Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Otomasyon ve LLM akışları büyüdükçe 'bu müşteri talebine neden böyle yanıt verildi?', 'hangi adım 40 saniye sürdü?' veya 'bu hafta token faturası neden üç katına çıktı?' sorularını standart uygulama geçmişiyle yanıtlamak imkansızlaşır. Eğitim, iş akışlarını ve yapay zeka düğümlerini üretim ortamında şeffaf, ölçülebilir ve denetlenebilir kılan gözlemlenebilirlik (observability) yapısını öğretir.
Katılımcılar yapılandırılmış JSON log şeması, sistemler arası taşınan correlation_id, LLM trace araçları (Langfuse, Arize Phoenix, OpenTelemetry), PII maskeleme ve operasyonel dashboard/alarm kurulumunu uygulamalı olarak gerçekleştirir.
Kimler Katılmalı?
- Otomasyon, entegrasyon ve yapay zeka platformlarını işleten teknik ekipler
- Yazılım geliştiriciler, veri/MLOps mühendisleri ve DevOps/SRE uzmanları
- Süreç performansını, SLA'leri ve yapay zeka maliyetlerini izleyen operasyon liderleri
- Denetim ve izlenebilirlik gereksinimi olan finans, sigorta ve kurumsal IT birimleri
Kazanımlar
- Sistemler ve alt akışlar arasında taşınan
correlation_idile uçtan uca işlem izi (trace) kurar - Her LLM çağrısı için prompt versiyonu, model, giriş/çıkış token'ı, gecikme ve maliyet metriklerini kaydeder
- Loglara kişisel veri (PII) ve API sırrı sızmasını önleyen otomatik maskeleme (redaction) uygular
- Operasyonel sağlık (başarı oranı, kuyruk derinliği, p95 süre) ve kalite kayması için dashboard oluşturur
- Gürültü yaratmayan, aksiyon alınabilir hata ve maliyet anomali alarmları tanımlar
Konular
İş Akışlarında Gözlemlenebilirliğin 3 Sütunu: Log, Metrik, Trace
- Platform içi çalışma geçmişinin sınırları ve merkezi loglama ihtiyacı
- Standart JSON log şeması ve
correlation_id/trace_idtaşıma
LLM ve Agent Adımlarını İzleme (LLMOps Tracing)
- Langfuse, Phoenix ve OpenTelemetry ile prompt, yanıt, tool call ve gecikme kaydı
- Prompt şablonu versiyonunu ve değerlendirme skorlarını trace ile ilişkilendirme
Maliyet, Performans ve İş Metrikleri Panosu
- Birim işlem maliyeti, p50/p95 yanıt süresi, retry/fallback oranı ve insan onay oranı
- Departman ve kullanım senaryosu bazında token/API bütçe takibi
Loglarda Gizlilik: PII Maskeleme ve Saklama Politikası
- TCKN, telefon, e-posta, kart bilgisi ve sırların loglanmadan önce maskelenmesi
- KVKK ve güvenlik standartlarına uygun log erişim yetkisi ve saklama süreleri (retention)
Anomali Tespiti, Alarm Tasarımı ve Olay İnceleme (Post-Mortem)
- Hata patlaması, sessizce duran tetikleyici (dead-man switch) ve bütçe aşımı alarmları
- Bir üretim hatasını trace üzerinden kök nedenine kadar adım adım çözme atölyesi
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
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
-
Fatura, sözleşme, irsaliye, başvuru formu ve taranmış PDF'lerden OCR, vision-language modeller ve yapılandırılmış şema çıkarımıyla veri alıp ERP/muhasebe sistemlerine doğrulama kurallarıyla aktarma.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
