Endüstriyel otomasyon projelerinde ve kurumsal yazılım mimarilerinde hangi disiplinin hangi sorumluluğu üstleneceği, sahada performans, güvenlik ve operasyonel süreklilik açısından doğrudan etki eder. Bir üretim hattında PLC, gömülü kontrol ve üst sistem entegrasyonu söz konusu olduğunda yalnızca yazılım kodu yazmak değil, aynı zamanda donanım-sinyal davranışını anlamak gerekir. Benzer şekilde, yüksek trafikli bir dağıtık uygulamada yalnızca donanım seçimi yeterli değildir; yazılımın beklenen TPS (transactions per second) ve uçtan uca gecikme hedeflerini karşılaması esastır.
Operasyonel risk, genellikle sınır koşullarında (yük atma, ağ dalgalanması, sensör arızası) açığa çıkar. Bu riskleri yönetebilmek için hem bilgisayar mühendisliği hem yazılım mühendisliği disiplinlerinin ölçülebilir kriterlerle konuşması gerekir: ms düzeyinde gecikme hedefleri, % olarak hata oranı, TPS veya IOPS gibi kapasite rakamları. Proje başarısında teknik kapsamın net tanımlanması, hata izolasyonu sürelerini (MTTR) doğrudan etkiler.
Teknik kapsamı net çizmek; hangi ekiplerin donanım arızasını, hangi ekiplerin kod regresyonunu, hangi ekibin performans darboğazını inceleyeceğini belirler. Bu ayrım, saha içgörülerimizle desteklendiğinde (örneğin Türkiye’de ağır sanayi sahalarında beklenen paket kaybı aralığı) daha uygulanabilir hale gelir. Unutmayın: belirsizlik saha maliyetini ciddi oranda yükseltir.
Bu yazıda, hem mimari hem operasyonel perspektiften hangisinin ne zaman baskın olması gerektiğini, ölçülebilir parametrelerle nasıl test edileceğini ve sahada nasıl daraltma yapılacağını ele alacağım. KB Yazılım’ın saha deneyimiyle desteklenmiş somut öneriler sunulacak.
Bilgisayar mühendisliği, sistem seviyesinde donanım, ağ ve işletim sistemi etkileşimlerini; yazılım mühendisliği ise uygulama mantığı, veri yapıları, sürüm yönetimi ve geliştirme süreçlerini ön plana koyar. Ölçülebilir sınırlar, örneğin uçtan uca gecikme hedefi (≤ 50 ms) veya hata oranı (≤ %0.01) gibi SLA maddeleriyle tanımlanmalıdır.
Sistem bileşenleri arasındaki ilişkiyi netleştirmek, sorumlulukları ve test senaryolarını belirler: ağ paketleri, IPC gecikmeleri, disk I/O ve uygulama işlem süresi toplamı uçtan uca gecikmeyi oluşturur. Örneğin bir MES entegrasyonunda sensör-okuma → veri işleme → veri gönderme zincirinde her bir adım için 5–20 ms aralığında ölçüm beklemek pratik olabilir; sahadan gözlemlediğimiz iyileştirmeler %20–%40 aralığında gerçekleştiğinde operasyonel süreklilik belirgin şekilde artıyor.
Bu bölüm, tanımları ve sınırları net olarak koyar: hangi metriğin hangi ekip tarafından sağlanıp monitor edileceği kararları tasarım aşamasında alınmalıdır.
Bilgisayar mühendisliği, donanım ve işletim sistemi düzeyindeki kaynak yönetimini ve gerçek zamanlı tepki gereksinimlerini kapsar; amaç, fiziksel sınırlar içinde deterministik davranış sağlamaktır.
Yazılım mühendisliği, yazılımın modülerliğini, test edilebilirliğini ve sürüm yönetimini önceler; amaç, sürdürülebilir kod ve değişiklik yönetimi ile istenen işlevselliği sağlamaktır.
SLA tanımı, her bileşen için ölçülebilir hedefleri (ms, TPS, % hata) içermelidir; bu hedefler, hem mimari kararları hem saha denetimlerini yönlendirir.
Uçtan uca gecikme, ağ, işlemci ve uygulama kuyruklarının toplamıdır. Tek başına ağ gecikmesi 10–30 ms iken işlemci kuyruğu ve GC duraklamaları ek 50–200 ms getirebilir; bu fark, gerçek zamanlı kontrol sistemlerinde kabul edilemez arızalara yol açar.
Bu davranışın riski, belirsiz zamanlama altında kontrol döngülerinin bozulmasıdır; saha örneğinde bir bantlama hattında 100 ms artan gecikme üretim hattı verimini %12 düşürebilir.
