{"id":34815,"date":"2025-11-22T10:00:58","date_gmt":"2025-11-22T07:00:58","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/"},"modified":"2025-11-22T10:00:58","modified_gmt":"2025-11-22T07:00:58","slug":"azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/","title":{"rendered":"Azure&#8217;da U\u00e7tan Uca \u0130zleme Mimarisi Kurulumu: \u00c7oklu Servisler \u0130\u00e7in"},"content":{"rendered":"<p><body><\/p>\n<p>Modern yaz\u0131l\u0131m d\u00fcnyas\u0131nda, \u00f6zellikle de \u00e7oklu servis \u00fcr\u00fcnleri geli\u015ftiren ekipler i\u00e7in, uygulamalar\u0131n karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 her ge\u00e7en g\u00fcn art\u0131yor. Mikroservisler, sunucusuz mimariler ve bulut tabanl\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmler, esneklik ve \u00f6l\u00e7eklenebilirlik sunsa da, beraberinde b\u00fcy\u00fck bir zorlu\u011fu da getiriyor: &#8220;Bir \u015feyler ters gitti\u011finde nerede ve neden?&#8221; \u0130\u015fte bu noktada u\u00e7tan uca izleme mimarisi, \u00fcr\u00fcn\u00fcn\u00fcz\u00fcn kalbi ve beyni haline gelerek g\u00f6r\u00fcnmez sorunlar\u0131 ayd\u0131nlat\u0131r, performans\u0131 optimize eder ve son kullan\u0131c\u0131 deneyimini g\u00fcvence alt\u0131na al\u0131r. Bu makalede, Azure bulut platformunda \u00e7oklu servis \u00fcr\u00fcnleriniz i\u00e7in nas\u0131l kapsaml\u0131 bir izleme altyap\u0131s\u0131 kurabilece\u011finizi, temel kavramlardan ileri d\u00fczey tekniklere kadar ad\u0131m ad\u0131m ele alaca\u011f\u0131z.<\/p>\n<p>Hayat\u0131m\u0131zda art\u0131k \u00e7o\u011fu hizmet, arka planda birbiriyle konu\u015fan onlarca, bazen y\u00fczlerce farkl\u0131 bile\u015fenden olu\u015fuyor. Bir e-ticaret sitesinde sepete \u00fcr\u00fcn ekledi\u011finizde, bu basit g\u00f6r\u00fcnen i\u015flem asl\u0131nda bir \u00f6n y\u00fcz uygulamas\u0131n\u0131, bir API ge\u00e7idini, stok y\u00f6netimini sa\u011flayan bir mikroservisi, bir \u00f6deme i\u015flemcisini ve \u00e7e\u015fitli veritabanlar\u0131n\u0131 tetikleyebilir. Bu zincirdeki herhangi bir halkadaki aksakl\u0131k, t\u00fcm sistemin \u00e7\u00f6kmesine veya en az\u0131ndan kullan\u0131c\u0131 deneyiminin ciddi \u015fekilde etkilenmesine neden olabilir. B\u00f6ylesine karma\u015f\u0131k bir yap\u0131da, &#8220;kara kutu&#8221; mant\u0131\u011f\u0131yla ilerlemek, sorunlar ortaya \u00e7\u0131kt\u0131\u011f\u0131nda tam anlam\u0131yla k\u00f6r u\u00e7u\u015f yapmak demektir. \u0130\u015fte tam da bu nedenle, sistemdeki her bir katman\u0131n, her bir servisin ve hatta her bir i\u015flemin durumunu anl\u0131k olarak takip edebilen, kapsaml\u0131 ve proaktif bir izleme mimarisine ihtiya\u00e7 duyar\u0131z. Bu mimari sadece hatalar\u0131 tespit etmekle kalmaz, ayn\u0131 zamanda potansiyel performans darbo\u011fazlar\u0131n\u0131 \u00f6ng\u00f6rmemizi, kaynak kullan\u0131m\u0131n\u0131 optimize etmemizi ve genel olarak daha sa\u011flam, daha g\u00fcvenilir bir \u00fcr\u00fcn sunmam\u0131z\u0131 sa\u011flar. Gelin, Azure&#8217;\u0131n g\u00fc\u00e7l\u00fc ara\u00e7 setini kullanarak bu &#8220;g\u00f6r\u00fcn\u00fcrl\u00fck&#8221; g\u00fcc\u00fcn\u00fc nas\u0131l elde edece\u011fimize birlikte bakal\u0131m.<\/p>\n<p>U\u00e7tan uca izleme, yaln\u0131zca hatalar\u0131 yakalamakla kalmaz, ayn\u0131 zamanda sisteminizin performans e\u011filimlerini, kullan\u0131c\u0131 davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 ve kaynak t\u00fcketimini anlaman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olur. Bir hizmetin aniden yava\u015flad\u0131\u011f\u0131n\u0131 fark etti\u011finizde, geleneksel izleme yakla\u015f\u0131mlar\u0131 size sadece &#8220;servis yava\u015f&#8221; bilgisini verebilir. Ancak u\u00e7tan uca bir mimari, bu yava\u015flaman\u0131n bir veritaban\u0131 sorgusundan m\u0131, bir a\u011f gecikmesinden mi, yoksa belirli bir mikroservisin a\u015f\u0131r\u0131 y\u00fcklenmesinden mi kaynakland\u0131\u011f\u0131n\u0131 detayl\u0131 olarak g\u00f6sterir. Bu derinlemesine i\u00e7g\u00f6r\u00fcler, ekiplerin sorunlar\u0131 h\u0131zla te\u015fhis etmesini ve k\u00f6k neden analizini etkin bir \u015fekilde yapmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Ayr\u0131ca, izleme verilerini kullanarak proaktif olarak m\u00fcdahale edebilir, \u00f6rne\u011fin belirli bir e\u015fi\u011fin a\u015f\u0131lmas\u0131 durumunda otomatik \u00f6l\u00e7eklendirme tetikleyebilir veya geli\u015ftirme ekibine uyar\u0131 g\u00f6nderebilirsiniz. B\u00f6ylece, k\u00fc\u00e7\u00fck bir sorunun b\u00fcy\u00fcmesini engelleyerek hem operasyonel maliyetleri d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fcr hem de m\u00fc\u015fteri memnuniyetini en \u00fcst seviyede tutars\u0131n\u0131z. K\u0131sacas\u0131, u\u00e7tan uca izleme, sadece bir g\u00fcvenlik a\u011f\u0131 de\u011fil, ayn\u0131 zamanda s\u00fcrekli iyile\u015ftirme ve yenilik\u00e7ilik i\u00e7in de vazge\u00e7ilmez bir ara\u00e7t\u0131r.<\/p>\n<h2>Temel Kavramlar ve Azure \u0130zleme Felsefesi: G\u00f6zlemleme Nedir, Neden Yap\u0131l\u0131r?<\/h2>\n<p>Bir izleme mimarisine dalmadan \u00f6nce, temel kavramlar\u0131 netle\u015ftirmek \u00f6nemlidir. Genellikle kar\u0131\u015ft\u0131r\u0131lan iki terimle ba\u015flayal\u0131m: \u0130zleme (Monitoring) ve G\u00f6zlemlenebilirlik (Observability). \u0130zleme, \u00f6nceden bilinen ba\u015far\u0131s\u0131zl\u0131k durumlar\u0131n\u0131 veya performans d\u00fc\u015f\u00fc\u015flerini tespit etmek i\u00e7in sistemdeki belirli metrikleri veya g\u00fcnl\u00fckleri d\u00fczenli olarak kontrol etmektir. Yani, &#8220;Neyi izlememiz gerekti\u011fini biliyoruz&#8221; mant\u0131\u011f\u0131yla \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. \u00d6rne\u011fin, CPU kullan\u0131m\u0131 %80&#8217;i ge\u00e7ti mi, disk alan\u0131 %90 doldu mu gibi sorulara yan\u0131t arar\u0131z. G\u00f6zlemlenebilirlik ise, bir sistemin d\u0131\u015far\u0131dan \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla i\u00e7 durumunun ne kadar iyi anla\u015f\u0131labilir oldu\u011funu ifade eder. Bilinmeyen sorunlar\u0131 te\u015fhis etmek i\u00e7in sistemden gelen \u00e7e\u015fitli verileri (metrikler, loglar, izlemeler) analiz etme yetene\u011fidir. &#8220;Sistemde neyin yanl\u0131\u015f gitti\u011fini bilmedi\u011fimizde bile anlayabiliyor muyuz?&#8221; sorusuna odaklan\u0131r. Modern \u00e7oklu servis mimarilerinde g\u00f6zlemlenebilirlik, daha esnek ve g\u00fc\u00e7l\u00fc bir yakla\u015f\u0131m sunar.<\/p>\n<p>Bu g\u00f6zlemlenebilirli\u011fi sa\u011flamak i\u00e7in \u00fc\u00e7 ana s\u00fctunumuz vard\u0131r:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Metrikler (Metrics):<\/strong> Belirli bir zamanda al\u0131nan say\u0131sal de\u011ferlerdir. \u00d6rne\u011fin, CPU kullan\u0131m\u0131, bellek t\u00fcketimi, disk G\/\u00c7, istek say\u0131s\u0131, hata oran\u0131, gecikme s\u00fcresi gibi. Metrikler genellikle d\u00fczenli aral\u0131klarla toplan\u0131r ve zaman serisi verisi olarak saklan\u0131r, bu da trendleri ve ani de\u011fi\u015fimleri g\u00f6rselle\u015ftirmeyi kolayla\u015ft\u0131r\u0131r. H\u0131zl\u0131 \u00f6zet bilgiler ve uyar\u0131lar i\u00e7in idealdir.