{"id":35929,"date":"2025-12-05T18:01:09","date_gmt":"2025-12-05T15:01:09","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-reinvent-2025-neden-onemli-ve-redshift-athena-neden-gundemde\/"},"modified":"2025-12-05T18:01:09","modified_gmt":"2025-12-05T15:01:09","slug":"aws-reinvent-2025-neden-onemli-ve-redshift-athena-neden-gundemde","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-reinvent-2025-neden-onemli-ve-redshift-athena-neden-gundemde\/","title":{"rendered":"AWS re:Invent 2025 Neden \u00d6nemli ve Redshift &#038; Athena Neden G\u00fcndemde?"},"content":{"rendered":"<p><body><\/p>\n<div class=\"article-title\">AWS re:Invent 2025: Amazon Redshift ve Athena&#8217;daki Yenilikleri Ke\u015ffedin (ANT206)<\/div>\n<style>\n    \/* Temel Stil *\/\n    body {\n        font-family: Arial, sans-serif;\n        line-height: 1.6;\n        color: #333;\n        margin: 0 auto;\n        padding: 20px;\n        max-width: 1000px;\n    }\n    h2, h3 {\n        color: #2c3e50;\n        margin-top: 30px;\n        margin-bottom: 15px;\n    }\n    h2 {\n        border-bottom: 2px solid #3498db;\n        padding-bottom: 10px;\n    }\n    h3 {\n        border-bottom: 1px dashed #95a5a6;\n        padding-bottom: 5px;\n    }\n    p {\n        margin-bottom: 15px;\n        text-align: justify;\n    }\n    ul {\n        list-style-type: disc;\n        margin-left: 20px;\n        margin-bottom: 15px;\n    }\n    ol {\n        list-style-type: decimal;\n        margin-left: 20px;\n        margin-bottom: 15px;\n    }\n    strong {\n        font-weight: bold;\n    }\n    em {\n        font-style: italic;\n    }\n    pre {\n        background-color: #ecf0f1;\n        border: 1px solid #bdc3c7;\n        padding: 15px;\n        border-radius: 5px;\n        overflow-x: auto;\n        margin-bottom: 20px;\n    }\n    code {\n        font-family: 'Consolas', 'Monaco', monospace;\n        color: #c0392b; \/* K\u0131rm\u0131z\u0131ms\u0131 ton *\/\n    }\n    pre code {\n        color: #2c3e50; \/* Koyu gri *\/\n    }\n    .interactive-tip {\n        background-color: #dbe9f6; \/* A\u00e7\u0131k mavi *\/\n        border-left: 5px solid #3498db;\n        padding: 15px;\n        margin-bottom: 20px;\n        border-radius: 4px;\n        font-style: italic;\n    }\n    .article-title {\n        font-size: 2.2em;\n        font-weight: bold;\n        text-align: center;\n        margin-bottom: 40px;\n        color: #2c3e50;\n        padding: 20px;\n        background-color: #eaf2f8;\n        border-radius: 8px;\n    }\n    .faq-item {\n        margin-bottom: 20px;\n        border: 1px solid #eee;\n        padding: 15px;\n        border-radius: 5px;\n        background-color: #fcfcfc;\n    }\n    .faq-item h3 {\n        margin-top: 0;\n        color: #3498db;\n        border-bottom: none;\n    }<\/p>\n<p>    \/* Mobil Uyumlu Tasar\u0131m *\/\n    @media only screen and (max-width: 768px) {\n        body {\n            padding: 15px;\n        }\n        h2 {\n            font-size: 1.8em;\n        }\n        h3 {\n            font-size: 1.4em;\n        }\n        .article-title {\n            font-size: 1.8em;\n            padding: 15px;\n        }\n        pre {\n            padding: 10px;\n            font-size: 0.9em;\n        }\n    }<\/p>\n<p>    @media only screen and (max-width: 480px) {\n        body {\n            padding: 10px;\n        }\n        h2 {\n            font-size: 1.5em;\n        }\n        h3 {\n            font-size: 1.2em;\n        }\n        .article-title {\n            font-size: 1.5em;\n            padding: 10px;\n        }\n        ul, ol {\n            margin-left: 15px;\n        }\n    }\n<\/style>\n<p>AWS re:Invent 2025&#8217;teki &#8220;ANT206: Amazon Redshift ve Amazon Athena&#8217;daki Yenilikler&#8221; oturumu, veri analiti\u011fi d\u00fcnyas\u0131nda \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7acak geli\u015fmeleri m\u00fcjdeliyor. Bu makale, her iki servisin de h\u0131zla b\u00fcy\u00fcyen veri ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131za nas\u0131l yan\u0131t verece\u011fini ve i\u015fletmenizin analitik yeteneklerini nas\u0131l ileriye ta\u015f\u0131yaca\u011f\u0131n\u0131 detayland\u0131r\u0131yor.<\/p>\n<p>Her y\u0131l binlerce geli\u015ftirici, mimar ve i\u015f liderini bir araya getiren AWS re:Invent, bulut bili\u015fim d\u00fcnyas\u0131n\u0131n nabz\u0131n\u0131 tutan en \u00f6nemli etkinliklerden biridir. 2025 y\u0131l\u0131nda da bu gelene\u011fin devam etmesi beklenirken, \u00f6zellikle veri analiti\u011fi alan\u0131ndaki yenilikler, her \u00f6l\u00e7ekten kurulu\u015fun merakla bekledi\u011fi konular aras\u0131nda yer al\u0131yor. G\u00fcn\u00fcm\u00fcz d\u00fcnyas\u0131nda veri, i\u015fletmelerin rekabet avantaj\u0131 elde etmesindeki en de\u011ferli varl\u0131klardan biridir. Ancak bu verinin toplanmas\u0131, depolanmas\u0131, i\u015flenmesi ve anlaml\u0131 i\u00e7g\u00f6r\u00fclere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclmesi, karma\u015f\u0131k ve maliyetli bir s\u00fcre\u00e7 olabilmektedir. \u0130\u015fte tam da bu noktada Amazon Redshift ve Amazon Athena gibi AWS hizmetleri devreye girerek, bu zorluklar\u0131n \u00fcstesinden gelmek i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunar.<\/p>\n<p>Peki, bu iki hizmet neden bu kadar merkezi bir role sahip? \u00d6ncelikle, Amazon Redshift, petabayt \u00f6l\u00e7e\u011findeki veri ambar\u0131 ihtiya\u00e7lar\u0131 i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f, tam y\u00f6netilen, h\u0131zl\u0131 ve g\u00fc\u00e7l\u00fc bir \u00e7\u00f6z\u00fcm sunar. Geleneksel veri ambarlar\u0131n\u0131n karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve y\u00fcksek maliyetlerini ortadan kald\u0131rarak, i\u015fletmelerin b\u00fcy\u00fck veri setleri \u00fczerinde saniyeler i\u00e7inde karma\u015f\u0131k sorgular \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmas\u0131na olanak tan\u0131r. \u00d6te yandan, Amazon Athena, sunucusuz bir sorgu hizmeti olarak \u00f6ne \u00e7\u0131kar; do\u011frudan Amazon S3&#8217;teki veya di\u011fer veri kaynaklar\u0131ndaki verileri standart SQL kullanarak analiz etmeyi sa\u011flar. Bu, veri g\u00f6l\u00fc mimarileri i\u00e7in vazge\u00e7ilmez bir ara\u00e7 haline gelmi\u015ftir, \u00e7\u00fcnk\u00fc kullan\u0131c\u0131lar\u0131n veri y\u00fckleme, ETL s\u00fcre\u00e7leri veya altyap\u0131 y\u00f6netimiyle u\u011fra\u015fmadan an\u0131nda verilere eri\u015fmesini ve sorgulamas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n<p>AWS re:Invent 2025, bu iki temel analitik servisinin, sekt\u00f6rdeki son trendler ve m\u00fc\u015fteri geri bildirimleri do\u011frultusunda nas\u0131l evrimle\u015fti\u011fini g\u00f6sterecek. Yapay zeka (AI) ve makine \u00f6\u011frenimi (ML) entegrasyonundan performans iyile\u015ftirmelerine, maliyet optimizasyonundan geli\u015ftirilmi\u015f kullan\u0131m kolayl\u0131\u011f\u0131na kadar bir\u00e7ok alanda \u00f6nemli duyurular beklenmektedir. Bu yenilikler, veri analistlerinin, bilim insanlar\u0131n\u0131n ve m\u00fchendislerin, veriden de\u011fer elde etme bi\u00e7imlerini k\u00f6kten de\u011fi\u015ftirecek potansiyele sahiptir. Dolay\u0131s\u0131yla, re:Invent 2025&#8217;teki Redshift ve Athena oturumlar\u0131, veri odakl\u0131 her kurulu\u015f i\u00e7in ka\u00e7\u0131r\u0131lmamas\u0131 gereken bir f\u0131rsat sunmaktad\u0131r.<\/p>\n<h2>Amazon Redshift&#8217;teki \u00c7\u0131\u011f\u0131r A\u00e7an Yenilikler: 2025 ve \u00d6tesi<\/h2>\n<p>Amazon Redshift, bulut tabanl\u0131 veri ambar\u0131 pazar\u0131nda lider konumunu korumak ve s\u00fcrekli geni\u015fleyen veri hacimleriyle ba\u015fa \u00e7\u0131kmak i\u00e7in s\u00fcrekli olarak yenilenmektedir. AWS re:Invent 2025&#8217;te duyurulmas\u0131 beklenen yenilikler, \u00f6zellikle performans, maliyet optimizasyonu ve y\u00f6netim kolayl\u0131\u011f\u0131 alanlar\u0131nda \u00f6nemli iyile\u015ftirmeler vadediyor. M\u00fc\u015fteriler, daha az \u00e7abayla daha h\u0131zl\u0131 sonu\u00e7lar elde etmeyi ve veri ambar\u0131 altyap\u0131lar\u0131n\u0131 daha verimli y\u00f6netmeyi bekleyebilirler.<\/p>\n<h3>Performans ve \u00d6l\u00e7eklenebilirlik Nas\u0131l Zirveye Ta\u015f\u0131n\u0131yor?<\/h3>\n<p>Redshift&#8217;in temel vaatlerinden biri, b\u00fcy\u00fck veri setleri \u00fczerinde y\u00fcksek performansl\u0131 sorgular \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak ve bu performans\u0131 \u00f6l\u00e7eklenebilirlik ile birle\u015ftirmektir. 2025 y\u0131l\u0131 itibar\u0131yla, bu alanda beklenen geli\u015fmeler daha da dikkat \u00e7ekici hale gelmektedir. \u00d6ncelikle, <strong>yapay zeka destekli sorgu optimizasyon motorlar\u0131<\/strong>, karma\u015f\u0131k sorgular\u0131 otomatik olarak analiz ederek ve en verimli y\u00fcr\u00fctme planlar\u0131n\u0131 dinamik olarak olu\u015fturarak sorgu s\u00fcrelerini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde k\u0131saltacakt\u0131r. Bu, \u00f6zellikle veri bilimcilerin ve analistlerin ad-hoc ve ke\u015fifsel analitik i\u015f y\u00fcklerinde hissetti\u011fi gecikmeleri minimize edecektir.<\/p>\n<p>Buna ek olarak, <strong>geli\u015fmi\u015f e\u015fzamanl\u0131l\u0131k \u00f6l\u00e7eklendirme (concurrency scaling) yetenekleri<\/strong>, ani y\u00fck art\u0131\u015flar\u0131nda bile tutarl\u0131 performans sa\u011flamak i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir. 2025&#8217;te, Redshift&#8217;in bu \u00f6zelli\u011fi, i\u015f y\u00fck\u00fc modellerini daha iyi anlayacak ve otomatik olarak ek kapasite sa\u011flayacak, b\u00f6ylece kullan\u0131c\u0131lar\u0131n manuel m\u00fcdahale olmaks\u0131z\u0131n en yo\u011fun zamanlarda bile sorunsuz bir deneyim ya\u015famas\u0131n\u0131 m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lacakt\u0131r. Ayr\u0131ca, yeni nesil RA3 \u00f6rnek tipleri ve Sunucusuz Redshift (Redshift Serverless) mimarisindeki ilerlemeler, hem performans\u0131 art\u0131racak hem de operasyonel y\u00fck\u00fc azaltacakt\u0131r. Sunucusuz se\u00e7enek, \u00f6zellikle de\u011fi\u015fken i\u015f y\u00fcklerine sahip kurulu\u015flar i\u00e7in maliyetleri optimize ederken, y\u00f6netilmesi gereken sunucular olmaks\u0131z\u0131n h\u0131zl\u0131 ve kolay bir \u015fekilde \u00f6l\u00e7eklenme imkan\u0131 sunar.<\/p>\n<div class=\"interactive-tip\">\n    Uzman \u0130pucu: Redshift Serverless, \u00f6zellikle tahmin edilemeyen veya ara s\u0131ra ortaya \u00e7\u0131kan i\u015f y\u00fckleri i\u00e7in idealdir. Kullan\u0131lmayan kapasite i\u00e7in \u00f6deme yapmaktan ka\u00e7\u0131narak maliyetleri %30&#8217;a varan oranlarda azaltabilirsiniz. Performans a\u00e7\u0131s\u0131ndan ise, otomatik ayarlanan kapasite sayesinde manuel optimizasyon ihtiyac\u0131 azal\u0131r.\n<\/div>\n<p><strong>Vaka Analizi: B\u00fcy\u00fck Bir E-Ticaret \u015eirketinin Anl\u0131k Raporlama Performans\u0131n\u0131 Art\u0131rmas\u0131<\/strong><\/p>\n<p>B\u00fcy\u00fck bir e-ticaret \u015firketi, Black Friday gibi yo\u011fun d\u00f6nemlerde anl\u0131k sat\u0131\u015f raporlar\u0131 ve m\u00fc\u015fteri davran\u0131\u015f analizleri \u00fcretmekte ciddi performans sorunlar\u0131 ya\u015f\u0131yordu. Mevcut Redshift k\u00fcmesi, y\u00fczbinlerce e\u015fzamanl\u0131 sorgu geldi\u011finde yava\u015fl\u0131yor, raporlar dakikalar s\u00fcren gecikmelerle geliyordu. AWS re:Invent 2025&#8217;te duyurulmas\u0131 beklenen geli\u015fmi\u015f Concurrency Scaling ve AI destekli Query Optimization \u00f6zelliklerini kullanarak, \u015firket Redshift Serverless&#8217;a ge\u00e7i\u015f yapt\u0131. Sonu\u00e7 olarak, anl\u0131k sat\u0131\u015f raporlar\u0131 saniyeler i\u00e7inde olu\u015fturulmaya ba\u015fland\u0131 ve en yo\u011fun y\u00fcklerde bile performansta d\u00fc\u015f\u00fc\u015f ya\u015fanmad\u0131. Bu sayede, operasyonel kararlar daha h\u0131zl\u0131 al\u0131narak m\u00fc\u015fteri memnuniyeti art\u0131r\u0131ld\u0131 ve kampanya stratejileri an\u0131nda optimize edildi.<\/p>\n<h3>Maliyet Optimizasyonu ve Y\u00f6netim Kolayl\u0131\u011f\u0131nda Yeni Ad\u0131mlar Neler?