Yetersiz kaynak planlaması, CPU, bellek veya I/O tıkanmalarına neden olur. Spesifik olarak, bir servis için 1.000 TPS hedeflenmişse ve tek örnek max 250 TPS veriyorsa, scale-out gereklidir; yatay ölçek için network ve state yönetimi tasarlanmalıdır.
Aksi durumda hizmet kesintileri ve yükselen hata oranları (%5–%20) gözlenir; saha deneyi: bir üretim raporlama servisi yatayda büyütülmeden önce p95 yanıt süresi %300 artış gösterdi.
Log eksikliği, korelasyon anahtarlarının olmaması ve dağıtık izleme araçlarının yetersiz kurulumu, arızaların daraltılmasını geciktirir. Ortalama MTTR birkaç saatten birkaç güne çıkabilir; saha örneğimizde doğru korelasyon yoksa MTTR 4 kata kadar arttı.
Observability olmadan, hatalar sadece semptomlarla teşhis edilir; root cause analizi yerine geçici düzeltmeler sıklaşır.
Gömülü yazılımın donanım kısıtlarını göz ardı etmesi veya sürücü uyumsuzlukları üretim sahasında beklenmeyen arızalara neden olur. Örneğin I2C hatasında bekleme süreleri artarsa veride kayıp veya yeniden iletim görülür; sonuçta veri bütünlüğü ve throughput düşer.
Donanım-yazılım uyumsuzluğu, saha ekiplerinin müdahale sıklığını doğrudan arttırır ve bakım maliyetlerini yükseltir.
| Kod | Belirti | Olası Neden | Ölçüm |
|---|---|---|---|
| ERR-101 | p95 yanıt süresi artışı | GC/pool starvasyon | Heap histogram + GC pause ms |
| ERR-202 | Ağ paket kaybı | Fiziksel kablo/EMI | pcap ile packet loss % |
| ERR-303 | Sensor veri tutarsızlığı | Firmware sürüm mismatch | CRC check % başarısızlık |
Problem tespiti yapılırken somut, katmanlı ve tekrarlanabilir yaklaşıma ihtiyaç vardır. Fizikselden uygulamaya doğru ilerleyen dört adımlık bir daraltma akışı öneriyorum:
Bir enerji üretim tesisinde SCADA raporlama servisi aniden gecikmeye başladı; ilk varsayım ek yazılım güncellemesi yüzünden kod regresyonuydu. Takım önce microservice sürümlerini geri aldı ancak gecikme devam etti. Log korelasyonu yapıldığında, hatanın p95 gecikme artışının ağ katmanında yoğunlaşmış olduğu görüldü.
Analiz sonucu root cause: tesis içinde yeni kurulan kablolu haberleşme hattının zayıf topraklama nedeniyle paket kaybını %4’ten %18’e çıkarmasıydı. Kalıcı çözüm, kablolama yeniden düzenlenmesi, fiziksel zemin iyileştirmesi ve veri linkinde FEC (forward error correction) aktivasyonu oldu. Ölçülebilir sonuç: uçtan uca p95 gecikme %45 azaldı ve hata oranı %18’den %1.2’ye düştü.
Dayanıklı sistemler ölçülebilir hedeflerle, otomatik alarmlarla ve düzenli yük testleriyle korunur. KB Yazılım yaklaşımı, saha ölçümleri ile mimari kararları bütünleştirir ve uzun vadeli stabiliteyi garanti altına alır.
"Ölçemediğinizi iyileştiremezsiniz; saha verisi olmadan mimari kararlar sadece varsayımdır."
Bilgisayar mühendisliği ve yazılım mühendisliği ayrımı pratikte sabit çizgilerle değil, sorun türüne göre değişen sorumluluklarla işler. Kritik kararlar ölçülebilir SLA’lar (ms, TPS, % hata, MTTR) üzerinden verilmelidir. Çok katmanlı yaklaşım, fiziksel altyapıdan uygulama izlemeye kadar tüm bileşenleri kapsayan test ve izleme disiplinine dayanır.
KB Yazılım olarak saha içgörülerimizle (örneğin Türkiye ağır sanayi sahalarındaki kablolama ve EMI gözlemleri) mimari kararları şekillendiriyor; ölçüm kültürünü projelere entegre ederek %30–%50 aralığında operasyonel iyileşme sağlıyoruz. Birlikte çalışarak sisteminizi hem sağlam hem izlenebilir kılabiliriz. Proje hedeflerinizi paylaşın, pratik bir ölçüm planı ile başlayalım.