<\/li>\n<li><strong>Loglar (Logs):<\/strong> Uygulama veya sistem taraf\u0131ndan \u00fcretilen olaylar\u0131n zaman damgal\u0131, yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f veya yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f kay\u0131tlar\u0131d\u0131r. Bir kullan\u0131c\u0131n\u0131n oturum a\u00e7mas\u0131, bir veritaban\u0131 i\u015flemi, bir hata mesaj\u0131 veya bir HTTP iste\u011fi gibi her t\u00fcrl\u00fc olay\u0131 i\u00e7erebilirler. Loglar, bir sorunun k\u00f6k nedenini anlamak i\u00e7in detayl\u0131 bilgi sa\u011flar, ancak b\u00fcy\u00fck hacimlerde etkili bir \u015fekilde aranmas\u0131 ve analiz edilmesi gerekir.<\/li>\n<li><strong>\u0130zlemeler (Traces):<\/strong> Da\u011f\u0131t\u0131lm\u0131\u015f bir sistemde bir iste\u011fin veya i\u015flemin ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fc takip eden kay\u0131tlard\u0131r. Bir iste\u011fin bir servisten di\u011ferine nas\u0131l ge\u00e7ti\u011fini, her serviste ne kadar zaman harcad\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve hangi bile\u015fenlerin etkile\u015fimde bulundu\u011funu g\u00f6sterir. \u00d6zellikle mikroservis mimarilerinde, bir iste\u011fin farkl\u0131 servisler aras\u0131ndaki yolculu\u011funu anlamak ve performans darbo\u011fazlar\u0131n\u0131 bulmak i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Azure&#8217;\u0131n izleme felsefesi, bu \u00fc\u00e7 s\u00fctunu tek bir merkezi platformda birle\u015ftirerek g\u00f6zlemlenebilirli\u011fi kolayla\u015ft\u0131rmaya odaklanm\u0131\u015ft\u0131r: Azure Monitor. Azure Monitor, t\u00fcm Azure kaynaklar\u0131n\u0131zdan ve hatta hibrit ortamlar\u0131n\u0131zdan (\u015firket i\u00e7i sunucular, di\u011fer bulutlar) metrik, log ve izleme verilerini toplar. Bu verileri tek bir yerde konsolide ederek, korelasyon kurmay\u0131, g\u00f6rselle\u015ftirmeyi, uyar\u0131lar tan\u0131mlamay\u0131 ve otomasyon tetiklemeyi m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lar. Azure Monitor&#8217;un temel amac\u0131, sizin i\u00e7in &#8220;kara kutular\u0131&#8221; a\u00e7mak ve uygulamalar\u0131n\u0131z\u0131n ve altyap\u0131n\u0131z\u0131n sa\u011fl\u0131\u011f\u0131 hakk\u0131nda derinlemesine i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sunmakt\u0131r. Bu sayede ekipler, sorunlar\u0131 daha h\u0131zl\u0131 tespit edebilir, performans d\u00fc\u015f\u00fc\u015flerini proaktif olarak ele alabilir ve nihayetinde daha g\u00fcvenilir ve verimli sistemler in\u015fa edebilirler. Azure&#8217;\u0131n bu entegre yakla\u015f\u0131m\u0131 sayesinde, farkl\u0131 izleme ara\u00e7lar\u0131 aras\u0131nda ge\u00e7i\u015f yapma ihtiyac\u0131n\u0131 ortadan kald\u0131r\u0131r ve operasyonel karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azalt\u0131r.<\/p>\n<p class=\"expert-tip\">Uzman \u0130pucu: \u0130zleme ve g\u00f6zlemlenebilirlik aras\u0131ndaki fark\u0131 anlamak, do\u011fru ara\u00e7lar\u0131 se\u00e7mek ve izleme stratejinizi belirlemek i\u00e7in \u00e7ok \u00f6nemlidir. Bilinen sorunlar i\u00e7in izleme, bilinmeyen sorunlar i\u00e7in g\u00f6zlemlenebilirlik d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn.<\/p>\n<h2>Azure&#8217;\u0131n Temel \u0130zleme Bile\u015fenleri: Hangi Ara\u00e7 Neye Yarar?<\/h2>\n<p>Azure, u\u00e7tan uca izleme mimarisi kurmak i\u00e7in zengin bir hizmet yelpazesi sunar. Bu hizmetlerin ba\u015f\u0131nda tabii ki Azure Monitor gelir, ancak ona ek olarak ba\u015fka de\u011ferli ara\u00e7lar da bulunmaktad\u0131r. Gelin, bu temel bile\u015fenleri ve \u00e7oklu servis \u00fcr\u00fcnlerinizdeki rollerini detayland\u0131ral\u0131m:<\/p>\n<h3>Azure Monitor: \u0130zlemenin Merkezi \u00dcss\u00fc<\/h3>\n<p>Azure Monitor, Azure&#8217;da izleme ve g\u00f6zlemlenebilirlik i\u00e7in birincil hizmettir. T\u00fcm kaynaklar\u0131n\u0131zdan telemetri verilerini toplar, analiz eder ve \u00fczerinde i\u015flem yapman\u0131z\u0131 sa\u011flar. Temel \u00f6zellikleri \u015funlard\u0131r:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Log Analytics Workspace:<\/strong> Bu, t\u00fcm log verilerinizin merkezi deposudur. Sanal makinelerden, Azure Kubernetes Service (AKS) k\u00fcmelerinden, veritabanlar\u0131ndan, sunucusuz i\u015flevlerden ve hatta \u00f6zel uygulamalar\u0131n\u0131zdan gelen yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f veya yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f loglar\u0131 burada toplayabilirsiniz. Kusto Sorgu Dili (KQL) kullanarak bu devasa veri y\u0131\u011f\u0131n\u0131n\u0131 etkili bir \u015fekilde sorgulayabilir, filtreleyebilir ve korelasyon kurabilirsiniz. \u00d6rne\u011fin, belirli bir zaman dilimindeki t\u00fcm hata loglar\u0131n\u0131 veya belirli bir kullan\u0131c\u0131 taraf\u0131ndan yap\u0131lan t\u00fcm i\u015flemleri bulabilirsiniz. Log Analytics, sorun giderme ve g\u00fcvenlik analizi i\u00e7in vazge\u00e7ilmezdir.<\/li>\n<li><strong>Application Insights:<\/strong> Da\u011f\u0131t\u0131k izleme ve Uygulama Performans\u0131 Y\u00f6netimi (APM) i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. Uygulama d\u00fczeyindeki metrikleri (istek h\u0131z\u0131, hata oran\u0131, gecikme s\u00fcresi), ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131k izlemelerini (veritaban\u0131 \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131, d\u0131\u015f API \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131), canl\u0131 uygulama haritalar\u0131n\u0131 ve kullan\u0131c\u0131 etkile\u015fimlerini (taray\u0131c\u0131 performans\u0131n\u0131 ve kullan\u0131c\u0131 ak\u0131\u015flar\u0131n\u0131) otomatik olarak toplar. \u00d6zellikle mikroservis mimarilerinde, bir iste\u011fin farkl\u0131 servisler aras\u0131ndaki yolculu\u011funu g\u00f6rselle\u015ftiren Da\u011f\u0131t\u0131lm\u0131\u015f \u0130zleme \u00f6zelli\u011fi, performans darbo\u011fazlar\u0131n\u0131 h\u0131zl\u0131ca tespit etmenizi sa\u011flar. Application Insights, web uygulamalar\u0131, API&#8217;ler ve arka plan servisleri i\u00e7in kritik i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sunar.<\/li>\n<li><strong>Metrics Explorer:<\/strong> Azure kaynaklar\u0131n\u0131z taraf\u0131ndan otomatik olarak yay\u0131lan say\u0131sal zaman serisi verilerini (metrikler) g\u00f6rselle\u015ftirmek ve analiz etmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. CPU kullan\u0131m\u0131, a\u011f giri\u015f\/\u00e7\u0131k\u0131\u015f h\u0131z\u0131, veritaban\u0131 i\u015flem s\u00fcresi gibi metrikleri burada inceleyebilir, grafikler olu\u015fturabilir ve zaman i\u00e7indeki e\u011filimleri g\u00f6zlemleyebilirsiniz. Metric Explorer, h\u0131zl\u0131 performans kontrolleri ve trend analizi i\u00e7in m\u00fckemmeldir.<\/li>\n<li><strong>Uyar\u0131lar (Alerts):<\/strong> Belirli metrik veya log verileri \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f e\u015fik de\u011ferlerini a\u015ft\u0131\u011f\u0131nda bildirim alman\u0131z\u0131 sa\u011flar. \u00d6rne\u011fin, bir web uygulamas\u0131n\u0131n hata oran\u0131 %5&#8217;i ge\u00e7ti\u011finde veya bir veritaban\u0131 sunucusunun CPU kullan\u0131m\u0131 10 dakikadan uzun s\u00fcre %90&#8217;\u0131n \u00fczerinde kald\u0131\u011f\u0131nda bir uyar\u0131 tetikleyebilirsiniz. Uyar\u0131lar, e-posta g\u00f6nderme, SMS yollama, bir web kancas\u0131 (webhook) tetikleme veya bir Azure Logic App&#8217;i ba\u015flatma gibi \u00e7e\u015fitli eylemleri (Action Groups arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla) tetikleyebilir.