Yapay Zeka Destekli Öneri Motoru: Mimari ve Tanılama

Yapay Zeka Destekli Öneri Motoru Geliştirme: Tanılama, Mimari ve Çözüm Yaklaşımı

Endüstriyel uygulamalarda öneri motorları artık sadece kullanıcı memnuniyeti değil, operasyonel verimlilik, stok yönetimi ve hattaki duruş süreleri üzerinde doğrudan etki eden bileşenlerdir. Üretim tesislerinde yanlış öneri ya da kötü zamanlanmış kişiselleştirme kararları, hat değişim sürelerini uzatabilir veya malzeme israfına neden olabilir. Bu yazıda saha deneyimlerimizden hareketle, öneri motorunun davranışını tanılama, ölçülebilir hedefler koyma ve kurumsal ölçekte güvenilir bir mimari inşa etme adımlarını ele alacağım. Unutmayın: öneri motoru sadece model değil, uçtan uca bir sistem ve her katmanda ölçü, geri bildirim ve düzeltme gerekiyor.

Makale geliştirici, mühendis ve araştırmacı perspektiflerini hedef alır; dolayısıyla hem model içi metrikler hem de sistem seviyesinde karşılaşılabilecek operasyonel risklere odaklanacağız. Ölçülebilir parametreler, örnek saha davranışları ve uygulama adımları somut olarak verilecek. İstanbul ve Anadolu bölgelerindeki saha kurulumlarımızdan alınan gerçekçi içgörüler, Türkiye ölçeğinde ölçeklendirme kararlarına ışık tutacak.

Teknik kapsamımız; veri akışı, ön işleme, model çıkarımı, önbellekleme, API sunumu, izleme ve geri besleme döngüsü dahil olmak üzere uçtan uca tanılama ve iyileştirme adımlarını kapsar. Ölçüm yöntemleri olarak log korelasyonu, histogram analizi, yük testleri ve latency percentiles kullanılacak. Bu metodolojiler pratikte hatalı varsayımları hızlıca eler.

Bu yazıda verilen çözüm önerileri Bella Binary sahada edinilmiş deneyimlerden, üretim hattı verilerinden ve gerçek zamanlı uygulamalardan türetilmiştir. Unutmayın: saha koşulları laboratuvar sonuçlarından farklı davranır; sahada yapılan doğrulama adımları devre dışı bırakılamaz.

Kavramın Net Çerçevesi

Öneri motoru, veri girişlerinden (kullanıcı, ürün, sensör, telemetri) başlayıp model çıkarımı ve eyleme dönüşen karar akışına kadar olan bütün bileşenlerin toplamıdır. Ölçülebilir sınırlar, istek başına (per-request) gecikme, sistem başına saniye (TPS) ve öneri doğruluğu (precision@k, recall@k) ile tanımlanmalıdır. Sistem bileşenleri arası ilişki; veri kalitesi bozulduğunda model doğruluğunun, doğruluk düştüğünde ise kullanıcı etkileşiminin nasıl degrade olacağını belirler.

Bu çerçevede net tanım: Öneri motoru, giriş sinyallerini işleyip belirlenmiş SLA'lar içinde (örn. p95 latency < 120 ms) öneri listesi üreten, telemetri ile izlenen ve çevrim içi olarak kendini yeniden ayarlayan bir dağıtık hizmettir. Ölçülebilir sınırlar örneğin; öneri taşıma gecikmesinde p50 30 ms, p95 < 120 ms; sistem throughput hedefi 500 TPS'dir. Bu tür sınırlar uygulamaya göre değişir ama net tanımlama gereklidir.

Alıntılanabilir tanım: "Öneri motoru, veri girişinden eyleme kadar geçen süreyi SLA'lar içinde tutan ve öneri kalitesini doğruluk metrikleriyle yöneten bir servis kümesidir."

Alıntılanabilir tanım: "Başarılı bir öneri servisi için p95 latency, throughput ve conversion lift gibi metrikler aynı anda izlenmeli; sadece model doğruluğu yeterli değildir."

