Google Cloud Next’25 etkinliğinde yapay zeka ve bulut alanında, geliştiriciler ile karar vericileri yakından ilgilendirecek birçok yenilik duyuruldu. Bu yazıda, etkinlikte tanıtılan başlıca konuları derleyip özetliyoruz. Yeni nesil Gemini modellerinden geliştirici araçlarına, altyapı iyileştirmelerinden çoklu agent ekosistemine kadar öne çıkan duyuruları kısa ve anlaşılır bir şekilde ele alacağız.

Yeni Gemini Modelleri

• Gemini 2.5 Pro: Google’ın en gelişmiş yapay zeka modeli olarak tanıtılan Gemini 2.5 Pro, “düşünebilen” bir model olarak yanıt vermeden önce akıl yürütebilme yeteneğine sahip​. 1 milyon token’a kadar bağlam penceresi sunarak karmaşık belgeleri analiz etme, kapsamlı kod tabanlarını anlama ve yüksek hassasiyet gerektiren görevleri yerine getirmek için optimize edildi​. Özellikle ayrıntılı kod yazma/düzeltme veya tıbbi dokümanlardan kritik bilgi çıkarma gibi zorlu işlerde üstün performans vaat ediyor​.
• Gemini 2.5 Flash: Gemini ailesinin “işçilik” modeli olan 2.5 Flash ise düşük gecikme ve maliyet avantajı sunacak şekilde optimize edildi​. Gerçek zamanlı özetleme veya yüksek hacimli müşteri hizmetleri etkileşimleri gibi günlük kullanım senaryolarında hızlı yanıtlar vermeyi hedefleyen model, sorgunun karmaşıklığına göre “düşünme süresini” otomatik ayarlayabiliyor ve böylece basit isteklerde anında sonuç üretebiliyor​. Geliştiriciler, Flash modelinde bu süreyi ve işlem derinliğini isteğe göre kontrol ederek hız, doğruluk ve maliyet arasında ihtiyaçlarına uygun bir denge kurabiliyor​. Bu esneklik, güçlü yapay zekâyı günlük kullanım için daha erişilebilir ve uygun maliyetli hale getiriyor.

‍

‍

Üretken AI Modelleri (Imagen 3, Chirp 3, Lyria, Veo 2)

• Imagen 3: Google’ın en yüksek kaliteli metinden-görsele modeli olan Imagen 3’ün yeni sürümü duyuruldu. Bu güncelleme, görsellerin eksik veya bozuk kısımlarını tamamlayabilme (inpainting) ve istenmeyen nesneleri doğal bir şekilde kaldırabilme yeteneklerini içeriyor​. Nesne çıkarma ve görüntü düzenleme kalitesindeki iyileştirmeler sayesinde, kullanıcılara çok daha tutarlı ve gerçekçi görsel içerikler üretme imkanı sunuluyor. Imagen 3, verilen metin betiklerine benzersiz sadakatle uygun görüntüler oluşturarak şirketlerin yaratıcı vizyonlarını yüksek doğrulukla gerçeğe dönüştürebiliyor.
• Chirp 3: Google’ın ses üretimi ve ses anlama alanındaki modeli Chirp 3, yeni özelliklerle güncellendi. En dikkat çekici yeniliklerden Instant Custom Voice, sadece 10 saniyelik bir ses örneğinden yapay ama gerçeğe çok yakın özelleştirilmiş sesler oluşturmayı mümkün kılıyor. Bu sayede şirketler çağrı merkezi seslendirmelerini kendi markalarına özgü bir sesle kişiselleştirebilecek veya az miktarda veriyle özel sesli asistanlar yaratabilecek. Ayrıca Chirp 3’ün gelişmiş transkripsiyon yeteneği, çok konuşmacılı kayıtları deşifre ederken her bir konuşmacıyı ayrı ayrı tanıyıp metne dökebiliyor. Bu özellik, toplantı özeti çıkarma, podcast çözümleri veya çağrı kayıt analizi gibi kullanım durumlarında kayda değer bir doğruluk ve kullanım kolaylığı sağlıyor.
• Lyria: Metinden müzik üreten ilk kurumsal yapay zeka modeli olarak tanıtılan Lyria, basit yazılı komutları 30 saniyelik yüksek kaliteli müzik kliplerine dönüştürebiliyor. Cazdan klasik müziğe farklı türlerde, ince nüansları yakalayabilen zengin kompozisyonlar üretebilen model, şirketlerin ihtiyaç duyduğu özgün müzikleri hızlıca oluşturmasını sağlıyor. Örneğin pazarlama kampanyaları, ürün lansmanları veya oyun-içi müzikler için uygun atmosferde telifsiz parçalar yaratmak Lyria ile mümkün hale geliyor. Markalar, Lyria sayesinde kendi imajlarına uygun sesli imza niteliğinde müzikleri zahmetsizce üretebilir, böylece içeriklerinde duygusal etkiyi ve marka tutarlılığını artırabilir.
• Veo 2: Google’ın metinden-video üretim modeli Veo’nun yeni sürümü olan Veo 2, artık bir video oluşturma aracından öte tam teşekküllü bir video düzenleme platformuna dönüşüyor. Duyurulan yeni özelliklerle geliştiriciler, Veo 2 ile oluşturulan videolarda istenmeyen arka plan nesnelerini veya logoları kaldırabilecek (inpainting), mevcut bir videonun çerçevesini farklı ekran boyutlarına uyacak şekilde genişletebilecek (outpainting) ve iki kare arasına pürüzsüz geçişler ekleyebilecekler (interpolation)​. Ayrıca sinematik kamera açıları ve çekim tekniklerini kontrol etme imkanı da sunularak, otomatik üretilen videolara profesyonel dokunuşlar katılabiliyor. Bu gelişmeler, Veo 2’yi yalnızca kısa klipler oluşturan bir model olmaktan çıkarıp, videoları yaratma ve düzenleme süreçlerini uçtan uca destekleyen bir çözüm haline getiriyor.

