21.11.2024
0
Like
34
Views
Yazılım Yaşam Döngüsü (Software Development Lifecycle, SDLC), yazılım projelerinin geliştirilme sürecini sistematik olarak ele alan, aynı insan yaşam döngüsü gibi canlı bir modeldir. Bu döngü, yazılım geliştirme sürecini çeşitli aşamalara bölerek daha verimli, daha iyi alınmış, organize ve optimize bir yapı sağlar. SDLC’nin temel aşamaları planlama, analiz, tasarım, gerçekleştirme, test, bakım ve sonlandırma (emeklilik) olarak sıralanabilir.
Planlama aşamasında proje kapsamı, proje hedefleri ve kaynak ihtiyaçları belirlenir. Bu aşamada müşteri gereksinimlerinin tam olarak anlaşılması kritik önem taşır; müşteri ihtiyaçlarının doğru tanımlanması, proje sürecinde ortaya çıkabilecek hata ve maliyet risklerini önemli ölçüde azaltacaktır.
Bu aşamada risk analizi, kaynak değerlendirmesi ve zaman çizelgeleri üzerinde çalışılır. Proje yönetimi, kapsamlı analizler sonucunda projenin yönetim planını oluşturur ve olası zorluklara karşı önlemler alır. Analiz, kapsamlı bir teknik inceleme gerektirir.
Bu aşamada, yazılımın teknik mimarisi oluşturulur ve sistemin çalışma prensipleri detaylandırılır. Algoritma ve teknik gereksinimler belirlenir. Uygulamanın yapısal tasarımı tamamlanır ve bu tasarım, yazılımın hem işlevselliğini hem de kullanıcı deneyimini doğrudan etkiler.
Gerçekleştirme, kodlamanın yapıldığı aşamadır; burada her modül ayrı ayrı geliştirilir ve test edilir. Modüler yapı, yazılımın hata oranını azaltırken, kodun sürdürülebilirliğini ve bakımını da kolaylaştırır. Kodlama süreci tamamlandığında kabul testleri gerçekleştirilerek yazılımın istenilen kalite standartlarına uygunluğu sağlanır.
Ürün müşteriye sunulduktan sonra yazılımın güncellenmesi ve iyileştirilmesi gerektiğinde bakım aşamasına geçilir. Bakım genellikle ikiye ayrılır: Uyarlama Bakımı ve Mükemmelleştirici Bakım. Uyarlama, yazılımın farklı sistemlere veya ortamlarına uyarlanmasını kapsarken, mükemmelleştirici bakım ise kullanıcı geri bildirimlerine göre yazılımın performansını iyileştirmeyi hedefler.
Yazılımın artık geliştirilemeyecek veya müşteri gereksinimlerini karşılayamayacak durumda olduğu aşamadır. Yazılımın güncelliğini yitirdiği durumlarda durdurulması ve sonlandırılması, ürün yaşam döngüsünün bir parçasıdır.
SDLC süreçlerinde farklı geliştirme modelleri tercih edilir; bu modeller projenin niteliğine, büyüklüğüne ve gereksinimlerine göre şekillenir.
Scrum Neden Tercih Ediliyor?
Scrum, esnek yapısıyla hem küçük hem de büyük projelere uyum sağlayarak ekibin hızlı geri bildirimlerle hataları erken tespit etmesine olanak tanır. Böylece zaman ve maliyetten tasarruf sağlanır. Ayrıca, sürekli değişen gereksinimlere hızla adapte olması, Scrum’u günümüz projelerinde öne çıkaran bir tercih sebebi yapar. Firmalar, çevik (agile) yöntemlerle uyum içinde çalışmak için genellikle Scrum’u kullanmaktadır.
Model Seçiminde Öne Çıkan Kriterler
SDLC modelleri, projenin kapsamı ve gereksinimlerine göre optimize edilerek tercih edilmelidir. Projenin ölçeği, iletişim kolaylığı, kullanıcı gereksinimleri, geri bildirim hızı, verimlilik ve iş yükü kaynak ve zaman kısıtlamaları gibi faktörler model tercihini belirler. Model seçiminde doğru karar almak, proje başarısını doğrudan etkileyen en kritik adımlardan biridir yanlış seçimler işlevselliğini yitirmiş projeler ortaya çıkmasına sebep olabilmektedir.
You need to log in to be able to comment!
Yaren Karakulak
Verimlilik, kalite odaklı süreç geliştirme konularında Lean üretim ve Six Sigma yöntemlerine ilgilenmekteyim. Proje yönetimi, raporlama, süreç iyileştirme ve sistem analizi konularında kapsamlı bilgiye sahibim. Çift anadal programım sayesinde farklı disiplinlerden gelen ekip üyeleriyle etkin bir şekilde çalışabiliyorum. Veri analizi ve istatistiksel yöntemler kullanarak karar verme süreçlerini destekleyen çözümler geliştirdim; bitirme tezim "Bir Tekstil Firmasında Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Tedarik Seçimi" üzerineydi. Aynı zamanda bilgisayar mühendisliği alanında HTML, CSS, JavaScript, C# ve Java dillerinde başlangıç seviyesinde deneyimim var. Nesne yönelimli programlama prensiplerine hakimim ve Microsoft SQL Server ile veri yönetimi öğreniyorum. Makine öğrenmesi ve Python konularında çalışmalar yaparak yapay zeka ve kişisel GPT uygulamaları geliştirmek konusuna ilgi duyuyorum.
Location
İzmir, TR
Education
Endüstri Mühendisliği - İzmir Bakırçay Üniversitesi
Bilgisayar Mühendisliği - İzmir Bakırçay Üniversitesi
Job Experience
Planlama Uzmanı - Maseksport
Lojistik Mühendisi - Renkler Makina