<\/h3>\n<p>Veri ambar\u0131 y\u00f6netiminin karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 ve maliyeti, bir\u00e7ok kurulu\u015f i\u00e7in \u00f6nemli bir endi\u015fe kayna\u011f\u0131d\u0131r. Redshift&#8217;in gelecekteki yenilikleri, bu endi\u015feleri gidermeye odaklanmaktad\u0131r. <strong>Daha gran\u00fcler Sunucusuz Redshift fiyatland\u0131rmas\u0131<\/strong>, yaln\u0131zca kullan\u0131lan bilgi i\u015flem kaynaklar\u0131 i\u00e7in \u00f6deme yap\u0131lmas\u0131n\u0131 sa\u011flayarak maliyet verimlili\u011fini en \u00fcst d\u00fczeye \u00e7\u0131karacakt\u0131r. Bu, \u00f6zellikle veri analizi b\u00fct\u00e7elerini s\u0131k\u0131 bir \u015fekilde y\u00f6netmesi gereken \u015firketler i\u00e7in b\u00fcy\u00fck bir avantajd\u0131r.<\/p>\n<p><strong>Otomatik i\u015f y\u00fck\u00fc y\u00f6netimi (Automated Workload Management &#8211; WLM)<\/strong> iyile\u015ftirmeleri, kaynak tahsisini ve sorgu \u00f6nceliklendirmeyi daha ak\u0131ll\u0131 hale getirecek, b\u00f6ylece DBA&#8217;lar\u0131n manuel m\u00fcdahale ihtiyac\u0131n\u0131 azaltacakt\u0131r. Redshift, makine \u00f6\u011frenimi modellerini kullanarak i\u015f y\u00fcklerinin \u00f6zelliklerini \u00f6\u011frenip, kaynaklar\u0131 otomatik olarak en uygun \u015fekilde tahsis edebilecektir. Ayr\u0131ca, veri ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcs\u00fc y\u00f6netimi i\u00e7in <strong>geli\u015fmi\u015f depolama katmanlama (data tiering) entegrasyonlar\u0131<\/strong> sayesinde, daha az eri\u015filen veriler otomatik olarak daha uygun maliyetli depolama \u00e7\u00f6z\u00fcmlerine (\u00f6rne\u011fin, Amazon S3 Glacier gibi) ta\u015f\u0131nabilecek, bu da toplam sahip olma maliyetini (TCO) \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde d\u00fc\u015f\u00fcrecektir. Geli\u015fmi\u015f izleme ve maliyet tahsis ara\u00e7lar\u0131 ise, kurulu\u015flar\u0131n veri ambar\u0131 harcamalar\u0131n\u0131 daha \u015feffaf bir \u015fekilde g\u00f6rmesini ve optimize etmesini sa\u011flayacakt\u0131r.<\/p>\n<pre><code>\n-- Redshift Serverless \u00e7al\u0131\u015fma grubu (workgroup) olu\u015fturma \u00f6rne\u011fi\nCREATE WORKGROUP my-redshift-workgroup\nWITH NAMESPACE 'my-redshift-namespace'\nPROPERTIES (\n    'BaseCapacity' = '100 RPU', -- Ba\u015flang\u0131\u00e7 kapasitesi Redshift Processing Unit cinsinden\n    'MaxCapacity' = '500 RPU',  -- Maksimum otomatik \u00f6l\u00e7eklenme kapasitesi\n    'EnableAutoPause' = TRUE,   -- Belirli bir s\u00fcre etkinlik olmazsa otomatik duraklatma\n    'AutoPauseTimeout' = 3600   -- Otomatik duraklatma s\u00fcresi (saniye cinsinden)\n);\n\n-- Bir veritaban\u0131 olu\u015fturma ve y\u00f6netici kullan\u0131c\u0131 atama\nCREATE DATABASE my_serverless_db\nWITH OWNER = 'adminuser';\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p>Bu kod blo\u011fu, Redshift Serverless'\u0131n y\u00f6netim kolayl\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6steriyor. G\u00f6r\u00fcld\u00fc\u011f\u00fc \u00fczere, kullan\u0131c\u0131lar sadece kapasite limitlerini ve otomatik duraklatma gibi temel ayarlar\u0131 belirterek bir veri ambar\u0131 ortam\u0131 olu\u015fturabiliyorlar. Bu, altyap\u0131 provizyonu ve bak\u0131m\u0131yla u\u011fra\u015fmadan analitik yeteneklerini kullanmaya odaklanmalar\u0131n\u0131 sa\u011fl\u0131yor.<\/p>\n<h2>Amazon Athena'n\u0131n Veri G\u00f6l\u00fc Sorgulamas\u0131nda Getirdi\u011fi Devrimsel Geli\u015fmeler<\/h2>\n<p>Amazon Athena, sunucusuz mimarisi sayesinde veri g\u00f6llerinden (data lake) kolayca ve an\u0131nda de\u011fer elde etmeyi sa\u011flayan g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ara\u00e7t\u0131r. AWS re:Invent 2025'teki yenilikler, Athena'n\u0131n \u00e7oklu kaynak entegrasyonu, performans ve kullan\u0131c\u0131 deneyimi alanlar\u0131nda \u00f6nemli ilerlemeler kaydetmesini hedefliyor. Bu geli\u015fmeler, veri g\u00f6l\u00fc analiti\u011fini daha eri\u015filebilir, daha h\u0131zl\u0131 ve daha esnek hale getirecektir.<\/p>\n<h3>\u00c7oklu Kaynak Deste\u011fi ve Geli\u015fmi\u015f Entegrasyon Yetenekleri Nelerdir?<\/h3>\n<p>Athena'n\u0131n en b\u00fcy\u00fck avantajlar\u0131ndan biri, do\u011frudan S3 \u00fczerindeki verileri sorgulayabilmesidir. Ancak 2025 y\u0131l\u0131na gelindi\u011finde, Athena'n\u0131n bu yetene\u011fi daha da geni\u015fleyerek, <strong>\u00e7oklu veri kayna\u011f\u0131 konnekt\u00f6rleri<\/strong> sayesinde neredeyse her yerden veri \u00e7ekebilme kabiliyetini kazanmas\u0131 beklenmektedir. Bu, sadece S3 ile s\u0131n\u0131rl\u0131 kalmay\u0131p, on-premise veritabanlar\u0131 (\u00f6rne\u011fin, PostgreSQL, MySQL), di\u011fer bulut sa\u011flay\u0131c\u0131lar\u0131ndaki veri depolama \u00e7\u00f6z\u00fcmleri, hatta SaaS uygulamalar\u0131 (Salesforce, HubSpot gibi) \u00fczerindeki verilere dahi standart SQL ile eri\u015fim anlam\u0131na geliyor. Bu sayede, kurulu\u015flar farkl\u0131 platformlardaki verileri tek bir analitik g\u00f6r\u00fcn\u00fcm alt\u0131nda birle\u015ftirebilecek, bu da veri entegrasyonu s\u00fcre\u00e7lerini b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde basitle\u015ftirecektir.<\/p>\n<p>Buna ek olarak, <strong>geli\u015ftirilmi\u015f federasyon yetenekleri<\/strong>, Athena'n\u0131n farkl\u0131 veri kaynaklar\u0131ndan al\u0131nan verileri tek bir sorgu i\u00e7inde birle\u015ftirmesini daha da optimize edecektir. Bu, veri analistlerinin karma\u015f\u0131k ETL s\u00fcre\u00e7leri olmadan, farkl\u0131 departmanlardaki veya d\u0131\u015f kaynaklardaki verileri kolayca analiz etmesine olanak tan\u0131yacakt\u0131r. \u00c7apraz hesap (cross-account) ve \u00e7apraz b\u00f6lge (cross-region) sorgulama yeteneklerindeki ilerlemeler ise, global \u00f6l\u00e7ekte da\u011f\u0131t\u0131lm\u0131\u015f operasyonlar\u0131 olan b\u00fcy\u00fck i\u015fletmeler i\u00e7in veri eri\u015filebilirli\u011fini ve y\u00f6netilebilirli\u011fini art\u0131racakt\u0131r. Bu entegrasyonlar sayesinde Athena, ger\u00e7ek anlamda birle\u015fik bir analitik platform haline gelerek, veri silo'lar\u0131n\u0131 ortadan kald\u0131rmada kritik bir rol oynayacakt\u0131r.