4 Tem 2024
3 dk okuma süresi
Yazılım geliştirme süreçlerinde kısa vadeli çözümler için yapılan bilinçli veya bilinçsiz tercihler, uzun vadede kişi ve kurumlara daha fazla iş yükü ve maliyet getirebiliyor. Teknik borç olarak tanımlanan bu durum, genellikle yazılım projelerinde acil gereksinimlerin karşılanması amacıyla kaliteden ödün verilerek uygulanan pratik çözümler nedeniyle ortaya çıkıyor. Zamanla biriken teknik borç, sistemlerin bakımını ve geliştirilmesini daha maliyetli bir hale getirebiliyor.
Örneğin aceleyle yazılmış ve yeterince test edilmemiş bir kod, başlangıçta işi hızlıca çözse de ilerleyen süreçlerde hataların artmasına ve bu hataların düzeltilmesi için daha fazla zaman ve kaynak harcanmasına neden oluyor. Teknik borç, kodun karmaşıklığını artırarak yeni özelliklerin eklenmesini zorlaştırıyor.
Yönetim danışmanlık şirketi McKinsey'e göre BT bilançolarının %40'ı teknik borca tahsis ediliyor ve CIO'ların %30'u yeni ürün bütçelerinin %20'sinden fazlasının teknik borçtan kaynaklanan sorunları çözmeye harcadıklarını belirtiyor. Teknik borç işletmelere çok ciddi bir maliyet olarak geri dönüyor. Bu nedenle teknik borçları kontrol altında tutmak kritik değer taşıyor.
BT ekipleri, mevcut yazılım ve sistemlerin dayanıklı, güvenli ve geleceğe hazır olmasını sağlamaya odaklanıyor. Ancak teknik borç, siber güvenlik hatalarına yol açabilecek yazılım açıkları da dahil olmak üzere bir dizi sorun meydana getiriyor.
Teknik borç nedeniyle ortaya çıkan operasyonel sorunlar neticesinde tatil sezonunda 13.000'den fazla uçuşunu iptal etmek zorunda kalan Southwest Airlines’ın yaşadığı kriz, bu konuya en güçlü örneklerden biri olarak biliniyor. Peki teknik borcun yıkıcı sonuçlarıyla yüzleşmemek için işletmelerin hangi adımları atması gerekiyor?
Günümüzde pek çok işletme teknik borcun farkında olmadığı için risk altında bulunuyor. Kurumların kabul edilebilir borç seviyeleri için izleme parametreleri oluşturması ve bu seviyeleri aşmamak için çalışması gerekiyor. Bu sayede işletmeler, maruz kaldıkları riski bilerek teknik borcu kabul edilebilir düzeyde tutmak için ölçüm ve izleme yapma imkanına kavuşuyor.
Geliştiriciler, teknik borcu tespit etmek ve raporlamak için kod inceleme analizörleri kullanıyor. Bu süreç, yazılımın güvenli ve ölçeklenebilir olmasını sağlamak için yaşam döngüsünün bir parçası olarak sürekli izleme yapıyor. Bu izleme aracı sayesinde kaliteden ödün verilmesinin önüne geçiliyor. Kurumların bir izleme aracına yatırım yapması başlangıçta maliyetli olabiliyor ancak uzun vadede büyük faydalar sağlıyor.
Kurumsal bir mimari oluşturmak, teknolojiyi yönetmek, desteklemek ve güvence altına almak için bir çerçeve oluşmasına yardımcı oluyor. Teknoloji mimarisi, entegrasyon mimarisi ve kurumsal mimariyi içeren bu çerçevenin, zamanla işletmenin ihtiyaçlarına uyum sağlayarak gelişmesi gerekiyor. Belirli bir mimariye sadık kalmak, teknik borç birikimini azaltırken geliştirme süreçlerinin daha hızlı ve verimli ilerlemesini sağlıyor.
Eski yazılımları buluta taşımak daha dayanıklı bir dijital yapının oluşmasına yardımcı oluyor. Bu süreç zamanla biriken teknik borcun giderilmesini kolaylaştırıyor. Aynı zamanda buluta geçiş, modern yazılım geliştirme yaklaşımları kullanılarak mevcut yazılımların bakımının kolayca yapılmasını sağlıyor.
Çoğu zaman teknik borç yalnızca bir BT sorunu olarak görülüyor ancak teknik borç aslında tüm organizasyonu ilgilendiriyor. Southwest Airlines’ın yaşadıkları, teknik borcu tüm organizasyonu ilgilendiren bir sorun olarak görmemenin nelere yol açabileceğinin en canlı örneği olarak iş dünyasına örnek teşkil ediyor.
Yazılım geliştirme sektörü uzun yıllardır kullanıcıya en temel işlevleri sunabilen ürünlerin piyasaya sürülmesine odaklanıyor. Ancak hızlı çalışmayı fazla önceliklendirmek teknik borç seviyelerinin her geçen gün yükselmesine neden oluyor.
Teknik borcu kontrol altında tutmak için BT'nin kaliteye daha fazla odaklanması gerekiyor. Bu noktada yapay zekâ destekli test otomasyonu, yazılımı piyasaya sürmeden önce sorunları belirlemeye, tahmin etmeye ve düzeltmeye yardımcı oluyor. Örneğin bankalar, müşterileri için yeni bir mobil uygulama başlatıyorsa, kodu ve genel kullanıcı deneyimini çeşitli kullanıcı türleri için kontrol etmek amacıyla otomatik testlerden yararlanıyor. Yapay zekâ test çözümü, sürekli olarak hataları arıyor ve düzeltiyor. Böylece yüksek kaliteli bir deneyim ortaya çıkıyor ve hatalı yazılım güncellemeleri neticesinde müşteri kaybı riski de en aza iniyor. Üretim aşamasındaki uygulamaların sürekli izlenmesi kalitenin artmasına katkı sağlıyor.
İlgili Postlar
Bulut maliyet yönetimi nedir?
31 Eki 2024
Dijital Dönüşüm