Yapay zekâ geliştirme için platform mühendisliği

Prototiplere üretime giden bir yol sunun

İnsanlar farklı yapay zekâ araçlarıyla fikirleri keşfederken kuruluş üretime giden ortak bir yol sağlayabilir. Platform ekibi bu yolu açık, desteklenen ve tekrarlanabilir hâle getirir.

Yararlı bir prototip için kullanıcı görevini, örnek iş akışını, mevcutsa kaynak kodunu ve kullanılması planlanan verileri toplayın. Kodu uyarlamayı mı, yoksa öğrenilen gereksinimlerden yeniden geliştirmeyi mi seçmeniz gerektiğini değerlendirin. Gerçek erişim bilgilerini veya gizli girdileri vermeden önce uygulamayı, geliştirme araçlarını ve çalışma ortamını gereken kontrollere göre doğrulayın.

Hizmetin sizin altyapınızda çalışması gerekiyorsa bulut hesaplarınıza veya ağlarınıza desteklenen bir dağıtım yolu sunun. Kimliği, gizli bilgi işlemeyi, yayın kanıtını, izlemeyi ve kurtarmayı dahil edin. Model veri akışlarını ayrı inceleyin; çalışma ortamının size ait olması, her geliştirme hizmetini kontrol ettiğiniz anlamına gelmez.

Platformu kullanıcıları için bir ürün olarak ele alın

Platform, ekiplere yazılım geliştirmek ve işletmek için desteklenen yetenekler sunar. Bunlar kimliği, ortamları, teslimat pipeline’larını, veri tabanlarını, izlemeyi ve politika kontrollerini kapsayabilir. İşe yarar birim, tekrar eden bir ihtiyacı karşılayan eksiksiz bir iş akışıdır.

CNCF, platformları kurum içi kullanıcıların ihtiyaçlarına göre tasarlanan; tutarlı arayüzler ve uygun yerlerde self servis sağlayan yetenekler olarak tanımlar. Bir portal bu yetenekleri sunabilir, ancak portal tek başına platform değildir. CNCF Platforms White Paper.

Gerçek bir taleple başlayın. Kurgusal bir şirkette birkaç ekibin çalışan oturumu açma özelliği ve yönetilen veri tabanı olan kurum içi web hizmetine ihtiyacı vardır. Nadiren kullanılan özelliklerden geniş bir katalog eklemeden önce bu talep için desteklenen bir yol oluşturun.

Ajanları platformun kullanıcıları arasına dahil edin

Yapay zekâ ajanı altyapı kodunu hızla oluşturabilir. Güncel platform bağlamı olmadan, desteklenmeyen bir bölgeyi, kimlik yaklaşımını veya dağıtım yöntemini de seçebilir. Daha hızlı kod üretimi, eksik kurumsal kısıtları gidermez.

Ajana güvenilir bir arayüz verin. Girdileri, izin verilen değerleri, çıktıları ve hata davranışını tanımlayın. Kurulu sürümle eşleşen örnekler sunun. Gizli bilgileri açığa çıkarmadan, gerekli işlemi gösteren hatalar döndürün. İnsan ve ajan çağıranlara aynı yetkilendirme kontrollerini uygulayın.

Kurum içi hizmet için istek; sorumluyu, veri kategorisini, ortamı, kurtarma gereksinimini ve desteklenen çalışma ortamını belirtebilir. Platform, incelenmiş bir yapılandırmayı seçebilir veya isteğin neden ayrı bir karar gerektirdiğini açıklayabilir.

Desteklenen yolu ve sınırlarını tanımlayın

Bu, örnek bir paylaşımdır. Gerçek ekipler ve sağlayıcılarla doğrulayın. Bir platformun bulunması, adı konmamış sorumluluğu ortadan kaldırmaz.

Varsayılan çözümün dışındaki gereksinimler için bir istisna yolu yayımlayın. Karar sorumlusunu ve gereken kanıtı belirleyin. Zor bir istisna süreci, ekipleri platform dışında desteklenmeyen sistemler kurmaya yöneltebilir.

Hizmetlerin bakımını oluşturulduktan sonra da sürdürün

Şablon bir başlangıç sürümüdür. Kendisinden oluşturulan uygulamalara otomatik olarak yama uygulamaz. Platform değişikliklerinin mevcut hizmetlere nasıl ulaşacağını ve uyumluluğun nasıl kontrol edileceğini belirleyin.

Ortak arayüzleri ve modülleri sürümleyin. Kaldırma koşullarını duyurun. Gerektiğinde desteklenen bir geçiş yolu sağlayın. Güvenlik düzeltmesi gerektiğinde hangi hizmetlerin etkilenen sürümlerde kaldığını izleyin.

Platform ekibini her rutin işlem için manuel onay kuyruğuna dönüştürmeyin. Tekrarlanabilir kontrolleri otomatikleştirin ve insan kararlarını çözülmemiş sonuçlar için ayırın. Başarılı kullanımı, bekleme süresini, kurtarma sonuçlarını ve bakım çabasını ölçün.

Platformu yazılım fabrikasına bağlayın

Platform mühendisliği, desteklenen yetenekleri ve işletim sınırlarını tanımlar. Yazılım fabrikası; gereksinimleri, planlamayı, uygulamayı, kanıtı ve teslimatı birbirine bağlar. Fabrika gerçek platforma göre plan yaptığında birbirlerini tamamlayabilirler.

Değerlendirmeye sürekli işletimi de dahil edin. Yeni güvenlik açıklarını kimin taradığını, düzeltmeleri kimin dağıttığını, olaylara kimin müdahale ettiğini ve uyum kanıtını kimin güncel tuttuğunu doğrulayın. Bu yetenekler için üzerinde anlaşılmış bir kapsam ve sorumlular gerekir; “yazılım fabrikası” terimi bunları garanti etmez.

Entegrasyonu somut bir noktada değerlendirin: oluşturulan değişiklik mevcut dağıtım yolunu kullanıp kontrollerini koruyabiliyor mu? Ekip, neden istisna gerektiğini inceleyebiliyor mu? Platform değiştiğinde ortak bağlamı kim güncelliyor?

DORA araştırması, yapay zekâ yeteneğini onu çevreleyen kuruluşla birlikte ele alır. Platform ekibinde kalan işler dahil, iş akışının tamamını bu bakış açısıyla değerlendirin. DORA 2025 raporu.