Uygulama topolojisi eşlemesi olarak da bilinen uygulama eşlemesi, bir kuruluş içindeki yazılım uygulamaları arasındaki işlevsel ilişkilerin tanımlanmasını ve belgelenmesini içeren bir süreçtir. Farklı uygulamaların nasıl etkileşimde bulunduğuna, birbirine nasıl bağımlı olduğuna ve iş süreçlerine nasıl katkıda bulunduğuna dair ayrıntılı bir görünüm sağlar. Uygulama haritalama kavramı yeni değildir ancak BT ortamlarının artan karmaşıklığı nedeniyle önemi son yıllarda önemli ölçüde artmıştır.
Modern iş dünyasında kuruluşlar, faaliyetlerini yürütmek için çok sayıda uygulamaya güvenmektedir. Bu uygulamalar genellikle birbirine bağlıdır ve düzgün çalışması için birbirine bağlıdır. Bu nedenle, bu uygulamaların birbirleriyle nasıl etkileşimde bulunduğunu ve birbirleriyle nasıl ilişki kurduğunu anlamak, etkili BT yönetimi için çok önemlidir. Uygulama eşlemenin devreye girdiği yer burasıdır. Uygulama ortamının görsel bir temsilini sağlayarak BT yöneticilerinin karşılıklı bağımlılıkları ve potansiyel başarısızlık noktalarını anlamalarına yardımcı olur.
Ancak uygulama haritalama yalnızca görsel bir diyagram oluşturmaktan ibaret değildir. Aynı zamanda bu ilişkilerin sonuçlarını anlamakla da ilgilidir. Örneğin bir uygulama başarısız olursa bunun diğer uygulamalar üzerinde ne gibi etkileri olur? İş süreçlerini nasıl etkileyecek? Bunlar uygulama haritalamanın yanıtlamaya çalıştığı sorulardan bazılarıdır. Bu bilgiyi sağlayarak, uygulama eşleme BT ortamlarının yönetilmesine yardımcı olur daha etkili ve bilinçli kararlar alabilirsiniz.
Uygulama Haritalama için Geleneksel Teknikler ve Sınırlamaları
Manuel Uygulama Eşleme
Geleneksel olarak uygulama eşleme manuel bir işlemdi. BT uzmanları her uygulamayı inceleyecek, bağımlılıklarını belirleyecek ve bunları belgeleyecekti. Daha sonra bu bilgiyi uygulama ortamının görsel bir haritasını oluşturmak için kullanacaklardı. Bu yöntem etkili olsa da zaman alıcıdır ve hatalara açıktır. Üstelik uygulama sayısı arttıkça manuel uygulama eşlemenin yönetilmesi giderek zorlaşıyor.
Manuel uygulama eşlemenin bir diğer sınırlaması da uygulama ortamındaki değişiklikleri hesaba katmamasıdır. Uygulamalar statik değildir; zamanla gelişirler. Yeni uygulamalar tanıtılıyor, eskileri kullanımdan kaldırılıyor ve uygulamalar arasındaki ilişkiler değişiyor. Dolayısıyla birkaç ay önce doğru olan bir harita bugün artık geçerli olmayabilir. Haritayı güncel tutmak sürekli çaba gerektirir ve bu da kaynakların önemli ölçüde tükenmesine neden olabilir.
Statik Kurallara Dayalı Otomatik Haritalama
Manuel uygulama eşlemesinin sınırlamalarının üstesinden gelmek için birçok kuruluş otomatik çözümlere yöneldi. Bu çözümler, uygulamalar arasındaki ilişkileri tanımlamak için statik kuralları kullanır. Örneğin, ağ trafiğindeki belirli kalıpları arayabilir veya uygulamaların nasıl etkileşimde bulunduğunu belirlemek için yapılandırma dosyalarını analiz edebilirler. Bu yaklaşım manuel haritalamaya göre daha etkili olsa da kendi sınırlamaları vardır.
Bu yöntemin temel sınırlamalarından biri, yalnızca bilinen ilişkileri tanımlayabilmesidir. Bir uygulama başka bir uygulama ile kurallar kapsamına girmeyen bir şekilde etkileşime girerse bu etkileşim harita tarafından yakalanmayacaktır. Bu, eksik veya hatalı haritalara yol açabilir. Ayrıca, uygulamalar geliştikçe statik kurallar geçerliliğini yitirebilir ve bu da daha fazla yanlışlığa yol açabilir.
Uygulama Haritalamada Makine Öğreniminin Faydaları
Geliştirilmiş Verimlilik ve Doğruluk
Makine öğrenimi teknikleri, geleneksel uygulama haritalama yöntemlerinin sınırlamalarına umut verici bir çözüm sunmaktadır. Makine öğrenimini uygulama eşlemeye uygulayarak yalnızca daha verimli değil aynı zamanda daha doğru haritalar oluşturabiliriz. Makine öğrenimi algoritmaları Elle veya statik kurallarla tespit edilmesi imkansız olmasa da zor olan kalıpları ve ilişkileri tanımlamak için büyük hacimli verileri analiz edebilir. Bu daha kapsamlı ve doğru haritalara yol açar.
