Yapay zekanın ölçek, pazara çıkış hızı, bütçe ve ekip yetkinlikleri gibi kısıtlamaları nasıl tarttığını, buna göre teknoloji yığınlarını nasıl önerdiğini; örnekler ve sınırlamalar dahil öğrenin.
Bir teknoloji yığını, ürün oluşturmak ve çalıştırmak için seçtiğiniz yapı taşlarının tümüdür. Basitçe söylemek gerekirse genellikle şunları içerir:
Bir AI "teknoloji yığını çıkarırken" favori framework'ünüzü tahmin etmiyor. Yapısal akıl yürütme yapıyor: size verdiğiniz bilgileri alıyor, bunları yaygın mühendislik kalıplarıyla eşliyor ve benzer koşullarda işe yarama eğiliminde olan yığın seçenekleri öneriyor.
Bunu kısıtlamaları teknik sonuçlara çeviren bir karar yardımcı sistemi gibi düşünün. Örneğin "6 hafta içinde lansman yapmamız gerekiyor" ifadesi genellikle olgun framework'ler, yönetilen servisler ve daha az özel bileşen seçmeyi ima eder.
Çoğu yığın önerisi pratik bir dizi kısıtlama ile başlar:
AI önerileri en iyi şekilde ödünleşmeleri gösteren kısa listeler olarak görülmelidir, nihai cevaplar değil. İyi çıktılar neden bir yığının uyarını (ve nerede uymadığını), uygulanabilir alternatifleri ve ekiple doğrulanması gereken riskleri açıklar—çünkü karar ve sorumluluk hâlâ insanlarda.
AI bir istemden tek başına yığını "tahmin" etmez. Daha çok bir mülakatçı gibi çalışır: sinyaller toplar, tartar ve sonra farklı önceliklere göre optimize edilmiş birkaç olası seçenek üretir.
En güçlü girdiler, ürünün ne yapması gerektiği ve kullanıcıların ne hissedeceği hakkındaki bilgilerdir. Tipik sinyaller şunlardır:
Bu detaylar "sunucu tarafı render mı SPA mı", "ilişkisel vs belge veritabanı" veya "senkron API'ler yerine kuyruk tabanlı işleme" gibi seçimleri yönlendirir.
Proje çevresi hakkında bilgi verdiğinizde öneriler iyileşir, sadece özellik listesi değil:
Örneğin "on‑prem çalışmalı" gibi sert bir kısıtlama, başka güçlü adayları eler.
Yığın kararları, kimlerin inşa edip işlettiğine göre başarılı veya başarısız olur. Kullanışlı ekip girdileri arasında mevcut diller, benzer projeler, operasyon olgunluğu (izleme/on‑call) ve pazarda işe alım gerçekleri bulunur.
İyi bir AI yanıtı tek bir "mükemmel yığın" değildir. 2–4 aday sunar; her biri için:
Bu girdileri paylaşmak için bir şablon isterseniz, şu yazıya bakın: /blog/requirements-for-tech-stack-selection.
AI bir teknoloji yığını önermeden önce, sizin 'hızlı', 'ölçeklenebilir', 'ucuz', 'güvenli', 'kolay bakım' gibi belirsiz hedeflerinizi gerçekte neye dönüştürmesi gerektiğini anlamalıdır. Bu ifadeler ipuçlarıdır ama henüz gereksinim değildir.
AI genellikle sıfatları sayılara, eşiklere ve işletim varsayımlarına çevirir. Örneğin:
Hedefler belirlendiğinde, yığın konuşması görüşlerden çok ödünleşmeler üzerine olur.
Çeviri adımının büyük kısmı girdileri sınıflandırmaktır:
Öneriler bu sıralamaya göre daralır: bir “olmazsa olmaz” seçenekleri ciddi biçimde kısıtlar; bir “tercih” ise sıralamayı değiştirir.
İyi bir AI eksik detayları işaret eder ve kısa, yüksek etkili sorular sorar, örneğin:
Bu adımın çıktısı; ölçülebilir hedefler, olmazsa olmazlar ve açık soruları içeren kompakt bir "kısıtlama profili"dir. Bu profil veritabanı seçiminden dağıtıma kadar sonraki kararları yönlendirir—ama sizi çok erken tek bir araca kilitlemez.
