Erken aşama startup’lar ağır mimariye fazla hızlı hareket ettiklerinde kilitlenir. Yaygın başarısızlık kalıplarını, yalın alternatifleri ve AI destekli geliştirmenin daha güvenli, hızlı iterasyonları nasıl kolaylaştırdığını öğrenin.
“Geleneksel mimari” genellikle katı bir kutu şeması ve kurallar seti gibi görünür: belirgin katmanlar (UI → servis → domain → veri), standartlaştırılmış çerçeveler, paylaşılan kütüphaneler ve bazen iyi tanımlanmış sınırları olan bir dizi mikroservis. Bu yapı öngörülebilirliğe göre kurulur—net kontratlar, sabit yol haritaları ve birçok ekip arasındaki koordinasyon üzerine.
Büyük kuruluşlarda bu desenler ölçekte riski azaltır:
Gereksinimler nispeten stabil ve organizasyon büyük olduğunda, ek yük geri dönüşünü verir.
Erken aşama startup’larda nadiren bu koşullar vardır. Genelde şunlarla karşı karşıyadırlar:
Sonuç: büyük şirket mimarisi, startup’ı erken yapılmış yapılara kilitleyebilir—belirsiz domainler etrafında temiz katmanlar, ortadan kalkabilecek özellikler etrafında servis sınırları ve deney yapmayı yavaşlatan çerçeve ağırlıklı yığınlar.
Startup’lar öğrenme hızını optimize etmeli, mimari mükemmeliyeti değil. Bu, “hızlı hareket edip her şeyi kır” demek değildir. Anlamı, hâlâ koruyucu çitler sağlayan en hafif yapıyı seçmektir: basit modüler sınırlar, temel gözlemlenebilirlik, güvenli dağıtımlar ve ürün stabilleştiğinde evrilebilecek net bir yol.
Erken startup’lar genelde “temiz” sistem tasarlayamadıkları için değil, iterasyon döngüsünün çok yavaş olduğu için başarısız olur. Geleneksel mimari, hız ve netliğin en çok önem taşıdığı noktalarda bozulmaya başlar.
Erken yapılan mikroservisler, ürün stabil olmadan dağıtılmış karmaşıklık ekler. Özellik geliştirmek yerine dağıtımları koordine edersiniz, ağ çağrılarını yönetirsiniz, yeniden denemeler/zaman aşımıyla ilgilenirsiniz ve sistem parçalanmış olduğu için ortaya çıkan hataları debug edersiniz.
Her servis basit olsa bile aralarındaki bağlantılar karmaşıktır. Bu gerçek iş yüküdür—ve MVP aşamasında genelde müşteri değeri yaratmaz.
Büyük şirket mimarisi sık sık ağır katmanlaşmayı teşvik eder: repository’ler, factory’ler, her yerde arayüzler, genelleştirilmiş “motorlar” ve birçok gelecekteki kullanım durumunu destekleyecek çerçeveler.
Erken bir startup’ta domain henüz bilinmiyor. Her soyutlama, kalıcı olacak bir tahmindir. Anlayışınız değiştiğinde (ki değişecek), bu soyutlamalar sürtünme yaratır: yeni gerçekliği eski şekillere uydurmak için zaman harcarsınız.
“Ölçeğe hazır” seçimler—karmaşık önbellekleme stratejileri, her yerde event-driven mimari, detaylı sharding planları—sonradan akıllıca olabilir. Erken dönemde bunlar sizi günlük değişiklikleri daha zor yapan kısıtlara kilitleyebilir.
Çoğu startup önce peak yük için optimize etmeye ihtiyaç duymaz. Öncelik, iterasyon hızını artırmak: inşa etmek, göndermek ve kullanıcıların gerçekten ne yaptığını öğrenmek olmalıdır.
Geleneksel kurulumlar genelde özel roller ve stabil ekipler varsayar: tam CI/CD pipeline’ları, çoklu ortam yönetişimi, katı sürüm ritüelleri, kapsamlı dokümantasyon standartları ve ağır inceleme süreçleri.
Küçük bir ekiple bu ek yük doğrudan ürün ilerlemesiyle yarışır. Uyarı işareti basittir: küçük bir özellik eklemek birden çok repo, bilet, onay ve sürüm koordine etmeyi gerektiriyorsa, mimari zaten ivmenizi tüketiyor demektir.
