Amazon SageMaker vs Vertex AI vs Azure ML 2026: Bulut ML Platformu
Sagemaker vs Vertex karşılaştırması 2026 itibarıyla artık iki ürün arasında değil; üç hyperscaler ML platformu arasında yapılıyor: Amazon SageMaker, Google Vertex AI ve Azure Machine Learning. Ana cevap doğrudan: en düşük TCO ve hazır LLM ekosistemi için Vertex AI; en geniş enterprise IAM ve eğitim ölçeği için SageMaker; Microsoft 365/Fabric ile derin entegrasyon ve regülasyon ağırlıklı sektörler için Azure ML. Bu üç platformun 2024-2026 arası özellik yakınsaması arttı; ancak fiyatlama, MLOps olgunluğu, foundation model katalog derinliği ve GPU kuyruğu (queue time) tarafında ölçülebilir farklar kaldı.
Bu yazı, MLPerf Training v4.0 sonuçları, vendor fiyat listeleri, ENISA/NIST çerçeveleri ve Stack Overflow Developer Survey 2024 verileri üzerinden üç platformu beş katmanda kıyaslıyor: eğitim altyapısı, inference servisi, MLOps, foundation model katalogu ve güvenlik+maliyet. ML platform tercihi 24-36 ayı bağlayan karardır; “hangi cloud popüler” yerine workload-bazlı karar çerçevesi sunuyoruz.
1) Üç Platformun 2026 Görünümü ve Pazar Konumu
Synergy Research Group 2024 Q4: IaaS+PaaS pazarında AWS ~%31, Azure ~%25, Google Cloud ~%11. AI/ML iş yükleri makro paydan farklı seyrediyor. Stack Overflow Developer Survey 2024: AWS SageMaker (~%28), Azure ML (~%19), Vertex AI (~%16); “öğrenmek isterim” listesinde Vertex AI birinci. 2026 itibarıyla üç platform da aynı yetenek setini sunuyor — managed notebook, distributed training, registry, monitoring, AutoML, feature store, FM katalog — ama detaylar farklılaşır.
| Özellik | Amazon SageMaker | Google Vertex AI | Azure ML |
|---|---|---|---|
| Managed notebook | SageMaker Studio + JupyterLab | Workbench (Colab Enterprise) | Compute Instance + VS Code |
| Distributed training | SMDDP, SMP, Trainium | Reduction Server, TPU v5p | NCCL, MPI, H100 cluster |
| Foundation model katalog | JumpStart + Bedrock | Model Garden + Gemini | AI Foundry (Azure OpenAI) |
| Vector arama | OpenSearch / Aurora pgvector | Vertex Vector Search | Azure AI Search |
| AutoML | Autopilot | AutoML Tables/Vision/Text | Automated ML |
| Pipeline aracı | SageMaker Pipelines | Vertex Pipelines (KFP) | Azure ML Pipelines |
| Feature store | SageMaker Feature Store | Vertex Feature Store | Feature Store (Managed) |
| Edge deployment | SageMaker Edge / Neo | Vertex AI Edge | Azure IoT Edge |
| Açık kaynak Kubernetes | EKS + Kubeflow (manuel) | GKE + Kubeflow native | AKS + Kubeflow |
| Hâkim GPU envanteri | A100/H100/Trainium2 | A100/H100/TPU v5p/v6e | A100/H100/MI300X |
Bu “feature parity” değil; her vendor kendi ekosistemini öne çıkarıyor: Vertex AI TPU, SageMaker Trainium/Inferentia, Azure ML ise NVIDIA H100/H200 + AMD MI300X kombinasyonu.