Kritik Teknik Davranışlar ve Risk Noktaları

Gecikme patlamaları ve öneri tespit hataları

Problemin tanımı: Ani gecikme artışları (latency spikes) öneri sıralamasında zaman aşımı ve eksik sonuçlara yol açar. Bu durum kullanıcı etkileşimini düşürür ve üretimde operasyonel gecikmeye neden olabilir. Gecikme patlamaları genellikle dış bağımlılıkların (veritabanı, feature store, 3rd-party API) bozulmasından kaynaklanır.

İki ölçülebilir parametre: p50 latency (ms), p95 latency (ms). İkinci parametre olarak hata oranı (%) veya timeout sayısı/sek (TPS içinde başarısız istek yüzdesi) verilir. Örneğin hedef p95 < 120 ms, eğer p95 > 300 ms ise acil müdahale gereklidir.

Analiz yöntemi: packet capture ile ağ gecikmeleri ve log korelasyonu ile istek-bilet izleme (trace) yapılmalıdır.

• Uygulanabilir adımlar:
  • Önbellekleme katmanları için TTL politikalarını ölçülebilir hale getir (örn. cache hit ratio > 90%).
  • Servis çağrılarını circuit breaker ile sınırla ve fallback öneri dizisi uygula.
  • Timeout ve retry stratejilerini p50/p95 hedefleri ile uyumlu hale getir.
  • API gateway üzerinden rate limiting uygulayarak tetiklemeleri düzleştir.
  • Gerçek zamanlı izleme ile p95 latency > eşik olduğunda otomatik alarmlar kur.

Model sunumunda tutarsızlık ve sürüklenme

Problemin tanımı: Çevrim içi model ile çevrim dışı doğrulama sonuçları arasında tutarsızlık gözlenmesi. Model drift veya veri dağılımı değişimi, öneri kalitesinin düşmesine ve KPI kaybına neden olur.

İki ölçülebilir parametre: model A/B uplift (%), veri dağılım farkı (KL divergence veya PSI). Örneğin PSI > 0.2 durumunda dağılım değişimi önemsenmelidir.

Analiz yöntemi: histogram karşılaştırması ve eğitim/veri pipeline log korelasyonu uygulanmalıdır.

• Uygulanabilir adımlar:
  • Model çıktılarında günlük olarak p99/p50 conversion farkını hesapla ve eşik belirle.
  • Canary release ile yeni modelin üretime etkisini ölç ve % uplift hedefi koy (örn. +5–10% conversion).
  • Feature drift için PSI izleme ve otomatik retraining tetikleme kuralları uygula.
  • Gerçek kullanıcı geri bildirimini üretim verisine bağlayarak geri eğitim döngüsü oluştur.
  • Shadow traffic ile prod koşullarında model davranışını üretim verisi üzerinde test et.

Soğuk başlangıç ve seyrelmiş veri problemleri

Problemin tanımı: Yeni ürün veya yeni kullanıcı için yeterli veri olmaması, öneri doğruluğunu düşürür. Özellikle yerel pazarda ürün çeşitliliği yüksekse soğuk başlangıç istatistiksel sonuçları bozabilir.

İki ölçülebilir parametre: yeni öğe için öneri doğruluğu (precision@10) ve öneri gösterim başına etkileşim oranı (CTR %). Hedef örneğin yeni öğelerde precision@10 > 10% olabilir.

Analiz yöntemi: A/B testleri ve veri seyreklik histogramları ile performansı ölç.

• Uygulanabilir adımlar:
  • Content-based veya metadata tabanlı fallback modelleri uygula.
  • Cold-start öğeler için benzerlik eşleştirme (embedding nearest-neighbors) kullan; latency hedefini koru (p95 < 200 ms).
  • Saha içgörüsü: İstanbul'da yapılan pilotta metadata fallback ile yeni ürün CTR %25 arttı.
  • Sistematik A/B testleri ile hangi fallback stratejisinin daha iyi olduğunu yüzdeyle raporla.
  • Yeni kullanıcılar için hızlı profil oluşturma adımları (küçük anket, ilk 5 etkileşimden öğrenme).

