Bulut Hesaplama Teknolojisi: Mimarisi ve Uygulama AlanlarıBahadır Karasulu, Serkan Ballı, Serdar Korukoğlu<strong>Akademik</strong> Bilişim’<strong>10</strong> - XII. <strong>Akademik</strong> Bilişim Konferansı Bildirileri<strong>10</strong> - <strong>12</strong> Şubat 20<strong>10</strong> Muğla ÜniversitesiBu güçlükler arasında, sunucu kullanım oranlarınınyüksekliği, kaynakların birleştirilmesindekigüçlükler (konsolidasyon imkanlarınınkısıtlılığı), veri merkezlerindeki depolama yerihtiyaç sorunları, felakatten kurtamadaki aksaklıklarve iş sürekliliğinin aksaması, işletimmaliyetleri sayılabilir. Sanallaştırma, sorunlarayeni çözümler geliştirilmesinde büyük bir roloynamaktadır [3, 4]. Aşağıdaki Şekil 3’te genelbir sanallaştırma mimarisinin detayları şematikolarak gösterilmektedir.Şekil 3. Genel bir sanallaştırma mimarisi şeması.Ana başlıklar halinde sanallaştırma türlerinebakacak olursak;İşletim Sistemi Sanallaştırma: Bulut hesaplamaiçin işletim sistemi seviyesinde sanallaştırmave bölümleme, aksi durumlarda uyum sorunlarınınçok fazla olmasına neden olabilecekbazı ana güvenlik, kural düzenleme sorunlarınınhalledilmesinde yardımcı olmaktadır. Örnekolarak, her bir sunucu başına bir uygulamanınbakımının yapıldığı bir durumda, donanımkaynakları eşzamanlı olarak paylaşılabilir. Budurumda yazılım uygulamasının ve yazılımdatanımlı sınırları kullanan hizmetlerin izole edilmesisağlanır. Bir çok özel çalışma çevrelerinintek bir işletim sistemi kopyasıyla oluşturulmasımümkün olabilmektedir [4, 8, 9].Platform Sanallaştırma: Platform sanallaştırma,keyfi işletim sistemlerinin ve sonuç uygulamaçevrelerinin verilen bir sistemde çalıştırılmasınaolanak tanır. Sistem sanallaştırmasıiçin iki temel model bulunur: tam sanallaştırmaveya altta yatan donanım’ın tam bir benzetimi,ve yarı-sanallaştırma (paravirtualization). Yarısanallaştırmagerçek sistemlere oldukça benzerbir benzetim sağlamaktadır. Bunlar, tip 1 ve tip2 sanal makine izleme aracı denilen sanallaştırmayazılımları ile (hipervizör olarakta anılır)gerçekleştirilebilirler. Tip 1, doğrudan donanımüzerinden çalışırken, tip 2 ise gelenekselişletim sistemi üzerinden çalışır [4, 8, 9].Ağ Sanallaştırma: Yük dengeleme teknikleribulut hesaplama için oldukça güncel bir konudur.Bunun başlıca nedeni bulut yapısının fizikselve sanal sistemler içerisinde ölçeklenebilirolmasıdır, iş yüklerinin yönetilebilirliğine bağlıkarmaşıklık ise hizmetin teslimatını etkilemektedir.Genellikle, yük dengeleyiciler kendisinebağlı sunucuları bir anahtarlama cihazı kanalıile bulut’u oluşturan ağ’a bağlamaktadırlar.Yük dengeleyiciler birden çok sunucuyu gruplayıpve onlara sanal IP adresleri arkasındanhizmet verir [4, 8, 9, <strong>10</strong>].Uygulama Sanallaştırma: Yazılım sanallaştırmaiçin bir dizi barındırıcı’nın (container)varlığı önemli bir konudur. Web barındırıcı teknolojisi,bulut içinde üretkenliğin ve esnekliğinartışını sağlar. Bu tip barındırıcılar, sunuculardakiservlet’lerin yönetilmesinde sunucu uygula-masının parçası olarak öne çıkarlar. ÖrneğinJavaServer TM page (JSP) ve diğer web-taraflıbileşenler için bu söylenebilir. Apache Tomcat(http://tomcat. apache.org/), popüler bir açıkkaynaklı barındırıcı teknolojisidir.8. Bulut HesaplamaUygulama Alanları ÖrnekleriBulut hesaplama’yı kullanan birçok popüleruygulama (cloudware) ve bunları destekleyenplatform mevcuttur. Örnekler arasında antivirüsyazılımları, web’de çalışan müşteri ilişkileriyönetimi yazılımları (örneğin SugarCRM,http://www.sugarcrm.com/crm/) bulunmaktadır.