GPU as a Service – H Series ile Yapay Zeka Yarışında 0’dan H100 Hızına Güvenle Ulaşın!

BÜYÜK VERİ

Büyük Veri, sürekli artan oranlarda büyüyen geniş ve çeşitli bilgi kümelerini ifade eder. Geleneksel veri tabanı sistemlerini kullanarak yönetimi zor olan bu geniş bilgi kümesi birden fazla kaynaktan çeşitli şekillerde toplanmaktadır.

İnsanlar, internet üzerinden yaptıkları alışverişler, sosyal medya paylaşımları gibi çevrimiçi faaliyetleri sonucu dijital izler bırakırlar. Bu izler yeni çağın teknolojileri için anlamlı bilgiler içerir ancak bu buzdağının sadece görünen kısmıdır. Büyük veri; dijitalleştirilmiş belgeler, fotoğraflar, videolar, ses dosyaları, sosyal ağ paylaşımları, e-postalar, metin mesajları, telefon kayıtları, arama motoru sorguları, RFID etiketi ve barkod taramaları hatta finansal işlem kayıtlarını içerebilir. Teknolojinin gelişmesiyle veri üreten cihazların sayısı ve türleri de artmaktadır. Kişisel bilgisayarlar, akıllı telefonlar, sağlıkla ilgili verileri izleyen ve bazen paylaşan akıllı saatler, dünyadaki konumumuzu tam olarak belirleyebilen küresel konumlandırma uydu (GPS) cihazları, fotoğrafları ve videoları çevrimiçi olarak paylaşmaya imkân veren kameralar bu cihazların sadece küçük bir kısmını oluşturmaktadır.  Farklı cihaz ve kaynaklardan çeşitli şekillerde gelen tüm bu dijital izlerin bilgisayar analiziyle anlamlı bir amaç için kullanılması büyük veri teknolojisinin temelini oluşturmaktadır.

Büyük Verinin Kısa Tarihi

Veri miktarı, en ilkel yazma biçimlerinden en son veri merkezlerine kadar insanlık tarihi boyunca sürekli artmıştır. Sürekli artarak biriken çok miktarda veri karmaşık veri depolama sistemleri gerektirmiştir. Büyük veri, uzun zamandır var olmasına rağmen birçok insan için kafa karıştırıcı bir konu olmuştur. En büyük sorun, büyük veriyi işlemektir. İnsanlık ihtiyaçları doğrultusunda veriyi işlemek için çeşitli yöntemler geliştirmişlerdir.

Antik zamanlarda Mezopotamya’da mahsul ve sürü kayıtları kil tabletler üzerinde tutuluyordu.

Verileri kullanmaya ilişkin en eski kayıtlar, mahsul ve sürülerin büyümesini kaydetmek için Mezopotamya’da muhasebe faaliyetlerinin yapıldığı 7.000 yıl öncesine dayanmaktadır. Bu tarihten günümüze kadar birçok amaçla veri işleme çalışmaları gelişerek ilerlemiştir.

Natural and Political Observations Made upon the Bills of Mortality

1663’te John Graunt Londra’daki ölüm oranları ilgili bilgileri kaydetmiş ve incelemiştir. John Graunt, dönemin ölümcül hastalıklarından bubonik veba için bir anlayış kazanmak ve uyarı sistemi kurmak istemiştir. John Graunt, ilk istatistiksel veri analiz kayıtlarından birisi olan çalışmasından elde ettiği bulgularını, on yedinci yüzyıldaki ölüm nedenlerine dair büyük iç görüler sunan “Natural and Political Observations Made upon the Bills of Mortality” isimli kitabında toplamıştır.

Herman Hollerith ve Çizelge Makinesi

Amerikalı istatistikçi Herman Hollerith, 1890’li yıllarda nüfus sayımı verilerini tablo haline getirmek için kâğıt kartlarına açılan delikleri okuyan devrimsel bir elektrikli makine icat etmiştir. Amerika Birleşik Devletleri’nin nüfus sayımının sekiz yerine bir yılda tamamlamasını sağlayan cihaz, modern veri işleme çağının başlangıcı olarak dünyaya yayılmıştır.