AI bir yığın önerdiğinde, "ölçek" ve "hız" genellikle ilk filtrelerdir. Bu gereksinimler, bir prototip için işe yarayan ama gerçek trafiğe dayanamayacak seçenekleri hızla eler.
AI genellikle ölçeği somut boyutlara böler:
Bu girdiler, tek bir veritabanına ne kadar güvenebileceğinizi, önbelleğe alma gerekip gerekmediğini ve otomatik ölçeklendirmenin gereklilik mi yoksa lüks mü olduğunu daraltır.
Performans tek bir sayı değildir. AI şunları ayırır:
Düşük gecikme kritikse, AI daha basit istek yollarına, agresif önbelleğe ve yönetilen edge teslimine yönelir. Throughput ve arka plan iş ağırsa, kuyruk ve worker ölçeklemesi önceliklidir.
Uptime beklentileri ve iyileşme ihtiyaçları hız kadar önemlidir. Daha yüksek güvenilirlik genellikle şunlara yönlendirir:
Yüksek ölçek + sıkı hız + güçlü güvenilirlik hedefleri, ürünün erken aşamasında bile önbelleğe alma, asenkron işleme ve yönetilen altyapıyı erkenden gündeme getirir.
Yığın önerileri genellikle "en iyi teknoloji" için değil, ekibinizin inşa edip destekleyebileceği şeyleri optimize eder.
Eğer geliştiricileriniz bir framework'ü zaten iyi biliyorsa, AI genellikle onu tercih eder—bir alternatif biraz daha iyi benchmark verse bile. Aşina olunan araçlar tasarım tartışmalarını azaltır, kod incelemelerini hızlandırır ve ince hatalardan kaynaklanan riskleri düşürür.
Örneğin ekipte derin React deneyimi varsa, AI sıklıkla Next.js veya Remix gibi React tabanlı önerilerde bulunur; backend tarafında Node/TypeScript ekibi için NestJS veya Express önerilir, dil değişikliğiyle aylar kaybetmek yerine.
Lansman hızı öncelikliyse AI genellikle şunları önerir:
Bu yüzden sık sık "sıkıcı" seçimler çıkar: üretime giden yolları öngörülebilir, iyi dökümante edilmiş ve çözülmüş çok sayıda problem içerir. Amaç zerafet değil—bilinmeyenleri azaltarak göndermektir.
Bu aynı zamanda "vibe-coding" araçlarının gerçekten yararlı olabildiği alan: örneğin Koder.ai, gereksinimlerden chat arayüzüyle çalışan web/server/mobile iskeleti oluşturmanıza yardımcı olurken, altında konvansiyonel bir yığın (React, Go + PostgreSQL, Flutter) bırakır. Doğru kullanıldığında prototipleri ve ilk sürümleri hızlandırır ama yığını doğrulama ihtiyacını ortadan kaldırmaz.
AI ayrıca operasyon kapasitenizi çıkarır. Eğer ayrılmış bir DevOps yoksa veya on‑call hazırlığınız sınırlıysa, öneriler yönetilen platformlara (yönetilen Postgres, hosted Redis, yönetilen kuyruklar) ve daha basit dağıtıma kayar.
Kısıtlı ekip genellikle cluster bakımı, secret rotasyonu ve izlemeyi sıfırdan kurmak için kaynak ayıramaz. Bu risk görünüyorsa AI yerleşik yedekleme, panolar ve uyarı olan servisleri önerecektir.
Yığın seçimleri gelecekteki ekibinizi etkiler. AI genellikle dil/popülerlik, öğrenme eğrisi ve topluluk desteğini tartar çünkü bunlar işe alım ve ramp-up süresini etkiler. Yaygın bir yığın (TypeScript, Python, Java, React) büyüme, dış kaynak veya sık onboarding gerektiğinde sıklıkla kazanır.
Daha fazla derinleşmek isterseniz, önerilerin katman katman nasıl somut seçimlere dönüştüğünü şu yazıda görebilirsiniz: /blog/mapping-constraints-to-stack-layers.