Örneğin, Panda firmasının bulut hesaplamaantivirüs yazılımı (http://www.cloudantivirus.com/), kendi kullanıcıları ve sunucuları aracılığıylatoplanan bilgilerden oluşan “kolektifzeka” ismini verdiği teknolojisi ile çok kısasüre içerisinde virüs tespitini yapabildiğiniwebsitesinde duyurmaktadır. Bu tarz programlar,bir son kullanıcının bir web gezgini ile dolaşırkenkullanabileceği şekilde basit ve güvenlibir kullanım sağlamaktadır. Altyapıları bulutteknolojisini kullandığı için, geleneksel işletimsistemlerindekilere göre oldukça verimli vehızlı çalışabilmektedirler. Bulut hesaplamaiçin konferanslar ve fuarlar düzenlenmekte,konuyla ilgili aylık dergiler çıkarılmaktadır.Microsoft firmasının kendi portfolyosunda,özel bulutlar için dinamik veri merkezi aracıve halka açık bulutlar için sunduğu WindowsAzure TM versiyonu ile bulut hesaplama’ya destekvermektedir. DELL ve IBM firması’nın herbiri ayrı ayrı olmak üzere çeşitli bulut hesaplamaaltyapı çözümlerinin son kullanıcıya sunulduğuweb portallarına sahiptirler. Endüstri veçözüm kategorilerine göre bulut hesaplamanınkullanım alanları Tablo 1’ de özetlenmektedir.EndüstriWeb 2.0, Yenimedya, KitleInternet’iFinansPetrol – KimyasektörüTeknolojikgelişmeler<strong>Akademik</strong>laboratuarlarOyun ve eğlencesektörüÇözüm kategorisiArama, E-posta, Sanal çevreler,site barındırmaMonte Carlo benzetimi ve piyasamodellemesiJeofizik ve Rezerv modellemeElektronik Tasarım AnaliziYüksek başarımlı hesaplamaKitlesel çok-oyunculu çevrimiçioyunlar (MMOG), Animasyongerçekleme çiftlikleriTablo1. Endüstri ve kategorilere görebulut hesaplama kullanımı.Çevrimiçi bilgisayar oyunları için örnek olarak;OnLive.com websitesi verilebilir. Bunlar haricinde,son kullanıcıya zahmetsizce kullanabilmesiiçin gerekli hizmetleri sunan, bulut hesaplamahizmet sağlayıcıları da bulunmaktadır.8.1 Bulut Hizmet SağlayıcılarBulut hesaplama’yı kullanarak son kullanıcılarınabelirli hizmetleri sağlayan kuruluşlar bulunmaktadır.Bunlara genel olarak “bulut hizmetsağlayıcıları” denilmektedir. Bulut hizmet sağlayıcıları,bulut geliştiricisi ve altyapı sağlayıcısıolabilecekleri gibi, sadece hizmet sağlayıcıda olabilirler. Sadece hizmet sağlayanlar, belirliönceden geliştirilmiş bulut altyapılarını (donanımları)kullanmaktadırlar. Çoğunluğu Türkiyedışında olan bulut altyapısı teknoloji ve çözümsağlayıcılar arasında; 3tera, Appistry, Joyentvs. firmalar bulunmaktadır. Sadece altyapı sunanlararasında; Agathon group, Amazon webservices, CohesiveFT, ElasticHosts vs. firmalarbulunmaktadır. Bulut PaaS sağlayıcıları arasında;Aptana Cloud, Bungee Connect, Force.combulunmaktadır. Sadece bulut tabanlı hizmet sunanlararasında; CAM Solutions, CloudStatus,Microsoft Mesh vs. bulunmaktadır. Anlambilimtabanlı bulut hizmeti