Akademik Veri Yönetim Sistemi
SAVAŞANERİL TÜFEKCİ S. (Yürütücü), Batur Vuran D.
TÜBİTAK Projesi, 1001 - Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı, 2024 - 2026
Bulut bilişim, bilgi işlem kaynaklarının dijital teknolojilerle sunulduğu bir “hizmetleştirme” iş modelidir. Kullanıcı, kaynakları ihtiyacına göre özel olarak ayarlayabilir ve ölçeklendirebilir. Bu esneklik, kullanıcıların yüklü bir altyapı yatırımı yapmasına gerek bırakmadan kaynakları kontrol etmelerine imkan tanır ve maliyet tasarrufu sağlar.
Farklı sektörlerden bir çok kuruluş bulut teknolojisini veri yedekleme, yazılım geliştirme ve test etme ve büyük veri (big data) analizi gibi ihtiyaçlar için kullanmaktadır. Örneğin, Netflix her gün 125 milyon saatten fazla internet üzerinden video akış hizmetini bulut bilişim kaynakları ile sağlamaktadır. Ülkemizdeki şirketlerin de en az %31’i bulut bilişim kaynaklarına geçmiş durumdadır (Okutucu, 2014). Özel sektörün yanı sıra kamu sektörünün de %25’i bulut kullanımı gerçekleştirmektedir. Örneğin, Sosyal Güvenlik Kurumu (SGK) Türkiye’nin en büyük ve bulut bilişim teknolojisini en erken kullanmaya başlayan kuruluşlarından biridir.
Küresel bulut bilişim endüstrisinin 2022'de $480.04 milyar olan toplam değerinin, 2029'da $1,712.44 milyar seviyesine yükselmesi beklenmektedir. Bu büyüme endüstri tarafından ilgi görmektedir. Ancak bulut bilişimi sektöründe yer alan oyuncuların karşılaştıkları karar verme problemleri ile ilgili yöneylem araştırması ve operasyon yönetimi (operations management) yaklaşımı ile oldukça az sayıda araştırma yapılmış olduğu göze çarpmaktadır. Operasyon yönetimi alanında yer alan; envanter yönetimi, kapasite tedariği ve planlaması, ileriye dönük talep bilgisi altında planlama gibi geleneksel problemler, bulut bilişim oyuncularının karşılaştıkları problemler ile benzerlik gösterir. Ancak bu yeni hizmet modelinin getirdiği yeni özellikler, daha önce ele alınmamış problemlerin tanımlanmasını ve çözüm yaklaşımları geliştirilmesini gerektirir. Kullanıcıların maliyeti azaltma hedefi altında kaynak tedariği ve yönetimi kararlarını en iyi şekilde vermesine dönük çalışmalar literatürde çok kısıtlıdır. Projede amacımız kullanıcılar için bu yeni problemlerin tanımını yapmak ve çözüm yöntemleri geliştirmektir.
Bulut bilişim sağlayıcılarından altyapı olarak hizmet alan kullanıcılar, bir planlama ufku boyunca ortaya çıkan iş yüklerinin bilgi işlem ihtiyaçları için sağlayıcılardan kaynak tedariği (rezervasyon) talebinde bulunmalıdır. İşletmelerin iş yüklerini yürütebilmek için ihtiyaç duydukları kaynaklara olan talepleri hem büyüklük hem de zaman açısından değişkendir. Bu gibi durumlarda kullanıcılar, ihtiyaçlarına uygun tip ve sayıdaki bilgi işlem kaynağını en iyi fiyatlandırma planı ile seçme konusunda karmaşık karar verme problemleri ile karşı karşıya kalırlar. Proje kapsamında, bir altyapı hizmet kullanıcısının kaynak tedarik etme ve yönetme problemini, üç alt probleme ayırarak inceleyeceğiz. Soracağımız araştırma soruları, (i) Kullanıcının talep belirsizliği nasıl ele alınmalıdır? (ii) Kaynak tedariği maliyetini en aza indirmek için hangi ödünleşmeler önem kazanır ve tedarik kararları var olan kaynaklar, süregiden iş yükleri ve öngörülen iş yükleri göz önüne alındığında nasıl verilmelidir? (iii) Geleneksel operasyon yönetimi alanındaki modellerden nasıl bir içgörü elde edilebilir ve elde edilen içgörü, tedarik politikaların belirlenmesini nasıl etkiler? (iv) İş yüklerinin kaynak ihtiyaç çeşitliği kararları nasıl etkiler, (v) iş yüklerinin dağıtıklaştırılabilme özelliğine sahip olmaları kararları nasıl etkiler?, olarak belirlenmiştir.
Ortaya konmuş olan problemler, stokastik dinamik programlama (SDP) ile modellenecektir. Problem boyutunun büyümesi ile bazı senaryolarda standart yöntemlerde çözüm elde edilememesi durumu ile karşı karşıya kalınacaktır. Problemin rassal doğası da göz önünde bulundurulduğunda benzetim-temelli eniyileme ile çözüm yaklaşımı geliştirilmesi planlanmaktadır. Çözüm yaklaşımı Yaklaşık Dinamik Programlama ve Takviyeli Öğrenme yöntemleri üzerine inşa edilecektir.
Proje ekibi bir yürütücü, bir araştırmacı bir doktora öğrencisi ve bir yüksek lisans öğrencisinden oluşacaktır. Yürtücünün uzmanlık alanları; operasyon yönetimi ve stokastik dinamik programlama, araştırmacının uzmanlık alanları; simulasyon, stokastic dinamik programlama ve benzetim-temelli optimizasyondur. Doktora öğrencisinin belirsizlik altında modelleme ve Yaklaşık Dinamik Programlama ve Takviyeli Öğrenme çözüm yöntemleri üzerinde yetkinlik kazanması, bu sayede akademinin ihtiyaç duyduğu nitelikli insan kaynağının yetiştirilmesi hedeflenmektedir. Proje süresi 30 aydır.
Projeden hedeflenen çıktılar: 1) faydalı modeller geliştirilmesi ve çözüm yöntemi ortaya konması, makale yayınlanması ve bildiri sunulması, 2) projede kazanılan yetkinlikler sayesinde, operasyon yönetiminde yer alan problemlerin benzetim-temelli eniyileme yöntemleri yaklaşımları ile nasıl ele alınacağı üzerine doktora seviyesinde bir araştırma dersi tasarlanması, 3) elde edilen kavrayışın Bulut Maliyet Yönetimi Karar Destek Sistemlerinin tasarımına dair bir içgörü sağlaması, olarak sıralanabilir.