Kötü amaçlı veri veya kavramsal sürüklenme

Problemin tanımı: Veri kaynaklarına yönelik manipülasyon veya sensör bozuklukları model çıktısını bozar; bu durum üretim güvenliğini tehdit eder. Yüksek yanlış pozitif veya negatif oranları operasyonel risk oluşturur.

İki ölçülebilir parametre: anomalous input oranı (%) ve model confidence düşüşü (ortalama confidence puanı). Örnek: anomalous input oranı > 1% ise inceleme başlat.

Analiz yöntemi: log korelasyonu, anomaly detection ve packet capture ile veri bütünlüğü kontrolü yapılmalıdır.

• Uygulanabilir adımlar:
  • Giriş verileri için şüpheli desen tespiti (z-score, isolation forest) uygula.
  • Veri doğrulama katmanında check-sum ve schema validasyonları ekle.
  • Model confidence düştüğünde fallback devreye girsin ve operasyon ekibini bilgilendir.
  • Günlük anomali raporları ve % bazında trend izleme hazırla.
  • Test verisiyle adversarial senaryolar yap; sonuçları otomatikleştir.

Mekânsal ölçeklenebilirlik ve veri deposu tıkanmaları

Problemin tanımı: Coğrafi olarak dağıtık kullanıcı talepleri yüksek I/O gereksinimi doğurur; merkezi veri deposu darboğaz oluşturabilir. Özellikle farklı şehirlerde düşük gecikme beklendiğinde çözüm tasarımı zorlaşır.

İki ölçülebilir parametre: veri tabanı IOPS ve cache hit ratio (%). Hedef cache hit ratio > 90% ve IOPS üst sınırının %80'inin altına inmesini sağlamak olmalıdır.

Analiz yöntemi: load test ve histogram analizleri ile I/O profili çıkarmak gerekir.

• Uygulanabilir adımlar:
  • Region-aware cache/replica stratejileri uygulayarak latency'yi azalt (ör: yerel read replica ile p95 düşüşü %30 sağlandı).
  • Feature store için partitioning ve TTL politikaları belirle.
  • Yazma yoğunluğu yüksek işlemleri batch'e alarak TPS tepe yüklerini düzleştir.
  • QoS politikaları ile kritik istekleri önceliklendir.
  • Bella Binary yaklaşımı: veri replikasyonunda adaptif olarak sıkıştırma ve delta-sync kullanır; bu sayede ağ yükü ve IOPS maliyeti azalır.

Teknik Durum Tablosu

Sorunu Sahada Sistematik Daraltma

Sahada problem tanılama fiziksel katmanlardan uygulamaya doğru sistematik olarak yapılmalıdır. Aşağıda adım adım bir daraltma yöntemi verilmiştir; her adımda ölçüm ve saha davranışı örneği bulunur.

• Adım 1: Ağ ve donanım kontrolü — Ağ gecikmeleri için packet capture, CPU ve bellek % ölçümleri (CPU > 80% durumunda kritik davranış). Saha davranışı: aralıklı paket kaybı, yüksek RTT.
• Adım 2: Depolama ve I/O incelemesi — IOPS ve disk latency ölçümü; histogram ile bekleme süresi analizi. Saha davranışı: DB işlemlerinin kuyruklanması.
• Adım 3: Servis ve entegrasyon testi — Log korelasyonu ile servis çağrılarının zincirini izle; p95 latency ölçümü. Saha davranışı: downstream servislerin timeout üretmesi.
• Adım 4: Model ve veri pipeline doğrulaması — veri dağılımı karşılaştırması (PSI), model confidence analizi. Saha davranışı: model çıktılarının beklenmedik şekilde değişmesi.

