2026’da Bulut ve DevOps Trendlerinde Yeni Yönelimler
Konuya bakış InfoQ Ana Sayfası Makaleleri InfoQ Cloud ve DevOps Trendler Raporu – 2026 Bulut InfoQ Cloud ve DevOps Trendler Raporu – 2026 13 dk okuma Bizi takip edin Bu makaleyi dinleyin – 0:00 Ses oynatılmaya…
Konuya bakış
InfoQ Ana Sayfası Makaleleri InfoQ Cloud ve DevOps Trendler Raporu – 2026 Bulut InfoQ Cloud ve DevOps Trendler Raporu – 2026 13 dk okuma Bizi takip edin Bu makaleyi dinleyin – 0:00 Ses oynatılmaya hazır Tarayıcınız ses öğesini desteklemiyor. 0:00 0:00 Okuma listesi Önemli Çıkarımlar Yapay zeka, deney yapmaktan kurumsal yürütmeye geçti ve bu, bulut stratejisini doğrudan etkiliyor.
Kuruluşlar bireysel kodlama asistanlarından ekip ve kurumsal düzeydeki yapay zeka sistemlerine geçiş yapıyor; aracılar, yapay zeka platformları ve model altyapısı stratejik öncelikler haline geliyor. Bulut güvenilirliği yeniden ön planda.
Büyük bulut sağlayıcılarındaki son kesintiler, mimarlara esnekliğin, çok bölgeli tasarımın ve operasyonel hazırlığın en yeni bulut hizmetlerini benimsemek kadar önemli olduğunu hatırlattı. Platform ekipleri inşaatçılardan kolaylaştırıcılara doğru evriliyor. Basitçe altyapı sağlamak yerine, gölge platform girişimlerini azaltırken yapay zeka yeteneklerini, yönetimini ve geliştirici iş akışlarını standartlaştırıyorlar.
Nasıl işliyor?
FinOps’un bulut maliyetlerinin ötesine geçmesi gerekiyor. AI belirteci kullanımı büyük bir operasyonel gider haline geldi, ancak kuruluşlar hâlâ AI harcamalarını geliştirici üretkenliği ve iş sonuçlarıyla ilişkilendirmenin etkili yollarından yoksun. Dijital egemenlik mimari bir mesele haline geliyor.
Avrupalı kuruluşlar egemen bulut stratejilerini giderek daha fazla değerlendiriyor; Küresel bulut platformlarına güvenme ile ilgili yasal gereklilikler önemli bir zorluk olmaya devam ediyor. InfoQ Eğilim Raporları, InfoQ okuyucularına mimarların ve teknik liderlerin öncelik vermesi gerektiğine inandığımız konulara ilişkin kısa ve net bir genel bakış sunar.
Bu rapora ve güncellenmiş DevOps ve Cloud InfoQ trendleri grafiğine ek olarak, çeşitli editörlerin ve InfoQ arkadaşlarının bu trendleri tartıştığı bir podcast de mevcuttur. Yıllık trendler raporunun önemli bir parçası, hangi trendlerin ve konuların yenilikçiler kategorisine, hangilerinin ise erken benimseyenler ve erken çoğunluk kategorilerine yükseltildiğini gösteren trendler grafiğidir.
Pratik değerlendirme
Kategoriler Geoffrey Moore’un Crossing the Chasm adlı kitabına dayanmaktadır. InfoQ’da öncelikle henüz uçurumu aşmamış kategorilere odaklanıyoruz. İşte bu yılın grafiği: InfoQ ekibinin geçen yıl trend raporunu tartışmasından bu yana bazı önemli yenilikler ve gelişmeler meydana geldi (aşağıdaki 2026 trend grafiğine bakın).
Bu makale, teknolojinin benimsenmesinin farklı aşamalarını gösteren trend grafiğini öne çıkarıyor ve geçen yılın trend raporundan bu yana eklenen veya güncellenen tek tek teknolojiler hakkında daha fazla ayrıntı sağlıyor. Ayrıca benimseme grafiğinde hangi teknolojilerin ve trendlerin tanıtıldığını da tartışıyoruz.
