Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

TEDARİK ZİNCİRİ VE LOJİSTİKTE BT UYGULAMALARI 5.hafta YRD. DOÇ. DR. FATİH ÇALLI.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "TEDARİK ZİNCİRİ VE LOJİSTİKTE BT UYGULAMALARI 5.hafta YRD. DOÇ. DR. FATİH ÇALLI."— Sunum transkripti:

1 TEDARİK ZİNCİRİ VE LOJİSTİKTE BT UYGULAMALARI 5.hafta YRD. DOÇ. DR. FATİH ÇALLI

2

3 BULUT BİLİŞİMİN TARİHÇESİ  Bulut bilişim modeli, John McCarthy’nin 1960’larda ortaya attığı ‘Bir gün hesaplama işlemleri geniş kamusal ağlar üzerinde gerçekleşecek.’ görüşüne dayanmaktadır.  Bulut kavramı gerçekte bir telekomünikasyon terimi olup servis sağlayıcı ile son kullanıcı arasında kalan ağ üzerindeki sistemi sembolize eder. Bulut bilişim, bu iletişim kavramını, bünyesine sunucu bilgisayar sistemleri de ekleyerek genişletir. 3

4 BULUT BİLİŞİM  Bulut çok sayıda bilgisayarın birleşimi ile meydana gelen veri merkezlerini içeren, kullanıcıların kaynaklara internet üzerinden erişimine imkan veren bir bilgi işlem ağıdır.  Bulut bilişim ise işlem ve depolama kaynaklarının dağıtımı için oluşturulan,kullanıcıların bilgiye internet üzerinden erişimi, paylaşımı ve bilgi üzerinde ortak işlem yapmalarını sağlayan bir teknolojidir. 4

5 BULUT BİLİŞİM  Bulut bilişim,bir bilgisayar için gerekli olan tüm programların, kuruluma ihtiyaç duyulmaksızın internet üzerinden erişilerek kullanılması fikrine dayanmaktadır.  Bulut bilişim, bilgisayarların yeteneklerini genişleten, kullanıcıların bir dizi yazılım ve servise internet üzerinden erişimlerine olanak tanıyan bir teknolojidir. 5

6 BULUT BİLİŞİM ANAHTAR ÖZELLİKLERİ 6 Ölçeklenebilirlik: Sistemin performans denetimi, ihtiyaç halinde yeni kaynakların devreye sokulması, ihtiyacın ortadan kalkması halinde kullanılmayan kaynakların serbest bırakılması, kaynakların talep doğrultusunda yönetimi servis sağlayıcılar tarafından yapılmaktadır. Düşük Maliyet: Bulut bilişimde, paylaşılan kaynakların kullanımı sayesinde alt yapı maliyetleri minimum düzeydedir. Güvenlik: Verilerin merkezileştirilmesi ile birlikte güvenlik artmaktadır ancak hassas verilerin güvenliği konusundaki kaygılar tam anlamı ile ortadan kalkmamaktadır. Cihaz Konum ve Platformdan Bağımsızlık: Kullanıcıların, bulundukları konum, kullandıkları cihaz ve platformdan bağımsız olarak bulut servislerine erişmeleri mümkündür. Çoklu Kullanım: Geniş bir kullanıcı kitlesinin kaynakları ve aynı zamanda maliyeti paylaşmalarını sağlar. Güvenilirlik: Bulut bilişim altyapılarında, yedekli çalışan sistemler sayesinde, veri kaybı ya da sistem işleyişindeki aksaklıkların oluşma olasılığı minimum düzeye indirilmekte ve iş devamlılığı sağlanmaktadır. Bakım: Herhangi bir güncelleme işleminde, temel sistem görüntüsü üzerinde yapılan değişiklikler, tüm cihazlara otomatik olarak yansıtılabilmektedir. Süreklilik: Farklı coğrafik konumlarda yer alan ve koordinasyon içinde çalışan bulut bilişim veri merkezleri kullanıcılarına kesintisiz hizmet vermektedir. İş Süreçlerinin İyileştirilmesi: Bulut bilişim, kullanıcıları alt yapının karmaşıklığından uzaklaştırarak iş süreçlerine yoğunlaşmalarına olanak sağlamaktadır. Performans Görüntüleme: Bulut bilişim kaynaklarının kullanımı düzenli olarak ölçülmekte ve performansları takip edilmektedir. Performans monitörleri ile oluşan aksaklıklar ve iş gücü kayıpları tespit edilip, sorunlara anında müdahale edilebilmektedir.