Yığın önerileri şablondan alınmış "en iyi uygulamalar" değildir. Genellikle sizin belirtilen kısıtlamalarınıza göre seçenekleri puanlayıp, şu an için en çok önem taşıyan kombinasyonu seçme sonucudur—mükemmel olmasa bile en uygun olan.
Yığınlardaki kararların çoğu ödünleşmedir:
AI genellikle bunları tartışma yerine puanlar şeklinde sunar. "6 haftada küçük bir ekiple lansman" derseniz, sadelik ve hız uzun vadeli esneklikten daha ağır puanlanır.
Pratik bir model ağırlıklı kontrol listesi gibidir: pazara çıkış zamanı, ekip yeteneği, bütçe, uyumluluk, beklenen trafik, gecikme ihtiyaçları, veri hassasiyeti ve işe alım gerçekleri. Her aday bileşen (framework, veritabanı, barındırma) bunlarla ne kadar örtüştüğüne göre puan alır.
Aynı ürün fikri farklı ağırlıklarla farklı cevaplar üretir çünkü öncelikler değişmiştir.
İyi öneriler genellikle iki yol sunar:
AI "yeterince iyi" kararlarını varsayımlarla gerekçelendirebilir: beklenen kullanıcı hacmi, kabul edilebilir kesinti, hangi özelliklerin pazarlık dışı olduğu ve nelerin ertelenebileceği. Şeffaflık önemlidir—bir varsayım yanlışsa hangi yığın parçalarını yeniden ele almanız gerektiğini bilirsiniz.
Yığın önerilerini anlamanın faydalı yolu, bunları katman katman görmek: model her kısıtlamayı (hız, ekip yeteneği, uyumluluk, zaman çizelgesi) frontend, backend ve veri katmanı için gereksinimlere çevirir ve sonra belirli teknolojileri önerir.
AI genellikle kullanıcıların nerede etkileşimde bulunduğunu netleştirir: tarayıcı, iOS/Android ya da her ikisi.
SEO ve hızlı sayfa yüklemeler önemliyse, web seçimleri sunucu tarafı render ve iyi performans bütçesi sağlayan framework'lere kayar.
Çevrimdışı mod kritikse (saha çalışması, seyahat, zayıf ağ), öneri mobil uygulamalar (veya dikkatle tasarlanmış bir PWA) ile yerel depolama ve senkronizasyona yönelir.
Gerçek zamanlı UI ise (işbirliği, ticaret panoları), itme güncellemelerini verimli yapmak zorunluluğu nedeniyle durum yönetimi, WebSocket'ler ve event işleme tercihini etkiler.
Erken aşama ürünler için AI genellikle modüler monolit önerir: tek deploy birimi, net iç sınırlar ve basit bir API (REST veya GraphQL). Kısıtlama burada pazara çıkış zamanı ve daha az hareketli parça gereksinimidir.
Microservices, bağımsız ölçeklenme, sıkı izolasyon veya paralel olarak çok sayıda ekibin gönderdiği durumlarda mantıklı olur.
Arka plan işleme de önemli bir eşleme adımıdır. E-posta, video işleme, rapor üretimi, fatura tekrarları veya entegrasyonlar varsa, kullanıcı arayüzü API'sinin duyarlı kalması için genellikle kuyruk + worker deseni eklenir.
İlişkisel veritabanları genellikle işlem, raporlama ve tutarlı iş kuralları gerektiğinde önerilir.
Belge veya key-value depolar, esnek şemalar, çok yüksek yazma throughput'u veya hızlı lookuplar gerektiğinde ortaya çıkar.
Arama (filtreleme, sıralama, yazım hatası toleransı) ayrı bir gereksinim olduğunda, AI veritabanı sorguları UX ihtiyaçlarını karşılamadığında bir arama motoru eklemeyi önerecektir.
Ödeme, kimlik doğrulama, analiz, mesajlaşma veya bildirimler gibi kısıtlamalar varsa, öneriler genellikle bunlar için yerleşik, denenmiş servisleri ve kütüphaneleri kullanmayı tercih eder—çünkü güvenilirlik, uyumluluk ve bakım maliyeti özellikler kadar önemlidir.
AI bir veritabanı veya önbellek ve kuyruk eklediğinde genellikle üç tür kısıtlamaya yanıt verir: verinin ne kadar tutarlı olması gerektiği, trafiğin ne kadar dalgalı olduğu ve ekibin hızlıca üretime sokma ihtiyacı.
