Edge Computing En İyi Uygulamalar (Best Practices)

10 October 2025
Özet: Bu makale, Edge Computing ortamlarında güvenlik, veri işleme, ağ optimizasyonu, izleme ve otomasyon konularında uygulanabilecek en iyi pratikleri (best practices) teknik ve operasyonel açıdan açıklar.
Edge Computing En İyi Uygulamalar (Best Practices)

Giriş

Edge Computing, verilerin bulut merkezine taşınmadan, veri üretildiği noktada işlenmesi prensibine dayanır.
Bu yaklaşım, gecikmeyi azaltır, bant genişliğini optimize eder ve gerçek zamanlı uygulamalarda daha yüksek performans sağlar.

Örneğin:

  • Akıllı fabrikalarda sensör verileri,
  • Otonom araçlarda karar sistemleri,
  • Sağlık cihazlarında anlık analizler
    merkez yerine edge node’larda işlenir.

Bu yazıda, edge altyapısını kurarken dikkat edilmesi gereken teknik ve operasyonel en iyi uygulamaları adım adım inceleyeceğiz.

Gereksinimler

  • IoT veya edge cihaz altyapısına sahip olmanız
  • Temel Kubernetes (K3s, MicroK8s) veya Docker bilgisi
  • Temel ağ (LAN/VPN/5G) ve güvenlik yapılandırma bilgisi
  • Edge node’lara SSH erişimi

1️⃣ Donanım ve Ağ Optimizasyonu

1.1 Düşük Gecikme için Donanım Seçimi

  • CPU: ARM veya x86, 4+ çekirdekli
  • RAM: En az 8 GB
  • Depolama: NVMe SSD, 50–200 GB
  • Bağlantı: 1 Gbps LAN veya 5G modem

Edge node’lar genellikle veri merkezinde değil, saha koşullarında çalışır.
Bu yüzden, enerji verimliliği yüksek ve fanless industrial PC tercih edilmelidir.

1.2 Ağ Yapısı

  • Mümkünse 5G MEC (Multi-access Edge Computing) kullanın.
  • Trafiği yönlendirmek için WireGuard / ZeroTier tabanlı mesh ağ kurun.
  • Her node’un benzersiz kimliği olmalıdır: 
    hostnamectl set-hostname edge-node-01
  • DNS çözümlemesi için yerel Pi-hole veya BIND sunucusu kullanın.

2️⃣ Güvenlik (Security Best Practices)

2.1 Donanım Güvenliği

  • TPM 2.0 modülü etkinleştirin.
  • BIOS’ta Secure Boot aktif olmalı.
  • Cihaz kimliği üretici sertifikasıyla doğrulanmalı.

2.2 Yazılım Güncellemeleri

  • OTA (Over-The-Air) güncelleme sistemi kurun.
  • Edge cihazlar sadece imzalanmış paketleri yüklemeli. 
    apt install unattended-upgrades
dpkg-reconfigure unattended-upgrades

2.3 Ağ Güvenliği

  • Firewall (ufw/nftables) ile sadece gerekli portları açın.
  • VPN veya Private APN kullanın.
  • Her node için ayrı SSH anahtarı üretin: 
    ssh-keygen -t ed25519 -C "edge-node-01"

3️⃣ Veri Yönetimi ve Senkronizasyon

Edge ortamında veriler genellikle geçici olarak saklanır, çünkü bandwidth sınırlıdır.