20. yüzyılın ilk büyük veri projesi 1937’de Franklin D. Roosevelt’in ABD’deki yönetimi tarafından IBM şirketi ile birlikte gerçekleştirildi. Sosyal Güvenlik Yasası’nın 1937’de kanun haline gelmesinden sonra, hükümetin 26 milyon Amerikalı ve 3 milyondan fazla işveren katkısını takip etmesi gerekiyordu. Büyük veri projesi için delikli kart okuma makinesi geliştirme sözleşmesini IBM devralmıştır.

Colossus Bilgisayarı

1943 yılında İkinci Dünya Savaşı sırasında nazi kodlarını deşifre etmek için İngilizler tarafından bir veri işleme makinesi geliştirilmiştir. Colossus adlı bu cihaz, yakalanan mesajlardaki kalıpları saniyede 5.000 karakter oranında arayabilme yeteneğine sahipti.

1965 yılında, Birleşik Devletler, 742 milyondan fazla vergi iadesi ve 175 milyon parmak izi seti depolayan ilk veri merkezini kurmaya karar verdi. Bu veri merkezinde kayıtları, manyetik bilgisayar kasetine aktarılarak tek bir yerde depolanacaktı. Proje gerçekleşemedi fakat genel olarak elektronik veri depolama çağının başlangıcını belirledi.

World Wide Web’in mucidi Tim Berners

1989’da İngiliz bilgisayar bilimcisi Tim Berners-Lee sonunda World Wide Web’i icat etti. Bir “köprü (hypertext system )” sistemi ile bilgi paylaşımını kolaylaştırmak istedi. O zamanlarda icadının etkisi çok az biliniyordu. 1990 yılına kadar internete bağlı cihaz sayısının artması ile birlikte büyük veri setlerinin oluşturulmasına başlandı.

Tim O’Reilly tarafından kurulan öğrenim şirketi O’Reilly Media’dan Roger Mougalas 2005’te Web 2.0 terimini kullandıktan bir yıl sonra ilk kez büyük veri terimini kullandı. 2005 yılında aynı zamanda Yahoo tarafından Hadoop oluşturuldu. Hadoop, verileri depolamak ve donanım kümelerinde uygulamaları çalıştırmak için kullanılan açık kaynaklı bir yazılım çerçevesidir. Günümüzde Hadoop, birçok kuruluş tarafından büyük miktarlarda veri toplamak için kullanılmaktadır.

Son birkaç yılda, Büyük Veri girişimlerinde büyük bir artış oldu ve gittikçe daha fazla şirket Büyük Veriye adapte olmaya başladı. Bağlantılı nesnelerin artmasıyla muazzam miktarda veri oluştu ve veri bilimcilere olan ihtiyaç arttı.

Büyük Verinin Faydaları ve Uygulama Alanları

Büyük veri uygulamalarının temel amacı, büyük hacimli verileri analiz ederek şirketlerin daha bilgilendirici iş kararları almasına yardımcı olmaktır. Bu veri kümeleri; web sunucusu günlüklerini, internet tıklama akışı verilerini, sosyal medya içeriği ve etkinlik raporlarını, müşteri e-postalarından gelen metinleri, cep telefonu görüşmesi ayrıntılarını ve çoklu sensörler tarafından yakalanan makine verilerini içerebilir.

Farklı alanlardan gelen organizasyonlar, tüm gizli kalıpları, bilinmeyen korelasyonları, pazar trendlerini, müşteri tercihlerini ve diğer faydalı işletme bilgilerini ortaya çıkarmak için büyük veri uygulamalarına yatırım yapmaktadır. Büyük veri uygulamaları sağlık sektöründen eğitime, medyadan otomotiv endüstrisine hatta devlet yönetimine kadar sınırsız alanda kullanılmaktadır.

