Proje İçeriği

Cloud Pricing Agent, bulut altyapısı maliyetlerini hesaplama, teklif hazırlama ve alternatifleri değerlendirme süreçlerini tek bir uygulamada birleştiren yapay zeka destekli bir platformdur. Teknik ihtiyaçların anlaşılır ve karşılaştırılabilir maliyet bilgisine dönüştürülmesini amaçlar.

Kullanıcılar sunucu ve MS SQL için işlemci kapasitesini; depolama, yedekleme ve Olağanüstü Durum Merkezi için ihtiyaç duydukları veri kapasitesini girerek aylık maliyetlerini hesaplayabilir. Platform yönetimi hizmeti de kapsama alınabilir. Bu hizmetin maliyeti, sanal makine ve veri tabanı adetlerinin test, üretim öncesi ve üretim ortamlarına göre dağılımıyla belirlenir. Fiyatlar Excel tabanlı kurum kataloğundan alınır; maliyet kalemleri ve belirlenen kar oranıyla oluşan teklif tutarı birlikte gösterilir.

Projenin temelinde, yapay zeka ile hesaplama motorunun görevlerini ayıran bir yapı bulunur. Yapay zeka kullanıcının doğal dille ilettiği ihtiyacı yorumlar, uygun hesaplama veya analiz aracını çağırır ve sonucu açıklar. Sayısal işlemler ortak Python hesaplama motorunda yürütülür. Böylece form üzerinden yapılan hesaplamalarla sohbet üzerinden üretilen sonuçlar aynı fiyatlandırma kurallarına dayanır.

Uygulama, PDF, Word ve Excel formatındaki teklif belgeleri hakkında soru sorulmasını da destekler. Belgede belirtilen tutar ile kurum fiyatları kullanılarak yeniden hesaplanan tutar ayrı gösterilir. Azure ve Google Cloud karşılaştırmalarında ise onaylı hizmet eşlemeleri, birim dönüşümleri ve döviz kuru verileri kullanılır; eşleşmeyen veya kapsam dışında kalan kalemler belirtilir.

Yönetici özeti, maliyet dağılımları, geçmiş teklifler, fiyat değişimleri ve kapasite duyarlılığı analizleri değerlendirme sürecini tamamlar. Proje, satış ve teknik ekiplerin aynı veriler üzerinden çalışmasını, tekliflerin dayanaklarını açıklayabilmesini ve farklı kapasite seçeneklerini daha kolay inceleyebilmesini hedefler.

Projenin Amacı

Projemizi, kurum içindeki bulut altyapısı maliyetlendirme ve teklif hazırlama sürecini iyileştirmek amacıyla geliştirdik. Önceliğimiz, teknik ihtiyaçların teklife dönüştürülmesini kolaylaştırmak ve bu süreçte kullanılan hesaplama yöntemlerini standartlaştırmaktı.

Kapasite bilgilerini, kurumun fiyat listesini, yönetim maliyetlerini ve teklif değerlendirmelerini ortak bir uygulamada birleştirdik. Böylece satış ve teknik ekiplerin aynı veriler ve hesaplama kuralları üzerinden çalışabileceği bir yapı oluşturduk. Yapay zeka desteğiyle kullanıcıların ihtiyaçlarını doğal dille ifade edebilmesini, maliyetleri sorgulayabilmesini ve farklı senaryoları değerlendirebilmesini sağladık.

Teklif belgelerine soru sorma ve bulut sağlayıcılarını karşılaştırma özellikleri de mevcut süreci destekleyen yeni yetenekler olarak projeye dahil edildi. Çalışmanın temel hedefi; tekrarlayan işlemleri ve elle aktarım ihtiyacını azaltmak, tekliflerin nasıl hesaplandığını görünür kılmak ve ekiplerin değerlendirmelerini kolaylaştırmaktır.

Proje içindeki en büyük inovasyon nedir? (yeni bir teknoloji veya var olan teknolojinin farklı kullanımı gibi. IOT, M2M, AI vb.)

Projedeki en büyük inovasyon, yapay zekanın doğal dili anlama yeteneğini kurumun fiyatlandırma kurallarını uygulayan ortak hesaplama motoruyla birleştirmemizdir. Kullanıcı ihtiyacını günlük dilde ifade eder; yapay zeka bu talebi yorumlar, uygun aracı çağırır ve sonucu açıklar. Maliyetler ise Python hesaplama motorunda, tanımlı fiyatlar ve kurallar üzerinden hesaplanır.

Bu yapı sayesinde kapasite formu, sohbet ve teklif belgesinden yeniden hesaplama akışları aynı fiyatlandırma mantığını kullanır. Örneğin kullanıcı, sunucu kapasitesindeki bir değişikliğin aylık maliyete etkisini doğal dille sorabilir. İlgili analiz hesaplama araçlarıyla gerçekleştirilir ve sonuç kullanıcıya anlaşılır biçimde sunulur.