İlişkisel bir veritabanı (Postgres veya MySQL gibi) genellikle varsayılan öneridir: kullanıcı → sipariş → fatura gibi net ilişkiler, güçlü tutarlılık ve güvenli çok adımlı güncellemeler gerektiğinde. AI modelleri şu durumlarda ilişkisel sistemleri seçme eğilimindedir:
Alternatifler, kısıtlamalar değiştiğinde önerilir: belge veritabanı hızla değişen iç içe veriler için; geniş sütun veya key-value store ise çok yüksek ölçek ve basit erişim desenleri için uygun olabilir.
Önbellekleme (çoğunlukla Redis veya yönetilen cache), tekrar eden okumalar veritabanını zorluyorsa önerilir: popüler ürün sayfaları, oturum verisi, rate limiting, özellik bayrakları. Eğer kısıtlama "trafik pikleri" veya "p95 gecikme düşük olmalı" ise, cache veritabanı yükünü dramatik şekilde azaltır.
Kuyruklar ve arka plan işler, işin kullanıcı isteği içinde bitmesi gerekmiyorsa (e-posta, PDF oluşturma, senkronizasyonlar) önerilir. Bu, güvenilirliği artırır ve uygulamayı patlamalara karşı daha dayanıklı kılar.
Kullanıcı yüklemeleri ve üretilen varlıklar için AI genellikle obje depolamayı (S3 benzeri) önerir; ucuz, ölçeklenebilir ve veritabanını hafif tutar. Event stream (Kafka/PubSub tipi) gerekiyorsa yüksek throughput ve sıralı işlem için önerilir.
Kısıtlamalarda uyumluluk, denetlenebilirlik veya kurtarma hedefleri varsa, öneriler otomatik yedeklemeler, test edilmiş geri yüklemeler, migrasyon araçları ve sıkı erişim kontrolleri (least-privilege, secret yönetimi) içerir. "Veriyi kaybedemeyiz" beklentisi arttıkça AI yönetilen servisleri ve öngörülebilir, iyi desteklenen kalıpları tercih eder.
Bir yığın önerisi sadece dil ve veritabanı seçimi değildir. AI ayrıca ürünü nasıl çalıştıracağınızı çıkarır: nerede barındırılacağı, nasıl güncelleneceği, olayların nasıl yönetileceği ve veri etrafında hangi önlemlerin alınacağı.
Hız ve küçük ekip vurgulanıyorsa AI genellikle yönetilen platformları (PaaS) tercih eder: otomatik patch'leme, daha kolay rollback ve yerleşik ölçekleme sağlar. Daha fazla kontrol gerekiyorsa (özel ağ, özel runtime'lar, servisler arası iletişim) konteynerler ve genellikle Kubernetes önerilir.
Serverless, trafik pikli veya ödemeyi kullanım anına bağlamak istediğiniz durumlar için uygundur. Ancak ticari uyarılar da vardır: hata ayıklama zorlaşabilir, cold start'lar kullanıcı gecikmesini etkileyebilir ve sürekli çalışan bir fonksiyon maliyeti hızla artırabilir.
PII, denetim günlükleri veya veri yerleşimi belirtilirse, AI genellikle şunları önerir:
Bu öneriler hukuki tavsiye değildir; pratik riskleri azaltma ve incelemeleri kolaylaştırma amaçlıdır.
'Ölçeğe hazır' genelde yapılandırılmış loglar, temel metrikler (latency, error rate, saturation) ve kullanıcı etkisine bağlı uyarılar demektir. AI, genellikle logging + metrics + tracing üçlüsünü önerir ki şu sorulara cevap verebilesiniz: Ne bozuldu? Kim etkilendi? Ne değişti?
AI, öngörülebilir aylık maliyetleri (rezerve kapasite, önceden boyutlanmış yönetilen DB) mı yoksa kullanım başına ödemeyi (serverless, autoscaling) mı tercih edeceğinize göre ağırlık verir. İyi öneriler sürpriz faturalar için riskleri açıkça belirtir: gürültülü loglar, sınırsız arka plan işler ve veri egress'i gibi, ayrıca maliyetleri kontrol altında tutmak için basit limitler ve bütçeler önerir.