7 Bulut Bilişim Mimari Modelleri 7 Özel Bulut: Bir kurumun kendi bünyesinde yer alan veri merkezleri üzerinde kurmuş olduğu bulut modelidir. Veri güvenlik ve gizliliğinin üst düzeyde tutulmasını gerektiren durumlarda tercih edilir. Bir güvenlik duvarının ardında, şirketin sınırlı sayıdaki kullanıcılarına hizmet vermektedir. Genel Bulut: Standart olarak kabul edilen modeldir. Bir bulut servis sağlayıcısı; kaynakları, uygulamaları ve depolama hizmetlerini, internet üzerinden kamusal ölçekte kullanıma sunar. Avantajları: -ölçeklenebilirlik -kullanılan miktara bağlı olarak ücretlendirme -kurulumu kolay ve masrafsız Hibrit Bulut: Bir kuruluşun kendi bünyesinde barındırıp yönettiği kaynaklarla, harici altyapı kaynaklarının birleştirilmesi sonucu oluşan bulut modeldir. Bu modelde kurum içi servisler ile harici bulut servisleri birleştirilerek bir bütün oluşturulur.

8 İSTEMCİ UYGULAMA PLATFORM ALTYAPI SUNUCU İstemci: Bulut bilişim servislerine bağlı olarak çalışan, üzerinde bu iş için özelleşmiş bir takım donanım ve yazılımlar bulunduran; bulut bilişim servisi olmadığında çoğu işlevlerini yerine getiremeyen, bilgisayar ve benzeri türde cihazdır. Uygulama: Hazırlanan bulut yazılımlarının, internet üzerinden kullanıma sunulduğu, bu sayede kullanıcı bilgisayarlarındaki kurulum ve işletim ihtiyacını ortadan kaldıran, bakım ve desteği kolaylaştıran servistir. Platform: Platform, bulut uygulamalarının geliştirilmesine bir zemin oluşturur. Bulut yazılımları ve işlem birimlerini, bulut mimarisi içerisinde yer alan kullanıcılara sunan servisleri barındırır. Her bir kuruluşun, kendi bünyesine donanım ve yazılımlar alma ve bunları yönetme sürecindeki karmaşıklık ve maliyeti ortadan kaldırarak uygulamaların dağıtımını kolaylaştırır. Altyapı: Sunucular, güç ünitelerine ve güvenlik donanımları ile kurulum, bakım, destek, veri merkezinin yönetimi gibi iş süreçlerinin yer aldığı katmandır. Altyapı, sanallaştırma teknolojisinden faydalanılarak kullanıma sunulur. Sunucu: Bulut bilişim yapısında hiyerarşinin en altında yer alır. Bulut servislerinin dağıtımı için tasarlanan bilgisayar donanım ve yazılımlarını içerir. Verilerin üzerinde barındırıldığı fiziksel katmandır.Bulut bilişim veri merkezleri, çok sayıda sunucunun birleşimi ile oluşmuş devasa yapılardır. BULUT BİLİŞİM YAPISAL KATMANLARI 8