‍

Güvenlik ve Uyumluluk

• Google Unified Security (GUS): Tehdit istihbaratı, güvenlik operasyonları ve güvenli tarama gibi özellikleri bir araya getiren yeni bir birleşik güvenlik platformu tanıtıldı.
• Sovereign AI Hizmetleri: Google, veri egemenliği ve düzenleyici gereksinimleri karşılamak için yerel ortaklarla birlikte egemen bulut çözümleri sunuyor.

‍

Vertex AI Platform Yenilikleri

• Vertex AI Dashboards: Vertex AI platformuna eklenen yeni panolar, AI modellerinizin kullanımını ve performansını izlemenizi kolaylaştırıyor. Bu dashboard’lar sayesinde istek sayısı, gecikme (latency) ve hata oranları gibi metrikleri gerçek zamanlı takip edebilir; olası hataları daha hızlı tespit edip giderebilirsiniz​. Geliştiriciler ve operasyon ekipleri için geliştirilmiş görünürlük ve kontrol imkanı, AI projelerinin güvenilirliğini artırıyor.
• Model Özelleştirme ve İnce Ayar: Google Cloud, temel yapay zeka modellerini kendi veri setlerinizle özelleştirmenizi sağlayan yeni eğitim ve tuning kabiliyetlerini duyurdu. Artık Gemini, Imagen, Veo gibi Google modellerinin yanı sıra açık kaynak modellere de şirket verileriyle özel eğitim (fine-tuning) uygulanabiliyor. Bu işlem, verilerinizin gizliliğini koruyarak ve güvenli bir ortamda yapılıyor. Sonuç olarak kuruluşlar, kendi alanlarına veya kullanım senaryolarına özgü yüksek performanslı modelleri bulutta daha kolay oluşturup yönetebilecekler.
• Vertex AI Model Optimizer: Bu yeni özellik, verilen bir sorguya en uygun yanıtı en verimli şekilde üretebilmek için Google’ın altyapısını ve model bilgisini kullanıyor. Model Optimizer, geliştiricinin belirlediği kalite, hız ve maliyet tercihlerini göz önüne alarak her bir istek için ideal modeli otomatik seçip yönlendiriyor​. Örneğin, bir uygulamanız bazı işlemlerde düşük maliyeti, bazılarında ise en yüksek doğruluğu önceliklendiriyorsa Model Optimizer uygun Gemini modelini ve gerekirse ilgili araçları devreye sokarak en iyi dengeyi kendi sağlar. Bu sayede, farklı senaryolar için ayrı model seçimi yapma yükü ortadan kalkıyor ve optimum kullanıcı deneyimikesintisiz biçimde sunuluyor.
• Live API: Gerçek zamanlı, çok modlu etkileşimlere imkan tanıyan Live API, Gemini modellerine doğrudan akıcı ses ve video akışı göndermeyi destekliyor​. Bu özellik sayesinde yapay zeka ajanları sadece metinleri değil, canlı konuşmaları ve videoları da anlayarak anında tepki verebiliyor. Örneğin, bir ajanı Live API ile entegre ettiğinizde bu ajan, devam eden bir toplantıyı dinleyip gerçek zamanlı özet geçebilir veya bir güvenlik kamerası yayını üzerinde anında analiz yapabilir​. Geliştiriciler için ise bu API, sesli arayüzler, sanal asistanlar veya etkileşimli yayın uygulamaları gibi insan benzeri konuşma deneyimleri oluşturmayı önemli ölçüde kolaylaştırıyor​.
• Vertex AI Global Endpoint: Google Cloud, küresel ölçekte tutarlı AI yanıt süreleri sağlamak için Vertex AI Global Endpoint adlı yeniliği tanıttı. Bu global uç nokta sayesinde Gemini modeline gelen istekler, birden fazla bölgeye akıllı biçimde yönlendirilerek kapasite dengeleniyor​. Yoğun trafik anlarında veya belirli bir bölgedeki servis kesintilerinde bile istekler otomatik olarak başka bir bölgedeki müsait altyapıya aktarılıyor. Son kullanıcı açısından bu, uygulamalarının coğrafi konumdan bağımsız olarak hızlı ve güvenilir AI yanıtları alması demek. Özellikle küresel kullanıcı kitlesine hizmet veren şirketler için, tek bir API uç noktasından tüm dünyaya ölçeklenebilir yapay zeka hizmeti sunmak mümkün hale geliyor.

