Yapay Zeka Çağında Backend Mimarisi

Yapay zeka çağında backend mimarisi, geleneksel sistemlerin çok ötesine geçiyor. Artık sadece veri işleme ve depolama değil, gerçek zamanlı öğrenme ve adaptasyon yeteneklerine sahip sistemler inşa ediyoruz.

Modern AI uygulamalarında karşılaştığımız en büyük zorluk, ölçeklenebilirlik ve hız arasındaki dengeyi kurmak. LLM entegrasyonları, vector database yönetimi ve real-time inference sistemleri, klasik CRUD operasyonlarından çok daha karmaşık altyapılar gerektiriyor.

Mikroservis mimarisinin AI dünyasındaki karşılığı, modüler ve izole edilmiş model serving katmanları oluşturmak. Her model, kendi containerında çalışmalı ve bağımsız olarak güncellenebilmeli. Bu yaklaşım, A/B testing ve gradual rollout senaryolarında kritik öneme sahip.

Caching stratejileri de AI sistemlerinde bambaşka bir boyut kazanıyor. Prompt'ların hash'lenmesi, embedding'lerin cache'lenmesi ve semantic similarity bazlı cache hit mekanizmaları, response time'ı saniyelerden milisaniyelere düşürebiliyor.

Sonuç olarak, AI-native backend mimarisi tasarlarken hem klasik distributed systems prensiplerini hem de ML ops best practice'lerini harmanlamamız gerekiyor. Bu hibrit yaklaşım, hem performanslı hem de sürdürülebilir sistemler inşa etmemizi sağlıyor.