AI yığın önerileri genellikle 'bu kısıtlamalar altında en uygun' şeklinde çerçevelenir; tek doğru cevap değildir. Aşağıda üç yaygın senaryo, Seçenek A / Seçenek B olarak ve açık varsayımlarla gösterilmiştir.
Varsayımlar: 2–5 mühendis, 6–10 hafta içinde göndermek gerekiyor, trafik sabit ama çok değil (ayda 10k–200k kullanıcı arası), sınırlı operasyon kapasitesi.
Seçenek A (hıza öncelik, daha az parça):
Tipik öneri React/Next.js (frontend), Node.js (NestJS) veya Python (FastAPI) (backend), PostgreSQL (veritabanı) ve Vercel + yönetilen Postgres gibi yönetilen bir platformdur. Kimlik doğrulama ve e-posta genellikle "satın al" seçimleri (Auth0/Clerk, SendGrid) olarak önerilir.
Zaman kritikse ve birden fazla starter'ı birbirine bağlamak istemiyorsanız, Koder.ai gibi bir platform React frontend ile Go + PostgreSQL backend'i chat tabanlı bir spesifikasyondan hızla ayağa kaldırmanıza yardımcı olabilir; kodu dışa aktarma ve deploy seçenekleri sunar—MVP'ler için kullanışlıdır.
Seçenek B (ekibe uyumlu, daha uzun süreli plan):
Ekip tek bir ekosistemde güçlüyse genellikle standartlaşma önerilir: Rails + Postgres veya Django + Postgres, ve arka plan işleri gerçekten gerekliyse minimal bir kuyruk (yönetilen Redis).
Varsayımlar: pike dayalı trafik, sıkı yanıt süreleri, okuma ağırlıklı iş yükü, küresel kullanıcılar.
Seçenek A (kanıtlanmış performans):
AI katmanlar eklemeye meyillidir: CDN (Cloudflare/Fastly), statik içerik için edge cache, sıcak okumalar ve rate-limit için Redis, asenkron işler için SQS/RabbitMQ. Backend, öngörülebilir gecikme için Go/Java'ya kayabilir; veritabanı olarak Postgres + read replica'lar korunur.
Seçenek B (mevcut yığını koru, kenarları optimize et):
Eğer işe alım veya zaman nedeniyle dil değişikliği zor ise, öneri genellikle mevcut backend'i koruyup önbellek stratejisi, kuyruk tabanlı işleme ve veritabanı indeksleme üzerinde yatırım yapmak olur; yeniden yazmadan önce bu adımlar daha fazla kazanç sağlar.
Varsayımlar: uyumluluk gereksinimleri (HIPAA/SOC 2/GDPR benzeri), denetimler, sıkı erişim kontrolü, denetlenebilirlik.
Seçenek A (olgun yönetilen servisler):
Yaygın seçimler AWS/Azure ile KMS şifreleme, özel ağ, IAM roller, merkezi loglama ve yönetilen veritabanlarıdır; denetim özellikleri tercih edilir.
Seçenek B (kontrol için self-host):
Veri yerleşimi veya tedarikçi kuralları bunu gerektiriyorsa, AI Kubernetes + PostgreSQL ile daha sıkı operasyonel kontroller önerebilir—ama bu ongoing operasyon maliyetini artırır.
AI tutarlı görünen bir yığın önerebilir ancak hâlâ kısmi sinyallerden tahmin yapıyor. Çıktıyı yapılandırılmış bir hipotez olarak, kesin anahtar olarak değil değerlendirin.
İlk olarak, girdi genellikle eksiktir. Veri hacmi, eşzamanlılık hedefleri, uyumluluk ihtiyaçları veya entegrasyon kısıtlamaları belirtmezseniz, öneri bu boşlukları varsayımlarla doldurur.
İkinci olarak, ekosistemler hızla değişir. Bir model yakın zamanda "en iyi uygulama" olan bir aracı önerebilir ama o araç artık desteklenmiyor, fiyatlandırması değişti veya tedarikçi tarafından kullanılmaz hale gelmiş olabilir.
