← Ana sayfaEN
Yüksek lisans2026–2027 Güz

Dağıtık Sistemler

Dağıtık Sistemler Dersi

Öğretim dili
Türkçe (makale Türkçe ya da İngilizce yazılabilir)
Ders saatleri
Uzaktan eğitim: esnek çalışma saatleri ve çevrimiçi danışmanlık
İletişim
Sorular e-posta ile; duyurular ve teslimler bu platformdan

Ders tanımı

Dağıtık sistemler günümüz bilişim altyapısının temelini oluşturur: Netflix'in video akışından bankaların işlem sistemlerine, arama motorlarından sosyal medya platformlarına kadar her yerde dağıtık mimariler kullanılır. Bu derste öğrenci, alanın alt alanlarından birinde derinlemesine bir inceleme yaparak özgün bir akademik çalışma ortaya koyar.

Ders proje tabanlı ve tamamen uzaktan eğitim formatında yürütülür; çalışma saatleri esnektir ve danışmanlık çevrimiçi verilir. Öğrenci seçtiği konuda literatür taraması yapar, literatürdeki bir boşluğa dayanan bir araştırma sorusu geliştirir, uygun yöntemi tasarlayıp uygular ve dönem sonunda LaTeX ile 25–30 sayfalık bir akademik makale teslim eder. Böylece LaTeX ile makale yazmayı, kaynak taraması yapmayı ve bulgularını etkili biçimde sunmayı öğrenir. Çalışma bireyseldir; teknik bilgi, akademik araştırma ve bilimsel yazım becerileri birlikte gelişir.

Araştırma alanları (öneridir; kendi özgün sorunuzu geliştirebilirsiniz):

  • Dağıtık veritabanları: Veriler artık tek bir sunucuya sığmıyor; verinin birden fazla makinede tutulması ve yönetilmesi. CAP teoremi, tutarlılık modelleri, sharding stratejileri, replikasyon (Cassandra, MongoDB, CockroachDB, Google Spanner)
  • Dağıtık dosya sistemleri: Büyük veri çağında petabaytlarca verinin güvenilir biçimde depolanması. Metadata yönetimi, hata toleransı, erasure coding, veri replikasyonu (HDFS, Google File System, Amazon S3)
  • İçerik dağıtım ağları (CDN): Bir video dünya genelinde milyonlarca kullanıcıya aynı anda nasıl sunulur? Kenar sunucuları, önbellekleme, adaptif video akışı, yük dengeleme (Akamai, Cloudflare, Amazon CloudFront)
  • Dağıtık makine öğrenmesi: Milyar parametreli modeller tek bir GPU'ya sığmaz. Veri, model ve pipeline paralelliği, federated learning (Ray, DeepSpeed, Horovod)
  • Bulut bilişim: Farklı soyutlama seviyelerinde hizmet sunumu: IaaS, PaaS, SaaS, serverless, Kubernetes, otomatik ölçeklendirme, çoklu bulut ve maliyet optimizasyonu
  • Kenar bilişim: Hesaplamayı buluttan alıp veri kaynağına yaklaştırmak; gecikmenin kritik olduğu uygulamalar için. Kenar-bulut hibrit mimariler, kaynak tahsisi (IoT, otonom araçlar, AR/VR)
  • Arama motorları: Saniyede milyarlarca sorguyu yanıtlayan dağıtık arama mimarileri. Ters indeksler, sıralama algoritmaları, gerçek zamanlı indeksleme (Elasticsearch, Solr)
  • Eşler arası (P2P) sistemler: Merkezi sunucu olmadan çalışan sistemler. Dağıtık hash tabloları, konsensüs mekanizmaları, serbest binicilik (BitTorrent, blockchain, IPFS)
  • Nesnelerin interneti: Milyarlarca sensör ve cihazdan veri toplama, işleme ve analiz. MQTT ve CoAP, zaman serisi veritabanları, IoT güvenliği
  • Sanallaştırma sistemleri: Donanım kaynaklarının soyutlanması. Hypervisor'lar, konteynerler, unikerneller, sanal makine göçü, ağ sanallaştırma, konteyner güvenliği
  • Akıllı şehirler: Trafik, enerji, çevre ve kamu güvenliğinde şehir ölçeğinde dağıtık sistemler. Veri entegrasyonu, gizlilik, dijital ikiz

Konu seçerken hem ilgi alanlarınızı hem de mevcut bilgi birikiminizi göz önünde bulundurun.

İyi bir araştırma sorusu spesifiktir, cevaplanabilirdir ve cevabı henüz bilinmez. Soruyu “X yaklaşımı Y senaryosunda Z metriğini iyileştirir mi?” gibi somut biçimde kurun. Örnekler: Farklı tutarlılık modellerinin performansa etkisi nedir? Coğrafi olarak dağıtılmış sistemlerde gecikme nasıl azaltılır?

