En iyi Kubernetes güvenlik araçları 2026 manzarası altı baskın platform etrafında odaklanıyor: Falco, Twistlock (Prisma Cloud), Aqua Security, Sysdig Secure, Kubescape ve Trivy. Her biri Kubernetes güvenliğinin farklı yönlerini ele alır—çalışma zamanı tehdit tespitinden güvenlik açığı taraması ve uyumluluk izlemeye kadar. Falco, CNCF desteğiyle açık kaynaklı çalışma zamanı güvenliğinde lider konumdayken, Twistlock (şimdi Prisma Cloud Compute) kapsamlı DevSecOps entegrasyonu ile kurumsal dağıtımlarda hakimdir. Aqua Security tam yığın konteyner güvenliği sağlar, Sysdig Secure izleme ile güvenliği birleştirir, Kubescape ücretsiz CNCF destekli uyumluluk taraması sunar ve Trivy konteyner yaşam döngüsü boyunca hızlı güvenlik açığı tespitinde öne çıkar. ...

Infrastructure as Code (IaC) modern bulut operasyonlarının omurgası haline geldi, ancak 2026’da doğru aracı seçmek lisans tartışmaları, topluluk çatalları ve gelişen geliştirici tercihlerinin dönüştürdüğü bir manzarada navigasyon gerektiriyor. Bu kılavuz üç en önemli oyuncuyu karşılaştırıyor: Terraform, OpenTofu ve Pulumi. 2026’da IaC’in Mevcut Durumu IaC ekosistemi, HashiCorp’un Terraform lisansını Mozilla Public License 2.0 (MPL)‘den Business Source License (BSL)‘ye değiştirdiği 2023’te sismik bir değişim yaşadı. Bu karar, orijinal açık kaynak taahhüdünü sürdüren topluluk odaklı bir çatal olan OpenTofu’nun oluşmasını tetikledi. Bu arada Pulumi, geliştiricilerin altyapı kodunu genel amaçlı programlama dillerinde yazmalarına izin vererek alan özel diller yerine kendi nişini oydu. ...

Gözlemlenebilirlik, basit izlemeden modern yazılım operasyonlarının kritik bir bileşenine evrildi. 2026’da manzara, metrikler, loglar ve izlemeleri yapay zeka destekli içgörülerle birleştiren birleşik platformlar tarafından tanımlanıyor. Bu kılavuz, bilinçli bir karar vermenize yardımcı olmak için önde gelen gözlemlenebilirlik çözümlerini karşılaştırıyor. 2026’da Harika Bir Gözlemlenebilirlik Platformunu Ne Yapar? Gözlemlenebilirlik pazarı önemli ölçüde olgunlaştı. Sektör raporlarına göre, BT liderlerinin yalnızca %41’i platformlarının toplanan verilerden yararlı içgörüler elde etme yeteneğinden memnun. Şu anda temel farklılaştırıcılar şunlardır: ...

2026’da CI/CD pipeline araçları, kod entegrasyonundan production deployment’a kadar her şeyi otomatikleştirerek modern yazılım teslimatının omurgası haline geldi. En iyi CI/CD araçları—GitHub Actions, GitLab CI/CD, CircleCI, Jenkins ve Azure DevOps—artık piyasaya sürülme süresini önemli ölçüde azaltan sofistike iş akışı otomasyonu, çoklu bulut dağıtım yetenekleri ve yapay zeka destekli içgörüler sunuyor. GitHub Actions vs Jenkins vs GitLab CI karşılaştırmasında, geliştirme ekipleri yapı performansını, entegrasyon yeteneklerini ve operasyonel yükü değerlendirmeli. GitHub Actions, sorunsuz GitHub entegrasyonu ve cömert ücretsiz katmanı ile hakimiyetini sürdürürken, Jenkins tam kontrol gerektiren kurumlar için en esnek self-hosted seçeneği olmaya devam ediyor. Modern CI/CD araçları, basit yapı otomasyonundan container registry’leri yöneten, Kubernetes dağıtımlarını düzenleyen ve yazılım teslimat yaşam döngüsü boyunca uçtan uca görünürlük sağlayan kapsamlı DevOps platformlarına evrildi. ...

Konteyner çalışma zamanları, modern yazılım dağıtımı için kritik altyapı haline geldi. 2026’da Docker ve Podman arasında yapılacak seçim güvenlik duruşunu, operasyonel maliyetleri ve geliştirme iş akışlarını önemli ölçüde etkileyecek. Docker, olgun araçlara ve kapsamlı ekosistem desteğine sahip, en çok benimsenen konteyner platformu olmaya devam ediyor, ancak Docker Desktop’a yönelik lisanslama değişiklikleri, kurumsal ilgiyi açık kaynak alternatiflerine yöneltti. Podman, Docker CLI uyumluluğunu korurken tek hata noktalarını ortadan kaldıran, arka plan programı olmayan, köksüz bir mimari sunar. Konteyner çalışma zamanlarını değerlendiren kuruluşlar, özellikle Kubernetes kümelerini, CI/CD işlem hatlarını veya güvenliğe duyarlı iş yüklerini yöneten ekipler için, Docker’ın olgun ekosistemini Podman’ın önce güvenlik tasarımı ve sıfır maliyetli lisanslama modeliyle karşılaştırmalıdır. ...

