Amazon AWS S3 Servisi Nasıl Oluşturulur?

Daha önce ki yazılarımızda Azure üzerinde çokça konuşma fırsatımız oldu. Amazon AWS servislerinden sadece EC2 servisine giriş yapıp bir adet ücretsiz vM oluşturmuştuk. Göz gezdirmek isterseniz buradan tekrar ulaşabilirsiniz. Bu yazımız ile birlikte cloud cümlesinin hayatımızda yer etmesine sebep olan ilk servislerden S3 servisi üzerinde konuşuyor olacağız. Nedir bu S3? Uzun adı “Simple Storage Service” olan bu servis adında da belli olduğu gibi bir storage servisidir 🙂 . Neler yapabiliriz bu servis ile sorusunun hemen cevabını verelim.Üzerinde static bir web sitesi host edebiliriz, dosyalarımızı saklayabiliriz ve backuplarımızı %99.99999 erişim garantisi ile saklayabiliriz. AWS S3 servisi kendi içerisinde ayrıca sınıflara ayrılmaktadır. Bu sınıflara örnek olarak Amazon S3 Standard, Amazon S3 Glacier ve Amazon S3 Glacier Deep Archive gösterilebilir. S3 ayrıca üzerinde uzmanlaşılması gereken en temel servislerden biridir. Bir bucket oluşturdum erişim haklarını verdim bitti gibi düşünülmemelidir. Bilmenin faydalı olacağını düşündüğüm bir diğer konu ise S3 servisi üzerinde bizlere hizmet eden sınıflar için minimum çalışma sürelerinin olduğudur. Minimum çalışma süreleri ve sınıflar üzerinde erişim bilgileri için aşağıdaki görsel bizlere yardımcı olacaktır.

Amazon AWS S3 Bucket Oluşturma

Genel olarak S3 servisine giriş yaptık. Şimdi S3 servisi üzerinde bir Bucket oluşturalım istiyorum. AWS konsolu üzerinden S3 servisini çalıştırıyoruz. Daha sonra Create Bucket ile ilerliyoruz.

Şimdi oluşturmak istediğimiz Bucket için bizden isim girmemizi ve bölge seçmemizi istiyor. Burada verilecek Bucket name sipesifik olmak zorundadır. Bu kısımları doldurduktan sonra configure options sekmesine ilerliyoruz. Burada versiyon, log tutulması ve etiketleme gibi ayarlamaları yapmamız gerekiyor. Bu kısımda dikkat etmemiz gereken kısım ise Object-level logging ‘in ayrıca ücretli olmasıdır. Ücretlendirmesi ise ilk 150.000 log ücretsiz sonra ki 100.000 log ise 3$ ortalama tüketime sahiptir.

Configure  işlemimizi tamamladığımıza göre artık erişim ayarlarına geçebiliriz. Bu alan üzerinde oluşturmuş olduğumuz Bucket’a erişim kısıtlamaları vereceğiz. Ben test için kullanacağım için şimdilik erişim kısıtlaması yapmayacağım. Ön izlemenin ardından Create diyerek işlemimizi bitiyoruz.

 

Yukarıda ki resimde görüldüğü gibi Bucket oluşturma işlememiz tamamlandı. Oluşturmuş olduğumuz Bucket üzerinde yapabileceğimiz işlemler için bir sonraki yazımız da görüşmek üzere..

E-Posta imzalarının önemi hakkında konuştuğumuz yazımız için tıklayın.

Faydası olması dileğimle.

Azure VM Types  (Azure G Type)

Bu yazımız ile birlikte Azure vM’lerinin arasında en zorlu uygulamalar için tercih etmemiz gereken Azure G boyutu hakkında konuşacağız. Azure G boyutlu vM’ler bellek ve depolama için iyileştirilmiştir vM’lerdir. Azure G boyutuna sahip vM’ler daha önce üzerinde konuştuğumuz Azure D boyutlu vM’lerden iki kat fazla Ram’e ve dört kart fazla SSD’e sahip olabilmektedir.

Azure G Type

Hatırlayacağınız üzere daha önce ki yazılarımızda Azure D boyutu için “hızlı CPU ve en iyi CPU/Bellek oranına sahip boyutlar ” demiştik. Ee şimdi de G boyutu D boyutunun iki katı özelliklere sahip dedik. Hadi kafamız daha fazla karışmadan ikisinin arasında ki temel farklardan bahsedelim. Azure D boyutunda ki vM’ler genel kullanım amaçlarına hizmet etmek için tasarlanmışken G boyutuna sahip vM’ler büyük SQL, NOSQL veritabanları ve ERP çözümleri için tasarlanmıştır. Daha net şekilde belirtmek gerekirse QDMS gibi entegre yönetim sistemlerimiz için D boyutunu tercih etmemiz gerekirken SAP gibi ERP uygulamalarımız için ise G boyutlarını tercih etmemiz gerekiyor. Fiyatlandırmasından dolayı hiç kimsenin D boyutu yerine yanlışlıkla G boyutunu tercih edeceğini düşünmüyorum. Çünkü arada çok bariz fiyat farkı bulunmaktadır. Her zaman konuştuğumuz gibi aslında önemli olan seçimlerimizi ihtiyaçlarımız doğrultusunda yapıyor olmamızdır.