3.1 Lokal İşleme (Data Locality)

  • Veriler önce lokal olarak işlenmeli, sonra buluta özet bilgi gönderilmelidir.
  • Örnek: 
    # edge-sensor-processor.py
import json, time
while True:
  data = read_sensor()
  summary = {
      "temp_avg": sum(data["temp"])/len(data["temp"]),
      "timestamp": time.time()
  }
  send_to_cloud(summary)

3.2 Veri Senkronizasyonu

  • MQTT veya Apache Kafka Edge Connectors kullanın.
  • Büyük veri senaryolarında rsync + cron ile periyodik yedeklemeler planlayın. 
    rsync -az /data/ edgehub:/data-backup/

4️⃣ Container & Kubernetes Edge Dağıtımları

4.1 Hafif Kubernetes Seçenekleri

  • K3s (Rancher) veya MicroK8s kullanın.
  • Aşağıdaki kurulum basittir: 
    curl -sfL https://get.k3s.io | sh -

4.2 Edge Node Kaydı

sudo k3s agent --server https://10.1.2.10:6443 --token

4.3 Kaynak Optimizasyonu

  • CPU pinning ve nodeSelector ile pod’ları belirli node’lara sabitleyin.
  • Gereksiz loglama ve metric export işlemlerini minimize edin.

5️⃣ İzleme ve Gözlemlenebilirlik (Monitoring)

5.1 Prometheus + Grafana

  • Prometheus node-exporter ve loki-promtail ajanlarını her edge node’a kurun.
  • Merkezdeki Grafana’dan sorgulayın: 
    targets:
- edge-node-01.local:9100
- edge-node-02.local:9100

5.2 Log Yönetimi

  • Loki veya Fluent Bit ile log toplama.
  • Kritik hatalar için Alertmanager entegrasyonu.

5.3 Health Check API

  • Her node basit bir /health endpoint sağlamalı: 
    curl http://localhost:8080/health

6️⃣ Otomasyon ve CI/CD

6.1 GitOps Yaklaşımı

  • Her edge node konfigürasyonu Git deposunda tanımlı olmalıdır.
  • Fleet, ArgoCD, veya Ansible Pull kullanılabilir. 
apiVersion: fleet.cattle.io/v1alpha1
kind: GitRepo
metadata:
  name: edge-fleet
spec:
  repo: https://github.com/hmyn/edge-fleet
  branch: main
  targets:
    - name: edge-group-1

6.2 CI/CD Pipeline

  • Cloud’da build, Edge’de deploy yaklaşımı.
  • GitHub Actions veya GitLab CI ile otomatik imaj güncellemeleri: 
    deploy:
stage: deploy
script:
  - ssh edge-node-01 "docker pull registry/app:latest && docker restart app"

7️⃣ Ölçeklenebilirlik ve Enerji Verimliliği

7.1 Kaynak Kullanımı

  • Gereksiz container’ları silin.
  • CPU/GPU yüklerini otomatik dengeleyin.

7.2 Enerji Ayarları

  • cpupower frequency-info komutu ile frekans kontrolü yapın.
  • Gerektiğinde sleep / wake mekanizmaları uygulayın.

8️⃣ Gerçek Dünya Senaryoları

Sektör Kullanım Senaryosu Edge Katmanı
Fabrika Robot verilerinin gerçek zamanlı analizi K3s cluster on-prem
Perakende Kamera analiziyle müşteri sayımı AI edge device
Sağlık Vital verilerin anlık kontrolü IoT medical hub
Ulaşım Otonom araç filo yönetimi 5G edge gateway

Sonuç

Edge Computing, merkezi bulutun sınırlarını sahaya taşır.
Ancak, her node kendi mini veri merkezinizdir — bu nedenle güvenlik, izleme, otomasyon ve ölçeklenebilirlik prensipleri titizlikle uygulanmalıdır.

🔍 Özet

  • Performans: Düşük gecikme ve yerel işlem önceliklidir.
  • Güvenlik: OTA + TPM + VPN standart olmalı.
  • Otomasyon: GitOps ile yönetim kolaylaşır.
  • İzleme: Prometheus + Grafana kombinasyonu minimum gereksinimdir.

İpucu: Geleceğin mimarileri, Edge AI ve Federated Learning ile birleşen edge-cloud hibrit modelleri olacaktır.

Makale Sayfasına Dön