21.11.2024

0

Beğenme

34

Görüntülenme

YAZILIM YAŞAM DÖNGÜSÜ

YAZILIM YAŞAM DÖNGÜSÜ

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.

1. Planlama ve Gereksinim Analizi

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.

2. Analiz

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.

3. Tasarım

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.

4. Gerçekleştirme ve Test

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.

5. Bakım

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.

6. Emeklilik

Yazılımın artık geliştirilemeyecek veya müşteri gereksinimlerini karşılayamayacak durumda olduğu aşamadır. Yazılımın güncelliğini yitirdiği durumlarda durdurulması ve sonlandırılması, ürün yaşam döngüsünün bir parçasıdır.

Yazılım Yaşam Döngüsü Modelleri

SDLC süreçlerinde farklı geliştirme modelleri tercih edilir; bu modeller projenin niteliğine, büyüklüğüne ve gereksinimlerine göre şekillenir.

  • Gelişigüzel Model: Plansız ve kişisel yazılım geliştirme süreçlerinde tercih edilir ancak izlenebilirlik ve sürdürülebilirlik açısından tercih edilmemektedir.
  • Barok Modeli: Aşamalar arasındaki geri dönüşler net değildir, dokümantasyon süreçleri ayrıdır, bu da modelin esnekliğini kısıtlar.
  • Çağlayan (Şelale) Modeli: Geleneksel bir modeldir, her aşama tamamlanana kadar bir sonraki aşamaya geçilmez. Net gereksinimlerin olduğu projelerde kullanımı yaygındır.
  • V Modeli: Şelale modelinin geliştirilmiş bir versiyonu olup test süreçlerinin tüm aşamalarda gerçekleştirilmesini sağlar.
  • Evrimsel Model: Her aşama yeni bir ürün ortaya çıkarır, özellikle büyük organizasyonlar için uygundur.
  • Kodla ve Düzelt: Küçük projelerde hızlı sonuçlar almak için kullanılır ancak sürdürülebilirlik ve bakım zorluğu yaratır.
  • Spiral Model: Risk analizini ön plana çıkaran, tekrarlamalı bir modeldir. Kapsamlı dokümantasyon gereksinimi olduğundan karmaşıktır.
  • Artırımlı Geliştirme: Parçalara ayrılmış teslimat yapısı sayesinde esnek ve dinamik bir süreç sunar.
  • Çevik Modeller ve Scrum: Küçük iterasyonlarla sürekli geliştirme sağlar. Hızlı sonuçlar almak isteyen projelerde yüksek müşteri memnuniyeti sağlar.

Sonuç Olarak;

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.

  • Evrimsel Model: Coğrafi olarak geniş kitlelere yönelik projeler için uygun olup, aşamalı geri bildirim sağlar.
  • Kodla ve Düzelt Modeli: Küçük ve kişiye özel projeler için hızlı sonuç alınabilir; ancak esneklik sınırlıdır.
  • V Modeli: Gereksinimleri net olan projelerde her adımın detaylı kontrol edilmesini sağlar.
  • Çevik Model: Orta ölçekli ve esnek zaman yönetimi gerektiren projelerde, hızlı uyum ve geri bildirim almayı mümkün kılar.


Veri Bilimine Giriş
Yazılım Mühendisliği 101
Yazılım, Internet, Kodlama ve Konseptleri

Yorumlar

Kullanıcı yorumlarını görüntüleyebilmek için kayıt olmalısınız!

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.

Konum

İzmir, TR

Eğitim

Endüstri Mühendisliği - İzmir Bakırçay Üniversitesi

Bilgisayar Mühendisliği - İzmir Bakırçay Üniversitesi

İş Tecrübesi

Planlama Uzmanı - Maseksport

Lojistik Mühendisi - Renkler Makina

© 2021 Patika Dev

facebook
twitter
instagram
youtube
linkedin

Disclaimer: The information /programs / events provided on https://patika.dev and https://risein.com are strictly for upskilling and networking purposes related to the technical infrastructure of blockchain platforms. We do not provide financial or investment advice and do not make any representations regarding the value, profitability, or future price of any blockchain or cryptocurrency. Users are encouraged to conduct their own research and consult with licensed financial professionals before engaging in any investment activities. https://patika.dev and https://risein.com disclaim any responsibility for financial decisions made by users based on information provided here.