Azure vM çeşitleri hakkında konuşacağımız son konular olan H ve LS boyutları yazımızda görüşmek üzere..

Azure vM E Type – M Type yazımızı incelemek için tıklayın.

Faydası olması dileğimle..

Azure Resource Grup Değişimi

Herkesin bildiği gibi Azure üzerinde yapacağımız her işlem için bir resource grup seçmemiz gerekiyor. Peki bu resource grubunu hatalı seçersek veya değiştirmek zorunda kalırsak bu mümkün mü? Azure üzerinde pek çok işlemi yapabildiğimiz gibi bu işlemi gerçekleştirmemiz mümkün ve oldukça kolay 🙂 Hadi başlayalım..

İlk olarak değiştirmek istediğimiz resource grubunun içerisine giriyoruz. Açmış olduğumuz resource grubu içerisinde üst kısımda bulunan “move” ‘a tıklamamız yeterli olacaktır. “Move to another resource group” ibaresi üzerinde tıklamadan önce herhangi bir kaynak seçmemize gerek yok. Çünkü taşımak istediğimiz kaynakları bir sonraki adımda seçeceğiz.

Resource Group

Move to another resource group dedikten sonra bizden taşımak istediğimiz kaynakları seçmemizi isteyecektir. İstersek bütün kaynakları seçebileceğimiz gibi istersek sadece storage veya sadece NSG için resource grup değişimi yapabiliriz.  Taşımak istediğimiz kaynakları seçtikten sonra bizden yeni bir resource grup seçmemiz veya oluşturmamız istenecektir.

Resource Group Move

Ben yeni bir resource grubu oluşturmayı tercih ettim. Resource grup seçimimizi yaptıktan sonra “ok” dememiz yeterli olacaktır, ancak daha sonra doğrulama için biraz beklememiz gerekiyor. Taşınacak kaynaklara göre bu süre farklılık gösterecektir. Doğrulama işlemi tamamlandıktan sonra aşağıdaki gibi notifications ekranı karşımıza geçecektir. Şimdi yapmamız gereken tek şey yine beklemek. 🙁

Resource Group Notifications

Taşıma işlemi tamamlandıktan sonra yeni oluşturduğumuz resource grubu için sayfayı yenilemekte fayda var. Resource Grup sayfasını yeniledikten sonra oluşturmuş olduğumuz “MoveRg” karşımıza çıkacaktır. Ancak resource grup taşıma işlemlerinde içerlerinde bulunan bütün kaynakların taşınmamış olabilir, hiç panik yapmadan taşıma işlemini eski resource grubu üzerinde kalan kaynak için tekrar yapmamız yeterli olacaktır. İkinci kez taşıma işlemini başlattık ve bütün kaynakların taşındığından emin olduk 🙂

Aşağıda görüldüğü üzere bütün kaynaklarımız yeni resource grubumuza sorunsuz olarak taşındı.

Resource Grup Final

Resource Grubu Neden Değiştirmemiz Gerekiyor ?

Kesinlikle böyle bir zorunluluk yok sadece resource gruplarını doğru ve dikkatli kullanmamız kaynak yönetimi konusunda bizlere büyük kolaylık sağlayacaktır.  Örneğin DB ‘si başka resource grupta, storage başka resource grupta, vM’i başka resource grupta çalışan projenin  maliyetini hesaplamak ve yönetmek daha kolay olurdu yoksa hepsinin tek bir resource grup üzerinde olduğu bir proje maliyetini hesaplamak ve yönetimini sağlamak mı? Kesinlikle resource grubu doğru oluşturulan projeleri yönetmek hem daha kolay hem daha sağlıklı olacaktır.

Azure AD Connect kurulumu ile ilgili yazımızı okumak için tıklayın..

Faydası olması dileğimle..

Azure VM Types (F Type -N Type)

Bu yazmız ile Azure F ve N boyutlu vM’leri üzerinde konuşacağız. Bu iki Azure vM boyutu daha önce incelediğimiz Azure vM boyutlarından oldukça farklı özelliklere sahiptir. Azure F boyutuna sahip vM’ler işlem için iyileştirilmiş olarak karşımıza çıkarken Azure N boyutuna sahip vM’ler Gpu özellikleriyle bizleri karşılıyor.

Azure VM Types  (Instance F)

Azure üzerinde F boyutlu vM’ler için kısaca işlem için iyileştirilmiş vM’ler diyebiliriz. Bu boyutların en büyük özelliği yoğun işlem gücü kullanan işlemler için iyileştirilmiş olmasıdır. Azure F boyutunda bulunan Fsv2 serisi bizleri Intel’in Xeon Platinum (Skylake) işlemci ile karşılamaktadır. Bu işlemcilerin Turbo Boost Technology ile 3,7 Ghz’e varan saat hızlarına ulaşabildiklerini ayrıca eklemek gerekmektedir.

Azure Type F

Azure F boyutuna sahip vM’leri toplu işlemler, web sunucuları ve analiz işlemlerimiz için tercih etmemiz gerekmektedir.

