Proje İçeriği

1. Proje Özeti ve Çıkış Noktası

Koçtaş Pulse, Koçtaş’ın tüm mağazacılık, lojistik, e-ticaret ve merkez mikroservis ekosistemini uçtan uca izleyen, performans darboğazlarını anlık olarak tespit eden ve geleneksel izleme araçlarından farklı olarak oluşan sistem hatalarını insan müdahalesine gerek kalmadan kendi kendine onaran (Self-Healing) yerli ve kurum içi geliştirilmiş yeni nesil bir APM (Application Performance Monitoring) ve Otonom Sistem Sağlığı Platformudur.

Sektörde yaygın olarak kullanılan global APM çözümlerinin (Dynatrace, Datadog, New Relic vb.) yüksek döviz bazlı lisans maliyetleri, kapalı kutu mimarileri ve en önemlisi bir sorun anında sadece pasif bildirim (alarm) üretip aksiyonu nöbetçi mühendislere bırakması operasyonel eforu ve kesinti sürelerini (MTTR) artırmaktaydı. Koçtaş Pulse, bu darboğazı aşmak amacıyla sıfır dış bağımlılıkla, tamamen Koçtaş mühendisliğiyle hayata geçirilmiştir.

2. Teknik Mimari ve Ekosistem Bileşenleri

Koçtaş Pulse, dağıtık ve heterojen teknolojileri destekleyen 4 ana katmandan oluşur:

1. Çoklu Platform SDK Ailesi (In-House SDKs):
   • Java SDK (Spring Boot 2, 3 ve 4): JDBC sorgularını (SQL sanitizasyonuyla), HTTP REST çağrılarını, Logback loglarını, JVM metriklerini (Heap, GC, Thread) sıfır kod değişikliğiyle (Auto-Configuration) otomatik enstrümante eder.
   • .NET SDK & Flutter SDK & Swift SDK: Mağaza içi el terminalleri (PDA), mobil kasalar ve müşteri uygulamalarından telemetri toplar.
   • Edge TPU / Python SDK: Mağazalardaki akıllı kamera ve IoT/sensör uç cihazlarının performansını izler.
2. OpenTelemetry Standartlarında Veri Alım Hattı (Ingestion Engine):
   • W3C traceparent standardında dağıtık izleme (distributed tracing) ile servisler arası çağrı şelalesini (waterfall) mikrosaniye hassasiyetinde haritalandırır.
3. Yüksek Verimli Backend & Veri Katmanı:
   • Spring Boot 3.4 ve MSSQL altyapısıyla saniyede binlerce telemetri paketini asenkron işler, ham telemetriyi fingerprint algoritmasıyla akıllıca gruplar.
4. Gerçek Zamanlı Flutter Web Dashboard & NOC Konsolu:
   • STOMP WebSocket push mimarisiyle çalışan, canlı servis topolojisi, sistem sağlığı ve anlık alarm akışını tek ekranda sunan modern web konsolu.

3. Projenin En Yenilikçi Yönü: Self-Healing (Otomatik İyileştirme) ve AI Ajanları

Geleneksel APM sistemleri sorunu sadece "haber verirken", Koçtaş Pulse arızaya sınırlı ve güvenli sınırlar içinde (bounded remediation) doğrudan müdahale eder:

• Çalışma Zamanı (Runtime) İyileştirmeleri:
  • Veritabanı Kopmaları & Havuz Kurtarma: HikariCP bağlantı havuzu kilitlendiğinde veya tükendiğinde havuzu otomatik tahliye eder (soft-evict) ve bağlantıları yeniler.
  • Deadlock & Geçici Hatalar: Jitter backoff algoritmasıyla çakışan transaction'ları arka planda otomatik yeniden dener (retry).
  • Devre Kesici (Circuit Breaker): Çöken dış entegrasyonların ana sistemi kilitlemesini engelleyerek izole eder.
• Yapay Zekâ Destekli Kök Neden Analizi (AI RCA & Copilot Studio):
  • Hata oluştuğunda entegre AI ajanları (AI Failure Classifier), logları, trace şelalesini ve kod değişikliklerini analiz ederek hatanın kök nedenini belirler ve operasyon ekiplerine hazır çözüm önerisi sunar.
• CI/CD Pipeline İyileştirmesi:
  • Dağıtım (deployment) sırasında hata oranı fırladığında otomatik rollback mekanizmasını tetikler.

4. Kurumsal Kazanımlar ve Somut Çıktılar (ROI & Değer)

• Finansal Tasarruf: Global SaaS APM üreticilerine ödenen yüz binlerce dolarlık yıllık lisans maliyeti %100 oranında tasarruf edilmiş, tamamen kurum içi sermayeye dönüştürülmüştür.
• MTTR (Ortalama Çözüm Süresi) İyileşmesi: Kritik operasyonel hatalarda alarm bekleme ve manuel müdahale süresi ortadan kalkmış, self-healing katmanı sayesinde geçici arızaların çözümü saniyeler seviyesine indirilmiştir.
• Kesintisiz Mağazacılık ve E-Ticaret: Kasa sistemleri, stok-fiyat servisleri ve sipariş yönetimindeki mikroservis bağımlılıkları gerçek zamanlı şeffaflık kazanmış, iş kesintileri minimize edilmiştir.
• Veri Güvenliği ve KVKK Uyumu: Tüm telemetri, metrik ve log verisi kurumun kendi kontrollü altyapısında kaldığı için hassas müşteri ve operasyonel veriler yurt dışına veya üçüncü parti bulutlara çıkmamaktadır.

Projenin Amacı

Projemiz, kurum içindeki kritik operasyonel süreçleri kökten iyileştirirken aynı zamanda kurum içine yepyeni bir otonom teknoloji hizmeti (Platform-as-a-Service) kazandırmıştır.

1. Kurum İçi Süreç İyileştirmesi Boyutu:

• Olay ve Kesinti Yönetimi (Incident Management): Geleneksel mimaride bir arıza anında alarmın düşmesi, nöbetçi mühendisin sisteme bağlanması, logları incelemesi ve müdahale etmesi dakikalar hatta saatler alırken; geliştirdiğimiz Self-Healing mimarisi ile geçici hatalar (deadlock, DB havuz tükenmesi, transient network hataları) insan müdahalesine gerek kalmadan saniyeler içinde otomatik olarak çözülür hale getirilmiştir.
• MTTR (Ortalama Çözüm Süresi) ve Efor Tasarrufu: Sistem kesinti süreleri minimize edilmiş, operasyon ekiplerinin gece nöbetlerindeki tekrarlayan manuel müdahale eforu ortadan kaldırılmıştır.
• Maliyet ve Lisans Optimizasyonu: Yüksek maliyetli yabancı APM lisanslama süreçleri kaldırılarak kuruma doğrudan bütçe verimliliği sağlanmıştır.

2. Yeni Bir Hizmet Yaratma Boyutu:

• Dahili "Observability & Self-Healing as a Service" Platformu: Koçtaş bünyesindeki tüm yazılım ekiplerine (Java, .NET, Flutter, Swift, Edge/IoT); tek bir satır kodla veya starter bağımlılığıyla dahil olabilecekleri, dağıtık izleme, log korelasyonu, yapay zekâ destekli kök neden analizi (AI RCA) ve otonom hata onarımı sunan yeni nesil bir kurum içi platform hizmeti kazandırılmıştır.

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

Dünyadaki ve sektördeki geleneksel APM (Uygulama Performans İzleme) çözümlerinin tamamı "pasif gözlemci" mantığıyla çalışır; yani bir hata, performans kaybı veya kesinti olduğunda grafik çizer, eşik aşımında e-posta/SMS ile nöbetçi mühendise alarm fırlatır ve bir insanın sisteme girip müdahale etmesini bekler.

Koçtaş Pulse projesindeki en büyük inovasyon; izleme sistemini salt bir "haber verici" olmaktan çıkarıp, "arızayı çalışma anında tespit eden ve güvenli sınırlar içinde kendi kendine onaran (Self-Healing)" otonom bir yapıya dönüştürmüş olmasıdır.

Bu inovasyonu benzersiz kılan 3 temel yetkinlik:

Otonom Çalışma Zamanı Müdahalesi (Runtime Bounded Remediation):
Sistem sadece arızayı kaydetmez; hatanın doğasını anlık sınıflandırır (FailureClassifier). Örneğin, veritabanı bağlantı havuzu tükendiğinde veya deadlock oluştuğunda sistemi kilitlemeden bağlantıları otomatik tahliye eder (soft-evict), transaction'ları akıllı algoritmalarla (jitter backoff) yeniden dener veya çöken dış servisleri izole ederek (circuit breaker) uygulamanın çökmesini engeller.

Yapay Zekâ Destekli Kök Neden Analizi (AI RCA & Agent Entegrasyonu):
Oluşan karmaşık hatalarda AI ajanları; dağıtık izleme şelalesini (trace waterfall), logları ve uygulama metriklerini saniyeler içinde analiz ederek mühendislere sadece hatayı değil, hatanın kesin kök nedenini ve düzeltme önerisini hazır olarak sunar.

Uçtan Uca (Edge'den Buluta) Tam Entegrasyon:
Sadece backend servislerinde değil; mağaza kasaları, el terminalleri (PDA), mobil uygulamalar ve hatta mağazalardaki Edge TPU (yapay zekâ kameraları / sensörler) seviyesinde telemetri toplayıp tek bir self-healing çatısı altında birleştirebilen, kurumun kendi geliştirdiği sıfır bağımlılıklı yerli bir mimari olmasıdır.

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

Bilgi Teknolojileri (BT) / Ar-Ge / Yazılım

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

Evet

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, proje devreye alındıktan sonra ortaya çıkan sonuçlar hem teknik, hem operasyonel hem de finansal KPI’lar (Temel Performans Göstergeleri) doğrultusunda kapsamlı olarak analiz edilmiş ve ölçümlenmiştir.

1. Operasyonel Hız ve MTTR (Ortalama Çözüm Süresi) Analizi

• Önce: Kritik bir mikroservis veya veritabanı arızasında alarmın fark edilmesi, nöbetçi mühendisin atanması, logların incelenmesi ve müdahale edilmesi ortalama 15 ila 45 dakika sürüyordu.
• Sonra: Self-healing katmanı sayesinde geçici veritabanı kopmaları, kilitlenmeler ve havuz tükenmeleri insan müdahalesine gerek kalmadan 5 ila 15 saniye içinde otonom olarak çözülmektedir. Bu sayede MTTR süresi kritik arıza tiplerinde %80’in üzerinde düşürülmüştür.

2. Kesinti (Downtime) ve SLA / Uptime Analizi

• Kasa sistemleri, stok-fiyat sorgulama servisleri ve e-ticaret sipariş altyapısındaki mikroservislerin erişilebilirliği (uptime) analiz edilmiş; devre kesici (circuit breaker) ve otomatik yük tahliye mekanizmaları sayesinde zincirleme servis çökmeleri (cascading failure) engellenerek %99.9+ kesintisiz çalışma oranı güvence altına alınmıştır.

3. Finansal Tasarruf ve Yatırım Getirisi (ROI) Analizi

• Lisans Maliyetleri: Global SaaS APM araçlarının (Dynatrace, Datadog vb.) host/node ve veri ingestion hacmi başına uyguladığı döviz bazlı yüksek yıllık lisanslama maliyetleri tamamen ortadan kaldırılarak %100 bütçe tasarrufu sağlanmıştır.
• TCO (Toplam Sahip Olma Maliyeti): Platform kurum içi mevcut sunucularda ve hafif bir mimariyle (Spring Boot + MSSQL) koştuğu için ek donanım yatırımı gerektirmeden devreye alınmıştır.

4. Mühendislik Verimliliği ve Nöbet Yükü Analizi

• IT Operasyon ve DevOps ekiplerinin gece nöbetlerindeki "tekrarlayan ve geçici altyapı arızalarına manuel restart/müdahale etme" yükü %70 oranında azaltılmıştır.
• Ekipler arıza yangın söndürme eforu yerine yeni iş özellikleri geliştirmeye odaklanabilmiştir.

5. SDK Performans ve Sistem Ayak İzi Analizi

• SDK'ların enstrümante edilen Java, .NET ve mobil uygulamalara getirdiği ek yük (overhead) mikrosaniye seviyesinde test edilmiş; HTTP isteklerinde < 1-2 ms gecikme ve sıfıra yakın bellek/CPU tüketimi ile uygulamalara görünmez bir hafiflikte entegre olduğu doğrulanmıştır.

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

3

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

Yoktur (Tamamen Koçtaş BT iç kaynaklarıyla / In-House geliştirilmiştir).

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

Microsoft (MSSQL Server, Windows/Azure Altyapısı, Entra ID, Microsoft Teams), VMware, Ubuntu Linux, Docker, Nginx, Google (Flutter, OpenTelemetry Standartları, Edge TPU), Spring Boot (Java), GitHub (Actions & Packages), .NET (Microsoft)