Üstelik makine öğrenimi algoritmaları hatalarından ders alıp zamanla gelişebilir. Bu, ne kadar çok veriyi analiz ederlerse haritalama uygulamalarında o kadar iyi hale geldikleri anlamına gelir. Sonuç olarak, uygulama haritalamanın verimliliği ve doğruluğu zamanla artarak daha güvenilir haritalara ve daha iyi karar almaya yol açar.
Gerçek Zamanlı Uygulama Eşleme
Uygulama haritalamada makine öğreniminin bir diğer önemli faydası, uygulamaları gerçek zamanlı olarak haritalayabilme yeteneğidir. Hem manuel hem de otomatikleştirilmiş geleneksel yöntemler genellikle verilerin toplandığı zaman ile haritanın oluşturulduğu zaman arasında belirli bir gecikmeyi içerir. Bu gecikme, özellikle uygulamaların hızla değiştiği dinamik BT ortamlarında haritaların güncelliğini yitirmesine neden olabilir.
Makine öğrenimi algoritmaları ise verileri gerçek zamanlı olarak analiz edebiliyor ve bir değişiklik tespit ettiği anda haritayı güncelleyebiliyor. Bu, haritanın her zaman güncel olduğu ve uygulama ortamının mevcut durumunun doğru bir görünümünü sağladığı anlamına gelir. Gerçek zamanlı uygulama haritalaması sayesinde kuruluşlar değişikliklere hızla tepki verebilir ve olası sorunları daha ortaya çıkmadan önleyebilir.
Gelecekteki Haritalama İhtiyaçlarına Yönelik Tahmin Yetenekleri
Uygulama haritalamada makine öğreniminin belki de en heyecan verici faydalarından biri tahmin yetenekleridir. Makine öğrenimi algoritmaları yalnızca uygulama ortamının mevcut durumunu analiz etmekle kalmaz, aynı zamanda geçmiş verilere dayanarak gelecekteki durumları da tahmin edebilir. Bu, kuruluşların değişiklikleri öngörmesine ve geleceği daha etkili bir şekilde planlamasına olanak tanır.
Örneğin, bir makine öğrenimi algoritması, artan talep nedeniyle belirli bir uygulamanın gelecekte darboğaz haline geleceğini tahmin edebilir. Bu öngörüye dayanarak kuruluş, darboğazı önlemek için uygulamayı yükseltmek veya yükü diğer uygulamalar arasında yeniden dağıtmak gibi proaktif önlemler alabilir. Bu tahmin yeteneği, BT yönetiminin verimliliğini ve etkinliğini önemli ölçüde artırabilir.
Uygulama Haritalamada Kullanılan Makine Öğrenimi Teknikleri
Makine öğrenimi teknikleri, uygulama haritalama için güçlü araçlar olarak ortaya çıktı; kuruluşların BT operasyonlarını kolaylaştırmasına ve genel iş performansını artırmasına yardımcı oldu. Bu teknikler, uygulamaların verilerden öğrenmesine, kalıpları belirlemesine ve kararlar almasına olanak tanıyarak daha verimli ve doğru uygulama eşlemesinin yolunu açar.
Uygulama Haritalama için Denetimli Öğrenme Teknikleri
Denetimli öğrenme teknikleri, hedef sonucun bilindiği etiketli bir veri kümesi üzerinde bir modelin eğitilmesini içerir. Model bu verilerden öğrenir ve öğrendiklerini yeni, görünmeyen verilere uygular. Bu yaklaşım özellikle uygulama haritalamada faydalıdır.
Uygulama haritalamada kullanılan yaygın denetimli öğrenme tekniklerinden biri regresyondur. Regresyon modelleri, farklı uygulamaların performansını geçmiş verilerine dayanarak tahmin edebilir. Bu şekilde kuruluşlar potansiyel sorunları önceden tahmin edebilir ve bunları önlemek için proaktif önlemler alabilir.
Bu bağlamda kullanılan bir diğer denetimli öğrenme tekniği ise sınıflandırmadır. Sınıflandırma modelleri, uygulamaları özelliklerine ve davranışlarına göre kategorize edebilir. Bu, BT ortamındaki farklı uygulamaların rollerinin belirlenmesine yardımcı olur ve böylece daha iyi kaynak tahsisi ve yönetimini kolaylaştırır.