2) Eğitim Altyapısı: GPU, TPU, Trainium ve MLPerf Sonuçları
Eğitim donanımı en somut karşılaştırma noktası. MLPerf Training v4.0 (Haziran 2024) sonuçları üç hyperscaler’ın hem NVIDIA GPU hem özel silikonlarla sonuç gönderdiğini gösteriyor. Aşağıdaki tablo temsili LLM eğitim kapasitesi ve fiyat yaklaşımıdır.
| Hızlandırıcı | Platform | Tipik fiyat (USD/saat, on-demand) | HBM | Spot indirimi |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA H100 80GB (8x) | SageMaker (p5.48xlarge) | ~98.32 | 640 GB | ~%70 |
| NVIDIA H100 80GB (8x) | Vertex AI (a3-highgpu-8g) | ~88.49 | 640 GB | ~%60-70 (Spot VM) |
| NVIDIA H100 80GB (8x) | Azure ML (ND H100 v5) | ~98.00 | 640 GB | ~%60-90 (Spot) |
| TPU v5p (8 chip) | Vertex AI | ~32-40 (bölgeye göre) | 95 GB/chip | preemptible |
| AWS Trainium2 (16x) | SageMaker (trn2) | ~28-35 (yaklaşık) | 96 GB/chip | Savings Plan |
| AMD MI300X (8x) | Azure ML (ND MI300X v5) | ~75-85 (yaklaşık) | 1.5 TB | Spot |
Not: Fiyatlar 2024 sonu – 2026 başı resmi vendor pricing sayfalarından yaklaşık olarak alınmıştır; bölge ve kullanım taahhüdüne göre değişir.
Donanım tercihinde basit bir kural: standart PyTorch/TensorFlow workload’larıyız ve framework esnekliği şartiyorsanız NVIDIA H100 her üç platformda mevcut. Çok büyük ölçek (>70B parametre fine-tune) ve maliyet kritikse Vertex TPU v5p veya AWS Trainium2 belirgin avantaj sağlar; ancak XLA / Neuron derleyicisi öğrenme eğrisi getirir.
- Avantaj (Vertex TPU): JAX/Flax ile native, %30-40 daha düşük token başına maliyet.
- Dezavantaj (Vertex TPU): Bazı custom CUDA kernel’leri çalışmaz; XLA grafiği gerekli.
- Avantaj (SageMaker Trainium2): Bedrock + Anthropic entegrasyonu; AWS Savings Plan ile uzun vadede agresif indirim.
- Dezavantaj (Trainium): AWS Neuron SDK olgunluğu hâlâ NVIDIA CUDA’nın gerisinde.
- Avantaj (Azure ND H100/MI300X): InfiniBand 3.2 Tbps fabric; HPC iş yükleriyle uyumlu.
- Ne zaman NVIDIA H100: Açık kaynak Llama/Mistral fine-tune, vLLM, Hugging Face Trainer, framework portatifliği zorunlu.
Detaylı LLM özelleştirme stratejisi için LLM Özelleştirme: fine-tuning vs RAG vs prompt engineering yazımızda hangi yaklaşımın hangi maliyet eşiğinde devreye gireceğini ele aldık.
3) Çıkarım (Inference): Latency, Throughput ve Sunum Mimarisi
Eğitim maliyeti dikkat çeker; ama uzun dönemde inference maliyeti toplam ML TCO’sunun %70-90’ını oluşturur (NVIDIA Inference Economics, 2024). Üç platformda da real-time, async ve batch endpoint var; detaylar farklı.