Geçen yılın raporundan bu yana değişen bazı önemli noktalar şunlardır: Yenilikçiler Listemizdeki ilk kategori Benimseme grafiği Yenilikçiler, bugün yalnızca en ileri görüşlü ekiplerin geliştirdiği yeni yaklaşımları yerleştirdiğimiz yerdir. Bu yıl yeni girenler, yapay zeka altyapısının ne kadar hızlı bir şekilde birinci sınıf bir mimari konu haline geldiğini yansıtıyor.
Nelere dikkat edilmeli
Kurumsal Yapay Zeka Platformları ve Yapay Zeka Ağ Geçitleri Bu yılın en belirgin değişimlerinden biri, bireysel yapay zeka asistanlarından, özellikle kurum içinde, merkezi olarak yönetilen yapay zeka platformlarına geçiştir.
Kuruluşlar, her ekibin kendi modellerini kurmasına izin vermek yerine, merkezi bir ağ geçidi, onaylanmış bir model kataloğu ve sağlanan ekip çalışma alanları ile dahili bir yapay zeka platformu kurmaya başlıyor. Model doğrudan yerleşik API yönetimi düşüncesinden ödünç alınır ve bunu modellere, araçlara ve aracılara uygular.
Steef-Jan Wiggers: Merkezileştirilmiş yapay zeka ağ geçidinize sahip olduğunuz merkez bağlantılı bir model, yani temel olarak API yönetiminizden bahsettiniz, ama sonra yapay zekanız için. Sanırım Apigee’de var, Microsoft’ta API yönetimi var, ancak bunu bir AI ağ geçidi olarak da konumlandırabilirsiniz. Ve bunun arkasında merkezi model kataloğunuz var, yani kullanılmasına izin verilenler.
Ve sonra jant teli dedikleri yere gidecekler, böylece ekibiniz platformda oluşturulacak. Bu platformlar erken kalıyor. Wiggers’ın da belirttiği gibi, hub-spoke modelinin pratikte nasıl yaygınlaştığı hala açık bir sorudur.
Ama seyahatin yönü belirsiz Akable: maliyet kontrolü için model yönlendirme, egemenlik için şirket içi barındırma ve yüz ekibin her birinin kendi model kararlarını vermemesini sağlayan yönetilen bir katalog. Yapay Zeka ve Tokenomik için FinOps Bulut için FinOps olgun bir disiplindir ancak yapay zeka harcamaları, mevcut araçların henüz yeterince kapsamadığı yeni bir sınır açmıştır.
Token tüketimi büyük bir operasyonel gider haline geldi ve panel, bu harcamayı değere bağlamanın çözümsüz kaldığı konusunda samimiydi. Matt Saunders gerilimi açıkça yakaladı. Matt Saunders: FinOps araçları size Matt Saunders’ın Opus, Fable, Sonnet ve benzeri platformlardaki tokenlara X, Y, Z dolar harcadığını söyleyebilir. Ancak bildiğim kadarıyla hiçbiri bunu sonuçlarla ilişkilendiremez.
Renato Losio, yapay zeka maliyetlerinin çoğunlukla başka bir şeyin temsilcisi olduğunu, bu durumun da onları optimize etmeyi, depolama sınıfı veya veri aktarımı gibi belirleyici satır öğelerine göre çok daha zor hale getirdiğini belirtti. Daha derin bir belirsizlik de var: Bugünkü model fiyatlarının, kilitlenmeyi artırmak için mi sübvanse edildiği, yoksa gerçek uzun vadeli maliyeti yansıtıp yansıtmadığı.
Shweta Vohra, sorunun şeklini FinOps Vakfı’nın bakış açısıyla çerçeveledi. Shweta Vohra: Şu anda ajanların kaosu, gördüğümüz Mikroservis zamanlarından daha büyük. Yapay zeka ve bulut optimizasyonları konusunda zaten büyük israf kayalarına çarptık. Ancak artık aracılar – çok sayıda aracı – şeklinde daha küçük fırsatlarımız ve zorluklarımız var.
Bunların yerine büyük modeller, büyük yatırımlar ve MLOps, artık bu küçük çakıl taşlarına ulaştık. Bunları bir araya toplayıp anlamlandırmamız gerekiyor. Bu nedenle FinOps Vakfı, Tokenomik Vakfı’nı da dağıttı. Aynı zamanda Linux Vakfı’nın altında Agentic AI Vakfı doğdu. Egemen Bulut Stratejileri Dijital egemenlik, özellikle Avrupa’da bir politika tartışmasından mimari bir tartışmaya dönüştü.
Kuruluşlar, verileri ve giderek daha fazla modeli bölgesel sınırlar içinde tutmak için gerçekte ne gerektiğini değerlendiriyor. Uygulayıcılardan gelen dürüst yanıt, kurumsal mülkün büyük bir kısmının Amerikan platformları ve SaaS üzerine inşa edilmesi durumunda tam egemenliğin zor olduğudur.
Steef-Jan Wiggers, işvereninde çekirdek politika sistemine kadar hemen hemen her uygulamanın, sistemin ve hiper ölçekleyicinin Amerikan malı olduğunu, dolayısıyla tamamen egemen olmanın neredeyse her şeyi yeniden inşa etmek ve yeniden tasarlamak anlamına geleceğini belirtti.
Avrupalı sağlayıcılar IaaS ve depolama sağlayabilir ancak platform ve SaaS katmanları, örneğin Salesforce gibi bir CRM’nin açık bir egemen eşdeğeri yoktur. Renato Losio, mevcut Avrupa alternatifleri dalgasının hiper ölçekleyici derinliğiyle eşleşebileceği konusunda şüpheliydi. Renato Losio: Avrupa’da alternatif sunan sağlayıcıların çoğu çoğunlukla pazarlamadır.
Gerçek bir alternatif olması gereken düzeyde hizmet sunmuyorlar. Bana biraz hatırlatıyor S3’ün ilk günleri, herkesin temelde S3 API’si ile çalışan tek bir sunucudan oluşan bir S3 arka ucuna sahip olduğunu iddia ettiği dönem. Ancak egemen bölge baskısının en azından ekiplerin daha önce dikkate almadığı bir zorluğun farkına varmasını sağladığını kabul etti.
Mark Silvester, denetime tabi Avrupalı müşteri tabanından somut bir karşı sinyal sundu. Mark Silvester: Müşterilerimizin tümü Avrupa’da bulunuyor ve her şeyin Avrupa’da kalması konusunda kesinlikle kararlılar. Müşterilerimizin yaklaşık yarısı aslında kademeli olarak şirket içi geri geçiş yapıyor. Kesinlikle gördüğüm bir trend.
Erken Benimseyenler Erken Benimseyenler kategorisinde, bulut mühendisliğine yönelik yapay zeka aracılarını ve daha geniş aracı altyapı yarışını öne çıkarıyoruz. Geçtiğimiz yıl bulut mühendisliğine yönelik yapay zeka aracılarını Yenilikçiler kategorisinde konumlandırdık; Bu yıl, yönetimdeki sürekli sürtüşmeye rağmen evlat edinme, onları teşvik edecek kadar ilerledi.
Bulut Mühendisliği için Yapay Zeka Aracıları Hiper ölçekleyiciler, aracıları bir araştırma merakı değil, bir ürün önceliği haline getirdi. Büyük bulutlar genelinde aracı kayıtları, DevOps aracıları ve korumalı alan yürütme ortamları hızla art arda gönderildi. Steef-Jan Wiggers bunu bir altyapı silahlanma yarışı olarak tanımladı.
Steef-Jan Wiggers: Ajan altyapısında silahlanma yarışının temelde devam ettiğini söyleyebilirim. Zaten ürünlere yatırım yapan çok sayıda hiper ölçekleyiciyi görüyorsunuz. Aracı kaydı, DevOps ag AWS ile birlikte çalışıyor, sanırım Microsoft’un bile DevOps aracıları var ve Google’ın bir GKE Agent Sandbox, Cloudflare’ın ise dinamik iş yükleri gönderdiğini görüyorsunuz.