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Azure Sentinel: G\u00fcvenlik G\u00f6zlemlemesi \u0130\u00e7in SIEM\/SOAR<\/h3>\n<p>\u00c7oklu servis \u00fcr\u00fcn\u00fcn\u00fcz sadece operasyonel olarak de\u011fil, g\u00fcvenlik a\u00e7\u0131s\u0131ndan da izlenmelidir. Azure Sentinel, bulut yerel bir G\u00fcvenlik Bilgileri ve Olay Y\u00f6netimi (SIEM) ve G\u00fcvenlik D\u00fczenleme, Otomasyon ve Yan\u0131t (SOAR) \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fcd\u00fcr. T\u00fcm g\u00fcvenlik loglar\u0131n\u0131z\u0131 (Azure AD, Microsoft 365, g\u00fcvenlik duvarlar\u0131, sunucular, vb.) tek bir yerde toplar, yapay zeka ve makine \u00f6\u011frenimi kullanarak g\u00fcvenlik tehditlerini tespit eder ve olaylara otomatik olarak yan\u0131t vermenizi sa\u011flar. Sentinel, u\u00e7tan uca izleme mimarinizin g\u00fcvenlik aya\u011f\u0131n\u0131 olu\u015fturur ve siber sald\u0131r\u0131lara kar\u015f\u0131 proaktif bir savunma hatt\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n<h3>Azure Dashboards ve Workbooks: Verileri G\u00f6rselle\u015ftirmek<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Azure Dashboards:<\/strong> \u00c7e\u015fitli Azure kaynaklar\u0131n\u0131zdan gelen metrikleri ve loglar\u0131 tek bir \u00f6zelle\u015ftirilebilir g\u00f6r\u00fcn\u00fcmde birle\u015ftirmenizi sa\u011flar. Operasyonel ekipleriniz i\u00e7in kritik bilgileri (uygulama sa\u011fl\u0131\u011f\u0131, anahtar performans g\u00f6stergeleri, sistem durumu) h\u0131zl\u0131ca g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleyebilece\u011finiz kontrol panelleri olu\u015fturmak i\u00e7in idealdir.<\/li>\n<li><strong>Azure Workbooks:<\/strong> Daha interaktif ve dinamik raporlar olu\u015fturmak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Log Analytics sorgular\u0131ndan, metriklerden ve hatta di\u011fer Azure kaynaklar\u0131ndan gelen verileri birle\u015ftirerek detayl\u0131 analizler, sorun giderme k\u0131lavuzlar\u0131 ve operasyonel runbook&#8217;lar olu\u015fturabilirsiniz. Workbooks, belirli bir senaryo i\u00e7in derinlemesine inceleme yapman\u0131z gerekti\u011finde \u00e7ok daha esnektir.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Bu bile\u015fenler, Azure&#8217;da sa\u011flam ve kapsaml\u0131 bir izleme mimarisi olu\u015fturman\u0131z i\u00e7in gerekli yap\u0131 ta\u015flar\u0131n\u0131 sa\u011flar. Her birinin belirli bir amaca hizmet etti\u011fini ve bir araya geldiklerinde \u00e7ok daha g\u00fc\u00e7l\u00fc bir sinerji olu\u015fturdu\u011funu unutmay\u0131n.<\/p>\n<h2>\u00c7oklu Servis \u00dcr\u00fcn\u00fc i\u00e7in U\u00e7tan Uca \u0130zleme Mimarisi Nas\u0131l Kurulur? (Vaka Analizi)<\/h2>\n<p>\u015eimdi teoriden prati\u011fe ge\u00e7elim. Bir e-ticaret platformu \u00f6rne\u011fi \u00fczerinden, Azure&#8217;da u\u00e7tan uca izleme mimarisi kurma ad\u0131mlar\u0131n\u0131 inceleyelim. Senaryomuzdaki platform, bir \u00f6n y\u00fcz (Web App), bir API Ge\u00e7idi (Azure API Management), sipari\u015f, stok ve \u00f6deme gibi farkl\u0131 i\u015flevleri yerine getiren birden fazla mikroservisi bar\u0131nd\u0131ran bir Azure Kubernetes Service (AKS) k\u00fcmesi, Cosmos DB ve SQL Veritabanlar\u0131 gibi depolama katmanlar\u0131 ve Service Bus kuyruklar\u0131 gibi mesajla\u015fma servislerinden olu\u015fsun.<\/p>\n<figure><figcaption>\u015eekil 1: \u00d6rnek E-ticaret Platformunun Mimari Yap\u0131s\u0131<\/figcaption><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/example.com\/ecommerce-architecture.png\" alt=\"E-ticaret platformunun basitle\u015ftirilmi\u015f mimarisi. \u00d6n y\u00fcz, API Gateway, AKS mikroservisleri, veritabanlar\u0131 (Cosmos DB, SQL DB) ve Service Bus kuyruklar\u0131 i\u00e7eriyor.\" style=\"max-width:100%; height:auto;\"><\/p>\n<p>Yukar\u0131daki basitle\u015ftirilmi\u015f diyagramda, farkl\u0131 bile\u015fenlerin birbiriyle nas\u0131l etkile\u015fimde bulundu\u011funu g\u00f6rebilirsiniz. \u0130zleme mimarimiz, bu bile\u015fenlerin her birinden veri toplayacak.<\/p>\n<\/figure>\n<h3>Ad\u0131m 1: Log Analytics Workspace Olu\u015fturma ve T\u00fcm Servislerden Veri Toplama<\/h3>\n<p>T\u00fcm loglar\u0131m\u0131z\u0131n merkezi olarak topland\u0131\u011f\u0131 bir &#8220;hub&#8221; g\u00f6revi g\u00f6recek bir Log Analytics Workspace olu\u015fturarak ba\u015fl\u0131yoruz. Azure portal\u0131nda &#8220;Log Analytics Workspaces&#8221; servisine gidin ve yeni bir tane olu\u015fturun. Ard\u0131ndan, platformdaki her bir servisten bu \u00e7al\u0131\u015fma alan\u0131na log g\u00f6ndermesini sa\u011flay\u0131n:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Azure Web App\/API Management:<\/strong> Tan\u0131lama ayarlar\u0131 (Diagnostic Settings) \u00fczerinden t\u00fcm loglar\u0131 (AppServiceHTTPLogs, AppServiceConsoleLogs vb.) ve metrikleri Log Analytics Workspace&#8217;e y\u00f6nlendirin.<\/li>\n<li><strong>Azure Kubernetes Service (AKS):<\/strong> AKS k\u00fcmenizin izleme ayarlar\u0131n\u0131 etkinle\u015ftirirken Log Analytics Workspace&#8217;inizi se\u00e7in. Bu, d\u00fc\u011f\u00fcm g\u00fcnl\u00fcklerini, kapsay\u0131c\u0131 g\u00fcnl\u00fcklerini, kubelet g\u00fcnl\u00fcklerini ve denetim g\u00fcnl\u00fcklerini otomatik olarak toplar.<\/li>\n<li><strong>Veritabanlar\u0131 (Cosmos DB, SQL DB):<\/strong> Her bir veritaban\u0131 kayna\u011f\u0131n\u0131n tan\u0131lama ayarlar\u0131ndan (Diagnostic Settings) log ve metriklerini Log Analytics&#8217;e g\u00f6nderin. \u00d6zellikle yava\u015f sorgu loglar\u0131, ba\u011flant\u0131 hatalar\u0131 gibi veriler kritik \u00f6neme sahiptir.<\/li>\n<li><strong>Service Bus:<\/strong> Tan\u0131lama ayarlar\u0131 \u00fczerinden kuyruk i\u015flemlerini, ba\u011flant\u0131lar\u0131 ve hatalar\u0131 Log Analytics&#8217;e g\u00f6nderin.<\/li>\n<li><strong>\u00d6zel Uygulama Loglar\u0131:<\/strong> E\u011fer uygulaman\u0131z \u00f6zel loglar \u00fcretiyorsa, bunlar\u0131 Log Analytics&#8217;e g\u00f6ndermek i\u00e7in Azure Monitor Agent&#8217;\u0131 veya SDK&#8217;lar\u0131 kullanabilirsiniz. \u00d6rne\u011fin, C# uygulamalar\u0131 i\u00e7in NLog\/Serilog entegrasyonu, Python i\u00e7in Azure Monitor handler&#8217;\u0131 mevcuttur.