| Inference özelliği | SageMaker | Vertex AI | Azure ML |
|---|---|---|---|
| Real-time endpoint | Var (multi-model) | Var (online prediction) | Var (managed online endpoint) |
| Serverless inference | Var (cold start ~5-15s) | Yok (her zaman warm) | Var (managed online, scale-to-zero) |
| Batch transform | Var | Var (BigQuery entegre) | Var (parallel run step) |
| Multi-model endpoint | Evet (binlerce model tek endpoint) | Endpoint başına | Endpoint başına |
| GPU sharing (MIG) | p4d/p5 üzerinde MIG var | A100/H100 MIG var | MIG var |
| Otomatik canary | Shadow + traffic shifting | Traffic split | Mirror + blue/green |
| LLM-spesifik runtime | LMI container (vLLM, TensorRT-LLM) | vLLM + TGI yerleşik | vLLM, TGI, Triton |
| Tipik p95 latency (Llama-3 8B, H100) | ~85-120 ms / 256 token | ~90-130 ms / 256 token | ~80-115 ms / 256 token |
| Throughput (token/sn, batch 16) | ~3.200-3.800 | ~3.100-3.700 | ~3.300-3.900 |
Inference benchmark farkları %5-15 bandında; “hangisi daha hızlı” sorusu çoğu zaman platform değil runtime (vLLM vs Triton vs TGI) ve quantization (FP8, AWQ, GPTQ) kararıyla belirleniyor. Multi-model endpoint SageMaker, BigQuery batch Vertex, Azure OpenAI private Azure ML avantajı sağlar.
4) MLOps Olgunluğu: Pipeline, Registry, Monitoring
Google’ın MLOps olgunluk seviyeleri (0/1/2) endüstri standardı. Üç platform da seviye-2 MLOps (otomatik CT, CD, CM) kuran araç setini sağlıyor; developer ergonomisi farklı.
| MLOps katmanı | SageMaker | Vertex AI | Azure ML |
|---|---|---|---|
| Pipeline DSL | SageMaker Pipelines SDK (Python) | Kubeflow Pipelines (KFP v2) | Azure ML SDK v2 / CLI v2 (YAML) |
| Registry | Model Registry + approval workflow | Model Registry + version | Model + Component Registry |
| Experiment tracking | SageMaker Experiments | Vertex Experiments + TensorBoard | MLflow native |
| Data + model drift | Model Monitor | Vertex Model Monitoring v2 | Data drift monitor |
| Feature store online latency | ~5-15 ms p99 | ~7-12 ms p99 | ~10-20 ms p99 |
| CI/CD entegrasyonu | CodePipeline, GitHub Actions | Cloud Build, GitHub Actions | Azure DevOps + GitHub Actions |
| IaC tercihi | CDK, Terraform, CloudFormation | Terraform, Deployment Manager | Bicep, Terraform, ARM |
| Açık standart uyumu | Kubeflow opsiyonel (EKS) | KFP first-class | MLflow first-class |
MLOps tarafında üç platform üç farklı felsefe izliyor:
- SageMaker: “Tüm araçlar tek SDK altında, AWS native”. Pipelines DSL Python merkezli, IaC için CDK güçlü. Ama Kubeflow / Argo açık standardı isteyenler için sürtünme var.
- Vertex AI: “Kubeflow Pipelines first-class”. Eğer ekip Kubernetes ve KFP’ye yatırım yapmışsa Vertex sıfır sürtünmeyle geçer. TensorBoard ücretsiz dahil.
- Azure ML: “MLflow + YAML”. Open source MLflow registry’sini benimseyen ekiplerin lift-and-shift’i en kolay Azure’a olur.
Pratik gözlem: Ömer Önal danışmanlık ekibinin kurumsal AI projelerinde klasik supervised modeller (XGBoost, scikit-learn) için MLflow + Azure ML en hızlı time-to-production verdi; LLM fine-tune ve RAG hattında Vertex AI Pipelines KFP v2 ile daha modüler oldu. MLOps haritası için Kurumsal Yapay Zeka Entegrasyonu.
5) Foundation Model Katalog ve Generative AI
2024-2026 arası en büyük değer kayması foundation model katalogu. Üç platform da kendi LLM ailesi + üçüncü taraf + open source modelleri tek noktadan sunuyor.
