Ön Koşul
Eğitim Hakkında
Eğitim İçeriği
● RPS, latency → SLO / error budget
● Availability → Deploy kararları
● Fault tolerance → Incident sonrası davranış
“Hangi mimari DevOps’u zorlar / rahatlatır?”
● Monolit deploy riski
● Mikroservis = observability maliyeti
● Event-driven = debug zorluğu
● HPA neden çalışmaz?
● Stateful servis scale edilir mi?
● Autoscaling + deploy çatışmaları
● L4 vs L7 neyi etkiler?
● Canary neden bazen öldürür?
● DNS neden “slow failover”dır?
● DB deploy, failover, scaling gerçekleri
● Read replica ne zaman patlar?
● Connection pool → outage sebebi
● DB = en zor scale edilen şey
● Timeout, retry, cascading failure
● Retry = Traffic amplification
● Timeout yanlışsa sistem çöker
● Cache invalidation = outage sebebi
● Cache stampede
● CDN + backend uyumsuzluğu
● Queue dolarsa ne olur?
● Consumer scale edilmezse?
● Back pressure nerede patlar?
● Image size → deploy süresi
● ENV vs secret
● Volume yanlış kullanımı
● Readiness vs liveness farkı
● Rolling update patlamaları
● Resource limit yanlışları
● Readiness vs liveness farkı
● Rolling update patlamaları
● Resource limit yanlışları
● Mesh neden debug cehennemidir?
● Gateway ile mesh farkı
● Ne zaman KULLANILMAZ?
● Log ≠ metric
● Alert nasıl yazılmaz?
● RCA nasıl yapılır?
● Log ≠ metric
● Alert nasıl yazılmaz?
● RCA nasıl yapılır?
● High traffic + yanlış deploy = outage
● Rollback stratejileri
● GitOps neden şart?
● High traffic + yanlış deploy = outage
● Rollback stratejileri
● GitOps neden şart?
● Rate limit, auth load, WAF
● Load test ≠ gerçek trafik
● Threshold nasıl belirlenir?
● Ne zaman scale ederiz?
Neden Bu Eğitimi Almalısınız ?
Eğitimde neler var?
- Yüksek trafikli sistemlerde RPS, latency, SLO ve error budget kavramlarının pratik kullanımı
- Monolit, mikroservis ve event-driven mimarilerin gerçek operasyonel maliyetleri
- Yatay ve dikey ölçekleme stratejileri, HPA’nın neden bazen çalışmadığı
- Stateless tasarımın ölçeklenebilirlik ve deploy süreçlerine etkisi
- Load balancing ve trafik yönlendirme (L4 vs L7, canary deploy riskleri)
- Yüksek trafikte veritabanı ölçekleme, read replica ve connection pool problemleri
- Dağıtık sistemlerde timeout, retry ve cascading failure senaryoları
- Cache ve CDN stratejileri, cache invalidation ve cache stampede riskleri
- Kubernetes temelleri: readiness/liveness, rolling update ve resource limit hataları
- Observability, deploy ve incident yönetimi: alarm yazımı, RCA ve rollback stratejileri
Eğitim kimler için uygun?
- Yüksek trafikli backend sistemler üzerinde çalışan ve kendisini geliştimek isteyen Backend Developer’lar
- Üretim ortamlarında sistem stabilitesinden sorumlu DevOps ve SRE mühendisleri
- Mikroservis ve dağıtık sistemlerle çalışan Senior / Mid-level yazılım mühendisleri
- Ölçeklenebilir sistem tasarımı ve operasyonel kararlar alan Tech Lead ve teknik yöneticiler
Eğitimde neler kazanacaksınız?
- Yüksek trafikli sistemlerde RPS, latency, SLO ve error budget kavramlarını doğru kullanmayı öğreneceksiniz
- Mimari seçimlerin (monolit, mikroservis, event-driven) operasyonel etkilerini analiz edebilmeyi geliştirebileceksiniz
- Yatay ve dikey ölçekleme kararlarını doğru senaryolarda almayı öğreneceksiniz
- Stateless servis tasarımıyla sistemlerin daha güvenli ölçeklenmesini sağlayabileceksiniz
- Load balancing ve trafik yönlendirme stratejilerini yüksek trafikte doğru şekilde uygulayabileceksiniz
- Veritabanı ölçekleme, read replica ve connection pool yönetimini güvenli şekilde tasarlamayı öğreneceksiniz
- Timeout, retry ve cascading failure problemlerini önceden öngörebilme yetkinliği kazanacaksınız
- Cache, CDN ve asenkron mimarilerde outage’a yol açan yaygın hatalardan kaçınabileceksiniz
- Kubernetes ortamlarında deploy, resource yönetimi ve servis sağlığını doğru şekilde yönetebileceksiniz
- Observability, alarm yazımı ve incident sonrası etkili RCA yapabilme becerisi kazanacaksınız
Önemli Notlar
Program ücretlerine KDV dahil değildir.