Vector databases for AI applications have become essential infrastructure for RAG (Retrieval-Augmented Generation), semantic search, and recommendation systems in 2026. The best vector databases—Pinecone, Milvus, Qdrant, Weaviate, Chroma, pgvector, and Elasticsearch—provide efficient similarity search over high-dimensional embeddings at scale. Choosing vector databases requires evaluating query latency, index types (HNSW, IVF), deployment models (managed vs self-hosted), and cost structures. Pinecone excels as a fully managed solution with minimal operations, while Milvus provides maximum control for self-hosted deployments. Qdrant offers Rust-based performance with Docker simplicity, and pgvector extends PostgreSQL with vector capabilities. Vector database performance directly impacts RAG application quality—slow retrieval degrades LLM response times and increases costs. For teams building LLM applications, vector database selection is as critical as model choice. ...

Konteyner kayıt defteri platformları, 2026’da konteyner orkestrasyonu için kritik altyapı haline geldi. En iyi konteyner kayıtları (Docker Hub, GitHub Container Registry (GHCR), Amazon ECR, Google Artifact Registry, Azure Container Registry (ACR), Harbor ve GitLab Container Registry), Docker görüntüleri ve OCI yapıları için güvenli depolama, güvenlik açığı taraması ve hızlı dağıtım sağlar. Konteyner kayıtlarını seçmek, fiyatlandırma modellerinin, güvenlik özelliklerinin, coğrafi çoğaltmanın ve CI/CD entegrasyon yeteneklerinin değerlendirilmesini gerektirir. Docker Hub, en büyük genel kayıt defteri olmaya devam ediyor ancak hız sınırlama kısıtlamalarıyla karşı karşıya. GitHub Container Registry, GitHub yerel iş akışlarında öne çıkarken Amazon ECR, AWS hizmetleriyle derinlemesine entegre olur. Kendi kendine barındırılan Harbor, uyumluluğa duyarlı kuruluşlar için tam kontrol sağlar. Konteyner kayıt defteri seçimi, özellikle yüzlerce mikro hizmet dağıtan veya düzenlemeye tabi endüstrilerde faaliyet gösteren ekipler için dağıtım hızını, güvenlik duruşunu ve altyapı maliyetlerini doğrudan etkiler. ...

RAG çerçeveleri (Alım-Artırılmış Üretim çerçeveleri), 2026’da üretim düzeyinde yapay zeka uygulamaları oluşturmak için vazgeçilmez hale geldi. En iyi RAG çerçeveleri (LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy ve LangGraph) geliştiricilerin büyük dil modellerini alana özgü bilgi alımıyla birleştirmesine olanak tanır. LangChain, LlamaIndex ve Haystack’ı karşılaştırırken temel faktörler arasında token verimliliği, orkestrasyon yükü ve belge işleme yetenekleri yer alıyor. Performans kıyaslamaları, Haystack’ın en düşük token kullanımını (~1.570 token) elde ettiğini, DSPy’ın ise minimum ek yük (~3,53 ms) sunduğunu ortaya koyuyor. LlamaIndex belge merkezli uygulamalarda öne çıkıyor, LangChain maksimum esneklik sağlıyor ve Haystack üretime hazır işlem hatları sunuyor. RAG çerçeve mimarilerini anlamak, bilgi tabanları, sohbet robotları ve erişimle artırılmış üretim sistemleri oluşturan geliştiriciler için kritik öneme sahiptir. ...

2026’daki yapay zeka kodlama asistanları, basit otomatik tamamlama araçlarından gelişmiş kodlama ortaklarına dönüştü. En iyi yapay zeka kodlama yardımcıları (Cursor, GitHub Copilot, Codeium, Windsurf ve Supermaven) artık çoklu dosya yeniden düzenlemeyi yönetiyor, kod tabanlarının tamamını anlıyor ve karmaşık geliştirme iş akışlarını otomatikleştiriyor. Cursor ile GitHub Copilot ile Codeium’u karşılaştırırken geliştiricilerin AI kod tamamlama doğruluğunu, bağlam penceresi boyutunu ve çoklu dosya düzenleme yeteneklerini değerlendirmesi gerekir. GitHub Copilot, 20 milyon kullanıcı ve geniş IDE desteğiyle lider konumdayken Cursor, proje genelinde bağlam ve aracılı kodlama konusunda üstündür. Codeium gibi ücretsiz AI kodlama araçları, sınırsız tamamlama olanağı sunarak, AI destekli geliştirmeyi her geliştirici için erişilebilir hale getirir. ...

Açık kaynaklı LLM’ler (Büyük Dil Modelleri), 2026’da araştırma deneylerinden üretime hazır alternatiflere ve özel API’lere dönüştü. En iyi açık kaynaklı LLM’ler (DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 ve Gemma 3), kendi kendine barındırma ve özelleştirmeye olanak tanırken akıl yürütme, kodlama ve çok modlu görevlerde sınır düzeyinde performans sunar. Üretim LLM dağıtımlarının yarısından fazlası artık GPT-5 veya Claude gibi kapalı API’ler yerine açık kaynak modelleri kullanıyor. 2025’teki “DeepSeek anı”, açık kaynak LLM’lerin özel model yeteneklerini önemli ölçüde daha düşük maliyetlerle karşılayabildiğini kanıtladı. Açık kaynaklı LLM’leri seçen kuruluşlar, veri gizliliğine, maliyet öngörülebilirliğine, ince ayar esnekliğine ve API hız sınırlarından bağımsızlığa öncelik verir. DeepSeek, Llama ve Qwen karşılaştırmasını değerlendirmek, model mimarilerini, lisans kısıtlamalarını ve dağıtım seçeneklerini anlamayı gerektirir. Açık kaynak LLM’ler, veri yerleşimi, özel davranış veya API maliyetlerinin fahiş hale geldiği yüksek hacimli çıkarım gerektiren alanlarda öne çıkıyor. ...