| Foundation model | SageMaker (Bedrock + JumpStart) | Vertex AI (Model Garden) | Azure ML (AI Foundry) |
|---|---|---|---|
| Vendor’s own flagship | Amazon Nova, Titan | Gemini 1.5/2.0 Pro/Flash | Phi-3.5, Phi-4 |
| Anthropic | Claude 3.5/3.7 (Bedrock) | Claude 3.5 (kısıtlı bölgeler) | Yok |
| OpenAI | Yok | Yok | GPT-4o, GPT-4.1, o1 (Azure OpenAI) |
| Mistral | Mistral Large, Mixtral | Mistral Large | Mistral Large, Codestral |
| Meta Llama | Llama 3.x serisi | Llama 3.x serisi | Llama 3.x serisi |
| Cohere | Command R/R+ | Command R/R+ | Command R/R+ |
| Embedding modelleri | Titan Embed, Cohere Embed | text-embedding-005, Gecko | text-embedding-3-large |
| Fine-tune UI | SageMaker JumpStart UI | Vertex AI Studio | Azure AI Foundry Portal |
| Function calling | Bedrock Converse API | Vertex Tool Use | Azure OpenAI Tools |
Karar matrisi: Claude öncelikli mimari için Bedrock üzerinden SageMaker; Gemini uzun bağlam (1M+ token) kritikse Vertex AI; OpenAI GPT-4o/o1 + Microsoft 365 Copilot için Azure ML+AI Foundry alternatifsiz.
Türkçe metinlerde embedding modelleri arası recall@10 farkı %15-25’e ulaşabiliyor; ölçüm yapmadan tercih riskli. Detay için Embedding Modelleri Karşılaştırma — Türkçe ve Vector Veritabanı Karşılaştırma 2026.
6) RAG, Vector Search ve Knowledge Grounding
RAG (Retrieval-Augmented Generation) artık her platformun first-class özelliği. Ama “managed RAG” ile “build-your-own RAG” arasındaki bant değişiyor.
- SageMaker / Bedrock Knowledge Bases: OpenSearch Serverless veya Aurora pgvector arkasında. Sync-from-S3 yerleşik. Avantaj: sıfır kod RAG. Dezavantaj: chunk strategy sınırlı ayarlanabilir.
- Vertex AI Search + Grounding: Google arama altyapısı ile DIY arama arası “applied AI” katmanı. Avantaj: BM25+vector hybrid hazır. Dezavantaj: data residency seçenekleri sınırlı bölgelerde.
- Azure AI Search: Skill-set pipeline, hibrit arama, semantic ranker. Avantaj: Microsoft 365 / SharePoint indeksleme yerleşik. Dezavantaj: Skillset kuralları YAML/JSON, öğrenme eğrisi orta.
- Ne zaman platform-native RAG: Tek vendor SLA, kurumsal compliance + SSO + audit log şartı, ekip <30 kişi ML ekibine sahip değil.
- Ne zaman BYO RAG: Multi-vendor LLM, custom re-ranker, sub-100 ms latency hedefi, custom chunking (heading-aware, code-aware).
Üretim öncesi RAG değerlendirmesi şart: Ragas / TruLens / golden-set ile recall, faithfulness ve answer relevancy ölçülmeden production’a geçilmemeli. Detay için RAG Altyapı Kurulumu ve RAG Evaluation: Ragas ve TruLens.
7) Agentic AI ve Function Calling: Üç Platformun Yaklaşımı
2025’te en hızlı büyüyen segment Agentic AI iş akışları. Üç platform da agent runtime’ı + tool / function calling + state yönetimi sunuyor.
- Amazon Bedrock Agents (SageMaker entegre): Action Groups (Lambda) + Knowledge Bases + Memory Sessions. Ne zaman seç: AWS Lambda + API Gateway zaten omurganızsa, action tooling için en az glue code.
- Vertex AI Agent Builder + Reasoning Engine: LangChain managed runtime + Gemini function calling. Ne zaman seç: LangChain/LlamaIndex kod tabanını lift-and-shift etmek, Reasoning Engine’i managed olarak çalıştırmak istiyorsanız.
- Azure AI Foundry Agent Service (Preview/GA): Assistants API + plug-in (skill) + Bing grounding + Logic Apps. Ne zaman seç: Microsoft Graph (Outlook, Teams, SharePoint) ile derin entegrasyon ve copilot deneyimi.