Üçüncü olarak, bazı bağlamları kodlamak zordur: iç politika, mevcut tedarikçi sözleşmeleri, on‑call olgunluğu, ekibin gerçek deneyim seviyesi veya ileride taşınmanın maliyeti gibi.
Birçok AI önerisi popüler araçlara doğru kayma eğilimindedir. Popüler olmak yanlış değil—ama düzenlemeli sektörler, kısıtlı bütçeler veya sıra dışı iş yükleri için daha iyi uyum sağlayan seçenekleri gizleyebilir.
Buna karşı koymak için kısıtlamaları açıkça belirtin:
Açık kısıtlamalar, önerinin tanıdık isimlere sığınmak yerine ödünleşmeleri gerekçelendirmesini zorlar.
Commit etmeden önce hafif doğrulamalar yapın:
AI'den kısa bir "karar kaydı" isteyin: hedefler, kısıtlamalar, seçilen bileşenler, reddedilen alternatifler ve değişimi tetikleyecek koşullar. Bu gerekçe gelecekteki tartışmaları hızlandırır—ve yükseltmeleri daha az sancılı kılar.
Eğer hızlandırıcı araçlar (chat tabanlı platformlar dahil) kullanıyorsanız aynı disiplini uygulayın: varsayımları başta yakalayın, ürünü ince bir dilimle erken doğrulayın ve hızın kontrolleri elinizden almamasını sağlamak için snapshot/rollback ve kaynak kodu dışa aktarma gibi önlemler kullanın.
AI zihin okumuyor—sunduklarınızı (zaman çizelgesi, ölçek, ekip yetenekleri, uyumluluk, bütçe) ortak mühendislik kalıplarıyla eşliyor ve benzer koşullarda işe yarama eğiliminde olan yığınları öneriyor. Yararlı olan kısım nedenleri ve ödünleşmelerin açıklanması; araç adları tek başına nihai cevap değil.
Mimari kararları etkileyen girdileri sağlayın:
Sadece özellikleri paylaşırsanız, AI boşlukları varsayımlarla doldurur.
Sıfatları ölçülebilir hedeflere çevirin:
Hedefler belirlendikten sonra öneriler fikirden ziyade savunulabilir ödünleşmeler olur.
Sert kısıtlamalar seçenekleri eler; tercihlerse sıralamayı etkiler.
Karışık bildirilenler, görünüşte makul ama gerçekte uyumsuz öneriler doğurur.
Pazara çıkış hızı ve sürdürülebilirlik erken aşamalarda kararları belirler. AI genellikle ekibinizin zaten bildiği araçları tercih eder çünkü bunlar:
Kağıt üzerinde bir araç biraz daha iyi olabilir, ama ekip hızlıca gönderip işletemiyorsa pratikte kaybeder.
Erken ürünlerde genellikle modüler monolit önerilir:
Microservices, bağımsız ölçeklenme, sıkı izolasyon veya çoklu ekipler gerektiğinde mantıklı olur; aksi halde operasyonel yükü artırır.
İlişkisel veritabanları (Postgres/MySQL gibi) çoğunlukla varsayılan olur: ilişkiler, tutarlılık ve güvenli çok adımlı güncellemeler gerektiğinde tercih edilir. Alternatifler şu durumlarda önerilir:
İyi bir çıktı, hangi veri garantilerine ihtiyacınız olduğunu (örn. 'çifte tahsilat olmamalı') açıklar ve en basit veritabanını seçer.
Bu katmanlar genellikle üç kısıtlamaya tepki verir: veri tutarlılığı ihtiyacı, trafiğin dalgalılığı ve ekibin hızlıca üretime sokma gereksinimi.
Dosyalar için obje depolama (S3 tipi) yaygındır; event stream gerektiğinde Kafka/PubSub tarzı yaklaşımlar önerilir.
Operasyon kapasitesi ve kontrol gereksinimi belirleyicidir:
Takımınızın sistemi çalıştırma kabiliyeti, inşa etme kabiliyetinden en az onun kadar önemlidir.
Büyük riskleri hedefleyen hafif doğrulamalar yapın:
Ayrıca kısa bir karar kaydı isteyin: varsayımlar, seçilen bileşenler, reddedilen alternatifler ve değişimi tetikleyecek koşullar.