<\/p>\n<pre><code>\n-- Athena Federated Query kullanarak farkl\u0131 bir kaynaktan veri sorgulama \u00f6rne\u011fi\n-- (Bu \u00f6rnek, 'athenafederation' adl\u0131 bir Data Catalog ba\u011flay\u0131c\u0131s\u0131 arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla\n-- harici bir PostgreSQL veritaban\u0131na ba\u011fland\u0131\u011f\u0131n\u0131z\u0131 varsayar)\nSELECT\n    s.order_id,\n    s.customer_id,\n    p.product_name,\n    s.order_date\nFROM\n    \"awsdatacatalog\".\"my_s3_data_db\".\"sales_data\" s,\n    \"athenafederation\".\"my_rds_db\".\"products\" p\nWHERE\n    s.product_id = p.product_id AND s.order_date BETWEEN DATE '2025-01-01' AND DATE '2025-01-31';\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p>Yukar\u0131daki kod blo\u011fu, Athena'n\u0131n federasyon yetene\u011finin g\u00fcc\u00fcn\u00fc g\u00f6stermektedir. Burada, S3 \u00fczerindeki sat\u0131\u015f verileri (<code>sales_data<\/code>) ile harici bir PostgreSQL veritaban\u0131ndaki \u00fcr\u00fcn bilgileri (<code>products<\/code>) tek bir SQL sorgusu i\u00e7inde birle\u015ftirilebilmektedir. Bu, veri bilimcilerinin ve analistlerin farkl\u0131 veri depolar\u0131ndaki verileri entegre etmek i\u00e7in saatler harcamak yerine, an\u0131nda analiz yapmaya ba\u015flamas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n<h3>Performans ve Kullan\u0131c\u0131 Deneyimini Art\u0131ran Yenilikler Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131yor?<\/h3>\n<p>Veri g\u00f6llerinin b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fc g\u00f6z \u00f6n\u00fcne al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda, sorgu performans\u0131n\u0131n ve kullan\u0131c\u0131 deneyiminin kritik \u00f6nemi vard\u0131r. 2025 y\u0131l\u0131na do\u011fru Athena, <strong>geli\u015fmi\u015f sorgu motoru optimizasyonlar\u0131<\/strong> ile daha da h\u0131zlanacakt\u0131r. Presto ve Apache Spark tabanl\u0131 sorgu motorlar\u0131ndaki s\u00fcrekli geli\u015ftirmeler, daha karma\u015f\u0131k analitik i\u015f y\u00fcklerini bile daha k\u0131sa s\u00fcrede tamamlamay\u0131 m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lacakt\u0131r. Ayr\u0131ca, <strong>ak\u0131ll\u0131 \u00f6nbellekleme mekanizmalar\u0131<\/strong>, s\u0131k\u00e7a sorgulanan verilere ve sorgu sonu\u00e7lar\u0131na daha h\u0131zl\u0131 eri\u015fim sa\u011flayarak tekrar eden sorgular\u0131n performans\u0131n\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131racakt\u0131r. Bu, \u00f6zellikle etkile\u015fimli panolar ve raporlama uygulamalar\u0131 i\u00e7in kritik bir avantajd\u0131r.<\/p>\n<p>Kullan\u0131c\u0131 deneyimi a\u00e7\u0131s\u0131ndan, Athena'n\u0131n <strong>Jupyter Notebook entegrasyonu ve geli\u015ftirilmi\u015f konsol deneyimi<\/strong>, veri analistlerinin ve veri bilimcilerinin daha verimli \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flayacakt\u0131r. Veri ke\u015ffi, SQL sorgu geli\u015ftirme ve g\u00f6rselle\u015ftirme ara\u00e7lar\u0131 aras\u0131ndaki ge\u00e7i\u015fler daha sorunsuz hale gelecek, b\u00f6ylece analitik i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131 h\u0131zlanacakt\u0131r. Ayr\u0131ca, Amazon Glue Data Catalog ile entegrasyon, veri kataloglama ve meta veri y\u00f6netimini daha otomatik ve daha az \u00e7aba gerektiren bir s\u00fcre\u00e7 haline getirecektir. Bu iyile\u015ftirmeler, Athena'y\u0131 sadece g\u00fc\u00e7l\u00fc bir sorgu arac\u0131 olmaktan \u00e7\u0131kar\u0131p, u\u00e7tan uca veri analizi i\u00e7in kapsaml\u0131 bir platform haline getirecektir.<\/p>\n<div class=\"interactive-tip\">\n    Uzman \u0130pucu: Athena'da maliyetleri kontrol alt\u0131nda tutmak i\u00e7in, sorgular\u0131n\u0131z\u0131 her zaman b\u00f6l\u00fcmlendirilmi\u015f (partitioned) tablolarda \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmaya \u00f6zen g\u00f6sterin. Bu, sorgu motorunun yaln\u0131zca ilgili veri par\u00e7alar\u0131n\u0131 taramas\u0131n\u0131 sa\u011flayarak hem performans\u0131 art\u0131r\u0131r hem de \u00f6denen veri tarama miktar\u0131n\u0131 azalt\u0131r.\n<\/div>\n<p><strong>Vaka Analizi: Bir Finans \u015eirketinin Uyumluluk Denetimleri \u0130\u00e7in Heterojen Veri Kaynaklar\u0131n\u0131 Athena ile Birle\u015ftirmesi<\/strong><\/p>\n<p>K\u00fcresel bir finansal hizmetler \u015firketi, farkl\u0131 departmanlarda ve co\u011frafyalarda depolanan i\u015flem kay\u0131tlar\u0131, m\u00fc\u015fteri ileti\u015fim loglar\u0131 ve risk de\u011ferlendirme raporlar\u0131 gibi heterojen veri kaynaklar\u0131 \u00fczerinde d\u00fczenleyici uyumluluk denetimleri yapmakta zorlan\u0131yordu. Veriler, S3'te Parquet dosyalar\u0131, RDS'te PostgreSQL veritabanlar\u0131 ve hatta baz\u0131 eski sistemlerde CSV dosyalar\u0131 olarak bulunuyordu. \u015eirket, Athena'n\u0131n yeni \u00e7oklu kaynak konnekt\u00f6rlerini ve federasyon yeteneklerini kullanarak, bu farkl\u0131 veri setlerini tek bir mant\u0131ksal g\u00f6r\u00fcn\u00fcm alt\u0131nda birle\u015ftirdi. Art\u0131k denet\u00e7iler, karma\u015f\u0131k ETL s\u00fcre\u00e7lerine ihtiya\u00e7 duymadan, Athena \u00fczerinden standart SQL sorgular\u0131yla t\u00fcm ilgili verilere eri\u015febiliyor ve uyumluluk raporlar\u0131n\u0131 saatler i\u00e7inde olu\u015fturabiliyorlard\u0131. Bu, denetim s\u00fcre\u00e7lerini h\u0131zland\u0131r\u0131rken, insan hatas\u0131 riskini de minimize etti.<\/p>\n<h2>Redshift ve Athena Entegrasyonunda Sinerjik G\u00fc\u00e7: Hibrit Yakla\u015f\u0131mlar<\/h2>\n<p>Amazon Redshift ve Amazon Athena, tek ba\u015f\u0131na g\u00fc\u00e7l\u00fc analitik ara\u00e7lar olsalar da, as\u0131l potansiyellerini birlikte kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda ortaya koyarlar. AWS re:Invent 2025, bu iki hizmet aras\u0131ndaki entegrasyonu daha da derinle\u015ftirerek, kurulu\u015flar\u0131n hibrit veri mimarilerinden maksimum fayda sa\u011flamas\u0131na olanak tan\u0131yacak yenilikleri g\u00fcndeme ta\u015f\u0131yacak. Bu sinerjik yakla\u015f\u0131m, veri ambar\u0131n\u0131n yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f verilerdeki g\u00fc\u00e7l\u00fc performans\u0131n\u0131, veri g\u00f6l\u00fcn\u00fcn esnekli\u011fi ve maliyet etkinli\u011fi ile birle\u015ftirir.