‍

Agent Ekosistemi Yenilikleri

‍

‍

• Agent Development Kit (ADK): Google Cloud Next ’25’te tanıtılan ADK, geliştiricilere çoklu yapay zeka ajanları oluşturmayı ve yönetmeyi kolaylaştıran açık kaynaklı bir çerçeve sunuyor. ADK, tam yığın (full-stack) bir yaklaşımla birden fazla uzmanlaşmış ajanın birlikte çalıştığı sistemleri kurmayı basitleştiriyor. Yüksek seviye API’ları sayesinde karmaşık görevleri birbirine devreden veya paralel yürüten ajan hiyerarşilerini az kodla inşa etmek mümkün. Örneğin ADK ile yalnızca 100 satırlık Python koduyla iş akışınızı otomatikleştirecek bir AI ajanı oluşturabilirsiniz. Framework, Gemini modelleriyle sıkı entegrasyonun yanı sıra Vertex AI Model Garden üzerinden Anthropic, Meta, Mistral AI gibi farklı sağlayıcıların modellerini de kullanabilme esnekliği sunuyor​. Ayrıca arama, kod çalıştırma gibi yaygın araçlar ile LangChain gibi popüler kütüphanelerle entegre çalışarak ajanlara çeşitli yetenekler kazandırabiliyor.
• Agent2Agent (A2A) Protokolü: Google, sektörde bir ilk olarak farklı yapay zeka ajanlarının birbiriyle iletişim kurmasını sağlayan Ajanlar Arası İletişim Protokolü (Agent2Agent)’nü duyurdu​. Açık standart olarak geliştirilen A2A protokolü, değişik üreticilerin veya platformların ajanlarının güvenli şekilde haberleşmesini ve birlikte görev yapmasını mümkün kılıyor. 50’den fazla iş ortağının (Salesforce, SAP, ServiceNow gibi) katkısıyla şekillenen bu standart sayesinde, bir şirketin farklı AI çözümleri arasında ortak bir dil oluşturulması hedefleniyor​. Örneğin, müşteri hizmetlerinde kullanılan bir yapay zeka ajanı ile envanter yönetimi ajanının A2A protokolü üzerinden doğrudan haberleşip koordineli çalışması sağlanabilecek. Bu ortak protokol, çoklu-ajan ekosistemlerinde parçaların birbirine entegre olmasını kolaylaştırarak kurumsal AI yatırımlarının getirisini artıracak önemli bir adım.
• Agent Garden: Agent Garden, ADK ile birlikte sunulan ve geliştiricilerin işini hızlandıran bir hazır ajan kütüphanesidir. Google ve topluluk tarafından sağlanan örnek ajanlar, bağlantı şablonları ve iş akışı bileşenleri Agent Garden içinde kullanıma hazır bulunur​. Bu kütüphane sayesinde, yaygın kullanım durumları için sıfırdan ajan yazmak yerine mevcut bir şablonu uyarlamak mümkün hale gelir. Agent Garden ayrıca 100’ün üzerinde ön tanımlı bağlayıcı içerir; böylece ajanlarınızı BigQuery, AlloyDB gibi Google Cloud veri servislerine veya Salesforce, SAP gibi kurumsal uygulamalara minimum eforla entegre edebilirsiniz​. Sonuç olarak, Agent Garden geliştiricilere hızlı başlangıç imkanı vererek çoklu-ajan projelerinin geliştirme süresini kısaltır.
• Agent Engine: Google Cloud’un tanıttığı Agent Engine, ajan tabanlı uygulamaları kurumsal ölçekte çalıştırmak için tasarlanmış yönetilen bir çalışma zamanı ortamıdır. ADK ile entegre çalışan (ancak bağımsız çatıları da destekleyen) Agent Engine, konsept aşamasından üretime kadar ajanların yaşam döngüsünü yönetmeyi kolaylaştırır​. Bu platform, birden fazla ajanın kullandığı bağlam bilgisini, hafıza yönetimini, ölçeklendirme ihtiyaçlarını, güvenlik ve erişim kontrolünü arka planda otomatik olarak üstlenir. Örneğin Agent Engine, uzun süre aktif kalan bir ajanın hangi geçmiş bilgileri hatırlayacağını veya ne kadar süreyle bellekte tutacağını belirlemenize olanak tanır. Ayrıca gerçek zamanlı izleme ve değerlendirme özellikleriyle, üretimdeki ajanların performansını ve davranışlarını inceleyip iyileştirmeler yapabilirsiniz. Kısaca Agent Engine, ajanlar için kurumsal sınıf bir işletim ortamı sağlayarak geliştiricilerin altyapı detaylarına takılmadan ajan mantığına odaklanmasını mümkün kılar.