Azure VM Types  (Instance N)

Azure N boyutu ile karşımıza çıkan vM’ler GPU özelliklerine sahip olan Azure vM’leridir. Azure N boyutu bizleri 3 farklı seri ile karşılamaktadır. Bu seriler NC, ND ve NV olarak görülmektedir. Aynı boyut üzerinde çalışan bu 3 seri aslında içlerinde farklı amaçlara hizmet etmek için kurgulanmıştır.

Azure Type N

Azure N boyutu üzerinde bizleri karşılayacak olan bu seriler güçlerini hangi donanımlardan alıyorlar ve hangi alanlar üzerinde çalıştırılması gerekiyor hızlıca bakalım istiyorum.

NC Serisi : Yüksek performanslı bilgi işlem ve makine öğrenimlerinde tercih edilmesi önerilmektedir. Bu seri üzerinde ki vM’ler Nvdia Tesla v100 Gpu’suna sahiptir.

ND Serisi : Derin öğrenim için eğitim ve çıkarım senaryolarında tercih edilmelidir. Bu seri üzerinde ki vM’ler ise Nvdia Tesla P40 GPU’su ve Nvdia Tesla v1oo Gpu’suna sahiptir.

NV Serisi :  Bu serimiz ise güçlü uzak sanallaştırma için tercih edilmelidir. Bu seri üzerinde ki vM’ler ise Nvdia Tesla M60 Gpu’suna sahiptir.

Genel olarak toparlamak gerekirse Azure N boyutuna sahip vM’leri derin öğrenme, grafik işleme, simülasyon, ve video işleme gibi güçlü Gpu gereksinimi olan işlemler için kullanılmalıdır.

Change Management ile ilgili yazımızı okumak için tıklayın..

Faydası olması dileğimle..

AWS Üzerinde Ücretsiz Sanal Makine Oluşturma

AWS üzerinde sanal makine oluşturma ve oluştururken dikkat etmemiz gereken adımlar üzerinde konuşalım istedim. Bol bol ekran görüntüleri ile destekleyeceğimiz bu yazımız ile ücretsiz sanal makine oluştururken yapılan hataların önüne geçmek en büyük amacımız.. O zaman bir an evvel aws.amazon.com üzerinden konsola giriş yapalım.

AWS Konsol

Konsola giriş yaptıktan sonra sanal makinemizi oluşturacağımız servis olan EC2 üzerinde “Launch a virtual machine” ile ilerliyoruz. Daha sonra bizleri kuracağımız vM üzerinde çalışacak işletim sistemimizi seçiyoruz.

AWS OS Seçimi

AWS OS

Bu alanda dikkat etmemiz gereken tek ve en önemli alan seçeceğimiz işletim sisteminin altında “Free Tier” ibaresinin olmasıdır. Aksi takdirde ücretsiz olarak faydalanamayacağız. Tekrar hatırlatma fayda olduğunu düşündüğüm bir konu ise test hesaplarının 12 ay geçerli olduğu ve kurulacak vM’in 750 saat çalışabilir olduğudur. İşletim sistemimizi seçtiğimizi göre şimdi instance tipini seçiyoruz.

AWS Instance Seçimi

AWS Instance

Instance tipini seçerken tekrar “Free Tier” ibaresinin olduğunu instance’ı seçiyoruz ki ücretsiz olsun 🙂 Bu vM’in özelliklerinin çok düşük olduğunu biliyorum ancak ücret ödemeden ilerlediğimiz için seçimlerimiz kısıtlanıyor. Instance seçimimizi yaptığımızı göre ” Next:Configure Instance Details” ile ilerliyoruz.

AWS Configure Instance

AWS Instance config

Bu alanın çok karışık göründüğünün farkındayım. Aslında gerçekten de öyle, bütün maddeler üzerine uzun uzun konuşmak gerekiyor ama o kadar vaktimiz olmadığı için daha sonra inceleme sözü verelim ve hızlıca devam edelim. Tek bir vM kuracağımız için “Number of Instance” değerini 1 olarak bırakalım. Network alanında ise hesabımızı aktif ettikten sonra default olarak oluşturulan VPC’yi seçerek ilerleyelim. Aynı şekilde “Subnet”‘de default seçelim istiyorum. Herhangi bir IAM rolü de oluşturmadığımız için “None” olarak bırakabiliriz. Instance Details kısmını tamamladığımıza göre “Add Storage” ile ilerleyebiliriz.

AWS Storage Ekleme

AWS Add Storage

Disk seçimimizi de ücretsiz kullanım sınırları içerisinde seçtikten sonra “Add Tags” ile devam edebiliriz. AWS’nin bize izin vermiş olduğu boyut ne yazık ki 30 Gb ile sınırlıdır.

AWS Tag Ekleme

AWS Add Tag

Etiketleme işlemlerimizi tamamladıktan sonra “Configure Security Group” ile ilerliyoruz. Genel olarak vM kurulumu yapılırken etiketleme hemen geçiliyor ancak doğru yapılacak bir etiketleme maliyet ve kaynak yönetimi için önem arz etmektedir.