Bu hiper ölçekleyicilerden bazıları gerçekten de yapay zeka altyapısını ürünlerine yerleştiriyor. Ancak kurumsal benimseme, yönetişim ve uyumlulukla denetlenir.
Mark Silvester ve Wiggers, düzenlemeye tabi ortamlarda çalışıyorlar ve aynı koordinasyon sorununu tanımlıyorlar: bireysel ekipler, ortak bir temel olmadan yapay zeka ile yarışıyor, birbirlerinin çalışmalarını kopyalıyor ve DORA kapsamında uygulamaya konulanlar gibi güvenlik ve uyumluluk kontrolleriyle karşı karşıya kalıyor.
Bu kuruluşlarda yinelenen ve sağlıklı bir soru, belirli bir sorunun yapay zekaya ihtiyaç duyup duymadığı veya girdi yönetimi gibi mevcut yeteneklerle halihazırda çözülüp çözülmediğidir. Ajan Altyapısı ve Yönetişim Otomasyonu Bireysel aracıların ötesinde, mikro hizmetlerle daha uyumlu bir model ortaya çıkıyor: kodlama, test ve CI için özel aracılar, çok güçlü tek bir modelle değiştirilmek yerine koordine ediliyor.
Matt Saunders, yılı, daha büyük sınır modellerine yatırım yapan takımlar ile daha küçük, amaca yönelik ajanlar oluşturan takımlar arasında bir bölünme olarak tanımladı. Hangi felsefenin kazanacağı ya da birleşip birleşmeyeceği gelecek yılın en ilginç açık sorularından biri. Yönetişim araçları yetişmeye başlıyor. Saunders, MCP için merkezi kimlik doğrulamanın geldiğini vurguladı.
Protokolün en keskin erken sorunlarından biri: ajanların, onları kuran kişinin izinlerini devralması. Matt Saunders: Yakın zamanda InfoQ’da MCP’nin artık merkezi kimlik doğrulamaya sahip olduğu hakkında bir makale yayınladım. Yani merkezi kimlik doğrulama için bir eklenti var. MCP’nin gelip dahili organizasyonunuzda sahip olduğunuz izinler ve IAM üzerinde kaba bir şekilde davrandığına dair bir algım var.
Bu da kaçınılmaz olarak gerektiği kadar benimsenememesine yol açtı. Erken Çoğunluk Platform mühendisliğini ve Model Bağlam Protokolünü Erken Çoğunluk kategorisine yükseltiyoruz. Her ikisi de tartışmaların, bunların benimsenip benimsenmeyeceğinden geniş ölçekte en iyi nasıl çalıştırılacağına kaydığı noktaya kadar olgunlaştı. Platform Mühendisliği Platform mühendisliği sessizce temel haline geldi.
Panel, bunun yapay zeka dışı çalışmaları için üretken bir tutma modelinde olduğunu, istikrarlı, iyi anlaşıldığını ve artık heyecan verici bir sınır olmadığını, ajansal yapay zekanın ise platform ekipleri için yeni deney kaynağı haline geldiğini açıkladı.
Platform ekibinin rolü, oluşturucudan etkinleştiriciye doğru değişiyor: AI yeteneklerini standartlaştırarak ekiplerin her birinin bunları yeniden keşfetmesini engellemek ve merkezi teklif yeterince iyi olmadığında ortaya çıkan gölge platformları azaltmak.
Mark Silvester: Yapay zekayı yerel olarak etkinleştiren bir unsur haline gelmek için birlikte çalıştığımız müşterilerle birlikte platform mühendisliği ekiplerinin muhtemelen ana odak noktası haline geldi her zaman bir darboğaz haline gelmemelerini sağlamak için. Platform yeterince iyi değilse takımlar bunu tamamen farklı bir şekilde kendileri yapmak isteyecektir.