• Google Haritalar ile Grounding: Google, yapay zeka ajanlarının coğrafi ve konumsal verilerle desteklenmesi(grounding) için Google Maps entegrasyonunu duyurdu. Vertex AI ajanları artık yanıtlarını verirken Google Haritalar’ın taze ve güvenilir lokasyon verilerini kullanabilecek​. Bu, özellikle konuma dayalı sorular ya da görevler için ajanların daha doğru ve güncel bilgiler sunması anlamına geliyor. Örneğin bir teslimat planlama ajanı, harita verileriyle entegre olduğunda adresleri, yol tariflerini veya mesafe hesaplarını anlık olarak en doğru şekilde yapabilecek. Google Haritalar ile grounding, ajanların dünya ile bağını güçlendirerekçıktılarının gerçeklikle tutarlı olmasını sağlıyor ve yanlış konumsal bilgi riskini azaltıyor.
• Agent Gallery: Google Agentspace ürününün bir parçası olarak sunulan Agent Gallery, şirket içinde kullanıma sunulan tüm yapay zeka ajanlarını tek bir yerde listeleyen bir galeri görevi görüyor. Bu galeri üzerinden çalışanlar, şirketin yapay zeka envanterindeki mevcut ajanları kolayca keşfedip erişebiliyor. Galeride Google’ın hazır sağladığı ajanlar (örneğin NotebookLM), kurum içi geliştirici ekiplerin oluşturduğu özel ajanlar veya iş ortaklarından entegre edilen üçüncü taraf ajanlar bir arada gösteriliyor​. Bu merkezi görünüm, çalışanların ihtiyaç duydukları görev için doğru aracı (ajanı) bulmasını ve hemen kullanmaya başlamasını kolaylaştırıyor. Sonuç olarak Agent Gallery, yapay zekanın kurum genelinde yaygınlaşmasını ve her çalışanın bu ajanlardan faydalanabilmesini teşvik eden bir adım.
• Agent Designer: Agentspace yeniliklerinden biri olan Agent Designer, kodlama bilgisi olmayan kullanıcıların bile kendi yapay zeka ajanlarını oluşturmalarını sağlayan yazılım geliştirme aracı olarak tanıtıldı. Sürükle-bırak mantığında görsel bir arayüz sunan Agent Designer, kullanıcının yapmak istediği işi adımlara ayırarak bu adımları gerçekleştirecek ajan akışını otomatik olarak oluşturur​. Örneğin bir insan kaynakları uzmanı, iş başvurularını özetleyip derecelendirecek bir ajan tasarlamak istediğinde, Agent Designer üzerinde bu süreci tanımlayıp birkaç tıklamayla kendi ajanını hazırlayabilir. Bu araç, no-code (kodsuz) yaklaşımıyla yapay zeka geliştirmeyi teknik ekiplerin tekelinden çıkarıp tüm departmanların inovasyon yapabileceği bir seviyeye taşıyor.
• Idea Generation agent: Google’ın tanıttığı örnek ajanlardan biri olan “Idea Generation”, şirket içi inovasyon ve beyin fırtınası süreçlerini desteklemek için geliştirilmiş bir yapay zeka ajanı. Bu ajan, otonom olarak birçok fikir üreterek bir turnuva usulü değerlendirme sürecinden geçiriyor ve belirlenen kriterlere göre en güçlü fikirleri öne çıkarıyor​. Örneğin bir ürün geliştirme ekibi, yeni özellik fikirleri bulmak için bu ajana kriterlerini (maliyet, etki, uygulanabilirlik gibi) tanımlayabilir; ajan da çok sayıda öneri oluşturup bu ölçütlere göre en iyi birkaç öneriyi raporlayabilir. Idea Generation agent, çalışanların yaratıcı düşünme ve karar verme süreçlerine destek olarak yenilikçi fikirlerin ortaya çıkmasına yardımcı oluyor ve belki de gözden kaçabilecek alternatifleri öne çıkararak inovasyonu hızlandırıyor.