Erken startup’lar genelde “yanlış” veritabanını seçtikleri için ölmezler. Yavaş öğrenmeleri yüzünden ölürler. Kurumsal tarz mimari, ürünün kimse tarafından istenip istenmediğine dair kanıt olmadan çok önce o öğrenme hızını sessizce aşındırır.
Katmanlı servisler, mesaj kuyrukları, katı domain sınırları ve ağır altyapı ilk sürümü bir kilometre taşı yerine bir proje haline getirir. İnsanlar nereye gitmek istediklerini bilmeden önce “yolları ve köprüleri” inşa etmek zorunda kalır.
Sonuç: her küçük değişiklik birden çok bileşeni dokunmayı, dağıtımları koordine etmeyi ve servisler arası davranışı debug etmeyi gerektirir. Her seçim “en iyi uygulama” olsa bile sistem değişmeye zor hale gelir; oysa değişim esas amaçtır.
Bir startup’ın nadir kaynağı kod değil—dikkattir. Geleneksel mimari dikkati makineyi sürdürmeye çeker:
Bu işler daha sonra gerekli olabilir, ama erken aşamada genelde daha yüksek değerli öğrenmeleri—kullanıcılarla konuşmak, onboarding’i iyileştirmek, ana iş akışını sıkılaştırmak, fiyat doğrulamak—yerine alır.
Sistemi birçok parçaya böldüğünüzde, kırılma yollarını da çoğaltırsınız. Ağ problemleri, kısmi kesintiler, yeniden denemeler, zaman aşımı ve veri tutarlılığı sorunları artık sadece mühendislik problemleri değil, ürün riskleri haline gelir.
Bu hataları yeniden üretmek ve açıklamak daha zordur. Bir müşteri “çalışmadı” dediğinde ne olduğunu anlamak için birden çok servisten log toplamak gerekebilir. MVP’ye ulaşmaya çalışan bir ekip için bu ağır bir maliyettir.
En tehlikeli maliyet bileşik karmaşıklıktır. Yavaş sürümler geribildirimi azaltır. Azalan geribildirim tahminleri artırır. Tahminler yanlış yönde daha fazla kod yazdırır—bu da karmaşıklığı daha da artırır. Zamanla mimari, hizmet ettiğiniz bir şey olmaktan çıkar; sizin hizmet ettiğiniz bir şeye dönüşür.
Eğer özellik göndermenize rağmen “geride” hissetmeye başladıysanız, bu geribildirim/karmaşıklık döngüsü genellikle nedenidir.
Erken startup’lar mükemmel bir mimari diyagram eksikliğinden ölmezler. Zaman, para veya ivme tükendiği için müşteri ne istediğini öğrenemeden ölürler. Klasik kurumsal mimari ise tam tersini varsayar: stabil gereksinimler, bilinen domainler ve makineyi çalıştırmak için yeterli insan ve bütçe.
Gereksinimler haftalık veya günlük değiştiğinde, “nihai şekil” için optimize edilmiş mimari sürtünme yaratır. Ağır ön soyutlamalar (çok katman, genel arayüzler, kapsamlı servis sınırları) onboarding’ı revize etmek, fiyat kurallarını değiştirmek veya yeni akış test etmek gibi basit değişiklikleri yavaşlatır.
Erken dönemde gerçek varlıklarınız henüz belirgin değil. “Workspace” ile “account” aynı şey mi? “Subscription” bir faturalama kavramı mı yoksa ürün özelliği mi? Erken kilitleme yanlış yerleri oluşturmaya yol açar ve daha sonra yanlış sınırları çözmek zaman alır.
2–6 mühendisle koordinasyon yükü, kod yeniden kullanımdan sağlanan kazançtan önce maliyet çıkarabilir. Birden çok servise, pakete veya sahiplik bölgesine bölünme ekstralara yol açar:
Sonuç: mimari “doğru” görünse bile daha yavaş iterasyon.
Geleceğe hazır bir temele harcanan bir ay, deneyler göndermeye ayrılmayan bir aydır. Gecikmeler bileşiklenir: kaçan öğrenmeler daha fazla yanlış varsayım, daha fazla yeniden iş -> daha az runway.
Yararlı bir filtre: bir tasarım seçimi bu çeyrekte size daha hızlı göndermenize ve öğrenmenize yardım etmiyorsa, opsiyonel olarak değerlendirin.