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Bu ad\u0131mlarla, t\u00fcm log verileriniz merkezi bir depoda toplanacak ve Kusto Sorgu Dili (KQL) ile derinlemesine analiz edilebilir hale gelecektir. \u0130\u015fte basit bir KQL sorgusu \u00f6rne\u011fi:<\/p>\n<pre><code>\n    \/\/ Son 1 saat i\u00e7indeki t\u00fcm hata loglar\u0131n\u0131 uygulama ad\u0131na g\u00f6re grupland\u0131r\n    AppServiceConsoleLogs\n    | where TimeGenerated > ago(1h)\n    | where Level == \"Error\"\n    | summarize ErrorCount = count() by AppName_s\n    | order by ErrorCount desc\n    <\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p>Bu sorgu, hangi uygulaman\u0131n en \u00e7ok hata \u00fcretti\u011fini h\u0131zl\u0131ca anlaman\u0131z\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n<h3>Ad\u0131m 2: Application Insights ile Da\u011f\u0131t\u0131k \u0130zleme ve APM Entegrasyonu<\/h3>\n<p>Uygulama d\u00fczeyindeki performans ve da\u011f\u0131t\u0131k izleme i\u00e7in Application Insights'\u0131 devreye sokuyoruz. Web App ve t\u00fcm mikroservisleriniz (AKS \u00fczerindeki pod'lar dahil) i\u00e7in Application Insights entegrasyonunu yapmal\u0131s\u0131n\u0131z:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Web App\/API Gateway:<\/strong> Azure portal\u0131nda App Service'inize gidin ve \"Application Insights\" sekmesinden kolayca etkinle\u015ftirin. Bu, kodda de\u011fi\u015fiklik yapmadan temel metrikleri toplamaya ba\u015flayacakt\u0131r. Daha detayl\u0131 izleme i\u00e7in, uygulaman\u0131za Application Insights SDK's\u0131n\u0131 entegre etmeniz gerekir.<\/li>\n<li><strong>AKS Mikroservisleri:<\/strong> Mikroservislerinizin \u00e7al\u0131\u015fma zaman\u0131 diline uygun Application Insights SDK's\u0131n\u0131 (\u00f6rne\u011fin, .NET i\u00e7in\n<pre><code>Microsoft.ApplicationInsights.AspNetCore<\/pre>\n<p><\/code>, Java i\u00e7in <\/p>\n<pre><code>ApplicationInsights-Java<\/pre>\n<p><\/code>) projelerinize dahil edin. Bu, otomatik olarak ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar\u0131, istekleri ve \u00f6zel olaylar\u0131 izleyecektir. Kubernetes ortam\u0131nda Application Insights agent'\u0131n\u0131 da kullanabilirsiniz.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Application Insights, iste\u011fin \u00f6n y\u00fczden ba\u015flay\u0131p API Gateway, oradan sipari\u015f mikroservisi, stok mikroservisi ve veritaban\u0131 \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131 \u015feklinde ilerleyi\u015fini g\u00f6rselle\u015ftiren bir \"Uygulama Haritas\u0131\" olu\u015fturacakt\u0131r. Bu harita, darbo\u011fazlar\u0131 ve hatalar\u0131 an\u0131nda g\u00f6stermesi a\u00e7\u0131s\u0131ndan paha bi\u00e7ilmezdir.<\/p>\n<pre><code>\n    \/\/ C# .NET Core uygulamas\u0131nda Application Insights entegrasyonu (Startup.cs)\n    public void ConfigureServices(IServiceCollection services)\n    {\n        services.AddApplicationInsightsTelemetry(\"YOUR_INSTRUMENTATION_KEY\"); \/\/ Anahtar\u0131n\u0131z\u0131 buraya girin\n        \/\/ Di\u011fer servisler...\n    }\n    <\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<h3>Ad\u0131m 3: Metrikleri \u0130zleme ve \u00d6zel Metrikler Tan\u0131mlama<\/h3>\n<p>Metrikler, sistemin nabz\u0131n\u0131 tutar. CPU, bellek, disk gibi standart metriklerin yan\u0131 s\u0131ra, i\u015f odakl\u0131 \u00f6zel metrikler de tan\u0131mlayabilirsiniz. \u00d6rne\u011fin:<\/p>\n<ul>\n<li>Toplam sipari\u015f say\u0131s\u0131<\/li>\n<li>Ba\u015far\u0131s\u0131z \u00f6deme say\u0131s\u0131<\/li>\n<li>Sepete eklenen \u00fcr\u00fcn say\u0131s\u0131<\/li>\n<\/ul>\n<p>Application Insights SDK's\u0131n\u0131 kullanarak bu \u00f6zel metrikleri kolayca yay\u0131mlayabilirsiniz:<\/p>\n<pre><code>\n    \/\/ C# kodunda \u00f6zel metrik g\u00f6nderme\n    using Microsoft.ApplicationInsights;\n\n    public class OrderService\n    {\n        private readonly TelemetryClient _telemetryClient;\n\n        public OrderService(TelemetryClient telemetryClient)\n        {\n            _telemetryClient = telemetryClient;\n        }\n\n        public void PlaceOrder(Order order)\n        {\n            \/\/ Sipari\u015f i\u015fleme mant\u0131\u011f\u0131...\n            _telemetryClient.TrackMetric(\"TotalOrdersPlaced\", 1); \/\/ Her sipari\u015fte metrik art\u0131r\n            _telemetryClient.TrackEvent(\"OrderPlaced\", new Dictionary<string, string> { { \"OrderId\", order.Id.ToString() } });\n        }\n    }\n    <\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p>Bu metrikleri Azure Monitor'un Metrics Explorer'\u0131nda g\u00f6rselle\u015ftirebilir ve trendlerini takip edebilirsiniz.<\/p>\n<h3>Ad\u0131m 4: Uyar\u0131 Kurallar\u0131 ve Otomasyon<\/h3>\n<p>\u0130zlemenin as\u0131l de\u011feri, proaktif olabilmesidir. Kritik durumlar i\u00e7in uyar\u0131 kurallar\u0131 olu\u015fturmal\u0131s\u0131n\u0131z. Azure Monitor, \u00e7e\u015fitli kaynaklar \u00fczerinde uyar\u0131lar tan\u0131mlaman\u0131za olanak tan\u0131r:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Metrik Uyar\u0131lar\u0131:<\/strong> Web uygulamas\u0131n\u0131n yan\u0131t s\u00fcresi 500 ms'yi a\u015ft\u0131\u011f\u0131nda veya AKS k\u00fcmesindeki herhangi bir d\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcn CPU'su %90'\u0131 ge\u00e7ti\u011finde.<\/li>\n<li><strong>Log Arama Uyar\u0131lar\u0131:<\/strong> Log Analytics Workspace'teki belirli bir KQL sorgusu sonucunda hata say\u0131s\u0131 belirli bir e\u015fi\u011fi a\u015ft\u0131\u011f\u0131nda (\u00f6rne\u011fin, son 5 dakikada 5'ten fazla \"Critical\" seviyeli log).<\/li>\n<li><strong>Etkinlik G\u00fcnl\u00fc\u011f\u00fc Uyar\u0131lar\u0131:<\/strong> Belirli bir Azure kaynak grubunda bir de\u011fi\u015fiklik yap\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda veya bir g\u00fcvenlik olay\u0131 tetiklendi\u011finde.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Uyar\u0131lar tetiklendi\u011finde bir Action Group arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla \u00e7e\u015fitli eylemler ger\u00e7ekle\u015ftirebilirsiniz:<\/p>\n<ol>\n<li>E-posta ve SMS bildirimleri g\u00f6nderme.<\/li>\n<li>Bir Logic App veya Azure Function tetikleyerek otomatik iyile\u015ftirme i\u015flemleri ba\u015flatma (\u00f6rne\u011fin, bir sunucuyu yeniden ba\u015flatma, \u00f6l\u00e7eklendirme, bir mesajla\u015fma kanal\u0131na bildirim g\u00f6nderme).<\/li>\n<li>ITSMC (IT Service Management Connector) ile ServiceNow veya Jira gibi ITSM sistemlerinde bilet olu\u015fturma.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Bu otomasyonlar, ekibinizin manuel m\u00fcdahale ihtiyac\u0131n\u0131 azalt\u0131r ve sorunlara daha h\u0131zl\u0131 yan\u0131t verilmesini sa\u011flar.<\/p>\n<h3>Ad\u0131m 5: G\u00f6rselle\u015ftirme ve Kontrol Panelleri<\/h3>\n<p>Toplad\u0131\u011f\u0131n\u0131z t\u00fcm bu veriyi anlaml\u0131 bir \u015fekilde sunmak, izleme mimarisinin kilit noktas\u0131d\u0131r. Azure Dashboards ve Workbooks burada devreye girer. Ekibinizin ihtiya\u00e7lar\u0131na g\u00f6re \u00f6zelle\u015ftirilmi\u015f panolar olu\u015fturun:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Operasyonel Pano:<\/strong> Genel sistem sa\u011fl\u0131\u011f\u0131n\u0131, anahtar uygulama metriklerini (hata oran\u0131, yan\u0131t s\u00fcresi), kritik log uyar\u0131lar\u0131n\u0131 ve altyap\u0131 durumunu g\u00f6steren bir pano.<\/li>\n<li><strong>Geli\u015ftirici Pano:<\/strong> Belirli mikroservislerin performans\u0131n\u0131, ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131k \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131n\u0131, da\u011f\u0131t\u0131lm\u0131\u015f izleme verilerini ve kod hatalar\u0131n\u0131 g\u00f6steren bir pano.<\/li>\n<li><strong>\u0130\u015f Pano:<\/strong> Sipari\u015f hacmi, ba\u015far\u0131s\u0131z i\u015flem say\u0131s\u0131, kullan\u0131c\u0131 etkile\u015fimleri gibi i\u015f odakl\u0131 metrikleri i\u00e7eren bir pano.