<\/p>\n<p>Bir\u00e7ok kurulu\u015f i\u00e7in optimal analitik stratejisi, geleneksel veri ambar\u0131n\u0131n (Redshift) ve veri g\u00f6l\u00fcn\u00fcn (S3 \u00fczerinde Athena ile eri\u015fim) en iyi \u00f6zelliklerini bir araya getirmektir. Redshift, y\u00fcksek performansl\u0131 BI panolar\u0131, d\u00fczenli raporlamalar ve karma\u015f\u0131k OLAP sorgular\u0131 i\u00e7in idealdir. Buna kar\u015f\u0131l\u0131k Athena, b\u00fcy\u00fck, yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f veya yar\u0131 yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f veri setleri \u00fczerinde ad-hoc sorgular, veri ke\u015ffi ve tek seferlik analitik projeler i\u00e7in m\u00fckemmeldir. Bu iki servisin kusursuz entegrasyonu, veri analistlerinin ve bilim insanlar\u0131n\u0131n her iki d\u00fcnyan\u0131n avantajlar\u0131ndan yararlanmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n<p>Redshift ve Athena aras\u0131ndaki entegrasyonda beklenen yenilikler \u015funlar\u0131 i\u00e7erebilir:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Geli\u015ftirilmi\u015f Veri Payla\u015f\u0131m\u0131 ve Kopyalama Mekanizmalar\u0131:<\/strong> Redshift'ten S3'e veya S3'ten Redshift'e veri ta\u015f\u0131ma s\u00fcre\u00e7leri daha da optimize edilecek, b\u00f6ylece veri g\u00f6l\u00fc ile veri ambar\u0131 aras\u0131nda daha h\u0131zl\u0131 ve daha g\u00fcvenli veri senkronizasyonu sa\u011flanacakt\u0131r. \u00d6zellikle Redshift Data Sharing ve S3 tabanl\u0131 harici tablolar\u0131n performans\u0131 art\u0131r\u0131lacakt\u0131r.<\/li>\n<li><strong>Federated Query Geni\u015flemesi:<\/strong> Athena'n\u0131n Redshift'e ve Redshift'in Athena arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla di\u011fer veri kaynaklar\u0131na do\u011frudan sorgu yapabilme yetenekleri daha da g\u00fc\u00e7lendirilecek. Bu, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n verilerin fiziksel konumundan ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak tek bir aray\u00fczden analiz yapmas\u0131n\u0131 sa\u011flayacakt\u0131r.<\/li>\n<li><strong>ETL\/ELT \u0130\u015f Ak\u0131\u015flar\u0131nda Otomasyon:<\/strong> AWS Glue gibi servislerle entegrasyon, veri g\u00f6l\u00fcndeki ham verilerin otomatik olarak temizlenip, d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcl\u00fcp Redshift'e y\u00fcklenmesi veya Redshift'ten veri g\u00f6l\u00fcne aktar\u0131lmas\u0131 s\u00fcre\u00e7lerini daha ak\u0131ll\u0131 ve daha az manuel m\u00fcdahale gerektiren hale getirecektir.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Bu entegrasyonlar sayesinde, \u00f6rne\u011fin, bir kurulu\u015f Redshift'te finansal i\u015flemlerin \u00f6zet verilerini tutarken, Athena'y\u0131 kullanarak m\u00fc\u015fteri etkile\u015fim loglar\u0131 gibi daha ayr\u0131nt\u0131l\u0131, ham veriler \u00fczerinde anl\u0131k analizler yapabilir. Gerekirse, bu ham verilerden se\u00e7ilen k\u0131s\u0131mlar Redshift'e aktar\u0131larak derinlemesine analizler i\u00e7in kullan\u0131labilir. Bu esneklik, i\u015fletmelerin de\u011fi\u015fen analitik ihtiya\u00e7lar\u0131na h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde yan\u0131t vermesini sa\u011flar ve veri ambar\u0131 ile veri g\u00f6l\u00fc aras\u0131ndaki engelleri ortadan kald\u0131r\u0131r.<\/p>\n<pre><code>\n-- Redshift'ten S3'e veri bo\u015faltma (UNLOAD) \u00f6rne\u011fi\nUNLOAD ('SELECT * FROM sales_data WHERE order_date >= DATE \\'2024-01-01\\'')\nTO 's3:\/\/my-redshift-export-bucket\/sales_2024\/'\nIAM_ROLE 'arn:aws:iam::123456789012:role\/myRedshiftUnloadRole'\nPARQUET\nENCRYPTED BY KmsKeyId 'arn:aws:kms:us-east-1:123456789012:key\/your-kms-key-id'\nCLEANPATH;\n\n-- Athena ile bu bo\u015falt\u0131lan veriyi sorgulama\n-- (\u00d6nce Glue Data Catalog'da harici tablo olu\u015fturulmas\u0131 gerekir)\nSELECT COUNT(*) FROM \"my_glue_database\".\"sales_2024_parquet_table\" WHERE region = 'EMEA';\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p>Bu \u00f6rnek, Redshift'ten S3'e veri aktarman\u0131n ve ard\u0131ndan Athena ile bu verileri sorgulaman\u0131n ne kadar kolay oldu\u011funu g\u00f6steriyor. Bu yakla\u015f\u0131m, uzun s\u00fcreli saklama, ar\u015fivleme veya veri g\u00f6l\u00fcnde daha esnek analizler i\u00e7in verilerinizi Redshift'ten S3'e ta\u015f\u0131man\u0131za olanak tan\u0131r. B\u00f6ylece, Redshift'teki aktif veri setinizin boyutunu k\u00fc\u00e7\u00fclterek maliyet avantaj\u0131 elde edebilirsiniz.<\/p>\n<h2>Gelece\u011fe Y\u00f6nelik Bak\u0131\u015f ve Uygulama Stratejileri<\/h2>\n<p>AWS re:Invent 2025'teki Redshift ve Athena yenilikleri, veri analiti\u011fi alan\u0131nda sadece bug\u00fcn\u00fc de\u011fil, yar\u0131n\u0131 da \u015fekillendirecek nitelikte. Bu geli\u015fmeler, \u00f6zellikle yapay zeka ve makine \u00f6\u011frenimi entegrasyonunun derinle\u015fmesi, veri y\u00f6netimi ve g\u00fcvenli\u011fi konusunda at\u0131lacak yeni ad\u0131mlarla daha da anlam kazanacak. Kurulu\u015flar, bu yenilikleri stratejik olarak benimseyerek rekabet avantaj\u0131 sa\u011flayabilir ve gelece\u011fin veri odakl\u0131 d\u00fcnyas\u0131na haz\u0131rlanabilirler.<\/p>\n<p>\u00d6ncelikle, <strong>AI\/ML entegrasyonu<\/strong> her iki servisin de temel bir bile\u015feni haline gelecektir. Redshift ML, veri ambar\u0131 i\u00e7indeki verileri kullanarak do\u011frudan makine \u00f6\u011frenimi modelleri olu\u015fturma, e\u011fitme ve devreye alma yeteneklerini daha da geni\u015fletecek. Bu, i\u015f analistlerinin dahi tahmin modelleri olu\u015fturmas\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131rarak, veri bilimi ekiplerinin \u00fczerindeki y\u00fck\u00fc azaltacakt\u0131r. Athena taraf\u0131nda ise, S3 veri g\u00f6l\u00fcndeki b\u00fcy\u00fck veri setleri \u00fczerinde ML \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131 (inference) yapma veya ML modelleriyle do\u011frudan etkile\u015fim kurma yetenekleri art\u0131r\u0131lacakt\u0131r. Bu sayede, analistler, veri g\u00f6l\u00fcndeki ham veriler \u00fczerinde geli\u015fmi\u015f tahminler veya s\u0131n\u0131fland\u0131rmalar yapabilir hale gelecektir.