Erken startup’lar, büyük şirket sistemlerinin “küçük versiyonlarına” değil, göndermeyi kolay tutan ve büyümeye alan bırakan mimarilere ihtiyaç duyar. Amaç basit: koordinasyon maliyetlerini azaltmak ve değişimi ucuz tutmak.
Modüler monolit, tek bir uygulama olarak deploy edilen ama içsel olarak net modüllere ayrılmıştır. Bu, insanların mikroservislerden beklediği faydaların çoğunu verir—sorumluluk ayrımı, daha temiz ownership, daha kolay test—ama operasyonel yük olmadan.
Gerçek bir gerekçe (bağımsız ölçekleme, önemli reliability izolasyonu veya ekiplerin gerçekten bağımsız hareket etme ihtiyacı) olana kadar tek deploy edilebilir tutun: “bir servis, bir pipeline, bir sürüm” genelde en hızlı yoldur.
Erken servislere bölünmek yerine açık modül sınırları oluşturun:
Ağ sınırları gecikme, hata işleme, auth, versiyonlama ve çoklu ortam debug’ı getirir. Kod sınırları yapı sağlar ama bu karmaşıklığı getirmez.
Karmaşık şemalar erken dönemde birer ankra olur. Kolay anlaşılır ilişkilerle az sayıda tablo tercih edin ve fikrinizi değiştirmeye uygun olun.
Migrasyon yaparken:
Temiz bir modüler monolit ve temkinli veri evrimi, şimdi hızlı iterasyon yapmanızı sağlar ve daha sonra servis ya da ayrı veritabanına çıkarma kontrollü bir karardır—not bir kurtarma operasyonu.
Erken startup’lar inşa etmekten ziyade daha hızlı öğrenen taraf kazanır. Küçük, sık sürümleri önceliklendiren bir teslim döngüsü, ürünü gerçek müşteri ihtiyaçlarıyla hizalar—mimarinin “çözülmesini” göndermeden önce zorunlu kılmaz.
Amaç ince-dilim teslimi: değer yaratan en küçük uçtan uca iş akışı. “Tüm faturalama sistemini inşa et” yerine “kullanıcı bir deneme başlatabilir ve biz ileride elle fatura keseriz” gönderin.
İnce dilim yığını kapsamalı (UI → API → veri) böylece tüm yolu test edersiniz: performans, izinler, kenar durumları ve en önemlisi kullanıcıların umursayıp umursamadığı.
Gönderme tek bir an değil; kontrollü bir deneydir.
Feature flag ve kademeli rollout kullanarak:
Bu, ürün haftalık değişiyorken bile küçük patlama yarıçapı ile hızlı ilerlemenizi sağlar.
Kullanımı karara çevirerek döngüyü kapatın. Mükemmel analitiği beklemeyin; basit sinyallerle başlayın: onboarding tamamlama, anahtar eylemler, destek ticket’ları ve kısa görüşmeler.
Dokümantasyonu hafif tutun: bir sayfa, bir wiki değil. Sadece gelecekte sizi hızlandıracak olanı kaydedin:
Çevrim süresini takip edin: fikir → gönderildi → geri bildirim. Çevrim süresi artıyorsa, karmaşıklık öğrenmeden daha hızlı birikiyor demektir. Bu, kapsamı basitleştirmeniz, işi daha küçük parçalara ayırmanız veya küçük bir refactor’a yatırım yapmanız gerektiğinin işaretidir—büyük bir yeniden tasarım değil.
Basit bir işletim ritmi isterseniz, haftalık bir “gönder ve öğren” incelemesi yapın ve kısa bir değişiklik günlüğü tutun (ör., changelog).
AI destekli geliştirme, yazılım inşa etmenin ekonomisini temelden değiştirir; bu, erken startup’lar için önemlidir çünkü darboğaz genelde “bir sonraki fikri ne kadar çabuk deneyebiliriz?”dir, “sistemi ne kadar mükemmel tasarlayabiliriz?” değil.
Daha hızlı scaffolding. AI asistanları CRUD endpointleri, admin ekranları, UI iskeletleri, kimlik doğrulama kabloları, üçüncü taraf entegrasyonları ve bir demo’yu gerçek hissettiren yapıştırıcı kodu üretmede iyidir. Bu, test edilebilir bir ürün dilimine daha hızlı ulaşmanızı sağlar.