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Azure Workbooks ile daha interaktif raporlar olu\u015fturabilir, \u00f6rne\u011fin bir mikroservis \u00f6zelinde performans d\u00fc\u015f\u00fc\u015f\u00fcn\u00fc derinlemesine analiz eden, ilgili loglar\u0131 ve metrikleri bir araya getiren bir \"Sorun Giderme Kitab\u0131\" haz\u0131rlayabilirsiniz. Bu g\u00f6rselle\u015ftirmeler, farkl\u0131 ekiplerin kendi sorumluluk alanlar\u0131ndaki verilere h\u0131zl\u0131ca eri\u015fmesini sa\u011flar.<\/p>\n<table>\n<caption>\u0130zleme Veri T\u00fcrleri ve Kullan\u0131m Alanlar\u0131<\/caption>\n<thead>\n<tr>\n<th>Veri T\u00fcr\u00fc<\/th>\n<th>Azure Hizmeti<\/th>\n<th>Tipik Kullan\u0131m Alan\u0131<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Metrikler<\/td>\n<td>Azure Monitor Metrics, Application Insights<\/td>\n<td>Performans trendleri, kapasite planlama, h\u0131zl\u0131 uyar\u0131lar<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Loglar<\/td>\n<td>Log Analytics, Application Insights<\/td>\n<td>K\u00f6k neden analizi, g\u00fcvenlik denetimi, hata ay\u0131klama<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0130zlemeler<\/td>\n<td>Application Insights<\/td>\n<td>Da\u011f\u0131t\u0131lm\u0131\u015f sistemlerde istek ak\u0131\u015f\u0131 takibi, darbo\u011faz tespiti<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>\u0130leri D\u00fczey \u0130zleme Teknikleri ve Optimizasyon \u0130pu\u00e7lar\u0131<\/h2>\n<p>Temel bir u\u00e7tan uca izleme mimarisi kurduktan sonra, sisteminizi daha da g\u00fc\u00e7lendirmek ve operasyonel verimlili\u011fi art\u0131rmak i\u00e7in ileri d\u00fczey teknikleri ve optimizasyon ipu\u00e7lar\u0131n\u0131 de\u011ferlendirebilirsiniz.<\/p>\n<h3>AIOps ve Anomali Tespiti ile Ak\u0131ll\u0131 \u0130zleme<\/h3>\n<p>Geleneksel uyar\u0131 sistemleri, belirli e\u015fik de\u011ferlerine dayan\u0131r. Ancak, sistem davran\u0131\u015flar\u0131 dinamik oldu\u011funda ve e\u015fikler s\u00fcrekli de\u011fi\u015febildi\u011finde, bu yakla\u015f\u0131m yetersiz kalabilir. \u0130\u015fte burada AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) devreye girer. Azure Monitor ve Application Insights, makine \u00f6\u011frenimi algoritmalar\u0131 kullanarak normal sistem davran\u0131\u015f\u0131ndan sapmalar\u0131 otomatik olarak alg\u0131layabilir. \u00d6rne\u011fin, Application Insights'\u0131n \"Smart Detection\" \u00f6zelli\u011fi, uygulaman\u0131z\u0131n performans\u0131nda, hata oran\u0131nda veya ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131k gecikmelerinde ani ve beklenmedik de\u011fi\u015fiklikleri (anomaliler) otomatik olarak tespit eder ve sizi uyar\u0131r. Bu, manuel e\u015fik ayarlar\u0131na gerek kalmadan, hen\u00fcz bilmedi\u011finiz sorunlar\u0131 veya potansiyel krizleri \u00f6nceden fark etmenizi sa\u011flar.<\/p>\n<pre><code>\n    \/\/ Application Insights Smart Detection'dan gelen anomali uyar\u0131s\u0131 \u00f6rne\u011fi (pseudo kod)\n    {\n        \"alertName\": \"Performance Degradation\",\n        \"severity\": \"High\",\n        \"description\": \"API Gateway'de yan\u0131t s\u00fcreleri son 30 dakikada %20 artt\u0131.\",\n        \"details\": {\n            \"normalRange\": \"150ms - 200ms\",\n            \"currentValue\": \"240ms\",\n            \"impactedOperations\": [\"\/api\/v1\/orders\", \"\/api\/v1\/products\"]\n        }\n    }\n    <\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p>Bu t\u00fcr proaktif uyar\u0131lar, sorunun b\u00fcy\u00fcmesini engellemek ve son kullan\u0131c\u0131lar\u0131 etkilemeden \u00f6nce m\u00fcdahale etmek i\u00e7in hayati \u00f6neme sahiptir.<\/p>\n<h3>Maliyet Optimizasyonu: \u0130zleme Veri Hacmini Y\u00f6netmek<\/h3>\n<p>U\u00e7tan uca izleme, y\u00fcksek miktarda veri \u00fcretebilir ve bu da bulut maliyetleri \u00fczerinde \u00f6nemli bir etkiye sahip olabilir. Maliyetleri optimize etmek i\u00e7in \u015funlar\u0131 g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurun:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Log Saklama Politikalar\u0131 (Log Retention):<\/strong> T\u00fcm loglar\u0131 s\u00fcresiz saklaman\u0131za gerek olmayabilir. Yasal veya uyumluluk gereksinimleri d\u0131\u015f\u0131nda, eski loglar\u0131 daha k\u0131sa s\u00fcrelerle saklayarak Log Analytics maliyetlerini d\u00fc\u015f\u00fcrebilirsiniz. \u00d6rne\u011fin, sorun giderme i\u00e7in son 30 g\u00fcn yeterliyken, g\u00fcvenlik denetimi i\u00e7in 1 y\u0131l gerekebilir.<\/li>\n<li><strong>\u00d6rnekleme (Sampling):<\/strong> \u00d6zellikle y\u00fcksek hacimli telemetri verisi \u00fcreten uygulamalar i\u00e7in Application Insights'ta \u00f6rnekleme (sampling) kullan\u0131n. Bu, verilerin bir alt k\u00fcmesini toplar, ancak istatistiksel olarak anlaml\u0131 sonu\u00e7lar elde etmenizi sa\u011flar. \u00d6rnekleme, genellikle \u00f6n u\u00e7 uygulamalar\u0131 ve y\u00fcksek trafi\u011fe sahip API'ler i\u00e7in etkilidir.<\/li>\n<li><strong>\u0130htiya\u00e7 D\u0131\u015f\u0131 Metrik ve Loglar\u0131 Kapatma:<\/strong> Her Azure hizmeti varsay\u0131lan olarak bir\u00e7ok metrik ve log \u00fcretir. Ger\u00e7ekten ihtiyac\u0131n\u0131z olmayanlar\u0131 kapatarak veri hacmini ve dolay\u0131s\u0131yla maliyeti azaltabilirsiniz. Tan\u0131lama ayarlar\u0131n\u0131z\u0131 dikkatlice yap\u0131land\u0131r\u0131n.<\/li>\n<li><strong>Tier Se\u00e7imi:<\/strong> Log Analytics Workspace i\u00e7in veri al\u0131m katman\u0131 se\u00e7imi de maliyetleri etkiler. \u00d6zellikle uzun vadeli saklama ve \u00e7ok s\u0131k sorgulanmayan veriler i\u00e7in uygun maliyetli katmanlar\u0131 de\u011ferlendirin.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Otomatik \u00d6l\u00e7eklendirme ve \u0130zleme Entegrasyonu<\/h3>\n<p>\u0130zleme verileri, sisteminizin otomatik olarak \u00f6l\u00e7eklenmesi i\u00e7in bir tetikleyici g\u00f6revi g\u00f6rebilir. \u00d6rne\u011fin, bir web uygulamas\u0131n\u0131n CPU kullan\u0131m\u0131 veya HTTP istek kuyru\u011fu belirli bir e\u015fi\u011fi a\u015ft\u0131\u011f\u0131nda, Azure Autoscale'\u0131 kullanarak otomatik olarak daha fazla \u00f6rnek (instance) ekleyebilirsiniz. Benzer \u015fekilde, bir AKS k\u00fcmesindeki podlar\u0131n kaynak t\u00fcketimi artt\u0131\u011f\u0131nda, yatay pod otomatik \u00f6l\u00e7ekleyici (Horizontal Pod Autoscaler - HPA) Application Insights metriklerini kullanarak yeni pod'lar olu\u015fturabilir. Bu entegrasyon, sisteminizin y\u00fck dalgalanmalar\u0131na dinamik olarak yan\u0131t vermesini ve optimum performans\u0131 korurken maliyetleri kontrol alt\u0131nda tutmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n<h3>Ger\u00e7ek Kullan\u0131c\u0131 \u0130zleme (RUM) ve Sentetik \u0130\u015flemler<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Ger\u00e7ek Kullan\u0131c\u0131 \u0130zleme (RUM):<\/strong> Application Insights, web sitenize veya mobil uygulaman\u0131za ekleyece\u011finiz JavaScript SDK's\u0131 ile ger\u00e7ek kullan\u0131c\u0131lar\u0131n taray\u0131c\u0131 performans\u0131n\u0131, sayfa y\u00fckleme s\u00fcrelerini, JavaScript hatalar\u0131n\u0131 ve etkile\u015fimlerini izleyebilir. Bu, son kullan\u0131c\u0131 deneyimi hakk\u0131nda do\u011frudan i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sa\u011flar ve performans sorunlar\u0131n\u0131n kullan\u0131c\u0131lara nas\u0131l yans\u0131d\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterir.<\/li>\n<li><strong>Sentetik \u0130\u015flemler (Synthetic Transactions):<\/strong> Uygulaman\u0131z\u0131n canl\u0131 ve eri\u015filebilir oldu\u011funu do\u011frulamak i\u00e7in belirli bir i\u015f ak\u0131\u015f\u0131n\u0131 (\u00f6rne\u011fin, bir kullan\u0131c\u0131n\u0131n oturum a\u00e7mas\u0131, \u00fcr\u00fcn arama, sepete ekleme) d\u00fczenli aral\u0131klarla sim\u00fcle eden testler olu\u015fturabilirsiniz. Azure Monitor'daki \"Availability tests\" veya d\u0131\u015f ara\u00e7lar arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla sentetik i\u015flemler tan\u0131mlayabilirsiniz. Bu testler, uygulaman\u0131zda ger\u00e7ekten bir sorun ortaya \u00e7\u0131kmadan \u00f6nce potansiyel kesintileri tespit etmeye yard\u0131mc\u0131 olur.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Infrastructure as Code (IaC) ile \u0130zleme Altyap\u0131s\u0131n\u0131 Y\u00f6netme<\/h3>\n<p>\u0130zleme altyap\u0131n\u0131z\u0131n (Log Analytics Workspace, Application Insights kaynaklar\u0131, uyar\u0131 kurallar\u0131, panolar vb.) kod olarak y\u00f6netilmesi (Terraform, Azure ARM \u015fablonlar\u0131 veya Bicep ile), tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131 sa\u011flar, manuel hatalar\u0131 azalt\u0131r ve da\u011f\u0131t\u0131m s\u00fcre\u00e7lerini otomatize eder. Yeni bir servis ekledi\u011finizde veya mevcut bir servisi g\u00fcncelledi\u011finizde, izleme yap\u0131land\u0131rmas\u0131n\u0131 da kodunuzla birlikte s\u00fcr\u00fcm kontrol\u00fcnde tutarak \"tek kaynak do\u011fruluk\" prensibini uygulayabilirsiniz. Bu, DevOps uygulamalar\u0131n\u0131zla tamamen entegre bir izleme stratejisi olu\u015fturur.<\/p>\n<pre><code>\n    \/\/ Basit bir Bicep \u015fablonu ile Log Analytics Workspace olu\u015fturma \u00f6rne\u011fi\n    resource logAnalyticsWorkspace 'Microsoft.OperationalInsights\/workspaces@2021-06-01' = {\n      name: 'my-multi-service-log-workspace'\n      location: resourceGroup().location\n      properties: {\n        sku: {\n          name: 'PerGB2018' \/\/ Fiyatland\u0131rma katman\u0131\n        }\n        retentionInDays: 30 \/\/ Log saklama s\u00fcresi\n      }\n    }\n\n    output logAnalyticsWorkspaceId string = logAnalyticsWorkspace.id\n    output logAnalyticsWorkspaceName string = logAnalyticsWorkspace.name\n    <\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p>Bu ileri d\u00fczey teknikler, izleme mimarinizi sadece reaktif bir hata tespit arac\u0131ndan, proaktif bir performans ve g\u00fcvenlik optimizasyon motoruna d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmenize yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n<h2>Sonu\u00e7 ve S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h2>\n<p>Modern \u00e7oklu servis \u00fcr\u00fcnlerinin karma\u015f\u0131k d\u00fcnyas\u0131nda, u\u00e7tan uca izleme mimarisi sadece bir l\u00fcks de\u011fil, bir zorunluluktur. Azure'\u0131n g\u00fc\u00e7l\u00fc ve entegre izleme ara\u00e7 seti sayesinde, uygulamalar\u0131n\u0131z\u0131n ve altyap\u0131n\u0131z\u0131n nabz\u0131n\u0131 tutabilir, performans darbo\u011fazlar\u0131n\u0131 erkenden tespit edebilir ve son kullan\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131za kesintisiz bir deneyim sunabilirsiniz. Loglar, metrikler ve izlemelerden olu\u015fan bu g\u00fc\u00e7l\u00fc \u00fc\u00e7l\u00fc, bir araya geldi\u011finde size sisteminiz hakk\u0131nda derinlemesine i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sa\u011flar ve operasyonel verimlili\u011finizi art\u0131r\u0131r. Unutmay\u0131n, iyi bir izleme altyap\u0131s\u0131, yaln\u0131zca sorunlar\u0131 \u00e7\u00f6zmekle kalmaz, ayn\u0131 zamanda gelecekteki geli\u015ftirmeler i\u00e7in de de\u011ferli bir veri kayna\u011f\u0131 olu\u015fturur.<\/p>\n<h3 class=\"expert-tip\">Gelecek Perspektifi:<\/h3>\n<p>\u0130zleme d\u00fcnyas\u0131 s\u00fcrekli geli\u015fiyor. Yapay zeka ve makine \u00f6\u011frenimi tabanl\u0131 anomali tespiti, otomatik k\u00f6k neden analizi ve kendi kendini iyile\u015ftiren sistemler (self-healing systems) gibi teknolojiler, izleme mimarilerinin gelece\u011fini \u015fekillendiriyor. Azure, bu yenilikleri platformuna entegre ederek, geli\u015ftiricilere ve operasyon ekiplerine her zaman en son teknolojileri sunmaya devam edecektir. S\u00fcrekli \u00f6\u011frenmeye ve izleme stratejilerinizi geli\u015ftirmeye devam etmek, dijital ba\u015far\u0131n\u0131z i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir.<\/p>\n<h2>S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h2>\n<p><strong>U\u00e7tan uca izleme neden kritik bir \u00f6neme sahiptir?<\/strong><\/p>\n<p>\u00c7oklu servis mimarilerinde, bir sorunun tek bir noktada meydana gelmesi nadirdir; genellikle birbiriyle etkile\u015fim halinde olan bir\u00e7ok bile\u015fenin birle\u015fimi sonucu ortaya \u00e7\u0131kar. U\u00e7tan uca izleme, bu karma\u015f\u0131k ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar aras\u0131ndaki ili\u015fkiyi g\u00f6rmenizi, bir iste\u011fin ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fc ba\u015ftan sona takip etmenizi ve sorunun ger\u00e7ek k\u00f6k nedenini h\u0131zl\u0131ca bulman\u0131z\u0131 sa\u011flar. Bu sayede, kesinti s\u00fcrelerini azalt\u0131r, performans sorunlar\u0131n\u0131 \u00f6ng\u00f6r\u00fcr ve genel olarak daha g\u00fcvenilir bir \u00fcr\u00fcn sunars\u0131n\u0131z.<\/p>\n<p><strong>Hangi Azure hizmetleri bu mimaride mutlaka kullan\u0131lmal\u0131?<\/strong><\/p>\n<p>Azure Monitor, kesinlikle temel bir hizmettir. Onun alt\u0131nda Log Analytics Workspace (log toplama ve analiz i\u00e7in), Application Insights (APM ve da\u011f\u0131t\u0131k izleme i\u00e7in) ve Azure Alerts (uyar\u0131lar i\u00e7in) kritik \u00f6neme sahiptir. Ayr\u0131ca, Azure Dashboards veya Workbooks g\u00f6rselle\u015ftirme i\u00e7in olmazsa olmazd\u0131r. G\u00fcvenlik taraf\u0131nda ise Azure Sentinel'i d\u00fc\u015f\u00fcnmek \u00f6nemlidir.<\/p>\n<p><strong>\u0130zleme maliyetlerini nas\u0131l optimize edebilirim?<\/strong><\/p>\n<p>Maliyetleri optimize etmek i\u00e7in \u00f6ncelikle Log Analytics Workspace'te log saklama s\u00fcrelerini (retention policy) ihtiyac\u0131n\u0131za g\u00f6re ayarlay\u0131n. Application Insights'ta \u00f6rnekleme (sampling) kullanarak veri hacmini d\u00fc\u015f\u00fcrebilirsiniz. Yaln\u0131zca ger\u00e7ekten ihtiyac\u0131n\u0131z olan metrik ve loglar\u0131 toplay\u0131n, gereksiz telemetri verilerini kapat\u0131n. Ayr\u0131ca, IaC (Infrastructure as Code) kullanarak izleme altyap\u0131n\u0131z\u0131 y\u00f6netmek, gereksiz kaynaklar\u0131n olu\u015fmas\u0131n\u0131 engelleyerek maliyet kontrol\u00fcne yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n<p><strong>\u0130zleme mimarisini Infrastructure as Code (IaC) ile y\u00f6netmek ne anlama gelir?