sağlayıcısı olarakThoughtExpress sayılabilir. Türkiye’deki durumabaktığımız da; bulut altyapısı oluşturmakve buradan hizmet sağlamak konusunda çokaz sayıda firma göze çarpmaktadır. Bunlar arasındaörnek olarak verilebilecek, 2007 yılındafaaliyete başlamış olan HayatNet bulut hizmetsağlayıcı (http://www.hayatnet.com/) firmasıbulunmaktadır. Merkezi Türkiye’de olmamaklaberaber türkçe hizmet veren (merkezi İsveç- Linköping’deki Xcerion firmasıdır) iCloudwebsitesi (http://icloud. com/tr/) ise başta depolamaolmak üzere tam bir çevrimiçi işletimsistemini kullanıcıya sunmaktadır.9. Sonuçlar ve ÖnerilerBulut hesaplama, günümüzde yeni yeni popülerlikkazanmış bir konudur. Yakın gelecektedaha da gelişerek, vazgeçilmez hale gelecektir.Fakat konuyla ilgili standartlaşma eksikliğigelişimin önünde engel teşkil etmektedir. Standartbir bulut mimarisi ve bulut üzerinde çalışanyazılım (cloudware) formatı eksikliği, özelbulutlar ile halka açık bulutlar arasında uyumsorununu yaratır. Bulut büyüklüğü arttıkçasistemin bakımı, yönetimi ve güncellenmesi134135
Bulut Hesaplama Teknolojisi: Mimarisi ve Uygulama AlanlarıBahadır Karasulu, Serkan Ballı, Serdar Korukoğlu<strong>Akademik</strong> Bilişim’<strong>10</strong> - XII. <strong>Akademik</strong> Bilişim Konferansı Bildirileri<strong>10</strong> - <strong>12</strong> Şubat 20<strong>10</strong> Muğla Üniversitesisistemin kendisinin dinamik olmasından dolayızorlaşmaktadır. Ayrıca bulut büyüklüğününartması ile kurulum ve işletim maliyetleride oldukça yükselmektedir. Bir diğer önemlikonu ise, kişisel bilgi güvenliği konusudur.Geleneksel bilgisayarlar ve işletim sistemleriile yapılan tüm işlemler aksi bir durum olmadıkçayerelde tutulurken, artık bulut hesaplamaile yapılacak tüm işlemler ve kişisel tercihler,belirli bulut yöneticileri tarafından izlenebilirduruma gelecektir. Gelecekte tek bir ana bulutüzerinde tüm ülkelerin özel bulutlarının kaçınılmazhale gelecektir. Bu durum, odağın tekmerkezli fakat sunucu ve istemcilerinin dağıtıkbir yapıda olduğu bir bilgisayar ağı’na doğrugidişatı göstermektedir.<strong>10</strong>. Kaynaklar[1] Sun Microsystems, Cloud Computing website,(2009), (Çevrimiçi: “http:// www.sun.com/cloud_computing”).[2] Tannenbaum, S. A., Van Steen, M.,(2002), “Distributed Systems Principlesand Paradigms”, Prentice Hall, ISBN-0-13-088893-1.[3] WhitePaper, 1st Edition, “Introductionto Cloud Computing Architecture”, SunMicrosystems, Sun WIN #564162, Lit.#GNWP14947-0, 06/09, June 2009.[4] Guide to Cloud Computing, “Take Your Businessto a Higher Level”, Sun Microsystems,Lit. #GNHT14877-0, 03/09, 2009.[5] WhitePaper, “Scaling the Cloud: Using theFocalPoint Fat Tree Architecture”, FulcrumMicrosystems, Inc., July 2009.[6] VMWare – Sanal Makine Çözümleri FirmasıBulut Hesaplama websitesi, (2009),(Çevrimiçi:”http://www.vmware.com/solutions/cloud-computing/”)..[7] WhitePaper, “Understanding Full Virtualization,Paravirtualization, and HardwareAssist”, VMWare, inc., Revision: 20070911,Item:WP-028-PRD-01-01, 2007.[8] WhitePaper, “Virtualization Overview”,VMWare, inc., 2006.[9] WhitePaper,“Virtualization: ArchitecturalConsiderations and Other Evaluation Criteria”,VMWare, inc., 2005.