Daha ucuz keşif. “Modüler monolit vs. servisler”, “Postgres vs. doküman modeli”, “event-driven vs. senkron” gibi alternatifleri hızlıca tasarlayıp farklı uygulama skeçleri alabilirsiniz. Amaç çıktıya körü körüne güvenmek değil—kilitlenmeden önce farklı tasarımları deneme maliyetini düşürmektir.
Tekrarlayan refactorlar için otomasyon. Ürün evrildikçe AI mekanik ama zaman alan işleri yapabilir: terimleri kod tabanında yeniden adlandırma, modül çıkarma, tip güncellemeleri, API istemcilerini ayarlama ve migration parçacıkları hazırlama. Bu, kodun değişen ürün diline ayak uydurmasını kolaylaştırır.
Boş sayfa gecikmesini azaltma. Yeni bir özellik belirsizse, AI başlangıç yapısını—route’ları, komponentleri, testleri—üretebilir; insanlar da karar gerektiren kısımlar üzerinde enerji harcar.
Pratik bir örnek, sohbet üzerinden web/arka uç veya mobil dilimleri prototiplemenizi sağlayan Koder.ai gibi bir vibe-coding iş akışıdır: ekipler sohbetle prototip oluşturur, sonra üretilen kaynak kodu dışa aktarır ve normal repo içinde inceleme ve testlerle yinelemeye devam eder.
AI neyi inşa edeceğinize karar vermez, domaininizin kısıtlarını veya veri modeli, güvenlik ve güvenilirlikteki ödünleşmeleri üstlenmez. Ayrıca sorumluluğu da alamaz: hâlâ kod incelemesi, temel testler ve sınırların netliği gereklidir. AI hareketi hızlandırır; doğru yönde hareket ettiğinizi garanti etmez.
AI, istekli bir junior mühendise benzetilirse faydalıdır: yardımsever, hızlı ve zaman zaman yanılıyor. Amaç “AI’nin ürünü inşa etmesine izin vermek” değil; fikir → çalışan kod → doğrulanmış öğrenme döngüsünü sıkılaştırırken kaliteyi öngörülebilir kılmaktır.
Asistanı bir ilk geçiş üretmesi için kullanın: özellik kodu, temel birim testleri ve varsayımların kısa bir açıklaması. Kenar durumlarını ve "ne ters gidebilir"i eklemesini isteyin.
Sonra gerçek bir inceleme yapın. Önce testleri okuyun. Testler zayıfsa, kod da büyük olasılıkla zayıftır.
“En iyi” çözümü sormayın. İki seçenek isteyin:
AI’dan maliyet, karmaşıklık ve aralarındaki migration adımlarını yazmasını isteyin. Bu, işletme için gereksiz kurumsal karmaşıklığı erken satın almanızı engeller.
AI, kod tabanınızda net yollar olduğunda en faydalıdır. Birkaç varsayılan oluşturun:
Bunlar mevcutsa, AI’a “standart endpoint şablonumuzu ve doğrulama yardımcımızı kullan” diye yönlendirin. Böylece daha az sürprizle daha tutarlı kod alırsınız.
Her pull request’e kısa bir mimari kontrol listesi ekleyin. Örnek maddeler:
AI PR açıklamasını taslaklayabilir, fakat kontrol listesine insan sahipliği verilmeli ve uygulanmalıdır.
AI kod asistanları yürütmeyi hızlandırabilir, ancak hızlı hareket eden ve “sonra temizleriz” diyen startup’larda ekipleri riskli yollara sürükleyebilecek yeni sorunlar da çıkarırlar.
“Auth ekle”, “token sakla”, “yükleme endpoint’i oluştur” gibi geniş promptlar, çalışır ama temel güvenlik beklentilerini ihlal eden kod üretebilir: güvensiz varsayılanlar, eksik doğrulama, zayıf gizli anahtar işleme veya güvensiz dosya işleme.
Kaçının: kısıtları açıkça belirtin (“düz metin token yok”, “MIME ve boyutu doğrula”, “prepared statement kullan”, “PII loglama”). AI çıktısını bilinmeyen bir taşeronun kodu gibi ele alın: inceleyin, test edin ve kenarları tehdit modeliyle değerlendirin.
AI birçok stilde makul kod üretebilir. Dezavantajı, hata işleme için üç farklı yol, endpoint yapısında beş farklı yaklaşım ve kopya yardımcıların ortaya çıkmasıdır. Bu tutarsızlık gelecekteki değişiklikler için vergi olur.