‍

Altyapı ve Performans İyileştirmeleri

‍

• Ironwood TPU’ları: Google, yapay zeka modellerini çalıştıran bulut altyapısının kalbini oluşturan TPU (Tensor Processing Unit) yongalarının yedinci nesli olan Ironwood’u tanıttı. Ironwood TPU’lar, önceki nesil TPU’lara kıyasla 10 kat fazla performans sunarak Google’ın AI süper bilgisayar mimarisinde dev bir sıçrama sağlıyor​. Her bir Ironwood TPU “pod”u içinde 9.000’den fazla çip bulunuyor ve toplamda 42.5 exaflop gibi muazzam bir hesaplama gücüne ulaşıyor​. Bu kapasite, özellikle Gemini 2.5 gibi devasa modellerin eğitiminde ve çalıştırılmasında ihtiyaç duyulan ölçeği karşılamak üzere tasarlandı. Geliştirilmiş performans ve enerji verimliliği sayesinde Ironwood, birim maliyet başına düşen yapay zeka çıktısını önemli ölçüde artırıyor.
• Google Distributed Cloud (GDC): Bazı kuruluşlar, düzenleyici gereklilikler veya veri mahremiyeti sebepleriyle verilerini kamu bulutunda tutamıyor ancak yapay zeka çözümlerine de ihtiyaç duyuyorlar. Google, Google Distributed Cloud ile bulut altyapısını müşteri veri merkezlerine taşıyarak bu soruna çözüm sunuyor. Next ’25 kapsamında yapılan duyuruyla, Google’ın en gelişmiş yapay zeka modelleri olan Gemini serisi, GDC aracılığıyla kurum içi ortamlarda da kullanılabilir hale geliyor. NVIDIA ve Dell gibi donanım ortaklarıyla birlikte sunulan bu çözüm, şirketlerin kendi tesislerinde veya belirli ülke sınırları içinde Google’ın AI yeteneklerinden faydalanmasını mümkün kılıyor. Kısacası GDC, bulutun yenilikçi gücünü müşterinin ayağına getiren bir platform olarak, veri egemenliğinden ödün vermeden modern yapay zekayı her yere ulaştırmayı hedefliyor.
• TPU’da vLLM Desteği: Yapay zeka modellerinin dağıtık ve verimli çalıştırılması için açık kaynak dünyasında geliştirilen vLLM kütüphanesi, özellikle PyTorch tabanlı büyük dil modeli uygulamalarında popülerlik kazanmıştı. Google, Next ’25’te vLLM’in artık Cloud TPU altyapısında da desteklendiğini duyurdu​. Bu sayede, GPU’larda vLLM ile optimize edilmiş bir modeli olan kullanıcılar, kodlarını büyük ölçüde değiştirmeden aynı modeli TPU’lar üzerinde çalıştırabilecekler. TPU’lar genellikle yüksek performanslı ve maliyet etkin AI işlemleri sunabildiği için, bu destek AI iş yüklerini daha hızlı ve ekonomik hale getirmeyi amaçlıyor. Özellikle PyTorch ekosistemini benimsemiş araştırmacılar ve şirketler, mevcut iş akışlarını koruyarak Google Cloud’un TPU performansından yararlanma esnekliği kazanıyor.