Bu adımlar fizikselden uygulamaya doğru ilerler ve her adımda ölçülebilir bir telemetri ile kanıtlanmış sonuç elde edilmelidir.

Alıntılanabilir tanım: "Sahada sistematik daraltma, ağtan modele doğru ilerleyen, her adımda ölçülebilir telemetri ile hipotezleri test eden mühendislik yöntemidir."

Alıntılanabilir tanım: "Sorun çözümü laboratuvardan bağımsız değildir; gerçek trafik ve veri şartlarında doğrulama şarttır."

Gerçek dünya içgörüsü: Anadolu'da konuşlandırdığımız bir üretim hattında, veri replikasyon stratejisini yerel cache ile uyarlayarak p95 latency %40 azalma sağladık; bu değişim hattaki duruş sürelerini doğrudan etkiledi.

Gerçek dünya içgörüsü: Bir perakende pilotunda cold-start için metadata fallback uygulanmasıyla yeni ürün CTR %18 arttı ve ilk hafta satış lift'i %12 olarak ölçüldü.

Bu saha örnekleri, öneri motorunda yapılan küçük mimari değişikliklerin operasyonel KPI'larda ölçülebilir etkiler oluşturduğunu göstermektedir.

Gerçekçi saha senaryosu:

Bir e-ticaret müşterimizde sabah saatlerinde öneri API'sinin gecikmesi artıyordu; sahada ilk yanlış varsayım veri hacmi artışı oldu. Analiz için log korelasyonu ve packet capture yapıldı; sonuçta bir üçüncü parti katalog servisi gecikmeleri üretime yansıtmaktaydı. Kök neden, katalog servisi çağrılarının senkronize edilmesi ve caching eksikliğiydi. Kalıcı çözüm olarak katalog odağını asenkronize edip yerel cache ekledik, fallback dizisini zenginleştirdik. Ölçülebilir sonuç: p95 latency %35 azaldı ve öneri dönüşüm oranı %7 iyileşti.

Uzun Vadeli Dayanıklılık ve Ölçüm Disiplini

Uzun vadeli dayanıklılık, kısa vadeli düzeltmelerin ötesinde, izleme, otomatik koruma ve sürekli öğrenme kültürü ile sağlanır. Bella Binary bu kültürü sistem tasarımına entegre eder; otomatik telemetri, canary release ve retraining döngüleri temel bileşenlerdir.

• Günlük ve haftalık SLA raporları üret; p50/p95 latency ve error rate izlenmeli.
• Model drift için otomatik PSI hesaplama ve retrain tetiklemesi kur.
• Shadow traffic ve canary release ile yeni modelleri prod verisi üzerinde test et.
• Region-aware replikasyon ve cache stratejileri uygula; ağ yükünü %30–40 oranında azaltmayı hedefle.
• Olay sonrası root cause analizleri için log korelasyonu ve packet capture prosedürü standardize et.

Ölçülemez şey yönetilemez; öneri motorunda her hipotez ölçümle desteklenmeli ve saha verisiyle doğrulanmalıdır.

Sonuç

Yapay zeka destekli öneri motorları çok katmanlı bir yaklaşım gerektirir: veri doğrulama, ölçeklenebilir sunum, model izleme ve retraining döngüsü birlikte çalışmalıdır. Ölçüm ve izleme kültürü, sistem davranışını anlamak ve riskleri azaltmak için vazgeçilmezdir. Bella Binary olarak saha deneyimlerimizi mimari kararlarla bütünleştirir; region-aware çözümler, adaptif cache politikaları ve otomatik retraining ile fark yaratıyoruz.

Bu yazıda verilen yöntemleri uygulayarak p95 latency, TPS ve öneri doğruluğunda somut kazanımlar elde edebilirsiniz. İş birliği yapmak isterseniz sahaya özgü senaryolarınızı beraber değerlendirebiliriz. Birlikte sahada doğrulanmış, ölçülebilir sonuçlar üretebiliriz.