Yenilikçi yaklaşımın diğer önemli parçası, yanıtların kaynağını ayırabilmesidir. Bir teklif belgesi incelenirken belgede yazan tutar ile kurum fiyatları üzerinden yeniden hesaplanan tutar ayrı gösterilir. Böylece belgedeki bilgiyle sistemin ürettiği hesap birbirine karışmaz.

Bu yaklaşım, yapay zekayı kurumun mevcut fiyatlandırma yapısı üzerinde çalışan bir karar destek arayüzüne dönüştürür. Teknik ve satış ekiplerinin hesaplama ayrıntılarına hakim olmadan senaryoları inceleyebilmesini ve sonuçların dayanaklarını görebilmesini sağlar.

Proje kurum içindeki hangi bölüme fayda sağlamıştır?(satış, pazarlama, finans, İK, IT, Üretim, Planlama, Satın alma, Lojistik Müşteri İlişkileri gibi)

Proje, öncelikle satış ve teklif hazırlama ekipleri ile bulut altyapısı ve platform yönetiminden sorumlu teknik ekiplerin çalışmalarını desteklemektedir. Satış ekipleri, müşteri ihtiyaçlarına karşılık gelen maliyet kalemlerini ve teklif tutarını ortak fiyatlandırma kurallarıyla oluşturabilir. Farklı kapasite seçeneklerini karşılaştırabilir ve teklifin dayanaklarını daha açık biçimde sunabilir. Teknik ekipler ise sunucu, veri tabanı, depolama, yedekleme ve yönetim hizmetlerinin maliyet üzerindeki etkisini inceleyebilir. Belge analizi ve yapay zeka destekli sorgulama özellikleri, teknik kapsam ile ticari teklifin birlikte değerlendirilmesini kolaylaştırır. Yönetici özeti de hizmet dağılımını ve toplam maliyeti görünür kılarak yöneticilerin değerlendirmelerine destek olur. Projenin ortak katkısı, bu ekipler arasında aynı veriye dayanan ve hesaplama yöntemi açık bir çalışma zemini oluşturmaktır.

Projenin hayata geçirilmesi konusunda üst yönetimin desteğini tam olarak alabildiniz mi?

Evet. Projenin hayata geçirilmesi sırasında üst yönetimden hem operasyonel ve teknik altyapı konularında hem de moral ve motivasyon açısından destek aldık. Bu destek, teknik çalışmaların yürütülmesini kolaylaştırırken projeye odaklanmamıza ve geliştirme sürecini güvenle sürdürmemize katkı sağladı.

Proje sonunda ortaya çıkan sonuçları analiz edebildiniz mi? Rakamsal verilerle ifade eder misiniz?(ROI, maliyetlerde yüzdesel azalma, üretim süresinde azalma, hata payının düşmesi vs.)

Evet. Projenin ilk sonuçlarını hesaplama doğruluğu, maliyetlerin izlenebilirliği ve çıktıların tutarlılığı açısından analiz ettik.

Gerçek fiyat listesini kullanarak örnek bir kapasite senaryosunu hesaplama motoruyla çalıştırdık. 20 vCPU sunucu, 8 vCPU MS SQL, 5 TB depolama ve 5 TB yedekleme için 37.621 TL ara toplam elde ettik. Yüzde 15 kar oranıyla teklif tutarının 43.264,15 TL olduğunu kontrol ettik. Hizmet kalemlerinin toplamı ve teklif tutarı beklenen değerlerle örtüştü.

Uygulamanın somut çıktısı, kapasite bilgilerinin hizmet bazında maliyetlere ve ortak kurallara dayanan bir teklif tutarına dönüştürülebilmesi oldu. Maliyet dağılımlarının görünür olması ve belge tutarlarıyla yeniden hesaplanan tutarların ayrı sunulması, sonuçların dayanaklarıyla birlikte incelenmesini sağlıyor.

Zaman ve maliyet tasarrufuna ilişkin değerlendirmelerin ise gerçek kullanım verileriyle desteklenmesi gerekiyor. Bu nedenle bu başlıklarda ölçüme dayanmayan bir iyileşme oranı belirtmiyoruz.

Projenizde şirket içinden kaç kişi aktif olarak görev almıştır? Ekip birimleri hakkında kısaca bilgi verir misiniz?

2

Projenizde (varsa)işbirliği kurduğunuz veya destek aldığınız bilişim şirketlerini belirtiniz.

Yok

Proje sırasında kullandığınız ve spesifik önemi olan markaları (varsa) belirtiniz. (Yazılım veya donanım markaları)

Google Gemini, Microsoft Azure, Google Cloud, PostgreSQL, Streamlit, FastAPI, Docker, Plotly.