[<strong>10</strong>] WhitePaper,“Load Balancing System Design:Using Advanced Features in FocalPoint”,Fulcrum Microsystems, Inc., June 2008.Görevdeş (P2P) Ağlarda Sık BulunanÖğelerin Belirlenmesine Dağıtık YaklaşımEmrah Çem, Öznur ÖzkasapKoç Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, İstanbulecem@ku.edu.tr, oozkasap@ku.edu.trÖzet: Birçok geniş ölçekli P2P uygulama, veri erişim sıklığı, sorgu ve olay sayısı gibi sistemgenelindeki bilgileri kullanmaya gereksinim duymaktadır. Sistem genelinde belirli bir eşikdeğerinden daha fazla bulunan öğeler sık ya da popüler öğeler olarak adlandırılır. Popüleröğelerin etkin şekilde belirlenmesi görevdeş ağlar için önemli bir servis olacaktır. Ayrıca, buproblem veritabanı uygulamaları, algılayıcı ağlar ve güvenlik mekanizmalarına uyarlanabilirolmasından dolayı önemlidir. Bu bildiride görevdeş ağlarda popüler öğelerin belirlenmesininönemi, kullanım alanları, ortaya konan çalışmaların özellikleri ve önerdiğimiz dağıtık yaklaşımanlatılmaktadır.Anahtar Sözcükler: Dağıtık Sistemler, Görevdeş (P2P) ağlar, Kümeleme, Popüler öğeler.A Distributed Approach for Discovering Frequent Items in Peer-to-Peer (P2P) NetworksAbstract: Several P2P applications require a global view of the information such as data accessfrequencies, query and event counts, that are available locally and partially at peers. Items thatglobally occur more than a threshold value are referred as frequent or popular. Efficiently discoveringfrequent items would be a valuable service for peers. Being significant for P2P systems,frequent item discovery problem is also applicable to distributed database applications, sensornetworks, and security mechanisms in which identifying frequently occurring items in the entiresystem is very useful. In this study, application areas and importance of discovering frequentitems, related works and proposed distributed approach are introduced.Keywords: Distributed Systems, Peer-to-peer networks, Aggregate computation, Popular items.1361. GirişAğlardaki bilgi hacmi arttıkça bilginin tamamınıntek bir bilgisayarda merkezi olaraktutulması olanaksız hale gelmiştir. Bilgi hacmindekibu artış görevdeş ağlar ve kablosuzalgılayıcı ağları gibi dağıtık sistemlerin ortayaçıkmasının nedenlerinden biridir. Bununsonucunda,dağıtık sistemlerde, özellikle genişölçekli P2P ağlarda, bilgi ağdaki eşlere yayılmışdurumda olduğu için, sistem hakkında genelbilgi sahibi olma konusu önemli bir problemhaline gelmiştir.137Görevdeş ağlarda sık bulunan öğelerin belirlenmesigenel bilgiye ulaşma problemlerindenbir tanesidir. Sık bulunan öğeler, kullanıcınınseçtiği eşik değerine göre belirlenir. Bu eşikdeğerinden daha sık rastlanan öğeler ‘popüleröğe’ olarak adlandırılır. Eşik değeri 2 türlü tanımlanabilir[9]. Birinci yöntem, eşik değerinisitemdeki öğelerin sayısı ve dağılımından bağımsız,sabit bir sayı olarak belirlemektir. Buyöntem sabit eşik yöntemi olarak adlandırılır.İkinci yöntem ise, eşik değerini sistemdekiöğelerin dağılımına ve yoğunluğuna göre belirlemektir.Bu yöntem ise göreli eşik yöntemiolarak adlandırılır.