Öğrenme çıktıları

Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenci:

  1. 1Seçtiği dağıtık sistemler alt alanında kapsamlı ve derinlikli bir literatür taraması yapar
  2. 2Literatürdeki bir boşluğa dayanan özgün, net ve cevaplanabilir bir araştırma sorusu geliştirir
  3. 3Araştırma sorusuna uygun yöntemi (deneysel, teorik ya da derleme) tasarlar ve uygular
  4. 4Bulgularını analiz eder, görselleştirir ve tutarlı biçimde yorumlar
  5. 5LaTeX ile IEEE ya da ACM formatında 25–30 sayfalık bir akademik makale yazar ve kaynakları doğru gösterir
  6. 6Yapay zekâ araçlarını akademik dürüstlük kurallarına uygun biçimde, yardımcı olarak kullanır

Haftalık plan

HaftaKonuOkuma ve çalışmalar
1Konu seçimiİlgi alanınıza ve bilgi birikiminize göre bir konu seçin. Teslim: 1–2 sayfalık özet ve 5 akademik makale
2–4Araştırma ve literatür taramasıMakaleleri okuyup not alma, kaynak sayısını 15'e çıkarma; literatürde bir boşluk bulma
5–6Yöntem tasarımıDeneysel (prototip, karşılaştırma), teorik (modelleme, analiz) ya da derleme (survey)
7Ara rapor (vize)8–10 sayfa: giriş ve problem tanımı, literatür taraması, araştırma sorusu, yöntem. Bu rapor üzerinden geri bildirim alınır
8–10Çalışmanın yürütülmesiKod yazma, deney ve simülasyon: prototip geliştirme, veri toplama ve analiz, sonuçları görselleştirme ve yorumlama
11–12Makalenin yazımıBaşlık ve özet, giriş, ilgili çalışmalar, önerilen yöntem, deneysel değerlendirme, tartışma ve sonuç. Kısa ve net cümleler kurun
13Son kontroller ve final teslimi25–30 sayfa LaTeX makale (PDF, figürler, kaynaklar); imla, şekil ve tablo numaraları, atıflar, kaynak formatı

Değerlendirme

%40Vize%60Final
VizeToplam 100 puan
  1. Ara Rapor8–10 sayfa: giriş, literatür, araştırma sorusu, yöntem
    5 ölçütle değerlendirilir
    • Literatür taramasının kapsamı20
    • Literatür taramasının derinliği20
    • Araştırma sorusunun özgünlüğü20
    • Araştırma sorusunun netliği20
    • Yöntem tasarımının uygunluğu20
    Teslim 2 Eki – 20 Kas100 puan
FinalToplam 100 puan
  1. Final Makalesi25–30 sayfa, LaTeX (IEEE/ACM)
    9 ölçütle değerlendirilir
    • Literatür taramasının kapsamı10
    • Literatür taramasının derinliği10
    • Araştırma sorusunun özgünlüğü10
    • Araştırma sorusunun netliği10
    • Yöntem tasarımının uygunluğu10
    • Teknik kalite12,5
    • Sonuç güvenilirliği12,5
    • Sunum açıklığı12,5
    • Genel tutarlılık12,5
    100 puan

Kaynaklar

Ders kuralları

Değerlendirme: Ara rapor (vize, 8–10 sayfa) ve final makalesi (25–30 sayfa) rubrikle değerlendirilir. Ara rapor ölçütleri: literatür taramasının kapsamı ve derinliği, araştırma sorusunun özgünlüğü ve netliği, yöntem tasarımının uygunluğu. Final makalesinde bunlara ek olarak şunlar değerlendirilir: teknik kalite (çalışmanın teknik derinliği ve doğruluğu), sonuç güvenilirliği (bulguların tutarlılığı ve kanıtlanabilirliği), sunum açıklığı (yazım kalitesi ve anlatım berraklığı), genel tutarlılık (makalenin bütünsel bütünlüğü). Not dağılımı: ara rapor %40, final makalesi %60.

Akademik dürüstlük: Başkasının fikrini kendi fikri gibi sunmak, kaynak göstermeden alıntı yapmak ve başka bir çalışmayı kopyalamak kesinlikle yasaktır. Tüm çalışmalar intihal tespit yazılımıyla kontrol edilir.

Yapay zekâ: ChatGPT, Claude gibi araçlar fikir geliştirme, taslak oluşturma ve dil düzeltmesi için yardımcı olarak kullanılabilir; çıktı doğrudan kopyalanmaz. Makale kendi cümlelerinizle ve kendi anlayışınızla yazılır.

Bireysel çalışma: Grup çalışması yoktur. Arkadaşlarınızla tartışabilirsiniz, ancak herkesin çalışması kendisine ait olmalıdır.

Konu değişikliği: İlk iki hafta içinde mümkündür, sonrasında çok zordur; erken karar verin.

Kod yazmak zorunlu değildir: Teorik bir analiz ya da kapsamlı bir derleme çalışması da yapılabilir; önemli olan özgün bir katkı sunmaktır.

Yazım dili: Makale Türkçe ya da İngilizce yazılabilir. İngilizce yazmak uluslararası literatürle uyum sağlar.

Teslim formatı: Makale LaTeX ile hazırlanır (Overleaf kullanılabilir; IEEE ya da ACM formatı önerilir) ve PDF, figürler ve kaynaklarla birlikte teslim edilir.