AWS Security Group

AWS Security Group

Daha önce NSG (Network Security Group) oluşturmadığımız için otomatik olarak kendisi oluşturacak. 3389 Rdp portunun default olarak açık geldiğini görebilirsiniz. Ben HTTP ve HTTPS portlarını da ayrıca açıyorum. Bu vM’i test için kullanacağım için Source kısmını Any bırakıyorum. Siz isterseniz sadece kendi ip adresinize izin verebilirsiniz. Açılan portların bilinen ip adreslerine izin verilerek bırakılması önerilmektedir.

AWS Review Instance

Review alanına geldiğimizde yaptığımız işlemlerimizin özetini göreceğiz. NSG kurulumu esnasında portlara ANY yetkisi verdiğim için düzeltmem için uyarı veriyor. vM’i daha sonra sileceğim için dikkate almayacağım ama canlı ortamlar için bu uyarılar hayati önem taşımaktadır. Artık “Launch” demenin zamanı geldi. Kurulumu neredeyse bitirdik ama bizden Local Kullanıcı bilgilerini istemedi değil mi ? Kesinlikle istemedi,AWS ortamında güvenlik oldukça hassas bir konudur. Son işleminiz olan key pair yaratma adıma geçebiliriz.

AWS Key Pair Create

Launch dedikten sonra karşımızı pop-up çıkacaktır.

AWS Key Pair

Şimdi bir key pair name belirledikten sonra “Download Key Pair” diyerek oluşturduğumuz key pair bilgisayarımıza indiriyoruz. Burada ki en önemli kısım ise tekrar indirme imkanımızın olmamasıdır. Key pair’i indirdikten sonra “Launch Instances” diyerek kurulumumuzu tamamlıyoruz ve hızlı EC2 servislerinin altında bulunan Instance kısmında oluşturduğumuz vM’e gidiyoruz. vM kurulumumuz tamamlandığında Windows şifresi oluşturabiliriz. Kurmuş olduğumuz vM üzerinde sağ tuş ile “Get Windows Password” diyoruz ve karşımıza çıkan alana indirmiş olduğumuz Key Pair’imizi yüklüyoruz ve karşımıza kurmuş olduğumuz vM bilgilerimiz geliyor.AWS Create Password

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Yukarıda yazılan bilgiler ile erişimi deneyelim.

AWS Final

Kurmuş olduğumuz vM’e erişim sağladığımıza göre artık şifre değişikliğimizi yapabiliriz. Kurulum esnasında vM adı, ip adresi ve şifreler bilerek açık bırakılmıştır şuan için bu bilgilere ait vM bulunmamaktadır. 🙂

Diğer yazılarımıza erişmek için tıklayın.

Faydası olması dileğimle..

Bulk Update

Active Directory User Bulk Update,Windows Server Active Directory kullanıcılarınızın Attribute bilgilerini tek veya toplu halde güncelleme yapmanızı sağlar.Active Directory’de güncellenmesi gereken birçok kayıt vardır.Bu kayıtları Powershell script ile güncelleyerek iş yükünüzü azaltacaktır.

Active Directory User Bulk Update işlemlerimizi RSAT Active Directory Powershell üzerinden gerçekleştireceğiz.

İşlem adımlarına geçebiliriz.

 

-Güncelleme yapacağımız kullanıcımızın özelliklerine girerek Email veya diğer Attributes kısımlarında herhangi bir kayıt olmadığını aşağıdaki gibi görebilirsiniz.

 

-Powershell üzerindende kontrol ettiğimizde Email kısmında herhangi bir kayıt olmdığını görebilirsiniz.

 

 

-Güncelleme yapacağımız bir veya birden fazla kullanıcımızı aşağıdaki gibi Excel’de Attributes kısmını birinci satıra ve kullanıcılarınızı alt satırlara ekleyerek farklı kaydet yapıp UTF-8 CSV formatında C:Scripts klasörüne kaydediyoruz.

 

 

-Aşağıdaki script’i notepad’e yapıştırıp ps1 uzantısı ile C:Scripts klasörüne kaydediyoruz.Kırmızı ile işaretli alanlar isteğe bağlı olarak düzenleyebilirsiniz.

 

$UpdatedADUserData = Import-Csv -Path C:Scriptsbulk.csv

ForEach ($user in $UpdatedADUserData){

Get-ADUser $user.SamAccountName , Set-ADUser -Replace @{Department=$user.Department ;title=$user.title ;mail=$user.mail ;proxyAddresses=$user.proxyAddresses}

}

-Active Directory Powershell Module’i yönetici olarak çalıştırıp C:Scripts klasörüne gelerek BulkUpdate.ps1 scriptimizi çalıştırıyoruz.

 

 

-Script başarılı bir şekilde çalıştıktan sonra kullanıcınızın attribute kısımlarını kontrol ettiğinizde güncellendiğini görebilirsiniz.Kullanıcılarınızın Attribute kısımlarında eski bir kayıt varsa bu script ile güncelleyebilirsiniz.

 

Umarım faydalı olmuştur.Görüşmek dileğiyle.

Azure VM Types (A type – B type)

Daha önce  Microsoft Azure üzerinde bulunan vM boyutları ile ilgili kısa bir giriş yapmıştık. Şimdi bu Azure vM boyutlarını kendi içlerinde inceliyip hangi alanlar da kullanılabilir olduğuna çok kısa bakalım istiyorum.