Agent mimarisi seçimi sadece platform değil pattern‘e göre yapılmalı: ReAct, Reflexion, Plan-and-Execute farklı debugging ve maliyet imzasına sahip. Detay: AI Agent Tasarım Pattern, Function Calling ve Tool Use, governance için Agentic AI İş Akışları.
8) Güvenlik, Governance ve Regülasyon Uyumu
ENISA 2023 “Multilayer Framework for AI” ve NIST AI RMF 1.0 üç güvenlik katmanı tanımlıyor: data, model, runtime. Üç platformun default’ları farklı.
| Güvenlik / Governance | SageMaker | Vertex AI | Azure ML |
|---|---|---|---|
| VPC-only erişim | VPC endpoint zorunlu kılınabilir | VPC Service Controls | Managed VNet + private endpoint |
| Customer-managed key (CMK) | KMS | CMEK (Cloud KMS) | Azure Key Vault |
| Data residency (EU) | Frankfurt, Stockholm, İrlanda, Paris, Milano, Zürih, İspanya | Frankfurt, Belçika, Hollanda, Finlandiya, Varşova, Milano, Madrid, Zürih, Paris | West Europe, North Europe, France, Germany, Switzerland, Sweden, Norway, Italy, Poland |
| ISO 27001 / SOC 2 / HIPAA | Hepsi | Hepsi | Hepsi |
| EU AI Act readiness | AWS AI Service Cards | Responsible AI Toolkit + Model Cards | AI Foundry “Risk and Safety” panel |
| Audit log | CloudTrail | Cloud Audit Logs | Azure Monitor + Diagnostic Settings |
| Confidential computing | Nitro Enclaves | Confidential VMs (AMD SEV-SNP, TDX) | Confidential VMs (AMD SEV-SNP, Intel TDX) |
| Content safety / guardrail | Bedrock Guardrails | Vertex Safety Filters | Azure AI Content Safety |
EU AI Act’in 2024-2026 kademeli yürürlüğüyle “high risk” sistemler için audit, model card, transparency raporları yükümlülük oldu. Platform araç verir; ama governance, traceability ve PII redaction politikası kurumun sorumluluğunda. Halüsinasyon, jailbreak, veri sızıntısı için LLM Hallucination Azaltma ve Grounding.
9) Maliyet Modeli: TCO, FinOps ve Görünmez Kalemler
ML maliyeti sadece “GPU saatleri” değil. McKinsey “The state of AI in 2024” raporuna göre kurumların ~%62’si AI projelerinde başlangıç bütçesini ≥%30 aşıyor. Aşağıdaki tablo 12 aylık görünmez kalemleri özetliyor.
| Maliyet kalemi | Tipik pay | Notlar |
|---|---|---|
| GPU / TPU eğitim saatleri | %15-25 | Bir kez baskın, sonra düşer |
| Inference (real-time + batch) | %40-60 | En büyük ve büyüyen kalem |
| Veri depolama (S3/GCS/Blob) | %5-10 | Feature store + dataset versioning |
| Veri transfer (cross-region/egress) | %5-15 | Sıkça underestimate edilir |
| Managed endpoint idle saatleri | %5-10 | Scale-to-zero kullanılmazsa şişer |
| Foundation model API çağrıları | %10-20 | Token bazlı, kontrol zor |
| Loglama + monitoring | %3-8 | CloudWatch / Cloud Logging / App Insights |
Üç platformda da %20-35 maliyet düşüren kontrol listesi:
- Endpoint scale-to-zero: SageMaker Serverless Inference, Vertex async prediction, Azure managed online endpoint min replica = 0.
- Spot / Preemptible eğitim: Checkpoint stratejisi varsa eğitim maliyeti %60-90 düşer.
- Quantization (FP8, INT8, AWQ): Inference maliyeti %30-50, latency %20-40 iyileşir.
- Distillation: 70B → 8B distil edilmiş model gerçek workload’larda %85-95 doğruluk koruyabilir, maliyet 5-10x düşer.
