SON DAKİKA

"Makine, platform ve kitleden bağımsız ürün geliştirme yapamayız"

Teknoloji Haberleri

Toplantıda Ar-Ge yapma ve ürün geliştirme iddiasında olan kurumların dijital dünyada izleyeceği strateji ne olmalı? kapsamında bir sunum yapan Hasan Kaya, Netaş Ar-Ge yaklaşımından da bahsederek dikkat edilmesi gereken noktaları şöyle özetledi: "Ürün geliştirmek isteyen kurumlar için öncelikle doğru strateji belirlemek önemli. Bunu belirlerken de hangi başlıkları dikkate alacağız? Netaş Ar-Ge olarak yaklaşımımız, ne ürünü geliştireceksek geliştirelim makine, kitle ve platform başlıklarını gözeterek yapıyoruz.

Makine tarafında makine öğrenmesi, otomasyon ve yapay zeka artıyor. İnsanla makineyi ayıran en önemli özellik muhakeme yeteneği. Ancak insanla makine arasında o muhakeme yeteneği aralığı giderek daralıyor. Bunu dikkate alarak ürün geliştirmek son derece kritik.

Platform tarafında bugün bulut servisleri çok öne çıkıyor. Ar-Ge olarak geliştirdiğiniz bir yazılımın sadece müşterilere bir platform değil, kendi içinde bir platform olabilmesi gerekiyor. Örneğin Netaş olarak IoT üzerine çalışıyoruz ve akıllı şehir çözümümüz bu platformun üzerine oturuyor. 
Kitle önemli bir güç. Bugünkü bulut altyapısının önemli bir kısmı açık kaynak teknolojilerle var olmuş durumda. Kitleden yararlanmak, o çeşitliliği kullanmak, onu kullanabilecek platformlar önümüzdeki dönemde önem kazanacak. 

Test hizmetleri özelinde elimizden geldiğince teknolojiye yatırım yapıyoruz. Ürünlerimizi Visium markası altında topladık. Performans testi Visium load, otomasyon için ise Visium go. Bu ürünler bir platform olarak çoklu kullanımı destekleyecek şekilde, bulut üzerinden ölçeklenebilir şekilde çalışabilir durumda.   
Visium load ürününün çalıştığı bir platformumuz var. Performans testinde yüksek kapasiteye çıkacaksanız bu platformu kullanmak iyi sonuç veriyor. Kurum istenilen bulut modelinde ve kendi bulut aboneliği üzerinden bu hizmeti sunabilir, ölçeklendirebilir. Kurum ne kadar kapasiteye ihtiyaç duyuyorsa o kadar sunucuyu ayağa kaldırıp testleri bitirip kapatabiliyoruz. Bu yönüyle de maliyet efektif bir çözüm.

Makine tarafında en önemli sorun, otomasyonun kapsama alanını genişletmek. Netaş olarak kapsamayı davranış odaklı geliştirme yöntemiyle çözdük. Konuşma dilinde test yazarak test otomasyonunu kolaylaştırıp bir mühendisten ya da yazılım geliştiriciden analiste doğru kaydırabilmek gerekiyor. 
Başka bir sorun da, bakım. Yüzde 40’a ulaşan bakım maliyetlerini aşağı çekmek için yapay zeka ve makine öğrenmesini kullanmaya başladık. Uygulamada olan değişikliklerin otomatik test edilebilir ve testlerin çalışabilir halde tutulabilirliğini hedefliyoruz. 

Son dönemde kitle testleri tercih edilmeye başlandı. Kitleyi bu noktada tanımlı ve nitelikleri belirli bir topluluk olarak tanımlıyoruz. İki yöntem öne çıkıyor. Birincisi, gerçek test uzmanları sizin uygulamanızı alıp dünyanın herhangi bir yerinde kendi cihazlarıyla testlerini yapıp raporluyorlar. Diğeri de örneğin siz bir oyun geliştiricisisiniz ve oyununuzun duyurusunu yapmadan önce test edilmesini istediniz. Tanımlı bir topluluğa ya da gruba çok hızlı bir şekilde test yaptırabiliyor hatta dijital yolculuğu konusunda bile geri dönüş alabiliyorsunuz. 

Kitle ortamında test yaptığımızda kazanımlarımız şunlar: Binlerce cihazda, farklı ortamlarda test yapıldığı için verimlilik sağlıyor. Daha fazla test kaynağıyla, daha hızlı aksiyon almayı sağlıyor. Bağımsız, farklılaşmış, çeşitlenmiş testler kitle zekasını getiriyor.  Yerelleşme ve bağımsız değerlendirme, tarafsızlık sağlıyor.’’