Azure VM Types (Instance A)

A Boyutunda bulunan vM’ler Basic işlemler için konfigire edilmiştir. A0 ile A9 arasında toplam 21 farklı boyutta vM bulunmaktadır. Temelde hepsi aynı özelliklere sahip gibi görünseler de IOPS değerleri farklıdır.

** IOPS depolama biriminin hız performans ölçümü için kullanılır.**

azure vm type a

Yanında ayrıca v2 bulunan sunucular ise standart A boyutu ile aynı performansı sunar ancak vCpu başına daha fazla ram ve daha hızlı disk kullanımı sunmaktadır. Bunun için testlerimiz için Standart A veya  Basic A sunucularını seçmemiz doğru olurken, düşük trafikli web sunucu veya küçük ölçekli veri tabanı sunucularımız için Standar A_v2 seçilmelidir.

A boyutunda ki vM’ler için giriş düzeyinde geliştirme ve test sunucularına uygundur diyebiliriz.

Azure VM Types (Instance B)

B boyutunda ki vM’lerin performansları ise A boyutuna göre biraz daha iyileştirilmiştir. B boyutunda ise bizi 7 farklı vM boyutu karşılamaktadır.

azure vm type b

B boyutu vM’ler için düşük-orta arası cpu kullanımına ihtiyaç duyan sunucular seçilmelidir. Ancak bu boyutunda talep olması durumunda daha yüksek Cpu değerlerine çıkabildiğini unutmamak gerekir.  Bu boyutta vM’ler küçük veri tabanları, mikro hizmetler ve küçük geliştirme sunucuları için kullanılmalıdır.

B boyutunda ki vM’ler için seri aktarıma en uygun ve ekonomik boyuttur diyebiliriz. B boyutu vM’ler A boyutlarından farklı olarak düşük trafikli web sunucular için daha uygun bir seçenek olacaktır. Bu confirigasyon için en büyük örneğimiz anlık değişen datası olması web sunucuları olabilir. Anlık değişen datası olmayan web sitemizi Azure Storage üzerinde de host edebileceğimizi ayrıca hatırlatmak isterim ancak bu konuyu daha sonra “Storage” incelememiz de konuşmamız daha uygun olacaktır.

 

Bir önceki makalemizde Azure vM çeşitlerine genel olarak bakmıştık. Bundan sonra biraz daha örneklendirerek ilermeyi hedefliyoruz.

Microsoft Azure vM Çeşitleri yazımız için tıklayın.

Faydası olması dileğimle.

Azure VM Types  (D Type -DC Type)

Bildiğiniz üzere geçtiğimiz yazılarımız da Azure vM çeşitlerine hızlı bir giriş yapıp bu serimizi de A – B boyutları üzerinde konuşarak desteklemiştik. Hiç vakit kaybetmeden Azure  D – DC boyutlarına bakalım istiyorum. D – DC boyutunda ki Azure vM’ler migration esnasında en çok tercih edilen vM boyutlarıdır. Peki gerçekten boyutlandırma tercihimizi bu boyutlar üzerinde mi yapmamız gerekiyor? Yoksa D – DC boyutuna ihtiyacı olan vM’lerimizi başka boyutlarda mı çalıştırıyoruz.

Azure VM Types  (Instance D)

D boyutunda bulunan vM çeşitleri hızlı CPU ve en iyi CPU/Bellek oranına sahip boyutlar olarak karşımıza çıkmaktadır. V2 serisi ise bize daha hızlı CPU hizmeti sunmaktadır.

azure d -dc type vm

D boyutunda bulunan v3 serisi ise Intelin 2,3 GHz Intel XEON ® E5-2673 v4 (Broadwell) işlemcisiden gücünü almaktadır. Intel Turbu Boost Technology sayesinde 3,5 Ghz’e kadar çıkmaktadır. Ayrıca DS serisinin Azure Premium SSD desteği olduğunun altını çizmek gerekir. Aslında en çok dikkat etmemiz gereken bu D boyutlu vM’leri hangi durumlarda tercih etmemiz gerektiğidir. Anlık olarak daha iyi disk disk performansı, daha hızlı cpu ve daha iyi Cpu / Ram uyumuna ihtiyaç duyduğumuz durumlarda seçmemiz gerekir. Bu vM’ler Streaming ve IIS sunucuları için biçilmiş kaftan diyebiliriz. Anlık olarak sürekli data değişikliği yaşadığımız web uygulamamızı çok rahat bu boyut üzerinde host edebiliriz. Müşterilerimizden internet üzerinden tahsilat  yapmak istediğimiz uygulamamızı QDMS gibi entegre yönetim sistemi uygulamalarımızı bu boyut üzerinde çok stabil bir biçimde çalıştırabiliriz.