- Caching katmanı: Embedding ve prompt cache (Redis/Memcached) inference token maliyetini %20-40 azaltır.
- Reserved capacity / Savings Plan: 1-3 yıllık taahhütle %30-60 indirim; ama yalnızca workload tahmin edilebilirse.
10) Karar Çerçevesi: Hangi Platform, Hangi Senaryoda?
Aşağıdaki matris üç platformun “kazanan” olduğu net senaryoları karar tablosu olarak özetliyor.
| Senaryo | Önerilen platform | Gerekçe |
|---|---|---|
| AWS workload + Claude öncelikli | SageMaker + Bedrock | Anthropic native, IAM zaten kurulu |
| Microsoft 365 / Power Platform Copilot | Azure ML + AI Foundry | GPT-4o + Graph + Fabric tek tenant |
| Çok büyük LLM eğitimi (>70B, multi-modal) | Vertex AI + TPU v5p | Token başına en düşük maliyet, JAX/Flax |
| BigQuery üzerinden batch inference | Vertex AI | BQ ML + Vertex native entegrasyon |
| SAP / Dynamics / ERP odaklı kurum | Azure ML | SAP+Azure stratejik ortaklığı |
| Endüstriyel IoT + edge ML | SageMaker + Greengrass | Edge fleet management olgun |
| Yüzlerce küçük model (multi-tenant SaaS) | SageMaker MME | Multi-model endpoint tek başına çözer |
| Kubeflow zaten production | Vertex AI | KFP v2 first-class |
| Gemini uzun bağlam (1M+ token) | Vertex AI | Vendor lock-in ama benzersiz |
| OpenAI o1/o3 + enterprise SOC | Azure ML | Azure OpenAI alternatifsiz |
Türkçe NLP projelerinde (hukuki/medikal Türkçe, form parsing) platform öncesi dil-spesifik benchmark şart. Detaylar: NLP Çözümleri — Türkçe, Kurumsal Chatbot Geliştirme.
11) Multi-Cloud Stratejisi
Tek platforma “all in” gitmek 2024-2026’da azalan bir yaklaşım. Çoğu büyük kurum en az iki ML platformu birden kullanıyor: biri klasik ML, diğeri generative AI için. Multi-cloud pratik kuralları:
- Açık standart: ONNX, MLflow, Kubeflow Pipelines, OpenTelemetry.
- Containerize: Eğitim/inference imajları üç platformda da çalışmalı.
- Foundation model abstraction: LiteLLM, OpenRouter ile vendor lock-in azalır.
- Observability tek panelde: Datadog, Grafana — bulut-bağımsız.
Ürettiğiniz içeriklerin GEO Stratejileri 2026 çerçevesinde optimize edilmesi LLM-driven discovery için 2026 zorunluluğu; modelden çıkan içgörüleri iş zekasına bağlamak için AI Destekli Veri Analitiği.
12) Sık Sorulan Sorular (SSS)
SageMaker, Vertex AI ve Azure ML arasında en hızlı time-to-production hangisinde?
Klasik supervised ML için Azure ML, MLflow + AutoML kombinasyonuyla genellikle en kısa time-to-production üretiyor; özellikle ekibin Microsoft stack’ine aşinalığı yüksekse. Generative AI ve RAG senaryolarında SageMaker Bedrock Knowledge Bases hazır şablonlar nedeniyle hızlı; Vertex AI ise Kubeflow Pipelines bilen ekiplerde daha modüler ilerleme sağlar.
Sagemaker vs Vertex inference maliyeti pratikte ne kadar farklı?
Aynı H100 GPU üzerinde aynı model (örneğin Llama-3 70B fp16) için fiyat farkı saatte yaklaşık %5-10 bandında. Asıl fark donanım seçimine kayıyor: Vertex TPU v5p veya AWS Trainium2 kullanıldığında token başına maliyet %25-40 düşüyor. Ancak XLA/Neuron öğrenme eğrisi ve framework esnekliği kaybı dikkate alınmalı.