- Page 4 and 5:
Tıp Bilişiminde Mobilite Uygulama
- Page 6 and 7:
İnternet ve Sanat, Yeni Medya ve n
- Page 9 and 10:
İnternet ve Sanat, Yeni Medya ve n
- Page 11 and 12:
İnternet ve Sanat, Yeni Medya ve n
- Page 14 and 15:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 17 and 18: Öğrenci ve Öğretim Elemanının
- Page 19 and 20: Lise Öğrencilerinin Mesleki Yönl
- Page 21 and 22: Lise Öğrencilerinin Mesleki Yönl
- Page 23 and 24: Telsiz Duyarga Ağları ile Bir Nes
- Page 25 and 26: Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 27 and 28: Kablosuz Algılayıcı Ağlar ve G
- Page 29 and 30: Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 31 and 32: Çizge Teorisi, Dağıtık Algoritm
- Page 33 and 34: Uzaktan Eğitimde Sistem Odası Tas
- Page 35 and 36: Hizmet İçi Eğitime Farklı Bir Y
- Page 37 and 38: Hizmet İçi Eğitime Farklı Bir Y
- Page 39 and 40: Orta Öğretimden Üniversiteye Gel
- Page 41 and 42: Orta Öğretimden Üniversiteye Gel
- Page 43 and 44: Uzaktan Eğitimde Yeni Bir Yaklaş
- Page 45 and 46: Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 47 and 48: Erişim Ağlarında WIMAX’ın Opt
- Page 49 and 50: Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 51 and 52: Türk ve Dünya Hukukunda Bilişim
- Page 53 and 54: Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 55 and 56: Mekânsal Bilişime Ontolojik Bir Y
- Page 57 and 58: Mekânsal Bilişime Ontolojik Bir Y
- Page 59 and 60: Mekânsal Bilişime Ontolojik Bir Y
- Page 61 and 62: Temel Bilişim Eğitiminde Enformat
- Page 63 and 64: Mobi̇ l Peer-To-Pee (P2P) Ağlarda
- Page 65 and 66: Mobi̇ l Peer-To-Pee (P2P) Ağlarda
- Page 67: Bulut Hesaplama Teknolojisi: Mimari
- Page 71 and 72: Görevdeş (P2P) Ağlarda Sık Bulu
- Page 73 and 74: Görevdeş (P2P) Ağlarda Sık Bulu
- Page 75 and 76: Çevrimiçi Web Analiz Yazılımlar
- Page 77 and 78: Web Sitelerinde Kullanılabilirlik
- Page 79 and 80: Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 81 and 82: Akademik Profil Web SayfasıMehmet
- Page 83 and 84: Mekansal Veritabanlarında Hızlı
- Page 85 and 86: Mekansal Veritabanlarında Hızlı
- Page 87 and 88: Öncül Parola Denetimi Yöntemiyle
- Page 89 and 90: Öncül Parola Denetimi Yöntemiyle
- Page 91 and 92: Yazılım Geliştirme Süreçleri v
- Page 93 and 94: Yazılım Geliştirme Süreçleri v
- Page 95 and 96: Web Tabanlı CMMI Süreç Yönetimi
- Page 97 and 98: Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 99 and 100: Geleneksel Yazılım Mühendisliği
- Page 101 and 102: Geleneksel Yazılım Mühendisliği
- Page 103 and 104: Veriambarı Yazılım Geliştirme S
- Page 105 and 106: Veri Madenciliğinde Temel Bileşen
- Page 107 and 108: Veri Madenciliğinde Temel Bileşen
- Page 109 and 110: İş Zekası Çözümleri için Ço
- Page 111 and 112: İş Zekası Çözümleri için Ço
- Page 113 and 114: Görüntü İşlemede Yeni Bir Solu
- Page 115 and 116: Görüntü İşlemede Yeni Bir Solu
- Page 117 and 118: Bağlantısız Web Uygulamalarını
- Page 119 and 120:
Bağlantısız Web Uygulamalarını
- Page 121 and 122:
Web 2.0 Yeniliklerinin Eğitimde Ku
- Page 123 and 124:
Kurumsal Kimlik Yönetiminde Günce
- Page 125 and 126:
Kurumsal Kimlik Yönetiminde Günce
- Page 127 and 128:
Nesneye Dayalı Programlarla Nesne
- Page 129 and 130:
Normatif Çoklu Etmen Sistemlerinde
- Page 131 and 132:
Normatif Çoklu Etmen Sistemlerinde
- Page 133 and 134:
Birbirleriyle Etkileşim Halinde Bu
- Page 135 and 136:
Birbirleriyle Etkileşim Halinde Bu
- Page 137 and 138:
Gezgin Satıcı Probleminin İkili
- Page 139 and 140:
Gezgin Satıcı Probleminin İkili
- Page 141 and 142:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 143 and 144:
Web Tabanlı Sayısal Yarıgrup Hes
- Page 145 and 146:
Web 2.0 Uygulamalarının E-Öğren
- Page 147 and 148:
Web 2.0 Uygulamalarının E-Öğren
- Page 149 and 150:
İstatistiksel Yazılım Geliştirm
- Page 151 and 152:
Arama Motoru OptimizasyonuCoşkun A
- Page 153 and 154:
Arama Motoru OptimizasyonuCoşkun A
- Page 155 and 156:
Üst Seviye Ontolojileri Üzerine B
- Page 157 and 158:
Üst Seviye Ontolojileri Üzerine B
- Page 159 and 160:
Anlamsal Web Politika Dillerinin Ka
- Page 161 and 162:
Anlamsal Web Politika Dillerinin Ka
- Page 163 and 164:
Kural ve Sorgu Örüntülerinin Dü
- Page 165 and 166:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 167 and 168:
Eğitimde bir Günlük Uygulaması:
- Page 169 and 170:
Eğitimde bir Günlük Uygulaması:
- Page 171 and 172:
Web 2.0 Teknolojilerinin Eğitim Ü
- Page 173 and 174:
Türkçe Hayat Bilgisi Veri Tabanı
- Page 175 and 176:
Türkçe Hayat Bilgisi Veri Tabanı
- Page 177 and 178:
Türkiye’de İşe Alım Sürecini
- Page 179 and 180:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 181 and 182:
Türkiye’de Bilim ve Teknoloji Po
- Page 183 and 184:
Türkiye’de Bilim ve Teknoloji Po
- Page 185 and 186:
Türkiye’de Planlı Kalkınma ve
- Page 187 and 188:
Türkiye’de Planlı Kalkınma ve
- Page 189 and 190:
Bilişim Şuraları, Teknoloji Poli
- Page 191 and 192:
Bilişim Şuraları, Teknoloji Poli
- Page 193 and 194:
Düşük Maliyetli Web Tabanlı Uza
- Page 195 and 196:
Düşük Maliyetli Web Tabanlı Uza
- Page 197 and 198:
Mobil Öğrenme Teknolojileri ve Ar
- Page 199 and 200:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 201 and 202:
Öğretim Teknolojileri: Tanımı v
- Page 203 and 204:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 205 and 206:
Braille Alfabesi ile Yazılmış Ka
- Page 207 and 208:
Bilgi Güvenliğinde El YazısıBor
- Page 209 and 210:
Güvenli İnternet Bankacılığı
- Page 211 and 212:
Güvenli İnternet Bankacılığı
- Page 213 and 214:
SMTP Protokolü ve Spam Mail Proble
- Page 215 and 216:
SMTP Protokolü ve Spam Mail Proble
- Page 217 and 218:
Sembolik Hesaplamalar için Mathema
- Page 219 and 220:
Genişband Gezgin Haberleşmede Yen
- Page 221 and 222:
Üç Boyutlu Çerçeve Yapıların
- Page 223 and 224:
Üç Boyutlu Çerçeve Yapıların
- Page 225 and 226:
Değişken Kalınlıklı İzotrop P
- Page 227 and 228:
Değişken Kalınlıklı İzotrop P
- Page 229 and 230:
Katsayıları Özellikli Bant Matri