Matt Saunders, disiplinin yapay zeka dışı çalışmasının verimli bir tutma modeli içinde olduğunu tanımladı: Ekipler artık altyapıyı en iyi şekilde Terraform nasıl oluşturacaklarını tartışmıyor; bunun yerine veri egemenliği, model barındırma ve sınır modelleri etrafında erişim kontrolü, yüz kişinin her birinin kendi kararlarını vermemesi için platform düzeyinde nasıl değer katılacağı üzerinde çalışıyor.
Shweta Vohra, daha geniş topluluk hala kimliğini tartışsa da platform mühendisliğinin pratikte erken çoğunluğa ulaştığını savundu. KubeCon’da geniş bir kitlenin yaklaşık %70’inin platform mühendisliğini DevOps’un yeniden adlandırılmış hali olarak gördüğünü buldu; bu, araçlar pekişse bile disiplinin algı açısından hâlâ olgunlaşmakta olduğunun kanıtıdır. Ayrıca iki rol arasında keskin bir ayrım çizdi.
Shweta Vohra: Artık bir platform mühendisi ile bir geliştirici arasında bir fark olması gerekiyor. Geliştiricinin daha yüksek soyutlama katmanlarında olması gerekir ve platform mühendisi de motorlar, altyapı, Kubernetes ve benzeri konularda temellerini koruyabilir. Platform mühendisliği 2.0’a geçmenin zamanı geldi.
Ajans geliştirici portalları yeni bir şey ve ÜİYOK’lerde gördüğümüz gibi henüz başlangıç aşamasındayız, ancak bu sefer daha hızlı olgunlaşacak. A’ya odaklanmanızı tavsiye ederim Bir sonraki büyük şey olarak platformları yerelleştiriyorum. Bu alanda gerçekleşecek daha pek çok şey var. Model Bağlam Protokolü (MCP) MCP, hızla yapay zeka araçları için varsayılan entegrasyon protokolü haline geliyor.
Anthropic tarafından 2026’nın sonlarında tanıtılan bu özellik, modellerin harici araçlara ve verilere nasıl bağlandığını standartlaştırıyor. Bu yılki konuşmalar MCP’nin önemli olup olmadığı hakkında değil, onu güvenli bir şekilde çalıştırmak hakkındaydı: ne kadar araç yüzeyinin açığa çıkarılacağı, en az ayrıcalıkların nasıl uygulanacağı ve mevcut kimlik ve erişim kontrolleri altına nasıl getirileceği.
Shweta Vohra, MCP aracılığıyla hangi araçların açığa çıkacağının sınırlandırılmasının standart bir uyumluluk kontrol noktası haline geldiğini ve merkezi kimlik doğrulamanın (yukarıda tartışılan) gelişinin, protokolün ciddi kurumsal kullanıma geçişini işaret ettiğini belirtti. Vohra ayrıca 2026’in sonlarında kurulan Agentic AI Foundation’ı cesaret verici bir standardizasyon çabası olarak işaretledi.
İşletmelerin ihtiyaç duyduğu güvenlik ve uyumluluk olgunluğu için standardizasyon ön koşuldur ve çalışmalar henüz erken olsa da gidişat olumludur. Geç Çoğunluk Geç Çoğunluk kategorisi artık tamamen benimsenen ve çekirdek mimari olarak ele alınan teknolojileri kapsar. Bu yıl bir tema yeniden ön plana çıktı: güvenilirlik.
Bulut Güvenilirliği ve Dayanıklılığı Yapay zekaya olan tüm ilgiye rağmen, Renato Losio için en şaşırtıcı trendin bununla hiçbir ilgisi yoktu. Büyük bulut hizmetlerinin güvenilirlik açısından ne kadar kötü performans gösterdiği
İlgili yazılar
- Yazılımcılar İçin 2026’da Bulut IDE Kullanımı ve Avantajları
- 2026’da Yapay Zeka Chatbotları Nasıl Kurulur ve Kullanılır
Editörün Notu
Bulut ve DevOps alanında yapay zeka entegrasyonları ile çok bölgeli ve esnek mimarilerin önemi artarken, kuruluşların bu trendleri stratejik planlarına dahil etmeleri rekabet avantajı sağlayacaktır.