‍

‍

Uygulama Geliştirme ve Yönetimi

• Application Design Center: Bulut ortamında modern uygulamalar tasarlamak ve dağıtmak, geleneksel yöntemlerle karmaşık ve hata açık olabiliyor. Google Cloud’un tanıttığı Application Design Center, bu süreci kolaylaştırmak için geliştirilmiş yeni bir hizmet. Public Preview olarak sunulan bu merkez, platform yöneticileri ve geliştiricilere görsel bir tuval üzerinde uygulama mimarileri tasarlama, düzenleme ve en iyi uygulama örüntülerini (best practices) gözeterek yapılandırma imkanı veriyor​. Örneğin, microservice tabanlı bir web uygulaması oluşturmak istediğinizde, sürükle-bırak araçlarla servisleri, veritabanlarını ve diğer bileşenleri bir araya getirip aralarındaki ilişkileri çizebiliyorsunuz. Application Design Center, tasarladığınız bu şablonları doğrudan kod olarak (Infrastructure as Code) görüntülemenizi ve gerektiğinde ekip arkadaşlarınızla eşzamanlı olarak üzerinde çalışmanızı sağlıyor. Hazır hale gelen uygulama şablonunu tek tıkla dağıtarak, arka plandaki tüm bulut kaynaklarının (VM, konteyner, veri tabanı vb.) otomatik oluşturulup yapılandırılmasını mümkün kılıyor. Sonuç olarak bu hizmet, uygulama tasarımından devreye almaya kadar geçen süreyi kısaltırken güvenlik ve ölçeklenebilirlik gibi kritik konuların doğru şekilde ele alındığından emin olmanıza yardımcı oluyor.
• Cloud Hub: Bulutta çok sayıda uygulama ve hizmet işleten kurumlar için, tüm bu parçaların tek bir yerden yönetilebilmesi büyük bir ihtiyaç. Cloud Hub, Google Cloud’un yeni duyurduğu ve tüm uygulama ekosisteminizin merkezi kumanda paneli olarak işlev gören hizmetidir​. Cloud Hub, farklı projelere yayılmış uygulamalarınızı ve altyapı kaynaklarınızı bir arada görselleştirerek bunların durumu, performansı ve maliyeti hakkında bütüncül bir görünüm sunar. Örneğin bir uygulamanın birden fazla microservice’i, veritabanı ve kuyruk sistemi varsa, Cloud Hub bunları tek bir uygulama altında ilişkilendirerek genel sağlık durumunu ve bağlantılarını gösterir. Ayrıca kullanım kotaları, kaynak rezervasyonları, bakım etkinlikleri ve destek talepleri gibi operasyonel konularda da merkezî bilgi sağlar​. Böylece hem geliştiriciler hem de operasyon ekipleri, tek bir arayüzden uygulamalarına dair kritik yönetim aksiyonlarını alabilir, sorunları hızlıca tespit edip çözebilir. Cloud Hub şu an ön izleme (preview) aşamasında tüm kullanıcıların erişimine açık durumda.
• App Hub: Google Cloud’un uygulama merkezli yaklaşımının bir diğer parçası olan App Hub, dağıtık uygulama bileşenlerini birbirine bağlayan bir modelleme ve envanter sistemidir. Uygulamalarınızı, içerdikleri hizmetler ve iş yükleriyle birlikte tanımlayarak bir uygulama haritası oluşturmanızı sağlar​. Bu sayede geleneksel bulut konsollarında tek tek VM’ler, konteynerler veya işlevler görmek yerine, App Hub arayüzünde örneğin “Sipariş İşleme Uygulaması” adı altında tüm ilgili servisleri ve onların durumlarını bir arada görebilirsiniz. Next ’25 ile yapılan güncellemeyle App Hub, GKE (Google Kubernetes Engine), Cloud Run, Cloud SQL, AlloyDB gibi 20’den fazla Google Cloud ürünüyle entegre çalışacak şekilde genişletildi​. Bu entegrasyon sayesinde App Hub, uygulamalarınızın altyapısını canlı olarak izleyip, hangi bileşenin ne durumda olduğunu ve birbirleriyle nasıl etkileştiğini anlamanızı kolaylaştırıyor. Uygulama odaklı bu görünüm, özellikle mikroservis mimarilerinde bağımlılıkların görselleştirilmesi ve değişikliklerin etkisini değerlendirme açısından yöneticilere büyük kolaylık sağlıyor.
• Application Monitoring: Google Cloud, izleme ve hata ayıklama araçlarını da uygulama-merkezli hale getirmek için Application Monitoring adında yeni bir özelliği duyurdu. Bu özellik, halihazırda var olan Cloud Monitoring sistemini uygulama bağlamıyla zenginleştiriyor. Public Preview olarak sunulan Application Monitoring, toplanan log, metrik ve izleme (tracing) verilerini otomatik olarak ait oldukları uygulama ve servis bağlamıyla etiketliyor​. Bunun anlamı, örneğin bir hata logunu incelediğinizde sadece zaman damgasını ve sanal sunucuyu görmek yerine, o logun hangi uygulamanın hangi bileşeninden geldiğini doğrudan görebilmeniz. Ayrıca uygulamaya özgü hazır panolar ve metrik görünümlemeleri sayesinde, her bir uygulamanın performansını ayrı ayrı takip edebiliyorsunuz. Örneğin bir e-ticaret uygulamasının satın alma servisi için özel bir gecikme (latency) alarmı tanımlamak, Application Monitoring ile oldukça kolaylaşmış durumda. Bu yenilik, DevOps ve SRE ekiplerinin bağlam içinde izleme yaparak sorunları daha hızlı teşhis etmelerini ve karmaşık bulut ortamlarında bile odaklanmalarını sağlıyor.