Büyük veri sağladığı avantajlar sayesinde günümüzün anahtar teknolojilerinden birisi olmuştur:

  • Arızaların ve sorunların kök nedenlerini gerçek zamanlı olarak belirlemek
  • Veri odaklı pazarlamanın potansiyelini tam olarak anlamak
  • Satın alma alışkanlıklarına göre müşteri teklifleri oluşturmak
  • Müşteri katılımını geliştirmek ve müşteri sadakatini artırmak
  • Risk portföylerini hızla değerlendirmek
  • Müşteri deneyimini kişiselleştirmek
  • Çevrimiçi ve çevrimdışı müşteri etkileşimlerine değer katmak
  • Daha iyi karar verme
  • Eğitim sektöründe gelişme
  • Ürün fiyat optimizasyonu
  • Tavsiye motorları
  • Sağlık sektörünün geliştirilmesi
  • Tarım sektörünün geliştirilmesi

Geçmişte, insanlar raporları almak için devasa veri ambarlarından veri çıkarmak, dönüştürmek ve yüklemek için hantal sistemler kullanıyorlardı. Periyodik olarak, tüm sistemler yedek kopyalar oluşturdu ve verileri, raporların çalıştırılabileceği bir veri tabanında birleştirdi. Sorun şu ki veri tabanı teknolojisi büyük miktarda ve sürekli veri akışıyla başa çıkamıyordu. Büyük miktarda veri akışı; verilerin hacminin yönetilememesi, girdi bilgisinin gerçek zamanlı olarak değiştirilememesi vb. birçok problem doğurdu.

Büyük veri çözümleri raporlama ara yüzleri, çıkarım yetenekleri, otomatik dosya, optimize edilmiş veri yapıları ve şirketlerin daha iyi karar vermeleri ve doğru analizleri sunmaları geliştirilmiş bulut sunucuları içermektedir. Şirketler, satış ve pazarlamanın etkinliğini artıran ve daha iyi karar alma ile maliyetleri düşüren büyük veri teknolojisini yoğun bir şekilde kullanmaya başlamıştır.

Sözlük Ana Sayfası
HİZMET VE ÇÖZÜMLERİMİZ

BT Altyapınızı birlikte inşa edelim!

Yönetilen Bulut Hizmetlerimiz
GlassHouse Cloud Hizmetleri
GlassHouse Cloud Hizmetleri
Finansa Özel Yönetilen Hizmetler
Yönetilen Hizmetler
Profesyonel Hizmetler
GlassHouse Cloud Hizmetleri

Infrastructure as a Service

İş yükleriniz için tüm BT altyapı kaynaklarını GlassHouse Cloud üzerinden tamamen yönetilen şekilde temin edin ve kullanın.

İncele
GlassHouse Cloud Hizmetleri

GPU as a Service - H Series

Yapay zekâ ve yüksek hesaplama gerektiren iş yükleriniz için Türkiye’de barındırılan, yüksek erişilebilirlikli ve KVKK uyumlu buluttan GPU altyapısı.

İncele
GlassHouse Cloud Hizmetleri

SAP as a Service

Buluttan bütünleşik SAP altyapısı ile işletmenizi hızla büyütün. SAP çözümlerinin tüm potansiyelini bulutta ortaya çıkarın!

İncele
GlassHouse Cloud Hizmetleri

Container as a Service

Uygulama modernizasyon süreçleriniz için çevik, ölçeklenebilir ve zengin özellikler içeren %100 açık kaynak kodlu konteyner altyapılarını kullanın.

İncele
GlassHouse Cloud Hizmetleri

Object Storage as a Service

Yapılandırılmamış verilerinizi güvenli ve ölçeklenebilir şekilde depolayın. Dinamik kapasite ve yüksek erişilebilirlik avantajlarından hemen yararlanın!

İncele
GlassHouse Cloud Hizmetleri

Disaster Recovery as a Service

Olağanüstü durumlara karşı coğrafi yedekli altyapılar ile veri ve uygulamalarınızı kayıpsız ve kesintisiz şekilde yeniden etkinleştirin!