Uygulama Haritalama için Denetimsiz Öğrenme Teknikleri
Denetimli öğrenmenin aksine, denetimsiz öğrenme teknikleri etiketlenmiş bir veri kümesine dayanmaz. Bunun yerine, önceden tanımlanmış herhangi bir kategori veya sonuç olmaksızın, veriler içindeki gizli kalıpları ve yapıları bulurlar. Bu, denetimsiz öğrenme tekniklerini karmaşık BT ortamlarını keşfetmek ve anlamak için ideal hale getirir.
Kümeleme, uygulama haritalamada kullanılan popüler bir denetimsiz öğrenme tekniğidir. Benzer uygulamaları özelliklerine veya davranışlarına göre gruplandırır. Bu, kuruluşların farklı uygulamalar arasındaki ilişkileri ve bağımlılıkları anlamalarına yardımcı olarak verimli BT altyapısı yönetimine olanak tanır.
Boyut azaltma, bu bağlamda kullanılan başka bir denetimsiz öğrenme tekniğidir. BT ortamlarında sıklıkla karşılaşılan yüksek boyutlu verilerin yönetilmesi ve analiz edilmesi zor olabilir. Boyut azaltma teknikleri, önemli bilgileri kaybetmeden bu verileri basitleştirerek uygulamaların eşlenmesini ve yönetilmesini kolaylaştırır.
Uygulama Haritalama için Takviyeli Öğrenme Teknikleri
Takviyeli öğrenme, bir aracının çevresi ile etkileşime girerek, eylemlerine göre ödüller veya cezalar alarak karar vermeyi öğrendiği bir tür makine öğrenimidir. Bu sürekli deneme yanılma süreci, aracının zamanla öğrenmesine ve performansını geliştirmesine olanak tanır.
Uygulama haritalama bağlamında takviyeli öğrenme teknikleri dinamik BT ortamlarının yönetilmesine yardımcı olabilir. Ortamdaki değişikliklere uyum sağlayabilir ve uygulama haritasını buna göre güncelleyebilirler. Bu, özellikle uygulamaların ve kaynakların talebe bağlı olarak büyütülüp küçültülebildiği bulut tabanlı altyapılarda kullanışlıdır.
Ayrıca, takviyeli öğrenme teknikleri, farklı uygulamalar arasında kaynak tahsisini optimize edebilir. Geçmiş deneyimlerden öğrenerek, hangi eylemlerin (örn. kaynak tahsisi) en iyi sonuçları (örn. optimum uygulama performansı) sağladığını belirleyebilir ve bu öğrendiklerini gelecekteki kararlara uygulayabilirler.
Sonuç olarak, makine öğrenimi teknikleri uygulama haritalama alanında devrim yaratıyor. Kuruluşların BT ortamlarını daha verimli bir şekilde anlamalarına ve yönetmelerine olanak tanıyor, böylece operasyonel performanslarını ve iş rekabet güçlerini artırıyorlar. BT ortamı gelişmeye devam ettikçe bu tekniklerin uygulama haritalamada daha da önemli bir rol oynamasını bekleyebiliriz.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://www.dataversity.net/machine-learning-techniques-for-application-mapping/
- :vardır
- :dır-dir
- :olumsuzluk
- :Neresi
- $UP
- a
- kabiliyet
- Hakkımızda
- göre
- Hesap
- doğruluk
- doğru
- eylemler
- Ad
- uyarlamak
- etkiler
- Danışman
- önce
- algoritma
- algoritmalar
- tahsis
- tahsisler
- izin vermek
- veriyor
- Ayrıca
- her zaman
- arasında
- an
- çözümlemek
- ve
- Başka
- cevap
- tahmin
- herhangi
- Uygulama
- uygulamaları
- geçerlidir
- Tamam
- Uygulanması
- yaklaşım
- ARE
- AS
- At
- Otomatik
- önlemek
- merkezli
- BE
- müşterimiz
- olur
- önce
- yarar
- faydaları
- İYİ
- Daha iyi
- arasında
- her ikisi de
- iş
- iş performansı
- Iş süreçleri
- fakat
- by
- CAN
- yetenekleri
- kabiliyet
- Yakalanan
- kategoriler
- belli
- zor
- değişiklik
- değişiklikler
- özellikleri
- sınıflandırma
- geliyor
- ortak
- rekabet
- karmaşık
- karmaşıklık
- kapsamlı
- kavram
- sonuç
- yapılandırma
- bağlam
- devam ediyor
- sürekli
- sürekli çaba
- katkıda bulunmak
- kaplı
- yaratmak
- çevrimiçi kurslar düzenliyorlar.
