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
SQL Server ON DELETE CASCADE: Bir Foreign Key Ayarı Nasıl Veritabanınızın Yarısını Silebilir?
SQL Server'da ON DELETE CASCADE, parent kayıt silindiğinde ona bağlı child kayıtların da otomatik olarak silinmesini sağlar. İlk bakışta oldukça kullanışlı olan bu özellik, yanlış veri modelinde kullanıldığında beklenmedik ve geniş çaplı veri kayıplarına yol açabilir. Bu yazıda cascade delete davranışını, NO ACTION ve SET NULL gibi alternatifleri ve hangi senaryolarda tercih edilmesi gerektiğini gerçek hayata yakın örneklerle ele alıyorum.
Git CLI mı, GUI mı? Git Bilmek Terminal Kullanmak mı Demek?
Git tarafında terminal mi yoksa Fork ve GitKraken gibi görsel araçlar mı daha mantıklı? Uzun süredir devam eden bu tartışmada benim için cevap, yapılan işe göre değişiyor. Komut satırı bazı işlerde hızlı ve doğrudan ilerlemeyi sağlarken görsel araçlar özellikle branch geçmişi, conflict ve karmaşık operasyonlarda ciddi kolaylık sağlayabiliyor. Asıl önemli nokta ise hangi aracı seçtiğimizden çok, yaptığımız işlemin arka planda ne değiştirdiğini bilmek.
Rider Log Mesajlarının Sonundaki Noktaya Neden Takılıyor?
Rider'da log yazarken karşıma çıkan küçük bir uyarı, yıllardır pek sorgulamadan yaptığım bir şeyi yeniden düşündürdü. Bir kayıt mesajının sonunda nokta bulunması neden sorun olarak görülüyor ki? Okuyan için bu çok farkeden bir nokta değil sonuçta, değil mi? Bu yazıda uyarının arkasındaki yaklaşımı, yapılandırılmış loglamayla ilişkisini ve günlük geliştirme sürecinde işimize yarayabilecek bazı detayları kod örnekleriyle 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