9 BULUT BİLİŞİMİN YARARLARI 9 Düşük Maliyet: Bulut bilişim, şirketlerin kendi bünyelerinde servis altyapıları kurmaları yerine, ihtiyaç duydukları hizmeti bulut bilişim platformları üzerinden, uygun maliyetlerle karşılayabilmelerini sağlar. Erişim Kolaylığı: Bulut bilişim, güçlü işlem ve depolama kaynaklarına, internet üzerinden, evrensel ölçekte erişebilmeyi sağlar. Ölçeklenebilirlik ve Ayarlanabilir Kapasite: Bulut, kullanıcıların tüketimlerini kendi ihtiyaçları doğrultusunda şekillendirmelerine imkan veren, sürekli aktif bir hesaplama ve depolama kaynağıdır. Paylaşım ve İşbirliği: Bulut bilişim, kullanıcıların işbirliğini artıracak ve bilgi paylaşımını sağlayacak yönde yazılım ve servisler geliştirmelerine olanak tanır. Kişiselleştirme: Bulut üzerinde faaliyet gösteren işlemler, sistemi temelden itibaren yeniden tasarlamaya gerek duyulmaksızın,değiştirilebilir yapılandırmalar sayesinde, şirket ya da kişilerin ihtiyaçlarına uygun hale getirilebilmektedir.

10 BULUT BİLİŞİMİN RİSK ANALİZİ 10 Erişilebilirlik ve Hizmet Sürekliliği: Bulut bilişim hizmeti bir servis sağlayıcıdan alındığı ve servis sağlayıcının altyapısına bağlı olduğu için, servis sağlayıcıda hizmet kesintisine neden olan bir sorun ortaya çıktığı zaman, servis kullanıcısı kuruluşlar hizmet alamaz ve müşterilerine hizmet veremez hale gelirler. Veri Güvenliği ve Gizliliği: Bulut bilişimde belirli bir altyapının paylaşılarak kullanımı sonucu veri güvenliği ve gizliliği açısından ortaya çıkan riskler için her ne kadar güvenlik önlemi alınmış olsa da bulut içindeki farklı kullanıcıların ortak kaynaklar üzerindeki depolama yapmaları, bellek alanlarını birbirinden ayırmaya yarayan iç mekanizmalarda ortaya çıkabilecek açıklık ve hatalar, yapılacak saldırılar sonucu kullanıcıların özel ve gizli verilerinin ele geçirilmesine sebep olabilir. Servis Sağlayıcı Bağımlılığı: Belirli bir servis sağlayıcı üzerinde yer alan veri ve uygulamalar başka bir servis sağlayıcıya taşınmak istendiğinde uyum problemleriyle karşılaşılabilmektedir. B u nedenle, hizmet alınan servis sağlayıcıya bir anlamda bağımlılık söz konusudur. Kullanılabilir Bant Genişliği ve Yük Dengeleme: Verilerin bulut bilişim alt yapılarına yüklenmesi ve gerekli hallerde güncellenmesi esnasında, servis sağlayıcının yüklü miktarda veri aktarımının rahatlıkla yapılabileceği bir bant genişliği sağlaması gerekir.Servis kullanımının yoğun olduğu zamanlarda, oluşabilecek darboğazların, yavaşlamaların önüne geçmek için, servis sağlayıcı tarafından yük dengeleme işlemlerinin sağlanıyor ve etkin bir şekilde yürütülüyor olması gerekir.

11 Bulut Bilişim Hizmet Modelleri

12 Günümüzde Kullanılan Bulut Bilişim Yapıları

13 Big Data(Büyük VERİ)

14 Toplumsal medya paylaşımları, ağ günlükleri, bloglar, fotoğraf, video, log dosyaları v.b. gibi değişik kaynaklardan toparlanan yapısal olmayan VERİ yığınıdır. Daha önce analizi mümkün olmayan muazzam büyüklük ve/veya çeşitlilik ve/veya akışkanlıktaki VERİler üzerinden bilgiye erişimdir.