<\/p>\n<p>Veri y\u00f6netimi ve <strong>g\u00fcvenlik iyile\u015ftirmeleri<\/strong> de gelecekteki yol haritas\u0131n\u0131n \u00f6nemli bir par\u00e7as\u0131d\u0131r. Geli\u015fmi\u015f veri maskeleme, sat\u0131r d\u00fczeyinde g\u00fcvenlik (row-level security) ve s\u00fctun d\u00fczeyinde \u015fifreleme gibi \u00f6zellikler, hassas verilerin korunmas\u0131n\u0131 daha da g\u00fc\u00e7lendirecektir. Ayr\u0131ca, veri denetimi ve uyumluluk raporlama ara\u00e7lar\u0131, d\u00fczenleyici gereklilikleri kar\u015f\u0131lamay\u0131 kolayla\u015ft\u0131racak, bu da \u00f6zellikle finans, sa\u011fl\u0131k ve kamu sekt\u00f6rleri i\u00e7in kritik \u00f6neme sahip olacakt\u0131r. Otomatik veri s\u0131n\u0131fland\u0131rma ve etiketleme (data classification and tagging) \u00f6zellikleri, veri y\u00f6neti\u015fimini daha verimli hale getirecek ve do\u011fru veriye do\u011fru ki\u015finin, do\u011fru zamanda ve do\u011fru yetkiyle eri\u015fmesini sa\u011flayacakt\u0131r.<\/p>\n<p>Bu yenilikleri etkin bir \u015fekilde uygulamak i\u00e7in kurulu\u015flar\u0131n belirli stratejiler izlemesi gerekmektedir. \u0130lk olarak, mevcut veri mimarilerini g\u00f6zden ge\u00e7irerek Redshift ve Athena'n\u0131n en iyi nas\u0131l entegre edilece\u011fini belirlemelidirler. Veri g\u00f6l\u00fc stratejisi olu\u015fturmak, uzun vadeli depolama ve analiz ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131lamak i\u00e7in temel olacakt\u0131r. \u0130kincisi, yetenekli analitik ekiplerini bu yeni ara\u00e7lar\u0131 kullanma konusunda e\u011fitmeleri ve yeni nesil veri m\u00fchendisli\u011fi becerilerini geli\u015ftirmeleri \u00f6nemlidir. Son olarak, bulut maliyet y\u00f6netimi prensiplerini benimseyerek, sunucusuz mimarilerin getirdi\u011fi esneklikten ve maliyet optimizasyonundan tam olarak faydalanmak, s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilir bir analitik stratejisinin anahtar\u0131 olacakt\u0131r.<\/p>\n<div class=\"interactive-tip\">\n    Uzman \u0130pucu: Yeni ML entegrasyonlar\u0131n\u0131 ke\u015ffederken, k\u00fc\u00e7\u00fck \u00f6l\u00e7ekli, kan\u0131tlanm\u0131\u015f bir kullan\u0131m durumuyla ba\u015flay\u0131n. \u00d6rne\u011fin, m\u00fc\u015fteri kayb\u0131 tahmini veya \u00fcr\u00fcn tavsiye sistemleri gibi projelerle ba\u015flayarak, b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli uygulamalara ge\u00e7i\u015f yapmadan \u00f6nce de\u011fer kan\u0131t\u0131n\u0131 olu\u015fturun.\n<\/div>\n<h2>Sonu\u00e7 ve S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h2>\n<p>AWS re:Invent 2025, Amazon Redshift ve Amazon Athena'n\u0131n veri analiti\u011fi alan\u0131ndaki lider konumlar\u0131n\u0131 peki\u015ftirecek \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7an yeniliklerle dolu olacak. Performans ve \u00f6l\u00e7eklenebilirlik iyile\u015ftirmeleri, daha ak\u0131ll\u0131 maliyet optimizasyonu se\u00e7enekleri, \u00e7oklu kaynak entegrasyonu ve yapay zeka\/makine \u00f6\u011frenimi yeteneklerinin derinle\u015fmesi, i\u015fletmelerin verilerinden daha \u00f6nce hi\u00e7 olmad\u0131\u011f\u0131 kadar h\u0131zl\u0131 ve verimli bir \u015fekilde de\u011fer elde etmelerini sa\u011flayacakt\u0131r. Bu iki servis, veri ambar\u0131 ve veri g\u00f6l\u00fc mimarilerini kusursuz bir \u015fekilde birle\u015ftirerek, analitik yeteneklerini d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek isteyen her kurulu\u015f i\u00e7in vazge\u00e7ilmez ara\u00e7lar haline gelmeye devam edecektir. Gelece\u011fin veri odakl\u0131 d\u00fcnyas\u0131nda ba\u015far\u0131l\u0131 olmak i\u00e7in, bu yenilikleri takip etmek ve stratejik olarak uygulamak b\u00fcy\u00fck \u00f6nem ta\u015f\u0131maktad\u0131r.<\/p>\n<div class=\"faq-item\">\n<h3>S1: Redshift Serverless ve Athena'y\u0131 birlikte kullanman\u0131n en iyi yolu nedir?<\/h3>\n<p><strong>C1:<\/strong> Redshift Serverless'\u0131, d\u00fczenli ve karma\u015f\u0131k ETL s\u00fcre\u00e7leri veya BI raporlamalar\u0131 gerektiren yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f, y\u00fcksek performansl\u0131 sorgular i\u00e7in kullan\u0131n. Athena'y\u0131 ise, Amazon S3 \u00fczerindeki ham, yar\u0131 yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f veya yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f verilere y\u00f6nelik ad-hoc ke\u015fif sorgular\u0131 ve veri g\u00f6l\u00fc analizi i\u00e7in tercih edin. \u0130ki servisi, Redshift Data Sharing veya S3 \u00fczerinden harici tablolar arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla entegre ederek verileri sorunsuz bir \u015fekilde payla\u015fabilir ve hibrit bir analitik mimarisi olu\u015fturabilirsiniz. \u00d6rne\u011fin, ham veriyi Athena ile ke\u015ffedip, i\u015flenmi\u015f ve \u00f6zetlenmi\u015f verileri Redshift'e y\u00fckleyerek h\u0131zland\u0131r\u0131lm\u0131\u015f raporlama yapabilirsiniz.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"faq-item\">\n<h3>S2: re:Invent 2025'teki yenilikler mevcut altyap\u0131m\u0131 nas\u0131l etkiler?<\/h3>\n<p><strong>C2:<\/strong> Yenilikler, genellikle geriye d\u00f6n\u00fck uyumluluk g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurularak tasarlan\u0131r. Ancak, \u00f6zellikle Redshift'in yeni nesil instance tipleri veya Serverless mimarisine ge\u00e7i\u015f, mevcut k\u00fcmelerinizin optimize edilmesi veya ta\u015f\u0131nmas\u0131 anlam\u0131na gelebilir. Athena i\u00e7in \u00e7oklu kaynak konnekt\u00f6rleri gibi yenilikler, mevcut mimarinize ek yetenekler katarak farkl\u0131 veri kaynaklar\u0131n\u0131 daha kolay entegre etmenizi sa\u011flar. Her durumda, yeni \u00f6zelliklerin duyurulmas\u0131n\u0131n ard\u0131ndan AWS dok\u00fcmantasyonlar\u0131n\u0131 ve k\u0131lavuzlar\u0131n\u0131 dikkatlice incelemeniz ve ge\u00e7i\u015f planlar\u0131 yapman\u0131z \u00f6nerilir.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"faq-item\">\n<h3>S3: Bu yeniliklerle veri analizi maliyetlerimi nas\u0131l d\u00fc\u015f\u00fcrebilirim?