability_zones)
vpc_id            = aws_vpc.main.id
cidr_block        = "10.0.${count.index + 1}.0/24"
availability_zone = var.availability_zones[count.index]

map_public_ip_on_launch = true

tags = {
Name = "public-subnet-${count.index + 1}"
Type = "public"
}
}

resource "aws_eks_cluster" "main" {
name     = var.cluster_name
role_arn = aws_iam_role.cluster_role.arn
version  = var.kubernetes_version

vpc_config {
subnet_ids = aws_subnet.public[*].id
}

depends_on = [
aws_iam_role_policy_attachment.cluster_policy,
aws_iam_role_policy_attachment.service_policy,
]
}

CI/CD Pipeline Tasarımı

# GitHub Actions ile bulut deployment
name: Deploy to AWS

on:
  push:
    branches: [main]
  pull_request:
    branches: [main]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3

      - name: Setup Node.js
        uses: actions/setup-node@v3
        with:
          node-version: "18"
          cache: "npm"

      - name: Install dependencies
        run: npm ci

      - name: Run tests
        run: npm test

      - name: Run linting
        run: npm run lint

  build-and-deploy:
    needs: test
    runs-on: ubuntu-latest
    if: github.ref == 'refs/heads/main'

    steps:
      - uses: actions/checkout@v3

      - name: Configure AWS credentials
        uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v2
        with:
          aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}
          aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
          aws-region: us-west-2

      - name: Build and push Docker image
        run: |
          docker build -t myapp:${{ github.sha }} .
          docker tag myapp:${{ github.sha }} ${{ secrets.ECR_REGISTRY }}/myapp:${{ github.sha }}
          docker push ${{ secrets.ECR_REGISTRY }}/myapp:${{ github.sha }}

      - name: Deploy to EKS
        run: |
          aws eks update-kubeconfig --name production-cluster
          kubectl set image deployment/myapp myapp=${{ secrets.ECR_REGISTRY }}/myapp:${{ github.sha }}
          kubectl rollout status deployment/myapp

Monitoring ve Observability

1. Üç Temel Gözlemlenebilirlik Sütunu

Metrics (Metrikler)

  • Sistem performans verileri
  • Kaynak kullanım oranları
  • İş metrikleri

Logs (Günlükler)

  • Uygulama olayları
  • Hata izleme
  • Güvenlik olayları

Traces (İzlemler)

  • İstek akışı takibi
  • Performans darboğazları
  • Mikroservis bağımlılıkları

2. Bulut-Native Monitoring Araçları

// AWS CloudWatch custom metrics örneği
const AWS = require("aws-sdk");
const cloudwatch = new AWS.CloudWatch();

async function publishCustomMetric(metricName, value, unit = "Count") {
  const params = {
    Namespace: "MyApp/Performance",
    MetricData: [
      {
        MetricName: metricName,
        Value: value,
        Unit: unit,
        Timestamp: new Date(),
        Dimensions: [
          {
            Name: "Environment",
            Value: process.env.NODE_ENV || "development",
          },
          {
            Name: "InstanceId",
            Value: process.env.EC2_INSTANCE_ID || "local",
          },
        ],
      },
    ],
  };

  try {
    await cloudwatch.putMetricData(params).promise();
    console.log(`Metric ${metricName} published successfully`);
  } catch (error) {
    console.error("Error publishing metric:", error);
  }
}

// Kullanım örneği
publishCustomMetric("UserRegistrations", 1);
publishCustomMetric("ResponseTime", 250, "Milliseconds");

3. Alert ve Dashboard Stratejileri

Etkili uyarı sistemi tasarlamak için:

  • SLA/SLO tabanlı uyarılar oluşturun
  • Escalation politikaları tanımlayın
  • False positive'leri minimize edin
  • Actionable alerts odaklanın

Multi-Cloud ve Hybrid Stratejiler

Vendor Lock-in'den Kaçınma

// Cloud-agnostic interface örneği
package storage

import "context"

type CloudStorage interface {
    Upload(ctx context.Context, bucket, key string, data []byte) error
    Download(ctx context.Context, bucket, key string) ([]byte, error)
    Delete(ctx context.Context, bucket, key string) error
    List(ctx context.Context, bucket, prefix string) ([]string, error)
}