<\/strong><\/p>\n<p>IaC ile y\u00f6netmek, izleme kaynaklar\u0131n\u0131z\u0131n (Log Analytics Workspaces, Application Insights, uyar\u0131 kurallar\u0131, vb.) yap\u0131land\u0131rmas\u0131n\u0131 kod dosyalar\u0131nda (\u00f6rne\u011fin Terraform, Bicep, ARM \u015fablonlar\u0131) tan\u0131mlaman\u0131z anlam\u0131na gelir. Bu kod, versiyon kontrol sistemlerinde tutulur ve otomatik da\u011f\u0131t\u0131m s\u00fcre\u00e7lerinin bir par\u00e7as\u0131 olarak \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131l\u0131r. Faydalar\u0131 aras\u0131nda tutarl\u0131l\u0131k, tekrar \u00fcretilebilirlik, manuel hatalar\u0131n azalmas\u0131 ve izleme altyap\u0131s\u0131n\u0131n di\u011fer kodlarla (uygulama kodu, altyap\u0131 kodu) birlikte s\u00fcr\u00fcm kontrol\u00fcnde olmas\u0131 yer al\u0131r.<\/p>\n<p><strong>Yeni bir servisi mevcut izleme mimarisine nas\u0131l dahil ederim?<\/strong><\/p>\n<p>Yeni bir servisi dahil ederken, \u00f6ncelikle servis t\u00fcr\u00fcne uygun \u015fekilde Application Insights SDK's\u0131n\u0131 entegre edin ve telemetri verilerini toplamaya ba\u015flay\u0131n. Ard\u0131ndan, servisin \u00fcretti\u011fi t\u00fcm loglar\u0131 (uygulama loglar\u0131, container loglar\u0131 vb.) Log Analytics Workspace'e y\u00f6nlendirmek i\u00e7in tan\u0131lama ayarlar\u0131n\u0131 yap\u0131land\u0131r\u0131n. Kritik metrikleri ve beklenen davran\u0131\u015flar\u0131 tan\u0131mlayarak, bu servis i\u00e7in de uyar\u0131 kurallar\u0131 olu\u015fturun ve mevcut panolar\u0131n\u0131za veya Workbooks'unuza yeni servisle ilgili g\u00f6rseller ekleyin. Bu ad\u0131mlar, yeni servisin de u\u00e7tan uca izleme kapsam\u0131na al\u0131nmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n<p><\/body><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Modern yaz\u0131l\u0131m d\u00fcnyas\u0131nda, \u00f6zellikle de \u00e7oklu servis \u00fcr\u00fcnleri geli\u015ftiren ekipler i\u00e7in, uygulamalar\u0131n karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 her ge\u00e7en g\u00fcn art\u0131yor. Mikroservisler,&hellip;","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1405],"tags":[],"class_list":{"0":"post-34815","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-azure","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.5 (Yoast SEO v25.3.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Azure&#039;da U\u00e7tan Uca \u0130zleme Mimarisi Kurulumu: \u00c7oklu Servisler \u0130\u00e7in<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Modern yaz\u0131l\u0131m d\u00fcnyas\u0131nda, \u00f6zellikle de \u00e7oklu servis \u00fcr\u00fcnleri geli\u015ftiren ekipler i\u00e7in, uygulamalar\u0131n karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 her ge\u00e7en g\u00fcn art\u0131yor. Mikroservisler, sunucusuz mimariler ve bulut tabanl\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmler, esneklik ve \u00f6l\u00e7eklenebilirlik sunsa da, beraberinde b\u00fcy\u00fck bir zorlu\u011fu da getiriyor: &quot;Bir \u015feyler ters gitti\u011finde nerede ve neden?&quot; \u0130\u015fte bu noktada u\u00e7tan uca izleme mimarisi, \u00fcr\u00fcn\u00fcn\u00fcz\u00fcn kalbi ve beyni haline gelerek g\u00f6r\u00fcnmez sorunlar\u0131 ayd\u0131nlat\u0131r, performans\u0131 optimize eder ve son kullan\u0131c\u0131 deneyimini g\u00fcvence alt\u0131na al\u0131r. Bu makalede, Azure bulut platformunda \u00e7oklu servis \u00fcr\u00fcnleriniz i\u00e7in nas\u0131l kapsaml\u0131 bir izleme altyap\u0131s\u0131 kurabilece\u011finizi, temel kavramlardan ileri d\u00fczey tekniklere kadar ad\u0131m ad\u0131m ele alaca\u011f\u0131z.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Azure&#039;da U\u00e7tan Uca \u0130zleme Mimarisi Kurulumu: \u00c7oklu Servisler \u0130\u00e7in\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Modern yaz\u0131l\u0131m d\u00fcnyas\u0131nda, \u00f6zellikle de \u00e7oklu servis \u00fcr\u00fcnleri geli\u015ftiren ekipler i\u00e7in, uygulamalar\u0131n karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 her ge\u00e7en g\u00fcn art\u0131yor. Mikroservisler, sunucusuz mimariler ve bulut tabanl\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmler, esneklik ve \u00f6l\u00e7eklenebilirlik sunsa da, beraberinde b\u00fcy\u00fck bir zorlu\u011fu da getiriyor: &quot;Bir \u015feyler ters gitti\u011finde nerede ve neden?&quot; \u0130\u015fte bu noktada u\u00e7tan uca izleme mimarisi, \u00fcr\u00fcn\u00fcn\u00fcz\u00fcn kalbi ve beyni haline gelerek g\u00f6r\u00fcnmez sorunlar\u0131 ayd\u0131nlat\u0131r, performans\u0131 optimize eder ve son kullan\u0131c\u0131 deneyimini g\u00fcvence alt\u0131na al\u0131r. Bu makalede, Azure bulut platformunda \u00e7oklu servis \u00fcr\u00fcnleriniz i\u00e7in nas\u0131l kapsaml\u0131 bir izleme altyap\u0131s\u0131 kurabilece\u011finizi, temel kavramlardan ileri d\u00fczey tekniklere kadar ad\u0131m ad\u0131m ele alaca\u011f\u0131z.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2025-11-22T07:00:58+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/example.com\/ecommerce-architecture.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Yazan:\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tahmini okuma s\u00fcresi\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"23 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"Azure&#8217;da U\u00e7tan Uca \u0130zleme Mimarisi Kurulumu: \u00c7oklu Servisler \u0130\u00e7in\",\"datePublished\":\"2025-11-22T07:00:58+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/\"},\"wordCount\":4523,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/example.com\/ecommerce-architecture.png\",\"articleSection\":[\"Azure\"],\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2025\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/\",\"name\":\"Azure'da U\u00e7tan Uca \u0130zleme Mimarisi Kurulumu: \u00c7oklu Servisler \u0130\u00e7in\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/example.com\/ecommerce-architecture.png\",\"datePublished\":\"2025-11-22T07:00:58+00:00\",\"description\":\"Modern yaz\u0131l\u0131m d\u00fcnyas\u0131nda, \u00f6zellikle de \u00e7oklu servis \u00fcr\u00fcnleri geli\u015ftiren ekipler i\u00e7in, uygulamalar\u0131n karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 her ge\u00e7en g\u00fcn art\u0131yor. Mikroservisler, sunucusuz mimariler ve bulut tabanl\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmler, esneklik ve \u00f6l\u00e7eklenebilirlik sunsa da, beraberinde b\u00fcy\u00fck bir zorlu\u011fu da getiriyor: \\\"Bir \u015feyler ters gitti\u011finde nerede ve neden?\\\" \u0130\u015fte bu noktada u\u00e7tan uca izleme mimarisi, \u00fcr\u00fcn\u00fcn\u00fcz\u00fcn kalbi ve beyni haline gelerek g\u00f6r\u00fcnmez sorunlar\u0131 ayd\u0131nlat\u0131r, performans\u0131 optimize eder ve son kullan\u0131c\u0131 deneyimini g\u00fcvence alt\u0131na al\u0131r. Bu makalede, Azure bulut platformunda \u00e7oklu servis \u00fcr\u00fcnleriniz i\u00e7in nas\u0131l kapsaml\u0131 bir izleme altyap\u0131s\u0131 kurabilece\u011finizi, temel kavramlardan ileri d\u00fczey tekniklere kadar ad\u0131m ad\u0131m ele alaca\u011f\u0131z.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"tr\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\/\/example.com\/ecommerce-architecture.