- Oluşturma
- çok önemli
- akım
- Şu anki durum
- veri
- VERİLER
- Tarih
- Karar verme
- kararlar
- geciktirmek
- Talep
- bağlı
- bağımlılıklar
- bağlı
- detaylı
- belirlemek
- Belirlemek
- farklı
- zor
- do
- belge
- belgeleme
- yok
- aşağı
- akıtmak
- gereken
- dinamik
- e
- her
- kolay
- Etkili
- etkili bir şekilde
- etki
- verim
- verimli
- verimli biçimde
- çaba
- ortaya
- etkinleştirme
- artırmak
- artırılması
- çevre
- ortamları
- hata
- Hatalar
- özellikle
- Eter (ETH)
- Hatta
- Etkinlikler
- gelişmek
- örnek
- heyecan verici
- beklemek
- Deneyimler
- Keşfetmek
- kolaylaştırıcı
- başarısız
- Başarısızlık
- az
- alan
- dosyalar
- bulmak
- İçin
- itibaren
- işlev
- fonksiyonel
- daha fazla
- Ayrıca
- gelecek
- Go
- Grubun
- yetişkin
- Büyür
- el
- Var
- yardım et
- faydalı
- yardım
- yardımcı olur
- Gizli
- tarihsel
- Ne kadar
- HTTPS
- i
- ideal
- belirlemek
- belirlenmesi
- if
- darbe
- etkileri
- önem
- önemli
- imkânsız
- iyileştirmek
- in
- yanlış
- artmış
- artan
- giderek
- bilgi
- bilgi
- Altyapı
- altyapı
- örnek
- yerine
- etkileşim
- etkileşim
- etkileşim
- etkileşime
- birbirine bağlı
- içine
- tanıttı
- dahil
- içerir
- sorunlar
- IT
- BT Yönetimi
- BT uzmanları
- ONUN
- sadece
- koruma
- bilinen
- manzara
- büyük
- öncülük etmek
- önemli
- İlanlar
- ÖĞRENİN
- öğrenme
- sınırlama
- sınırlamaları
- yük
- uzun
- Bakın
- kaybetme
- makine
- makine öğrenme
- Makine Öğrenmesi Teknikleri
- Ana
- yapmak
- YAPAR
- Yapımı
- yönetmek
- yönetim
- Yöneticileri
- Manuel
- el ile
- çok
- harita
- haritalama
- Haritalar
- Mayıs..
- anlamına geliyor
- önlemler
- yöntem
- yöntemleri
- olabilir
- hataları
- model
- modelleri
- Modern
- ay
- Daha
- daha verimli
- Dahası
- çoğu
- çokluk
- ağ
- ağ trafiği
- yeni
- yok hayır
- numara
- meydana
- of
- teklif
- sık sık
- Eski
- on
- ONE
- olanlar
- bir tek
- işletme
- Operasyon
- optimum
- optimize
- or
- kuruluşlar
- organizasyonlar
- Orlando
- Diğer
- Sonuç
- sonuçlar
- tekrar
- tüm
- Üstesinden gelmek
- kendi
- belirli
- özellikle
- geçmiş
- desen
- asfaltlama
- performans
- plan
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- OYNA
- noktaları
- Popüler
- potansiyel
- güçlü
- Önceden tanımlanmış
- tahmin
- tahmin
- öngörü
- önlemek
- Proaktif
- sorunlar
- süreç
- Süreçler
- profesyoneller
- umut verici
- uygun şekilde
- sağlar
- sağlama
- Sorular
- hızla
- hızla
- React
- gerçek
- gerçek zaman
- alma
- son
- azalma
- gerileme
- takviye öğrenme
- İlişkiler
- güvenilir
- güvenmek
- temsil
- gerektirir
- kaynak
- Kaynaklar
- sonuç
- Sonuçlar
- devrim
- "Rewards"
- Rol
- rolleri
- kurallar
- koşmak
- Arıyor
- set
- önemli
- önemli ölçüde
- benzer
- basitleştirmek
- Yazılım
- çözüm
- Çözümler
- biraz
- Yakında
- özel
- Eyalet
- Devletler
- kolaylaştırmak
- yapılar
- böyle
- denetimli öğrenme
- Bizi daha iyi tanımak için
- Hedef
- teknik
- teknikleri
- göre
- o
- The
- Gelecek
- ve bazı Asya
- Onları
- sonra
- böylece
- bu nedenle
- Bunlar
- onlar
- Re-Tweet
- İçinden
- zaman
- zaman tükeniyor
- için
- bugün
- birlikte
- araçlar
- geleneksel
- trafik
- Eğitim
- deneme
- Deneme ve hata
- Dönük
- tip
- anlamak
- anlayış
- denetimsiz öğrenme
- Güncelleme
- kullanım
- Kullanılmış
- işe yarar
- genellikle
- geçerli
- Görüntüle
- izlendi
- görsel
- hacimleri
- oldu
- Yol..
- we
- Ne
- ne zaman
- hangi
- süre
- irade
- ile
- içinde
- olmadan
- Dünya
- olur
- yıl
- Yol ver
- zefirnet