İncele
GlassHouse Cloud Hizmetleri

Backup as a Service

İş sürekliliği ve veri yedekliliği için verilerinizi hızlı ve güvenli bulut ortamında yedekleyin! Her senaryoya uygun bulut yedekleme imkanı güvenli ve hızlı erişimle GlassHouse Cloud’da.

İncele
GlassHouse Cloud Hizmetleri

Monitoring as a Service

GlassHouse Monitoring as a Service (MaaS) ile altyapınızı ve uygulama performansı verilerinizi tek merkezden 7/24/365 izleyin ve analiz edin!

İncele
GlassHouse Cloud Hizmetleri

Firewall as a Service

Bulut ortamında yönetilen firewall hizmeti ile güvenlik politika ve kural yönetimi ihtiyacınızı karşılayın. Siber tehditlere karşı operasyonunuzu koruyun.

İncele
GlassHouse Cloud Hizmetleri

Web Application Firewall (WAF) as a Service

Zararlı veri paketlerinin uygulama katmanınızda hasar yaratmasını engelleyerek uygulamalarınızın çalışma sürekliliğini güvence altına alın!

İncele
GlassHouse Cloud Hizmetleri

IPS as a Service

BT altyapınızda gerçekleşen tüm anomalileri anında saptayın, BT altyapınızın bağışıklık sistemini güçlendirin.

İncele
GlassHouse Cloud Hizmetleri

Load Balancer as a Service

GlassHouse Load Balancer as a Service ile değişken network trafik yüklerine karşı web sunucularınızın performansını garanti altına alın.

İncele
GlassHouse Cloud Hizmetleri

Antivirus as a Service

Virüsler ve benzeri tehditlere karşı tüm sunucularınızı bulut tabanlı merkezi bir kontrol mekanizması ile düzenli olarak tarayın ve güvenliğini sağlayın!

İncele
GlassHouse Cloud Hizmetleri

Vulnerability Management as a Service

Güvenlik zafiyetleri ve sıfırıncı gün saldırılarına karşı her an tetikte olun! Sürüm uyumsuzlukları ve güncelleme yönetimi gibi operasyonel külfetlerle vedalaşın!

İncele
On Premise Çözümlerimiz
Donanım ve Yazılım Çözümleri
Donanım ve Yazılım Çözümleri
Network ve Güvenlik Çözümleri
Profesyonel Hizmetler

İlginizi Çekebilecek Blog İçerikleri

Veri Bilimi Nedir?
06 Mart 2026

Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi; büyük hacimli ve karmaşık veri kümelerinden (Big Data) stratejik içgörüler elde etmek ve kurumsal karar destek mekanizmalarını (DSS) optimize etmek amacıyla konumlandırılan çok disiplinli bir alandır. İleri istatistik, programlama ve makine öğrenimi (Machine Learning) algoritmalarını entegre eden veri bilimi, devasa veri havuzlarındaki (data pools) gizli eğilimleri, korelasyonları ve davranışsal kalıpları ortaya çıkarır. Kurumlar veri bilimi sayesinde karmaşık pazar dinamiklerini modelleyebilir, operasyonel iş akışlarını optimize edebilir ve kestirimci analitik (predictive analytics) yetenekleriyle stratejik öngörüler oluşturabilir. Günümüz dijital ekonomisinde veri bilimi, sürdürülebilir rekabet avantajı kazanmak ve veriye dayalı (data-driven) karar alma altyapılarını güçlendirmek için vazgeçilmez bir kurum stratejisi haline gelmiştir. Veri bilimi ile ilgili merak edilen detaylar bu yazıda!

Devamını Oku
En Sık Tercih Edilen Yapay Zeka Görsel Oluşturma Araçları
04 Mart 2026

En Sık Tercih Edilen Yapay Zeka Görsel Oluşturma Araçları

Üretken yapay zeka (Generative AI) destekli görsel oluşturma araçları, doğal dil işleme tabanlı metin komutlarını (prompt) kullanarak saniyeler içinde yüksek çözünürlüklü ve özgün görseller üretilmesini sağlamaktadır. Midjourney, DALL-E 3, Stable Diffusion ve Canva AI gibi yenilikçi platformlar; kurumsal dijital içerik üretimi, konsept tasarım ve pazarlama operasyonlarında stratejik bir rol üstlenmektedir. Farklı lisanslama ve bulut altyapısı modellerine sahip olan bu araçlar, kurumsal ihtiyaçlara yönelik ölçeklenebilir avantajlar sunmaktadır. Detaylar yazımızda.