<\/h3>\n<p><strong>C3:<\/strong> Redshift Serverless'\u0131n gran\u00fcler fiyatland\u0131rmas\u0131 ve otomatik duraklatma \u00f6zellikleri, \u00f6zellikle de\u011fi\u015fken i\u015f y\u00fcklerinde maliyetleri d\u00fc\u015f\u00fcrmeye yard\u0131mc\u0131 olur. Athena'da ise ak\u0131ll\u0131 \u00f6nbellekleme ve federasyon yetenekleri, gereksiz veri taramalar\u0131n\u0131 azaltarak sorgu maliyetlerini optimize edebilir. Veri ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcs\u00fc y\u00f6netimi ve katmanlama \u00f6zellikleri, daha az eri\u015filen verileri daha uygun maliyetli depolama se\u00e7eneklerine ta\u015f\u0131yarak toplam depolama maliyetlerini azalt\u0131r. Do\u011fru mimariyi se\u00e7mek, i\u015f y\u00fck\u00fcn\u00fcz\u00fc Redshift ve Athena aras\u0131nda etkin bir \u015fekilde da\u011f\u0131tmak ve sorgular\u0131n\u0131z\u0131 optimize etmek, maliyet tasarrufunun anahtarlar\u0131d\u0131r.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"faq-item\">\n<h3>S4: Veri g\u00fcvenli\u011fi ve uyumluluk konular\u0131nda yeni \u00f6zellikler var m\u0131?<\/h3>\n<p><strong>C4:<\/strong> Evet, re:Invent 2025'te Redshift ve Athena i\u00e7in veri g\u00fcvenli\u011fi ve uyumluluk alan\u0131nda \u00f6nemli iyile\u015ftirmeler beklenmektedir. Bunlar aras\u0131nda daha geli\u015fmi\u015f veri maskeleme, sat\u0131r ve s\u00fctun d\u00fczeyinde g\u00fcvenlik kontrolleri, daha detayl\u0131 denetim g\u00fcnl\u00fckleri ve otomatik veri s\u0131n\u0131fland\u0131rma ara\u00e7lar\u0131 yer alabilir. Bu \u00f6zellikler, hassas verilerin korunmas\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131rken, GDPR, HIPAA gibi d\u00fczenlemelere uyumluluk s\u00fcre\u00e7lerini de basitle\u015ftirecektir. Ayr\u0131ca, mevcut AWS g\u00fcvenlik servisleriyle (IAM, KMS, VPC) entegrasyonlar daha da derinle\u015fecektir.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"faq-item\">\n<h3>S5: Redshift ML ve Athena ML aras\u0131ndaki fark nedir?<\/h3>\n<p><strong>C5:<\/strong> Redshift ML, do\u011frudan Redshift veri ambar\u0131n\u0131zdaki verileri kullanarak SQL ile makine \u00f6\u011frenimi modelleri olu\u015fturman\u0131za, e\u011fitmenize ve uygulaman\u0131za olanak tan\u0131r. Genellikle yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f veriler \u00fczerinde tahmin, s\u0131n\u0131fland\u0131rma gibi g\u00f6revler i\u00e7in idealdir. Athena ML ise, Athena'n\u0131n Amazon S3'teki veri g\u00f6l\u00fc verilerine eri\u015fim yetene\u011fini kullanarak, AWS Glue Data Catalog'da kay\u0131tl\u0131 veri setleri \u00fczerinde ML \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131 (inference) yapman\u0131z\u0131 veya ML model entegrasyonlar\u0131n\u0131 geni\u015fletmenizi sa\u011flar. Athena, \u00f6zellikle b\u00fcy\u00fck, yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f veya yar\u0131 yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f veri setleri \u00fczerinde ML modellerini beslemek veya sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 analiz etmek i\u00e7in kullan\u0131labilir. \u0130kisi de farkl\u0131 veri kaynaklar\u0131 ve kullan\u0131m durumlar\u0131 i\u00e7in ML yetenekleri sunar.<\/p>\n<\/div>\n<p><\/body><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"AWS re:Invent 2025: Amazon Redshift ve Athena&#8217;daki Yenilikleri Ke\u015ffedin (ANT206) AWS re:Invent 2025&#8217;teki &#8220;ANT206: Amazon Redshift ve Amazon&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":[1406],"tags":[],"class_list":{"0":"post-35929","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-aws","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>AWS re:Invent 2025 Neden \u00d6nemli ve Redshift &amp; Athena Neden G\u00fcndemde?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"AWS re:Invent 2025&#039;teki &quot;ANT206: Amazon Redshift ve Amazon Athena&#039;daki Yenilikler&quot; oturumu, veri analiti\u011fi d\u00fcnyas\u0131nda \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7acak geli\u015fmeleri m\u00fcjdeliyor. Bu makale, her iki servisin de h\u0131zla b\u00fcy\u00fcyen veri ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131za nas\u0131l yan\u0131t verece\u011fini ve i\u015fletmenizin analitik yeteneklerini nas\u0131l ileriye ta\u015f\u0131yaca\u011f\u0131n\u0131 detayland\u0131r\u0131yor.\" \/>\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\/aws-reinvent-2025-neden-onemli-ve-redshift-athena-neden-gundemde\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"AWS re:Invent 2025 Neden \u00d6nemli ve Redshift &amp; Athena Neden G\u00fcndemde?\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"AWS re:Invent 2025&#039;teki &quot;ANT206: Amazon Redshift ve Amazon Athena&#039;daki Yenilikler&quot; oturumu, veri analiti\u011fi d\u00fcnyas\u0131nda \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7acak geli\u015fmeleri m\u00fcjdeliyor. Bu makale, her iki servisin de h\u0131zla b\u00fcy\u00fcyen veri ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131za nas\u0131l yan\u0131t verece\u011fini ve i\u015fletmenizin analitik yeteneklerini nas\u0131l ileriye ta\u015f\u0131yaca\u011f\u0131n\u0131 detayland\u0131r\u0131yor.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-reinvent-2025-neden-onemli-ve-redshift-athena-neden-gundemde\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2025-12-05T15:01:09+00:00\" \/>\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=\"20 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-reinvent-2025-neden-onemli-ve-redshift-athena-neden-gundemde\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-reinvent-2025-neden-onemli-ve-redshift-athena-neden-gundemde\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"AWS re:Invent 2025 Neden \u00d6nemli ve Redshift &#038; Athena Neden G\u00fcndemde?