Azure VM Types  (Instance DC)

DC boyutunun D boyutunda ki vM’ler en büyük farkı ise güvenli yalıtılmış kullanım alanı ile verilerinizi Azure’a işlemesidir. Bu güvenli yalıtılmış kullanım alanı sayesinde gizliliğe ve bütünlüğe yönelik vM ailesi diyebiliriz. Bu özelliğe EK olarak verileri aktarım sırasında veya Azure üzerinde beklemesi esnasında yerleşik şifreleme özelliği ile korunmasını sağlar. Ayrıca dikkat edilmesi gereken bir konu ise Cpu özelliklerinin farklı olmasıdır. Bu vM’ler SGX teknolojisine sahip intelin son işlemcisi ile donatılmış durumdadır. Işlemci hızları Turbo Boost Technology sayesinde 4,7 Ghz ‘e ulaşabilir. DC boyutunda ki vM’ler D boyutlarından farklı olarak kod ve verilerin kullanımını korumak için güvenli yalıtılmış alan tabanlı uygulamalar oluşturmak için idealdir. Azure üzerinde vM oluşturmadan önce ihtiyaçlarımızı belirlememiz ve ihtiyacımıza göre vM seçmemiz gerektiğini tekrar hatırlatmak istiyorum. Hatalı seçilen vM bizlere ya performans kaybı yaşatır yada fazladan ödeme yapmamıza sebep olur.

 

Azure vM A Type – B Type yazımızı incelemek için tıklayın.

Faydası olması dileğimle..

 

Azure VM Types  (E Type -M Type)

Hatırlayacağınız üzere daha önce ki yazılarımızda Azure A-B boyutları ve Azure D-DC boyutları üzerinde konuşmuştuk. Şimdi Azure E boyutu ve Azure M boyutu üzerinde konuşalım istiyorum. Kısaca bahsetmek gerekirse Azure E boyutu vM’ler  için yüksek bellek/çekirdek  uyumu ile kurulmaktadır ve ilişkisel veri tabanı sunucuları için tercih edilmelidir. Azure M boyutlu vM’ler ise paralel işlem gücü gerektiren sunucular için tercih edilmelidir.

Azure VM Types  (Instance E)

Azure E boyutunda ki vM çeşitleri ağır bellek içi uygulamalar için iyileştirilmiş olup yüksek bellek/çekirdek oranıyla bizleri karşılamaktadır.

Azure E Type

Azure vM E boyutu üzerinde “ES” serisinin Premium SSD’leri destekliğini ayrıca hatırlatmak gerekiyor.  Yüksek bellek performansı ihtiyacımız olan vM’ler için Azure E boyutu en doğru bir tercih olacaktır. İlgili vM’in hitap ettiği örnek uygulamalara SAP HANA, SAP S/4 HANA, SQL Hekaton örnek gösterilebilir.

Azure VM Types  (Instance M) 

Azure M boyutunda ki vM’ler için E boyutlarından farklı olarak bellek için iyileştirilmiş en büyük sanal makineler diyebiliriz. M boyutlu vM’lerin büyük oranda paralel işlem gerektiren uygulamalar için tercih edilmesi gerektiğini daha önce belirtmiştik. Bu durumda her zaman olduğu gibi sormamız gereken en önemli soru Azure üzerinde ihtiyacımız olan boyut hangisi?

Bu iki boyut arasında seçim yapmamız aslında çok kolay 🙂 İş açısında kritik uygulamalar için E boyutunu tercih etmemiz gerekirken büyük oranla paralel işlem gücü gerektiren uygulamalarımız için ise M boyutlu vM’leri tercih etmemiz gerekmektedir. Ancak aradaki fiyat farkı oldukça fazla olduğu için analizin çok doğru yapılması gerekmektedir. Aksi takdirde cebimizden dolarlar uçup gidecektir.

Bu yazımız ile birlikte Azure üzerinde bir çok vM boyutu hakkında konuşma fırsatımız oldu. Mümkün olduğunca bütün boyutlar hakkında kısa kısa konuşacağız ancak vM seçimlerinden bağımsız olarak istediğiniz zaman bizimle iletişime geçebilirsiniz. Bulut teknolojileri üzerinde konuşmak/çalışmak bizlere her zaman heyecan vermiştir.

Azure vM D Type – DC Type yazımızı incelemek için tıklayın.

Faydası olması dileğimle..

ADKAR® Modeli

ADKAR® Modeli Nedir?

Değişim yönetimi, organizasyon başarısını ve sonuçlarını doğru yönlendirmek adına; bireylerin değişimi başarılı bir şekilde benimsemeleri için hazırlanmaları ve bu süreçte yön bulmaları için rehberlik eden sistematik bir yaklaşımdır.

Bireylerin değişim zamanlarında neler yaşadıklarını ve nasıl etkilendiklerini inceleyen Prosci®, bireysel değişim için ADKAR Modeli’ni geliştirdi. Bugün dünyada en yaygın kullanılan değişim modellerinden biri olan ADKAR, PEAKUP olarak birlikte çalıştığımız kuruluşların dijital stratejiler kurmaları ve sürekli olarak geliştirmeleri için kullandığımız yöntemlerdendir. Teknoloji perspektifinden yeni nitelikler eklediğimiz bu metot, ADKAR Modeli’nin teknoloji implementasyonu ve son kullanıcı adaptasyonu temel alınarak dönüştürülmüş biçimini içerir.

