Problemi görürüm
Gerçek darboğazı, kullanıcı ihtiyacını ve teknik riski ayırırım.
01. Ürün, veri ve yapay zekâ
Ürünü, veriyi ve yapay zekâyı birlikte düşünürüm.
Yaklaşık 20 yıldır .NET, veri ve mimari problemlerini üretilebilir sistemlere dönüştürüyorum. Burada denediklerimi yazıyor, karmaşık kararları açıkça anlatıyorum.
.NET·Mimari·Veri·AI
20+ yıl deneyim.NET & SQL ServerSistem mimarisiPerformansAI uygulamaları
Nasıl çalışırım
Bir sistemi adım adım daha anlaşılır hale getiririm.
Kararı netleştiririm
Mimariyi, veri akışını ve sınırları birlikte tasarlarım.
Üretime taşırım
Bakımı kolay, ölçülebilir ve güvenli uygulamalar geliştiririm.
Öğrenmeye devam ederim
Performansı, geri bildirimi ve yeni araçları sisteme geri bağlarım.
Notlar ve deneyler
Son yazılar
Singleton, Scoped, Transient: .NET'te Hangisini Ne Zaman Kullanmalıyız?
Singleton, Scoped ve Transient, .NET Dependency Injection sisteminin en temel konularından biri olsa da gerçek projelerde aralarındaki farkı doğru uygulamak her zaman kolay değil. Bir servisin ne zaman oluşturulduğunu, ne kadar süre yaşadığını ve hangi nesnelerle aynı örneği paylaştığını anlamak, doğru yaşam döngüsünü seçmenin temelini oluşturuyor. Bu yazıda üç yaklaşımı çalışan kod örnekleri, nesne kimlikleri ve gerçek proje senaryolarıyla karşılaştırdım. Ayrıca DbContext, BackgroundService, IDisposable ve thread safety üzerinden yanlış servis kaydının nasıl sorunlara yol açabileceğini inceledim.
IHostedService mi, BackgroundService mi, Hangfire mı? .NET'te Arka Plan İşleri
Bir .NET uygulamasında e-posta göndermekten toplu veri işlemeye kadar pek çok işi kullanıcı isteğinden bağımsız yürütebiliriz. Peki bunun için IHostedService mi, BackgroundService mi, yoksa Hangfire mı kullanmalıyız? Bu yazıda arka plan işleri ile zamanlanmış görevler arasındaki ayrımı açıklıyor, bu üç yaklaşımın nasıl çalıştığını kod örnekleriyle inceliyorum. Son olarak hangi senaryoda hangisini tercih edebileceğimizi ve uygulamada dikkat etmemiz gereken noktaları ele alıyorum.
MCP vs API: Rakip Değiller, Farklı Problemleri Çözüyorlar
MCP ve API çoğu zaman birbirine rakip teknolojiler gibi anlatılıyor ancak aslında farklı problemleri çözüyorlar. API'ler uygulamalar arasındaki iletişimi sağlarken MCP, yapay zeka modellerinin dış sistemlerdeki araçları keşfetmesini ve kullanmasını standartlaştırıyor. Bu yazıda iki yaklaşımın farklarını, birlikte nasıl kullanılabileceklerini ve özellikle backend mimarileri açısından nelere dikkat edilmesi gerektiğini ele alıyorum.
Şu anda araştırıyorum
AI çağında sağlam mühendislik nasıl görünür?
Yeni araçları yalnızca takip etmiyor; mimari, veri kalitesi ve ekip pratiğiyle birlikte sınamaya çalışıyorum.
Bir sistemi birlikte sadeleştirelim.
Yeni bir ürün, zorlayan bir entegrasyon veya daha hızlı çalışan bir veri katmanı için konuşabiliriz.
İletişime geç