15 BÜYÜK VERİ  Son 3 yılda, geçmiş 40 bin yılda üretilen VERİden 4 kat daha fazla VERİ ortaya çıkmıştır  2012 yılında 2,500 Exabyte yeni bilgi üretilmiştir (ana etken: dijital içerikler)  Digital evren, 2012’de 2.7 zetabyte ’a yükselmiş, 2020’de 35 “zetabyte” olması beklenmektedir.  Dünyada her dakikada 1,7 milyon trilyon byte VERİ üretilmektedir ki bu, DVD’ye eşdeğerdir.  Source: An IDC White Paper. As the Economy Contracts, the Digital Universe Expands.

16 BÜYÜK VERİ

17  Google 2008’de günde 20 PB VERİ işlerken 2013’te günlük 100 PB veri işlemiştir.  Facebook 2009’da sahip olduğu 2,5 PB kullanıcı verisine her gün 15 TB’lık veri eklerken 2013’te 300 PB veriye günde 500 TB veri eklemiş ve dünyadaki fotoğrafların %35’ini barındırmıştır.  CERN’in Büyük Hadron Çarpıştırıcısı yılda 15 PB veri üretmektedir.

18 BÜYÜK VERİnİN KaynaklarI  Web Hareketleri(Tarama,Tıklanma Sayısı, Gezinme)  Mobil İnternet,  Sosyal Ağ,  Sensör VERİleri,  HD Video,  ,  Ses,  SMS, MMS  Demografik Bilgiler v.b. dışındaki her türlü bilgi.

19 Neyİ BÜYÜK VERİ Olarak Kabul Edeceğİz? Bir verinin büyük olması için gereken özellikler:  Hacim(Volume)  Hız (Velocity)  Çeşitlilik (Variety)  Doğruluk (Veracity) Ve sonucunda;  Değer (Value)

20 BÜYÜK VERİNİN Özellİklerİ;

21 BÜYÜK VERİ KullanIm AlanlarI  Büyük Veri Arama: Karar verme sürecini daha etkin kılmak için tüm büyük veri kaynaklarını aramak, analiz etmek ve görselleştirmek.  360^0 Müşteri Görüntüsü: Bütün veri kaynaklarıyla müşteri analizi yapmak.  Güvenlik ve İstihbarat Yetkinlikleri: Düşük risk, gerçek zamanlı dolandırıcılık izleme ve siber güvenliği sağlamak.  Operasyon Analizi: Anlık sensör ve log analizi yaparak karar destek süreçlerini beslemek.  Veri Ambarı Eklentisi: Nadiren erişilen, saklama maliyetleri yüksek veri ambarlarını tutmak yerine, veriyi kaynağında işleyerek veri ambarı işletim maliyetlerinin düşmesini sağlamak

22 BÜYÜK VERİ Kullanarak Bİlgİ ÇIkarImI  Bilgi çıkarımı; dağıtık programlama, örüntü tanıma, veri madenciliği, doğal dil işleme, duygu analizi, istatistiksel ve görsel analiz ve insan bilgisayar etkileşimi gibi çeşitli analiz metotlarını içerir.  Kapsamlı bir bilgi çıkarımı mimarisi üretim hattında sağlanmalı ve işletilmelidir. Hatalara, kayıp değerlere ve kullanışsız formatlara uygun çözümler bulmak için veri ve toplu işleme analizleri yapılmalıdır.  Sonuçları ulaşılabilir ve kusursuz hale getirmek için; açık kaynaklı ve popüler standartlar, web tabanlı mimariler kullanılmalı ve sonuçlar açıkça gösterilmelidir.  Bu yardımcı programlar; Bulut Bilişim, Hadoop, Map Reduce, Google Bigquery.