Devamını Oku
SIEM Nedir?
03 Mart 2026

SIEM Nedir?

SIEM, kurumların BT altyapısında gerçekleşen güvenlik olaylarını merkezi bir platformda toplayarak analiz etmelerini ve olası tehditleri erken aşamada tespit etmelerini sağlayan önemli siber güvenlik çözümlerinden biridir. Farklı sistemlerden gelen log verilerini ilişkilendirerek güvenlik ekiplerine kapsamlı bir görünürlük sunan SIEM ürünleri; gerçek zamanlı tehdit tespiti, hızlı olay müdahalesi ve detaylı raporlama gibi avantajlar sağlar. Bu özellikleri sayesinde SIEM çözümleri, modern kurumların güvenlik operasyonlarının temel bileşenlerinden biri olarak kabul edilir. SIEM mimarisi ve operasyonel çalışma prensiplerine dair teknik detayları bu rehberde inceliyoruz.

Devamını Oku
Yapılandırılmış Veri Nedir? Yapılandırılmış ve Yapılandırılmamış Veri Farkları
26 Şubat 2026

Yapılandırılmış Veri Nedir? Yapılandırılmış ve Yapılandırılmamış Veri Farkları

Günümüzün veri odaklı (data-driven) dijital ekonomisinde işletmelerin en stratejik kurumsal varlıklarından biri olan veri; yapılandırılmış (structured) ve yapılandırılmamış (unstructured) olmak üzere iki temel mimaride barındırılır. Yapılandırılmış veri, ilişkisel veri tabanlarında (RDBMS) düzenli ve kolay sorgulanabilir biçimde saklanan verileri ifade ederken; yapılandırılmamış veri metinler, videolar, e-postalar veya IoT sensör verileri gibi önceden tanımlanmış bir veri modeline sahip olmayan ve işlenmesi daha karmaşık olan verileri kapsar. Kurumlar, her iki veri türünü de modern veri analitiği platformlarıyla doğru şekilde işleyerek karar destek sistemlerini (DSS) iyileştirebilir ve rekabet avantajı elde edebilir. Yapılandırılmış veri hızlı ve yapısal analiz sağlarken, yapılandırılmamış veri derinlemesine içgörüler (insights) sunma potansiyeline sahiptir; bu nedenle kurumsal veri yönetimi, bu iki veri türünü bütünleşik bir mimaride değerlendirmeyi gerektirir.

Devamını Oku
Natural Language Processing (NLP) Nedir, Nasıl Çalışır?
25 Şubat 2026

Natural Language Processing (NLP) Nedir, Nasıl Çalışır?

Natural Language Processing (NLP), insan dilini analiz ederek metin ve ses verisini anlamlı bilgiye dönüştüren bir yapay zeka teknolojisidir. Büyük veri hacmi ve yüksek işlem gücü gerektirdiği için bulut altyapılarıyla birlikte kullanıldığında daha ölçeklenebilir, hızlı ve maliyet açısından verimli sonuçlar sunar. Detaylar yazımızda.

Devamını Oku
CI/CD Süreçleri Hakkında Tüm Merak Edilenler
24 Şubat 2026

CI/CD Süreçleri Hakkında Tüm Merak Edilenler

CI/CD, yazılım geliştirme süreçlerini otomatikleştirerek kodun hızlı, güvenli ve hatasız şekilde canlı ortama taşınmasını sağlar. Sürekli entegrasyon ve sürekli teslimat adımları sayesinde test, derleme ve dağıtım süreçleri kesintisiz ilerler. Bulut altyapıları ise bu otomasyonu ölçeklenebilir ve esnek kaynak yönetimiyle destekler. Detaylar için okumaya hemen başlayın!

Devamını Oku