- Page 231 and 232:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 233 and 234:
Beykent Üniversitesi Yazılım Mü
- Page 235 and 236:
Beykent Üniversitesi Yazılım Mü
- Page 237 and 238:
Kampüs Ağlarında Etkin Bant Geni
- Page 239 and 240:
Kampüs Ağlarında Etkin Bant Geni
- Page 241 and 242:
Yabancı Dilde Lisans Öğrenimi i
- Page 243 and 244:
Pardus’un 64 bit Mimarisine Port
- Page 245 and 246:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 247 and 248:
İnternetteki Etkileşim Merkezi So
- Page 249 and 250:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 251 and 252:
Desert Dune Dynamics And ProcessesL
- Page 253 and 254:
Uydu Kentlerin Tasarımı için Bir
- Page 255 and 256:
Uydu Kentlerin Tasarımı için Bir
- Page 257 and 258:
Kent Kaynaklarının Etkin ve Verim
- Page 259 and 260:
Kent Kaynaklarının Etkin ve Verim
- Page 261 and 262:
Anadolu Liselerine Öğretmen Atama
- Page 263 and 264:
Akıllı Trafik Denetimi ve Yöneti
- Page 265 and 266:
Akıllı Trafik Denetimi ve Yöneti
- Page 267 and 268:
3-Boyutlu Sanal Üniversite Oryanta
- Page 269 and 270:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 271 and 272:
Metin İçerikli Türkçe Dokümanl
- Page 273 and 274:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 275 and 276:
Uygurcada Biçimbilimsel Belirsizli
- Page 277 and 278:
Sosyal Ağlar ve Profil Yönetimine
- Page 279 and 280:
Sosyal Ağlar ve Profil Yönetimine
- Page 281 and 282:
Mimarlıkta Yapı Bilgi Modelleme v
- Page 283 and 284:
Mimarlıkta Yapı Bilgi Modelleme v
- Page 285 and 286:
Kan Damarı Genişliği Değişimin
- Page 287 and 288:
Diş Hekimliği Fakültesi Hastanel
- Page 289 and 290:
Diş Hekimliği Fakültesi Hastanel
- Page 291 and 292:
Ulusal Aşı Bilgi Sistemi: Bir Dur
- Page 293 and 294:
Ulusal Aşı Bilgi Sistemi: Bir Dur
- Page 295 and 296:
Dermatolojide Tanı Belirlemeye Yar
- Page 297 and 298:
Türkiye’de B2B e-Ticaret’i Uyg
- Page 299 and 300:
Türkiye’de B2B e-Ticaret’i Uyg
- Page 301 and 302:
Bazı Kamu Kurumlarında Elektronik
- Page 303 and 304:
Bazı Kamu Kurumlarında Elektronik
- Page 305 and 306:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 307 and 308:
Açık Kaynak Kodlu Bilgisayar Enva
- Page 309 and 310:
Dicle Üniversitesi Bilgi İşlem O
- Page 311 and 312:
Aluminyum Kütle İçerisinde İler
- Page 313 and 314:
Aluminyum Kütle İçerisinde İler
- Page 315 and 316:
İş Akış Çizelgeleme Problemi
- Page 317 and 318:
Meslek Liselerinde Mesleki Eğitimi
- Page 319 and 320:
Meslek Liselerinde Mesleki Eğitimi
- Page 321 and 322:
ActiveX ile Eğitsel Bir Web Sayfas
- Page 323 and 324:
Eğitim Amaçlı Debian Web, FTP ve
- Page 325 and 326:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 327 and 328:
Yeni Nesil Mobil Öğrenme Aracı:
- Page 329 and 330:
Geoteknik Rapor Hazırlanmasında S
- Page 331 and 332:
Geoteknik Rapor Hazırlanmasında S
- Page 333 and 334:
Excel VBA ile Ankrajlı ve Ankrajs
- Page 335 and 336:
Excel VBA ile Ankrajlı ve Ankrajs
- Page 337 and 338:
Nüfus Tahmin Metotlarının ve Gel
- Page 339 and 340:
Nüfus Tahmin Metotlarının ve Gel