23 Büyük Verİnİn GETİRİLERİ  Maliyetleri azaltma  Zaman tasarrufu  Yeni ürün geliştirme  Şirket içi karar mekanizmalarını destekleme

24 Büyük Verİnİn ZorluklarI  Verinin büyüklüğü ve yorumlanmasının zorluğu  Nitelikli personelin azlığı  Eğitim ve teknik bilgi gerekliliği  Yeni donanım ve altyapı ihtiyacı  Yüksek maliyet  Çok fazla raporlama

25 Büyük Verİnİn KullanIm Örneklerİ Finansal Hizmet Şirketleri  Risk analizi ve yönetimi  Dolandırıcılık tespiti ve güvenlik analizi  CRM ve müşteri sadakat programları  Kredi riski ve analizi  Yüksel hızlı arbitraj  Anormal ticaret örüntü analizi

26 Büyük Verİnİn KullanIm Örneklerİ Kamu Kuruluşları  Dolandırıcılık tespiti,  Tehditlerin tespiti,  Siber güvenlik,  Enerji tüketimi ve karbon ayak izi yönetimi,  Suçla Mücadele,

27 Büyük Verİnİn KullanIm Örneklerİ Sağlıkla İlgili Kuruluşlar  Sağlık sigortası dolandırıcılığı tespiti  Kampanya ve satış programlarının optimizasyonu  Marka yönetimi  Hasta bakımı kalitesi ve program analizi  Tedarik zinciri yönetimi  İlaç geliştirme analizi

28 Büyük Verİnİn KullanIm Örneklerİ Telekomünikasyon Şirketleri  Müşterinin başka servis sağlayıcısına geçmesini önleme  Kampanya yönetimi ve müşteri sadakati  Arama Detay Kaydı (CDR) analizi  Şebeke performansı ve optimizasyonu  Mobil Kullanıcı Lokasyon analizi

29 Büyük Verİnİn KullanIm Örneklerİ UPS ve Büyük Veri  8,8 milyon müşteri için 16,3 milyon paket verisinin takibi  Müşterilerden gelen ortalama 39,5 milyon takip talebi  16 petabaytlık veri depolamakta  ORION (Yol Üzeri Bütünleşik Optimizasyon ve Seyrüsefer) projesi: Dünyanın tartışmasız en büyük yöneylem araştırmasıdır.  Proje hâlihazırda 2011 yılında günlük rotaların 85 milyon mil (137 milyon km) yol kısaltılmasıyla 8,4 milyon galon (32 milyon litre) tasarruf sağlamıştır.  UPS, sürücü başına günlük sadece bir millik kısaltmanın şirkete 30 milyon Dolar tasarruf sağlayacağını ve toplam parasal tasarrufun muazzam olacağını tahmin etmektedir.

30 Büyük VERİ KullanIm Örneklerİ  Türk Telekom ile yapılan VERİ ambarı dönüşüm projesi sonucunda Türk Telekom’un 6 milyon Dolar tasarruf etmiştir.  Türk Telekom’un farklı ortamlarda bulunan VERİlerini tek bir ortamda konsolide ederek, daha hızlı ve daha erişilebilir platform oluşturmuştur.  6 ayda gerçekleştirilen bu proje ile tüm VERİye anlık olarak, gerçek zamanlı erişebiliyor.  Bakım ve destek tasarrufu anlamında ise yaklaşık 1 milyon Dolar’ın üzerinde tasarrufunun olduğunu söyleyebiliriz.

31 Büyük Verİnİn KullanIm Örneklerİ Barack Obama’nın 2012 Seçim Zaferi  Sosyal medya kampanyalarının başına Rayid Ghani getirildi  13 milyonluk seçmen e-posta adres listesi

32 Büyük Verİnİn KullanIm Örneklerİ Utah Data Center  2013’ün sonlarında yapımı tamamlanmıştır.  NSA (Amerikan Ulusal Güvenlik Teşkilatı) tarafından uydular, yer altı ve deniz altı kabloları aracılığıyla gerçekleştirilen bütün iletişimleri yakalamak, deşifre etmek ve depolamak için kullanılacaktır.

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44  TEŞEKKÜRLER


"TEDARİK ZİNCİRİ VE LOJİSTİKTE BT UYGULAMALARI 5.hafta YRD. DOÇ. DR. FATİH ÇALLI." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları