Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Demo ortamında kusursuz çalışan bir iş akışı, gerçek hayatta çöken bir API, zaman aşımına uğrayan bir LLM çağrısı, bozuk bir JSON çıktısı veya yarıda kesilen çok adımlı bir işlem yüzünden müşteriye iki kez fatura kesebilir ya da veriyi sessizce kaybedebilir. Eğitim, otomasyon ve yapay zeka akışlarını üretim (production) kalitesinde dayanıklı hale getiren mühendislik desenlerini öğretir.
Katılımcılar geçici ağ/kota hataları ile kalıcı iş kuralı hatalarını ayırmayı, idempotency anahtarlarıyla mükerrer işlemi önlemeyi, bozuk LLM yanıtlarını otomatik onarmayı ve başarısız kayıtları Dead-Letter Queue (DLQ) üzerinden güvenle yeniden işlemeyi uygular.
Kimler Katılmalı?
- Üretim ortamında kritik otomasyonlar işleten geliştiriciler ve otomasyon mimarları
- Entegrasyon, platform ve SRE/DevOps mühendisleri
- Çok adımlı LLM ve agent iş akışları geliştiren teknik ekipler
- Ön koşul: API tabanlı otomasyon geliştirme deneyimi
Kazanımlar
- Hataları geçici (transient), kalıcı (permanent), şema/LLM kaynaklı ve iş kuralı ihlali olarak sınıflandırır
- Jitter'lı exponential backoff, rate-limit uyumu ve devre kesici (circuit breaker) kurgular
- Yeniden denemelerde (retry) çift kayıt ve mükerrer ödeme oluşmasını idempotency ile engeller
- Şemaya uymayan LLM çıktılarını doğrulama hatasıyla beslenen onarım döngüsü veya yedek modelle kurtarır
- Kısmi başarı durumlarında telafi edici işlemler (compensating actions) ve DLQ replay akışı kurar
Konular
Hata Taksonomisi: Neyin Retry Edileceğine Karar Vermek
- Geçici hatalar (HTTP 429, 502, 503, timeout) vs kalıcı hatalar (400, 401, 422 iş kuralı)
- Körlemesine retry yapmanın sistemleri kilitleme (retry storm) riski
Retry Stratejileri, Backoff ve Circuit Breaker
- Exponential backoff + jitter ve
Retry-Afterbaşlığına uyum - Çöken dış sistemi korumak için devre kesici (circuit breaker) ve kuyruğa alma
Idempotency ve Kısmi Başarı (Saga) Yönetimi
- Tekrar çalışan akışın ikinci kez e-posta/fatura/kayıt üretmesini engelleme
- Çok adımlı akışta 4. adım patladığında önceki adımları geri alma (compensating transaction)
LLM'e Özgü Hatalar: Şema Onarımı ve Model Fallback
- Bozuk JSON, kesilmiş yanıt (max_tokens) ve içerik filtresi hatalarını yakalama
- Hata mesajıyla otomatik şema onarımı ve birincil sağlayıcı çöktüğünde yedek modele geçiş
Dead-Letter Queue (DLQ), Alarm ve Replay Operasyonu
- Kurtarılamayan kayıtları bağlamıyla birlikte DLQ tablosuna/kuyruğuna yazma
- Hata düzeltildikten sonra tekil veya toplu yeniden çalıştırma (replay) mekanizması
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Otomasyon ve LLM iş akışlarında yapılandırılmış loglama, correlation ID ile uçtan uca izleme (tracing), token/maliyet ve gecikme metrikleri, PII maskeleme ve anomali alarmları kurma.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Kurumsal otomasyon ve LLM/agent akışlarında en az yetki ilkesi, sır yönetimi, dolaylı prompt injection savunması, güvenli tool calling, ağ/veri izolasyonu ve yönetişim kontrolleri.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Tekrarlayan kurumsal işleri tetikleyici, koşul, veri dönüşümü ve aksiyon mantığıyla otomatikleştirme; n8n, Power Automate ve Make/Zapier örnekleriyle ilk uçtan uca iş akışını güvenli biçimde kurma.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Otomasyon öncesi AS-IS süreç haritalama, darboğaz ve israf analizi, istisna kurallarını standartlaştırma, TO-BE akış tasarımı ve ROI/önceliklendirme matrisiyle otomasyon backlog'u oluşturma.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Klasik iş akışı otomasyonlarına LLM, sınıflandırma, bilgi çıkarımı ve özetleme adımları ekleyerek yapılandırılmamış veriyi (e-posta, PDF, serbest metin) işleyen hibrit otomasyonlar tasarlama.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
LLM API'leri, prompt chaining, yönlendirici (router), değerlendirici-iyileştirici (evaluator-optimizer) ve tool calling desenleriyle çok adımlı, bağlam duyarlı kurumsal iş akışları tasarlama.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