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/example.com\/ecommerce-architecture.png\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Azure&#8217;da U\u00e7tan Uca \u0130zleme Mimarisi Kurulumu: \u00c7oklu Servisler \u0130\u00e7in\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\",\"name\":\"Fatihsoysal.com\",\"description\":\"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"tr\"},{\"@type\":[\"Person\",\"Organization\"],\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\",\"name\":\"Fatih Soysal\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"tr\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"width\":512,\"height\":512,\"caption\":\"Fatih Soysal\"},\"logo\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\"},\"description\":\"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Azure'da U\u00e7tan Uca \u0130zleme Mimarisi Kurulumu: \u00c7oklu Servisler \u0130\u00e7in","description":"Modern yaz\u0131l\u0131m d\u00fcnyas\u0131nda, \u00f6zellikle de \u00e7oklu servis \u00fcr\u00fcnleri geli\u015ftiren ekipler i\u00e7in, uygulamalar\u0131n karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 her ge\u00e7en g\u00fcn art\u0131yor. Mikroservisler, sunucusuz mimariler ve bulut tabanl\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmler, esneklik ve \u00f6l\u00e7eklenebilirlik sunsa da, beraberinde b\u00fcy\u00fck bir zorlu\u011fu da getiriyor: \"Bir \u015feyler ters gitti\u011finde nerede ve neden?\" \u0130\u015fte bu noktada u\u00e7tan uca izleme mimarisi, \u00fcr\u00fcn\u00fcn\u00fcz\u00fcn kalbi ve beyni haline gelerek g\u00f6r\u00fcnmez sorunlar\u0131 ayd\u0131nlat\u0131r, performans\u0131 optimize eder ve son kullan\u0131c\u0131 deneyimini g\u00fcvence alt\u0131na al\u0131r. Bu makalede, Azure bulut platformunda \u00e7oklu servis \u00fcr\u00fcnleriniz i\u00e7in nas\u0131l kapsaml\u0131 bir izleme altyap\u0131s\u0131 kurabilece\u011finizi, temel kavramlardan ileri d\u00fczey tekniklere kadar ad\u0131m ad\u0131m ele alaca\u011f\u0131z.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"Azure'da U\u00e7tan Uca \u0130zleme Mimarisi Kurulumu: \u00c7oklu Servisler \u0130\u00e7in","og_description":"Modern yaz\u0131l\u0131m d\u00fcnyas\u0131nda, \u00f6zellikle de \u00e7oklu servis \u00fcr\u00fcnleri geli\u015ftiren ekipler i\u00e7in, uygulamalar\u0131n karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 her ge\u00e7en g\u00fcn art\u0131yor. Mikroservisler, sunucusuz mimariler ve bulut tabanl\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmler, esneklik ve \u00f6l\u00e7eklenebilirlik sunsa da, beraberinde b\u00fcy\u00fck bir zorlu\u011fu da getiriyor: \"Bir \u015feyler ters gitti\u011finde nerede ve neden?\" \u0130\u015fte bu noktada u\u00e7tan uca izleme mimarisi, \u00fcr\u00fcn\u00fcn\u00fcz\u00fcn kalbi ve beyni haline gelerek g\u00f6r\u00fcnmez sorunlar\u0131 ayd\u0131nlat\u0131r, performans\u0131 optimize eder ve son kullan\u0131c\u0131 deneyimini g\u00fcvence alt\u0131na al\u0131r. Bu makalede, Azure bulut platformunda \u00e7oklu servis \u00fcr\u00fcnleriniz i\u00e7in nas\u0131l kapsaml\u0131 bir izleme altyap\u0131s\u0131 kurabilece\u011finizi, temel kavramlardan ileri d\u00fczey tekniklere kadar ad\u0131m ad\u0131m ele alaca\u011f\u0131z.","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2025-11-22T07:00:58+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/example.com\/ecommerce-architecture.png","type":"","width":"","height":""}],"author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"23 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"Azure&#8217;da U\u00e7tan Uca \u0130zleme Mimarisi Kurulumu: \u00c7oklu Servisler \u0130\u00e7in","datePublished":"2025-11-22T07:00:58+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/"},"wordCount":4523,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"image":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/example.com\/ecommerce-architecture.png","articleSection":["Azure"],"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/#respond"]}],"copyrightYear":"2025","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/","name":"Azure'da U\u00e7tan Uca \u0130zleme Mimarisi Kurulumu: \u00c7oklu Servisler \u0130\u00e7in","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/example.com\/ecommerce-architecture.png","datePublished":"2025-11-22T07:00:58+00:00","description":"Modern yaz\u0131l\u0131m d\u00fcnyas\u0131nda, \u00f6zellikle de \u00e7oklu servis \u00fcr\u00fcnleri geli\u015ftiren ekipler i\u00e7in, uygulamalar\u0131n karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 her ge\u00e7en g\u00fcn art\u0131yor. Mikroservisler, sunucusuz mimariler ve bulut tabanl\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmler, esneklik ve \u00f6l\u00e7eklenebilirlik sunsa da, beraberinde b\u00fcy\u00fck bir zorlu\u011fu da getiriyor: \"Bir \u015feyler ters gitti\u011finde nerede ve neden?\" \u0130\u015fte bu noktada u\u00e7tan uca izleme mimarisi, \u00fcr\u00fcn\u00fcn\u00fcz\u00fcn kalbi ve beyni haline gelerek g\u00f6r\u00fcnmez sorunlar\u0131 ayd\u0131nlat\u0131r, performans\u0131 optimize eder ve son kullan\u0131c\u0131 deneyimini g\u00fcvence alt\u0131na al\u0131r. Bu makalede, Azure bulut platformunda \u00e7oklu servis \u00fcr\u00fcnleriniz i\u00e7in nas\u0131l kapsaml\u0131 bir izleme altyap\u0131s\u0131 kurabilece\u011finizi, temel kavramlardan ileri d\u00fczey tekniklere kadar ad\u0131m ad\u0131m ele alaca\u011f\u0131z.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"tr","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/#primaryimage","url":"https:\/\/example.com\/ecommerce-architecture.png","contentUrl":"https:\/\/example.com\/ecommerce-architecture.png"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/azureda-uctan-uca-izleme-mimarisi-kurulumu-coklu-servisler-icin\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Azure&#8217;da U\u00e7tan Uca \u0130zleme Mimarisi Kurulumu: \u00c7oklu Servisler \u0130\u00e7in"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/","name":"Fatihsoysal.com","description":"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim","publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"tr"},{"@type":["Person","Organization"],"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1","name":"Fatih Soysal","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"tr","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","contentUrl":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","width":512,"height":512,"caption":"Fatih Soysal"},"logo":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/"},"description":"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/"}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34815","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=34815"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34815\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=34815"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=34815"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=34815"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}