Prosci ADKAR® Modeli’nin beş temel yapı taşı:

  • Awareness

    Değişim ihtiyacının farkındalığı

  • Desire

    Değişime katılma ve destekleme isteği

  • Knowledge

    Değişimin nasıl gerçekleşeceği hakkında bilgi sahibi olma

  • Ability

    Gerekli beceri ve davranışları uygulama yetkinliği

  • Reinforcement

    Değişimi sürdürmek için pekiştirme

Awareness (Farkındalık)

Farkındalık oluşturmak için zaman ve enerji harcamak yerine, bazı değişim yönetimi uygulayıcıları çalışanlarını teşvik etmek için hemen eğitime yönlendirirler. Ancak çalışanlar eğitime katılsalar dahi neden orada olduklarını anlamadan değişime direnç gösterecekler; çünkü değişimin nedenini daha özümsememiş olacaklardır.

ADKAR Modeli’nde ‘Farkındalık’, “bir değişimin o anda gerçekleştiğinin farkında olmak” demek değildir, daha gerçekleşmeden önce “değişime ihtiyaç olduğunu farkında olmak” olarak tanımlanır. Bu ayrımı iyi anlamak gerekir. Gözlemlenen finansal ve performans temelli düşüşler, bazı talihsiz olaylar sonucu yaşanan olumsuz etkiler, değişim için doğal olarak farkındalık yaratır. Çünkü bir kuruluşun başı dertte olduğunda ve çalışanlar tarafından bu performans düşüşü kolayca görülebildiğinde, değişiklik ihtiyacı konusunda farkındalık oluşturmak kolaydır. Birçok çalışan muhtemelen bir şeylerin yanlış gittiğini ve değiştirilmesi gerektiğini zaten kabul etmiş olacaktır. Ancak, bir kuruluş başarılıyken farkındalık yaratmak çoğu zaman daha zordur. Değişim yönetimi uzmanları, daha kompleks planlar izlemeli, yöneticilerin konuşmaları ile değişimi duyurmalı veya çalışanların kendi aralarındaki iletişimi kullanmak gibi faaliyetlere başvurmalılardır. Bu durumda dahi dirençlerle karşılaşılabilir.

Potansiyel Direnç Oluşturabilecek Faktörler:

  • Şu anki durumunda konforlu olmak
  • Yönetici gibi değişim gerekliliğini anlatan kişiye yeterince güven duymamak
  • Değişimin nedenlerinin gerçek olduğunu inkar etmek
  • Söylentiler ya da yanlış bilgilendirilmek

Etkili değişim yönetimi planları bu direnç faktörleri ile yüzleşmek ve bunlarla baş etmek için tasarlanmıştır.

Desire (İstek)

Bireyler, değişimin neden gerekli olduğu konusunu yeterince anlayıp özümsediğinde, değişime destek olmak için istek duymaları ve katılmak için karar vermeleri, başarılı değişimin bir sonraki adımı olacaktır.

Değişime duyulan her farkındalık, değişim arzusu ve katılma isteği ile sonuçlanmamaktadır. Sürekli değişimin nedenlerine odaklanmak ve katılıma teşvik edici faaliyetlere yeterince zaman harcamamak çalışanları demotive etmektedir. Farkındalıkta olduğu gibi, istek/arzu, ancak birey “Bu değişimin bir parçası olacağım” dediğinde elde edilir. Kişisel bir karar olmasından ötürü ise bu aşamada isteğin doğması tamamen bizlerin elinde değildir. Ancak değişime katılım sağlanması için kişileri motive edici unsurlardan faydalanabiliriz.

Katılıma Motive Edici Faktörler:

  • Kazanç veya başarı olasılığı
  • Risk veya ceza korkusu
  • Bir şeyin parçası olma arzusu
  • Güvenilen bir lideri takip etme isteği
  • Alternatif sonucun daha kötü olması

Değişime katılım arzusu inşa edilirken, görünür birincil sponsor desteği, liderler tarafından aktif katılım, başarılı bir direnç yönetimi, teşvik programları uygulanması gibi faktörler göz önüne alınmalıdır. Burada bilinmeze olan korku ve “Benim için ne var (What is in it for me?)” sorusunun cevapsız kalmasının direnci arttıracağını, kişilerin motivasyonunu düşüreceğini unutmamak gerekir. Sonuçta belirsiz durumlar ve cevapsız sorulara maruz kalan çalışanların bu değişime istekli olmalarını bekleyemeyiz.

Değişikliklerin başarılı olması için, gerekli olan farkındalık ve arzu seviyeleri korunmalı, bu yüzden kişilerle sürekli iletişim kurulmalıdır.

Knowledge (Bilgi)

Başarılı değişim için farkındalık ve istek oluştuktan sonraki aşama “Bilgi” fazıdır. Burada bilgi, hem değişimin nasıl gerçekleşeceği bilgisi hem de bu değişim gerçekleşirken edinilmesi gereken yetenekler ve davranışlar anlamındaki bilgidir. Yani değişimin nasıl gerçekleşeceği, kişilerin neler ile karşılaşacağı bilgisi verilmeden, kişileri beceri edinmek için eğitimlere katılıma zorlamak da doğru değildir.