‍

Geliştirici Araçları ve Veritabanı Yenilikleri

• Gemini Code Assist Araçları: Google, yazılım geliştiricilerin verimliliğini artırmak amacıyla Gemini Code Assistadında yapay zekâ destekli bir kod yardımcısını ekosistemine kazandırdı. Halihazırda Android Studio, VS Code, JetBrains IDE’leri gibi popüler geliştirme ortamlarına eklenti olarak entegre olabilen Gemini Code Assist, kod yazma sürecinin her adımında yapay zekâ desteği sunuyor. Örneğin kod tamamlama önerileri, hataları tespit etme ve düzeltme, mevcut kodu açıklama veya belirli bir görevi gerçekleştirecek kod bloğunu otomatik oluşturma gibi işlevleri yerine getiriyor. Next ’25 kapsamında, Code Assist araçlarına yeni ajan tabanlı yetenekler eklendiği duyuruldu. Bu kapsamda, geliştirme hayat döngüsündeki belli işler için özelleşmiş yapay zekâ ajanları sunuluyor. Örneğin Uygulama Prototipleme ajanı, sadece doğal dilde istekler tanımlayarak çalışır durumdaki bir uygulamanın prototipini (hem arayüzü hem arka ucu ile) oluşturmaya yardımcı oluyor. Benzer şekilde Uygulama Test ajanı da yazdığınız kod için otomatik test senaryoları ve hata yakalama süreçlerini üstlenebiliyor. Tüm bu araçlar, geliştiricilerin rutin ve zaman alan işleri otomasyona devredip, daha yaratıcı ve kritik işlere odaklanmalarını sağlamayı hedefliyor. Google, bu yeni Code Assist ajanlarını ön izleme (preview) olarak geliştirici topluluğunun erişimine açtığını duyurdu.
• Firebase Studio: Geliştirici deneyimini kökten iyileştirmeyi amaçlayan bir diğer yenilik, Firebase platformuna eklenen Firebase Studio oldu. Firebase Studio, bulut tabanlı ve ajanik (agentic) bir geliştirme ortamı olarak tanıtıldı; yani arka planda Gemini modeli tarafından desteklenen ve işlemlerin bir kısmını otonom ajanlara devreden bir IDE diyebiliriz​. Bu ortam, modern uygulamaların konsept aşamasından canlıya alınmasına kadarki tüm süreci tek bir yerden yönetmek üzere tasarlandı. Firebase Studio içerisinde, geliştiricilerin tam yığın (full-stack) uygulamaları hızla oluşturmasına yardımcı olacak çeşitli araçlar ve şablonlar mevcut. Örneğin App Prototyping agent (Uygulama Prototipleme ajanı), sadece doğal dil komutlarla uygulamanızın taslağını oluşturmanıza imkan tanıyor​. Siz nasıl bir uygulama istediğinizi (örneğin “bir yemek tarifi paylaşım uygulaması” gibi) tarif ediyorsunuz; bu ajan uygun veritabanı şemasını, API uç noktalarını, arayüz taslağını ve hatta AI akışlarını hazırlıyor. Ortaya çıkan prototipi hemen Firebase App Hosting’e dağıtıp gerçek bir URL üzerinden test edebiliyor, geri bildirim alabiliyorsunuz​. Firebase Studio, 60’tan fazla hazır uygulama şablonuyla geliyor ve halihazırda Firebase’in sunduğu tüm altyapı hizmetleriyle entegre çalışıyor. Geliştiriciler dilerse mevcut kod projelerini içe aktararak bulutta düzenlemeye devam edebiliyor veya ekiplerine özel şablonlar oluşturabiliyorlar. Kısacası Firebase Studio, tamamen tarayıcı üzerinden çalışan bir IDE olarak, AI yardımıyla uygulama geliştirmeyi hızlandıran ve kolaylaştıran yenilikçi bir platform sunuyor.