// AWS implementation
type AWSStorage struct {
    client *s3.S3
}

func (a *AWSStorage) Upload(ctx context.Context, bucket, key string, data []byte) error {
    _, err := a.client.PutObjectWithContext(ctx, &s3.PutObjectInput{
        Bucket: aws.String(bucket),
        Key:    aws.String(key),
        Body:   bytes.NewReader(data),
    })
    return err
}

// Azure implementation
type AzureStorage struct {
    client *azblob.Client
}

func (az *AzureStorage) Upload(ctx context.Context, bucket, key string, data []byte) error {
    _, err := az.client.UploadBuffer(ctx, bucket, key, data, &azblob.UploadBufferOptions{})
    return err
}

Disaster Recovery Planlama

# Multi-region backup stratejisi
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: backup-config
data:
  backup-policy.yaml: |
    regions:
      primary: us-west-2
      secondary: us-east-1
      
    schedules:
      daily:
        time: "02:00"
        retention: "30d"
      weekly:
        time: "03:00"
        day: "sunday"
        retention: "12w"
      monthly:
        time: "04:00"
        day: "1"
        retention: "12m"

    rto: "4h"  # Recovery Time Objective
    rpo: "1h"  # Recovery Point Objective

Yaygın Hatalar ve Çözümleri

1. Aşırı Provisioning

Problem: Gereksiz kaynak tahsisi ve yüksek maliyetler

Çözüm:

  • Right-sizing araçlarını kullanın
  • Auto-scaling politikaları uygulayın
  • Düzenli cost review yapın

2. Güvenlik Yapılandırma Hataları

Problem: Açık S3 bucket'ları, zayıf IAM politikaları

Çözüm:

# Güvenlik kontrolleri otomasyonu
import boto3

def audit_s3_buckets():
    """S3 bucket güvenlik denetimi"""
    s3_client = boto3.client('s3')

    buckets = s3_client.list_buckets()['Buckets']

    for bucket in buckets:
        bucket_name = bucket['Name']

        try:
            # Public access kontrolü
            public_access = s3_client.get_public_access_block(
                Bucket=bucket_name
            )

            if not public_access['PublicAccessBlockConfiguration']['BlockPublicAcls']:
                print(f"⚠️  {bucket_name}: Public ACLs enabled")

            # Encryption kontrolü
            try:
                encryption = s3_client.get_bucket_encryption(Bucket=bucket_name)
                print(f"✅ {bucket_name}: Encryption enabled")
            except ClientError:
                print(f"❌ {bucket_name}: No encryption")

        except ClientError as e:
            print(f"Error checking {bucket_name}: {e}")

3. Monitoring Eksikliği

Problem: Sistem durumu hakkında yeterli görünürlük yok

Çözüm:

  • Distributed tracing uygulayın
  • Custom metrics tanımlayın
  • Proactive alerting kurun

Gelecekteki Trendler

1. Serverless-First Yaklaşım

Giderek daha fazla şirket, sunucu yönetiminden tamamen uzaklaşarak function-as-a-service modeline geçiyor.

2. Edge Computing

İçerik ve hesaplama kaynaklarını kullanıcılara daha yakın konumlara taşıma trendi güçleniyor.

3. AI/ML Entegrasyonu

Bulut sağlayıcıların makine öğrenmesi hizmetleri daha erişilebilir ve güçlü hale geliyor.

Sonuç

Etkili bulut mimarisi, teknoloji seçimlerinden çok daha fazlasıdır. Doğru strateji, iş hedeflerinizi destekler, maliyetleri optimize eder ve gelecekteki büyüme için esneklik sağlar.

Başarılı bulut dönüşümü için:

  1. Küçük adımlarla başlayın - Her şeyi bir anda değiştirmeye çalışmayın
  2. Ekibinizi eğitin - Bulut teknolojileri sürekli öğrenme gerektirir
  3. Güvenliği öncelikleyin - Convenience hiçbir zaman security'nin önüne geçmemeli
  4. Maliyetleri sürekli izleyin - Bulut esnekliği, maliyet kontrolü gerektirmez anlamına gelmez
  5. Otomasyonu benimseyin - Manual işlemler ölçeklenmez ve hata yapma riski taşır

Bulut mimarisi bir hedef değil, sürekli evrim geçiren bir yolculuktur. Doğru prensiplerle başladığınızda, bu yolculuk hem size hem de organizasyonunuza büyük değer katacaktır.

Back to all posts