Bilgi fazını başarılı bir şekilde atlatabilmek için aşağıdaki maddelere dikkat etmek önemlidir:

  • Eğitim için yeterli zaman ve kaynak ayırmak
  • Kişilerin “bilgiye” ulaşmasını kolaylaştırmak
  • Mentorluk yapılarak bireyleri doğru yönlendirmek, gerektiğinde bire bir yardımcı olmak
  • Çalışanların deneyimlemelerine olanak sağlamak
  • Çelişen isteklerde bulunmamak; örneğin kısıtlı zamanda herşeyi öğrenmesini beklememek, yeterli zamanı onlara tanımak
  • Mevcut bilgi seviyesi çok aşağıda ve ulaşılmak istenen seviye çok yukarıda ise bunun demotive edici olduğunu bilmek ve yol gösterici olmak
  • Anahtar kişiler seçilerek eğitim sürecinde sorun yaşayan bireylerin kendi denginde kişilerden de cevap alabilmesini sağlamak

Eğitim kritiktir, ancak başarılı bir değişim yönetiminde diğer yapı taşları olmadan tek başına yeterli değildir.

Ability (Yetkinlik)

Yetkinlik(beceri), bireyin değişim sürecindeki değişimin asıl gerçekleştiği aşamadır. Beceri, ilgili bilgileri edindip yeterli pratikten sonra, bu bilgliler ile beklenen performans sonuçlarına ulaşabilmesi durumu olarak tanımlanabilir.

Bilgi ve beceri benzer görünse de, ikisi arasında çok büyük fark vardır. Gerekli araçlar, süreç ve sürece uygun teknik hakkında bilgi sahibi olunsa dahi, kişinin bu bilgiyi performans açısından beceriye dönüştürmesi çok daha uzun sürebilir.

Bu süreçte bilginin yetkinliğe dönüşebilmesi için:

  • Kişilere yeterli kaynaklar ve araçlar sağlanmalıdır.
  • Eğitimler mümkün olduğunca uygulamalı olarak yapılmalıdır.
  • Bilginin pratik edilmesi için olanak tanınmalı ve yeterli zaman verilmelidir.
  • Geribildirimler dikkate alınmalıdır.
  • Değişim sürecini başarıyla geçiren bireyler oyuna daha çok dahil edilmelidir.
  • Bireylere gerekli destek ve koçluk verilmelidir.
  • Değişikliğe zıt olan halihazırdaki alışkanlıkların üzerine gidilmelidir.
  • Kişilerin fiziksel olarak sınırlı yeteneklerinde veya psikolojik olarak olumsuz geçen süreçlerinde ilgili destek verilmelidir.

Bu fazda hem bireysel hem de organizasyonel düzeyde değişimin gerçekleşmesi sağlanır.

Reinforcement (Pekiştirme)

Alışkanlıklarımıza geri dönme doğal bir eğilimdir; bu yüzden değişimi gerçekleştirmek zor olsa da, değişimi sürdürmek daha zordur. Bu nedenle değişimin pekiştirilmesi için mutlaka zaman ayrılması gerekir.

Değişim yönetiminde genelde takviye yapılarak değişimin pekiştirilmesi için zaman harcanmadan bir sonraki değişim sürecine geçilir. Bir değişimin sürdürülebilir olması için:

  • Görünür şekilde performans değerlendirmeleri yapılmalıdır.
  • Başarısız olunan noktalar ve sistemdeki hatalar ölçülerek düzeltici eylemler uygulanmalıdır.
  • Başarıların da çok önemli olduğu unutulmamalı ve mutlaka kutlanmalıdır.
  • Geri bildirimler alınmalıdır.
  • Yeni sürece hızlı adapte olan çalışanlara görünür şekilde teşekkür edilmelidir.
  • Yeni süreç karşıtı bir mahalle baskısı varsa gözlenmeli ve gerekli önlemler alınmalıdır.

Çoğu kuruluş, insanların farkındalık, istek, bilgi ve başarılı bir şekilde değişim yapma becerisini geliştirmelerine yardımcı olmak için önemli bir yatırım yapar. Ancak, gerçekleştikten sonra bir değişikliği pekiştirmek için proaktif olarak planlamadan, yatırımlar boşa harcanmış olabilir ve beklenen değişim tam olarak gerçekleşmeyebilir.

Sonuç olarak bireysel veya organizasyonel olarak başarılı bir değişim yönetimi uygulamak istediğimizde ADKAR Modeli’ni kullanarak değişimin sistematik bir şekilde gerçekleştirebilir ve sürdürülebilir olmasını sağlayabiliriz. Her bir değişim süreci sonrasında analizlerimizi doğru bir şekilde yaparsak bir sonraki değişim yönetimi sürecimizdeki modellemeyi de buna uygun olarak özelleştirebiliriz. Birlikte çalıştığımız kuruluşların toplam verimliliğini arttırmak üzere teknoloji seçimleri, iş uygulamalarının geliştirilmesi ve söz konusu uygulamaların çalışanlar tarafından benimsenerek kullanımının arttırılması çözüm sağladığımız temel konular içerisinde yer almaktadır. Bu çalışmalar doğrultusunda kuruluşlar ADKAR Modeli’nin içerdiği tüm adımları birebirde deneyimlemek olanağı bulur ve mevcut diğer iş süreçlerini geliştirmek için en uygun modelin seçimine karar verebilirler. ADKAR modeli temel bir yapıtaşı oluştursa da unutulmamalı ki model her kurumun ihtiyaçlarına uygun biçimde geliştirilmelidir.