• AlloyDB AI: Veritabanı yönetimi alanında duyurulan en dikkat çekici yeniliklerden biri AlloyDB AI oldu. Google’ın yüksek performanslı PostgreSQL uyumlu veritabanı hizmeti AlloyDB, artık yerleşik yapay zeka yetenekleri ile donatılıyor. AlloyDB AI ile geliştiriciler, veritabanı içerisinde doğrudan yapay zeka iş yükeleri çalıştırabilecek, metin ve görsel veriler için vektör türetme ve benzerlik araması yapabilecekler. Örneğin bir ürün kataloğu tablonuzdaki açıklama metinlerinden vektör embedding’leri oluşturup, bu vektörler üzerinde en yakın benzer ürün araması yapmanız mümkün hale geliyor. Normalde bu tür semantic searchişlemleri için ayrı bir vektör veritabanı ve AI modeli kullanmak gerekirken, AlloyDB AI bunu tanıdık SQL komutlarıyla veritabanı içerisinde hallediyor. Google, kendi iç hizmetlerinde de kullandığı ScaNN altyapısını AlloyDB’ye entegre ederek, vektör verisinin çok hızlı indexlenmesi ve sorgulanmasını sağlamış. Bunun yanında AlloyDB AI, yapay zeka modellerinin çıkardığı sonuçları (örneğin bir metin özetini veya kategori etiketini) geleneksel tablo verileriyle birleştirerek yeni tür sorgular çalıştırmanıza izin veriyor. Bu sayede geliştiriciler, üretken yapay zeka uygulamalarını kurarken veri katmanını ayrı bir sistem olarak düşünmek zorunda kalmadan, mevcut veritabanlarını kullanmaya devam edebilecekler. AlloyDB AI, gen AI çağında veritabanlarını akıllandıran bir adım olarak değerlendiriliyor.
• MCP Toolbox for Databases: Google Cloud Next ’25’te veritabanları ve yapay zeka ajanlarının kesişiminde önemli bir duyuru da MCP Toolbox for Databases oldu. MCP, “Model Context (veya Control) Protocol” kısaltmasıyla anılan ve ADK içerisinde de yer alan bir protokol. MCP Toolbox ise bu protokolü kullanarak yapay zeka ajanlarının kurumsal veritabanlarına doğrudan ve güvenli şekilde bağlanmasını sağlayan araç setini ifade ediyor​. Geleneksel olarak, bir LLM tabanlı ajanın veritabanından bilgi alması veya veritabanına yazması için arada özel kodlama, API entegrasyonları ve güvenlik kontrol mekanizmaları kurmak gerekirdi. MCP Toolbox, popüler veritabanları (örneğin AlloyDB, BigQuery, PostgreSQL vb.) için hazır bağlayıcılar ve sorgu dönüştürücü modüller sunarak bu süreci büyük ölçüde basitleştiriyor. Örneğin bir müşteri destek ajanı, MCP Toolbox sayesinde son kullanıcıdan aldığı bir doğal dil sorusunu şirketin veritabanına uygun bir SQL sorgusuna çevirip yanıtı alabiliyor veya tam tersine veritabanına bir işlem kaydı ekleyebiliyor – tüm bunları önceden tanımlanmış güvenlik kuralları çerçevesinde yapıyor. Araç seti, veri erişimi sırasında kimlik doğrulama, yetkilendirme ve kayıt altına alma (audit) gibi kurumsal gereklilikleri de entegre biçimde sunuyor​. Sonuç olarak MCP Toolbox for Databases, yapay zeka ile mevcut kurumsal veri altyapıları arasında bir köprü kurarak, veri güdümlü yapay zeka uygulamalarını hızla hayata geçirmeyi mümkün kılıyor.