\",\"datePublished\":\"2025-12-05T15:01:09+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-reinvent-2025-neden-onemli-ve-redshift-athena-neden-gundemde\/\"},\"wordCount\":3809,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"articleSection\":[\"AWS\"],\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-reinvent-2025-neden-onemli-ve-redshift-athena-neden-gundemde\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2025\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-reinvent-2025-neden-onemli-ve-redshift-athena-neden-gundemde\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-reinvent-2025-neden-onemli-ve-redshift-athena-neden-gundemde\/\",\"name\":\"AWS re:Invent 2025 Neden \u00d6nemli ve Redshift & Athena Neden G\u00fcndemde?\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2025-12-05T15:01:09+00:00\",\"description\":\"AWS re:Invent 2025'teki \\\"ANT206: Amazon Redshift ve Amazon Athena'daki Yenilikler\\\" oturumu, veri analiti\u011fi d\u00fcnyas\u0131nda \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7acak geli\u015fmeleri m\u00fcjdeliyor. Bu makale, her iki servisin de h\u0131zla b\u00fcy\u00fcyen veri ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131za nas\u0131l yan\u0131t verece\u011fini ve i\u015fletmenizin analitik yeteneklerini nas\u0131l ileriye ta\u015f\u0131yaca\u011f\u0131n\u0131 detayland\u0131r\u0131yor.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-reinvent-2025-neden-onemli-ve-redshift-athena-neden-gundemde\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-reinvent-2025-neden-onemli-ve-redshift-athena-neden-gundemde\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-reinvent-2025-neden-onemli-ve-redshift-athena-neden-gundemde\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"AWS re:Invent 2025 Neden \u00d6nemli ve Redshift &#038; Athena Neden G\u00fcndemde?\"}]},{\"@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":"AWS re:Invent 2025 Neden \u00d6nemli ve Redshift & Athena Neden G\u00fcndemde?","description":"AWS re:Invent 2025'teki \"ANT206: Amazon Redshift ve Amazon Athena'daki Yenilikler\" oturumu, veri analiti\u011fi d\u00fcnyas\u0131nda \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7acak geli\u015fmeleri m\u00fcjdeliyor. Bu makale, her iki servisin de h\u0131zla b\u00fcy\u00fcyen veri ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131za nas\u0131l yan\u0131t verece\u011fini ve i\u015fletmenizin analitik yeteneklerini nas\u0131l ileriye ta\u015f\u0131yaca\u011f\u0131n\u0131 detayland\u0131r\u0131yor.","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\/aws-reinvent-2025-neden-onemli-ve-redshift-athena-neden-gundemde\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"AWS re:Invent 2025 Neden \u00d6nemli ve Redshift & Athena Neden G\u00fcndemde?","og_description":"AWS re:Invent 2025'teki \"ANT206: Amazon Redshift ve Amazon Athena'daki Yenilikler\" oturumu, veri analiti\u011fi d\u00fcnyas\u0131nda \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7acak geli\u015fmeleri m\u00fcjdeliyor. Bu makale, her iki servisin de h\u0131zla b\u00fcy\u00fcyen veri ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131za nas\u0131l yan\u0131t verece\u011fini ve i\u015fletmenizin analitik yeteneklerini nas\u0131l ileriye ta\u015f\u0131yaca\u011f\u0131n\u0131 detayland\u0131r\u0131yor.","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-reinvent-2025-neden-onemli-ve-redshift-athena-neden-gundemde\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2025-12-05T15:01:09+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"20 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-reinvent-2025-neden-onemli-ve-redshift-athena-neden-gundemde\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-reinvent-2025-neden-onemli-ve-redshift-athena-neden-gundemde\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"AWS re:Invent 2025 Neden \u00d6nemli ve Redshift &#038; Athena Neden G\u00fcndemde?","datePublished":"2025-12-05T15:01:09+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-reinvent-2025-neden-onemli-ve-redshift-athena-neden-gundemde\/"},"wordCount":3809,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"articleSection":["AWS"],"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-reinvent-2025-neden-onemli-ve-redshift-athena-neden-gundemde\/#respond"]}],"copyrightYear":"2025","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-reinvent-2025-neden-onemli-ve-redshift-athena-neden-gundemde\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-reinvent-2025-neden-onemli-ve-redshift-athena-neden-gundemde\/","name":"AWS re:Invent 2025 Neden \u00d6nemli ve Redshift & Athena Neden G\u00fcndemde?","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2025-12-05T15:01:09+00:00","description":"AWS re:Invent 2025'teki \"ANT206: Amazon Redshift ve Amazon Athena'daki Yenilikler\" oturumu, veri analiti\u011fi d\u00fcnyas\u0131nda \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7acak geli\u015fmeleri m\u00fcjdeliyor. Bu makale, her iki servisin de h\u0131zla b\u00fcy\u00fcyen veri ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131za nas\u0131l yan\u0131t verece\u011fini ve i\u015fletmenizin analitik yeteneklerini nas\u0131l ileriye ta\u015f\u0131yaca\u011f\u0131n\u0131 detayland\u0131r\u0131yor.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-reinvent-2025-neden-onemli-ve-redshift-athena-neden-gundemde\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-reinvent-2025-neden-onemli-ve-redshift-athena-neden-gundemde\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/aws-reinvent-2025-neden-onemli-ve-redshift-athena-neden-gundemde\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"AWS re:Invent 2025 Neden \u00d6nemli ve Redshift &#038; Athena Neden G\u00fcndemde?"}]},{"@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\/35929","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=35929"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35929\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=35929"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=35929"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=35929"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}