data101

6. Şirketlerin Buluta Geçişi: Bir Örnek Olay İncelemesi

6.1. Şirket Profili ve Mevcut Durum

Şirket: XYZ E-Ticaret A.Ş.

Sektör: E-Ticaret

Mevcut Altyapı:

• Veri Depolama:
  • Yerel sunucularda barındırılan SQL veritabanları (MySQL).
  • NoSQL veritabanları (MongoDB) ürün ve müşteri verileri için kullanılıyor.
• Veri İşleme:
  • Yerel sunucularda çalışan ETL işlemleri.
  • Raporlama ve analitik için sınırlı kaynaklar.
• Zorluklar:
  • Ölçeklenebilirlik sorunları.
  • Yüksek bakım ve donanım maliyetleri.
  • Veri güvenliği ve yedekleme riskleri.

6.2. Buluta Geçiş Nedenleri

• Ölçeklenebilirlik İhtiyacı: Artan müşteri ve işlem sayısı nedeniyle altyapının yetersiz kalması.
• Maliyet Tasarrufu: Donanım ve bakım maliyetlerini azaltmak.
• Veri Güvenliği: Gelişmiş güvenlik protokollerine ihtiyaç.
• İş Sürekliliği ve Yedekleme: Felaket kurtarma ve yedekleme stratejilerini iyileştirmek.
• Güncel Teknolojilere Erişim: Makine öğrenmesi ve veri analitiği için bulut hizmetlerinden faydalanmak.

6.3. Geçiş Stratejisi ve Planlaması

• Değerlendirme:
  • Mevcut sistemlerin ve uygulamaların analizi.
  • Buluta taşınacak bileşenlerin belirlenmesi.
• Seçim:
  • Bulut sağlayıcısı olarak Google Cloud Platform (GCP) seçildi.
• Planlama:
  • Aşamalı geçiş stratejisi.
  • Öncelikle statik ve kolay taşınabilir verilerin taşınması.
  • Kritik sistemlerin ve veritabanlarının daha sonra taşınması.

6.4. Uygulama Adımları

Adım 1: Bulut Ortamının Hazırlanması

• GCP Projesi Oluşturma:
  • Yeni bir GCP projesi başlatıldı.
• Ekip ve Erişim Kontrolü:
  • IAM ile ekip üyelerine roller ve izinler atandı.

Adım 2: Veri Depolama ve Yedekleme

• Cloud Storage Kullanımı:
  • Statik dosyalar ve medya içerikleri için Cloud Storage kullanıldı.
• Veri Yedekleme:
  • Mevcut veritabanlarının yedekleri Cloud Storage’a yüklendi.

Adım 3: Veritabanlarının Taşınması

• Cloud SQL’e Geçiş:
  • MySQL veritabanları Cloud SQL’e taşındı.
  • Database Migration Service kullanıldı.
• Cloud Bigtable Kullanımı:
  • MongoDB verileri, benzer yapıdaki Cloud Bigtable’a aktarıldı.

Adım 4: Veri İşleme ve Analitiği

• BigQuery ile Veri Ambarı Oluşturma:
  • Analitik ve raporlama için BigQuery kullanıldı.
• Dataflow ile ETL İşlemleri:
  • Veri dönüşümleri ve temizleme işlemleri Dataflow ile otomatikleştirildi.

Adım 5: Uygulamaların Taşınması

• Compute Engine ve App Engine Kullanımı:
  • Web uygulamaları ve API’lar bulut üzerinde yeniden yapılandırıldı.
• Kubernetes Engine ile Mikroservisler:
  • Mikroservis mimarisine geçilerek uygulamalar GKE üzerinde çalıştırıldı.

Adım 6: Güvenlik ve Uyumluluk

• IAM ve Güvenlik Politikaları:
  • Erişim kontrolü ve güvenlik politikaları tanımlandı.
• Şifreleme ve Anahtar Yönetimi:
  • Veri şifrelemesi için Cloud KMS kullanıldı.

6.5. Sonuçlar ve Kazanımlar

• Maliyet Tasarrufu:
  • Donanım ve bakım maliyetlerinde %30 azalma.
• Ölçeklenebilirlik:
  • Trafik artışlarına hızlıca yanıt verebilme.
• Performans Artışı:
  • Veri işleme ve analitiğinde %50 hızlanma.
• Güvenlik ve Güvenilirlik:
  • Veri kaybı riskinin minimize edilmesi.
• İnovasyon:
  • Makine öğrenmesi ve yapay zeka projelerine başlama imkanı.