Kaçının: klasör yapısı, API desenleri, hata yönetimi, loglama gibi küçük bir konvansiyon seti yazın. Bunları repoda sabitleyin ve promptlarda referans verin. Değişiklikleri küçük tutun ki incelemeler sapmayı erken yakalayabilsin.
AI büyük parçaları hızlıca ürettiğinde ekipler, kimsenin tam olarak anlamadığı özellikleri gönderebilir. Zamanla kolektif sahiplik azalır ve hata ayıklama daha yavaş, daha riskli hale gelir.
Kaçının: her PR’da insan açıklaması zorunlu kılın (“ne değişti, neden, riskler, geri alma planı”). Yeni bir desenin ilk uygulanmasında eşli çalışma yapın. AI kaynaklı büyük dökümü tercih etmek yerine küçük, sık değişiklikleri tercih edin.
AI kesinlikle konuşurken yanlış olabilir. Standartı “anlatı yerine kanıt” yapın: testler, linter’lar ve kod incelemesi otoritedir, asistan değil.
Hızlı hareket etmek sorun değil—geri bildirim olmadan hızlı hareket etmek sorun. Erken ekipler günlük gönderme yaparken bile kullanıcıları, veriyi ve geliştirici zamanını koruyan hafif guardrail’lerle ayakta kalabilir.
Her değişikliğin karşılaması gereken en küçük standartları tanımlayın:
Bunları CI’ye bağlayın ki “bar” araçlarla uygulanmış olsun, kahramanlara bağlı kalmasın.
20 sayfalık tasarım dokümanına gerek yok. Bir sayfalık ADR şablonu kullanın: Bağlam → Karar → Alternatifler → Sonuçlar. Güncel tutun ve repoya linkleyin.
Fayda: AI asistanı (veya yeni bir ekip üyesi) bir değişiklik önerdiğinde, bunun mevcut karara aykırı olup olmadığını hızlıca doğrulayabilirsiniz.
Küçük ama işe yarar başlayın:
Bu, “sanırım bozuk” yerine “neyin bozuk olduğunu biliyoruz”a döndürür.
Bu guardrail’lar geri alma, acil durum ve belirsizlikleri azaltarak iterasyon hızını yüksek tutar.
Erken dönemde modüler monolit genelde öğrenmenin en hızlı yoludur. Ancak mimari bir noktada yardımcı olmaktan ziyade engel olmaya başlar. Amaç “mikroservis” değil; teslim hızını yavaşlatan belirli darboğazı kaldırmaktır.
Genelde bir servisi ayırmaya hazırsınız quando ekip ve sürüm ritmi paylaşılan kod ve ortak deploylardan zarar gördüğünde:
Sorun aralıklıysa bölmeyin. Sorun sürekli ve ölçülebilirse (lead time, olaylar, kaçırılan teslimler), çıkarma düşünün.
Ayrı veritabanları, verinin sahibi kim ve nasıl değişiyor sorularına net yanıt olduğunda anlamlıdır.
İyi bir işaret: bir domain diğer domainleri kararlı kontratlar (event, API) ile “harici” olarak görebiliyor ve eventual consistency’yi tolere edebiliyorsa. Kötü işaret: core akışların çalışması için hâlâ çapraz-entity join’lere ve paylaşılan transaction’lara ihtiyaç duyuyorsanız.
Önce monolit içinde sınırları uygulayın (ayrı modüller, kısıtlı erişim). Ondan sonra veritabanını bölmeyi düşünün.
Strangler desenini kullanın: yeteneği birer birer dışarı çekin.
AI araçları hızlandırma olarak en faydalıdır, karar verme yerine:
Pratikte: “sohbetle scaffolding + kaynak kodu sahipliği” önem kazanır: hızlı üretin, ama repoyu tek kaynak olarak koruyun. Koder.ai gibi platformlar burada yararlı çünkü sohbet üzerinden yineleyip, sonra kodu dışa aktararak aynı guardrail’ları (test, ADR, CI) uygulayabilirsiniz.
AI çıktısını bir junior mühendisin PR’ı gibi değerlendirin: yardımcı, hızlı ve her zaman incelenmiş.
