McKinsey 2025 The State of AI raporu, MLOps platformu kullanan kurumlarda model deploy süresinin ortalama 3 aydan 2 haftaya düştüğünü, model başına yıllık değer üretiminin 2.3 katına çıktığını gösteriyor. MLOps olmayan ekiplerin %71’i “data scientist’lar üretim engelinde takılıyor” diye şikayet ediyor. MLOps 2026: End-to-End Platform Karşılaştırması MLOps platformları ML modellerinin training’den production deploy’a, monitoring’e, retraining’e […]
AutoML pazarı 2026’da 14,2 milyar dolara ulaştı; H2O.ai, DataRobot ve Vertex AI’ın doğru karması, veri bilimi ekibinin model üretim hızını 32 günden 4,8 güne indirerek time-to-value’yu yüzde 85 hızlandırıyor. AutoML 2026: Pazar, Gartner Quadrant ve Olgunluk Eğrisi Gartner Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms 2025’te DataRobot, H2O.ai ve Google Vertex AI üçü […]
Databricks 2025 State of Data + AI raporu, model registry kullanan kurumların oranının son 12 ayda %63 arttığını, ancak ekiplerin sadece %41’inin tam lineage izlenebilirliği sağladığını gösteriyor. McKinsey 2025 AI Risk araştırmasında audit/regulator talebine 48 saat içinde cevap verebilen ekip oranı sadece %29. ML Model Registry 2026: Production ML’in Hesap Verebilirlik Katmanı Model registry, ML […]
Algorithmia State of ML 2025 raporuna gore makine ogrenmesi modellerinin %73’u production’a hic ulasmiyor; ulasanlarin %52’si data drift, stale model veya yetersiz monitoring nedeniyle ilk 6 ay icinde performans kaybediyor. Databricks State of Data + AI 2025 anketinde MLOps olgunlugu Level 2 ustu olan ekiplerin time-to-production suresi ortalama 9 aydan 6 haftaya iniyor; production model […]
McKinsey 2025 The State of AI raporuna göre feature store benimseyen kurumlar yapay zeka projelerinin ROI’sini ortalama 6 ay içinde kanıtlıyor; feature store olmayan ekiplerde bu süre 14 aya çıkıyor. Tecton 2025 Production ML Survey’inde online ML latency hedefini tutturan ekiplerin %81’i merkezi feature store kullanıyor. Konuyla ilişkili olarak Feature Store Mimarisi: Tecton vs Feast […]
NVIDIA Triton Inference Server 2026 sürümü, multi-model serving senaryolarında dinamik batching ve ensemble pipeline özellikleriyle ortalama %57 GPU kullanım artışı ve %43 latency düşüşü sağlayarak kurumsal MLOps stack’inin omurgası haline geldi. Triton Inference Server 2026 Pazar Konumu Üretim ortamlarında 8-12 farklı modeli aynı GPU kümesinde servis etme ihtiyacı, 2024-2026 döneminde kurumsal MLOps stack’inin merkezine yerleşti. […]
Gartner 2025 ML Infrastructure raporuna göre feature store benimseme oranı yıllık %47 arttı; ML modeli üretime alma süresi feature store kullanan ekiplerde ortalama %63 kısalıyor ve training-serving skew kaynaklı production incident’leri %78 azalıyor. Feature Store Mimarisi ve 2026 Pazar Bağlamı Feature store, makine öğrenmesi özelliklerini (features) merkezi olarak tanımlayan, hesaplayan, saklayan ve hem training hem […]
Tecton’un 2025 State of Feature Store raporuna göre ML modeli production yığınlarında feature store benimseyen kurumların 78%’i model deployment süresini 65% kısaltırken, Feast 2025 yılında 6.000 GitHub yıldızını aşarak open-source feature store kategorisinin de facto standardı oldu; Hopsworks ise Avrupa’da GDPR uyumlu ML feature platformu olarak hızla pay alıyor. Konuyla ilişkili olarak Feature Store Mimarisi: […]
2026 yılında üretim ortamında çalışan büyük dil modellerinin ortalama aylık operasyonel maliyeti kurumsal ölçekte 180.000 USD’ye ulaştı; LangChain State of AI Agents 2025 raporuna göre üretim LLM uygulamalarını yöneten ekiplerin yüzde 78’i evaluation eksikliğini bir numaralı operasyonel risk olarak belirtti, Datadog State of AI 2025 ise observability altyapısı kuran kurumların token başına maliyetlerini ortalama yüzde […]