EU AI Act uyumu için üç platform yeterli mi?
Üç platform da audit log, model card, content safety filtre ve confidential computing seçenekleri sunuyor; ancak EU AI Act uyumu vendor-tarafı değil organizasyon-tarafı bir sorumluluk. Veri yönetişimi, eğitim verisi traceability ve human-in-the-loop politikası kurum içinde yazılı olmadan hiçbir platform “uyumlu” hale getirmez.
Multi-cloud ML mimarisi gerçekten uygulanabilir mi yoksa pazarlama mı?
Uygulanabilir, ancak disiplin gerektirir. ONNX, MLflow, Kubeflow Pipelines ve LiteLLM/OpenRouter gibi açık abstract katmanları kullanan ekipler iki bulutu paralel çalıştırabiliyor. Tipik desen: klasik ML için Azure ML + MLflow, generative AI için Vertex AI veya Bedrock; eğitim AWS’te, inference müşteriye en yakın bulutta.
Küçük bir ekip (3-5 ML engineer) için hangi platform daha uygun?
Küçük ekipler için Vertex AI veya Azure ML genellikle daha “batteries-included” deneyim sunuyor: AutoML, managed feature store ve Pipelines tek tıkla çalışıyor. SageMaker’ın geniş yüzeyi (200+ özellik) küçük ekipte cognitive overhead yaratabilir. Bedrock ile sınırlı kullanım senaryosu seçilirse SageMaker da küçük ekipte verimli olur.
13) Sonuç
Amazon SageMaker, Google Vertex AI ve Azure ML 2026 itibarıyla aynı yetenek tabanını paylaşıyor; ama her platform farklı bir “ana kullanıcı” için optimize edilmiş durumda. SageMaker, AWS omurgalı kurumlar ve Claude/Anthropic öncelikli generative AI senaryoları için doğal tercih; Vertex AI, TPU ekonomisi, Gemini uzun bağlam ve Kubeflow disiplinine yatırım yapmış ekipler için en yüksek getiriyi veriyor; Azure ML ise OpenAI ekosistemi, Microsoft 365 / Fabric entegrasyonu ve regülasyon ağırlıklı sektörlerde alternatifsiz konuma yaklaşıyor.
Pratik karar çerçevesi şudur: workload’ı önce klasik ML mi yoksa generative AI mi diye ayırın; sonra vendor lock-in toleransınızı ve mevcut stack‘inizi tanımlayın; ardından bu yazıdaki 10. bölüm karar matrisinden senaryonuza uyan satırı bulun. Tek doğru cevap yok, ama yanlış cevaplar var: “popüler olduğu için”, “ucuz olduğu için” veya “rakip kullandığı için” seçimler 24-36 ay sonra ciddi migrasyon maliyeti üretiyor.
Üç platformu da gerçek workload’larınızla iki haftalık pilotlardan geçirmek, herhangi bir benchmark raporundan daha değerli karar verisi sağlar. Pilot tasarımı, RFP soruları, maliyet modellemesi ve mimari kararlar için omeronal.com/iletisim/ üzerinden iletişime geçebilirsiniz; üretim ML platformlarında karşılaştırmalı pilot ve geçiş planlaması üzerine birlikte çalışabiliriz.
Kaynakça (Dış Otorite Linkleri)
Ömer ÖNAL
Mayıs 16, 2026Yazılım danışmanlığı projelerinde sıkça karşılaştığım bir soru: “Hangi mimari hangi senaryoda öncelikli olmalı?” Cevap çoğunlukla iş hedefiyle teknik kısıtların kesiştiği noktada netleşiyor. Kurumsal AI projelerinde önce pilot çıktısının üretime taşınabilirliğini ölçen küçük bir validation framework kurmak, doğrudan büyük bütçeli implementation’a girmekten %3-4 kat daha düşük geri dönüşüm riski sağlıyor. Yorumlarınıza açığım.