Erken aşama mimari kararları nadiren “en iyi uygulama” sorunudur. Asıl amaç, önümüzdeki 4–8 haftalık öğrenmeyi daha ucuz hale getirmek—ve geri döndürülemez bir karışıklık yaratmamak.
Yeni bir katman, servis veya araç tartışırken hızlıca dört eksende puanlayın:
İyi bir startup hamlesi genelde yüksek öğrenme değeri, düşük emek ve yüksek geri alınabilirlike sahiptir. “Yüksek risk” otomatik olarak kötü değildir—ama anlamlı bir şeye karşılık gelmelidir.
Mikroservis, CQRS, event bus, yeni veri deposu veya ağır bir soyutlama eklemeden önce sorun:
Modüler monolit vs. mikroservis: Varsayılan olarak modüler monolit tercih edin; ancak (a) birden fazla ekip bağımsız çalışmak zorunda kalıyorsa, (b) açık ölçek darboğazları varsa veya (c) bağımsız deploy edilmesi gereken parçalar gerçekten farklı hızlarda değişiyorsa mikroservis makul olabilir. Mikroservisler doğru olabilir—ama deploy, gözlemlenebilirlik ve veri tutarlılığı bakımından sürekli bir vergi getirir.
İnşa et vs. satın al: Özelliğiniz farklılaştırıcı değilse (auth, faturalama, e-posta teslimatı), satın almak genelde öğrenmeye en hızlı yoldur. Özel UX, kenar durum kontrolü veya üçüncü taraf fiyatlandırmasının sizi sürdüremeyeceği ekonomi gerektiğinde inşa edin.
Hemen uygulayabileceğiniz şablonlar ve guardrail’lar istiyorsanız, /blog içeriğine göz atabilirsiniz. Hızlı teslim döngüsü için destek değerlendiriyorsanız, /pricing sayfasına bakabilirsiniz.
Çünkü bu desenler ölçekte öngörülebilirliği optimize eder: çok sayıda ekip, sabit yol haritaları, resmi yönetişim ve uzun ömürlü sistemler. Erken aşama startup’ta genellikle tam tersi vardır—yüksek belirsizlik, küçük ekipler ve haftalık ürün değişimleri—bu yüzden koordinasyon ve süreç yükü doğrudan gönderme ve öğrenme maliyetini artırır.
Microservice'ler, tek deploy edilebilir bir uygulamada olmayan işleri yaratır:
Henüz stabil domainleriniz veya bağımsız ekipleriniz yoksa faydayı almadan maliyeti ödersiniz.
Erken startup’ta domain hâlâ oluşuyor; bu yüzden soyutlamalar çoğunlukla tahmindir. Anlayışınız değiştiğinde (ki değişecek):
Bugünkü iş akışını destekleyen en basit kodu tercih edin; kavramlar stabil olduğunda refactor etmek için net bir yol bırakın.
Bu, daha uzun çevrim süresi (fikir → gönderme → geri bildirim) ile görünür. Yaygın belirtiler:
Eğer “küçük değişiklik” bir proje gibi geliyorsa, mimari zaten ivmeyi yiyor demektir.
Bir modüler monolit, içsel olarak net modüllere ayrılmış, tek birim halinde deploy edilen uygulamadır. Startup için uygun bir varsayılan çünkü dağıtılmış sistemlerin operasyonel yükü olmadan yapı sağlar:
Ölçülebilir bir neden olana kadar tek deploy edilebilir tutun; daha sonra parçalayabilirsiniz.
Ağ yerine kodda sınırlar çizin:
Ağ sınırları gecikme, hata işleme, auth ve versiyonlama getirir. Kod sınırları yapı sağlar ama bu karmaşıklığı getirmez.
Basit şemalar ve geri alınabilir migrasyonlar tercih edin:
Production verisini bir varlık olarak görün: doğrulaması ve geri alması kolay değişiklikler yapın.
Sıkı bir döngü yürütün:
Çevrim süresini ölçün. Uzuyorsa kapsamı basitleştirin veya küçük bir refactor yapın, büyük yeniden tasarım değil.
AI yürütmenin ekonomisini değiştirir, fakat iyi ürün mühendisliğinin temellerini değiştirmez.
Yararlı kullanımlar:
Gerekli olanlar hâlâ: kod incelemesi, test, güvenlik kısıtları ve açık sahiplik.
Hafif ama etkili koruyucular kullanın:
Bu guardrail’lar kod büyürken hızı kaosa dönüştürmeden korur.
