İçindekiler
Dergi Arşivi

Büyük (Mega) Veriler ve Süper İşlemler Çağı - 2

Mega Veriler Zorunlu mu? Nasıl ve Neden Oluşmakta? Süper Hızlı İşlemler Nelerdir? Olağanüstü Makineler: Süper Bilgisayarlar

Dr. Mustafa Kemal AKGÜL / Sanayi ve Teknoloji Uzmanı (Verimlilik Genel Müdürlüğü)

 

Giriş
Değerli okuyucular, geçen sayımızda başlamış olduğumuz aynı başlıklı yazı dizimizi bu sayımızda da sürdüreceğiz.


Kimi kavramlar vardır ki üzerinde yeterince düşünülmediğinde, bizlere olağan, sıradan bir konu veya olay gibi gelebilir. Böylesi algılamanın her kişiye göre farklı açıklaması olsa bile asıl neden o konunun yeterince içinde veya yakınında bulunmayışımızdır. Çevremizde binlerce ton işlenmiş petrol ürünü satılmaktadır, fakat bir litre ham petrol almaya kalkalım nereden bulacağımızı bilemeyiz ya da bulmak o kadar kolay değildir? Binlerce ton pamuk işlenir ülkemizde fakat dalında açmış bir pamuğu masanıza süs olarak koymak isteseniz onu da kolayca bulamayız. Hâlbuki pamuk tarlasında çalışanlar için çok sıradan bir üründür dalındaki pamuk.


Teknolojik ürünlerde böyledir, hep yanımızda ve sık kullandığımız ürünler olmasına rağmen, o teknolojinin ardındaki gelişim sürecini ve ona harcanan binlerce saat emeği algılamayız veya algılamakta çok zorlanırız. Bundan daha ilginci de bazılarımız teknolojinin nasıl geliştiğiyle ilgilenmezler bile.


Şurası bir gerçek ki; birçok bilim sosyologunun dediği gibi “ülkeler sadece teknolojiyi kullanarak teknolojik ülke olamazlar, teknolojiyi kullanmak kadar üretmek de önemlidir” Bu nedenle teknoloji kullanmada önemli aşamalar kaydeden ülkemizin, önemli bir hamle veya sanki zamanda bir sıçrama yaparcasına teknoloji üreten, geliştiren ülke konumuna geçmesi oldukça yakın görünmektedir.
Bütün mesele, hayalinin gerçekleşmesini bekleyen ve sürekli onu düşleyen bir kişi gibi, bizim içimizden birileri de sürekli teknoloji geliştirme düşünü karşısına koyarak ona odaklanmak zorundadır. Uykusuz geceleri olmayan toplumların teknolojik gelişmeleri eskiden de yoktu günümüzde de yoktur. Çalışmak, çalışmak ve yorgunluk hissetmeden yine çalışmak. Başka ülkenin bilim insanlarının iki yüz yıldan bu yana sürekli varlığını ortaya çıkarttığı, şu bilinmeyenler evreninden, maden çıkarırcasına yenilikleri çıkartabilmek. Bilinmeyenden bir ışık demeti alabilmek, işte teknoloji üretmek bu arzu ve yaklaşımla yapılabilir.


Tabiî ki teknoloji üretmede, “değer katma” yaklaşımı da vardır. Bilinen bir teknoloji alınarak onun üzerinde farklılaştırma çalışmaları yapılarak onu daha da geliştirmek mümkündür, bu da kıymetlidir şüphesiz. Ancak yeni teknoloji üretenler hep önde gidenler, onu kullananlar ise izleyenler olarak tanımlanmaktadır.
Siz kıymetli okuyucuların yakından bildiği bu kavramları hatırlatmamın nedeni, içinde yaşadığımız bu “Bilgi Çağı”nın bize sunduğu fırsatları layıkıyla kullanabilmek ve teknolojik gelişmedeki arayı kapatabilme konusunu hatırlatmaktır.


Günümüzde “Bilgi Çağı” artık kendini “Büyük Veriler” ve “Süper Hızlı İşlemler” ile duyurmaktadır.


Eğer Türkiye’de “Bilgi Çağında” olduğumuzu kabul ediyorsak, bizimde diğer ülkeler gibi büyük verileri kullanan, süper hızlı işlemler yapma yeteneğinde bilgisayarları olan üniversitelerimiz ve araştırma kurumlarımız olmalıdır. Çünkü Dünyada büyük verilerin ve süper işlemlerin kullanımı alanında ülkeler arasında büyük bir yarış çoktan başlamış bulunmaktadır.


Dün beslenme ve barınma sorunları ile uğraşan kıta Çin’i bugün süper bilgisayarı Thian-2 ile Dünyanın en hızlı süper bilgisayarına sahip ülke konumuna ulaşmıştır.

Çin sadece transfer edilen teknoloji üretiminde değil temel bilimler alanında yaptığı bilimsel çalışmalarla da Dünya’da önemli bir noktaya gelmiş bulunmaktadır.


Bizler de, başta 2023 yılı için konulan ekonomik hedeflerimiz olmak üzere, gelişmişlik yönüyle Dünyanın ilk onunda yer alan ülkelerden birisi olmak istiyorsak, sadece teknoloji transferi ile başkalarını takip eden değil matematik, fizik, kimya, biyoloji gibi temel bilimler alanında da Dünya’da söz sahibi olmak durumundayız. Bütün bu gelişmelerin olabilmesi ise ancak süper hızlı işlemler çağı içinde yerimizi almakla olabilecektir.

Büyük Veriler Nasıl Oluşmakta ve Neler Getiriyor?
Bilgi çağının en büyük ayırt edici özelliği, yeni teknolojik buluşları tetiklemesi ve hızlandırmasıdır. Bilgisayar donanımı teknolojilerindeki gelişmeler, bilgisayarlar üzerinde çalışan işletim sistemleri ve uygulama yazılımlarının niteliğini de değiştirmişlerdir. Başlangıçta makine dili kodlaması ile başlayan sonra 2. ve 3.nesil yazılımlar ile devam eden uygulama yazılımı geliştirme dönemi kısa süreler içinde 4. nesil ‘nesne yönelimli -object oriented’ yazılımlara dönüşebilmiştir. Bununla birlikte, ilişkisel veri tabanı yönetim sistemlerinin kullanılması ile birlikte kullanıcıların verileri işleme, onları amaçları doğrultusunda sorgulama ve belgeleme (raporlama) süreçleri, kolay yapılan işlemler arasına girmiştir. İşte bu bigisayar işlem hızlarındaki gelişmeler sonucunda kullanıcılar daha ayrıntılı analizler yapabilmek amacı ile büyük verileri kullanma dönemine geçmişlerdir.


Büyük verilerin nasıl oluştuğuna bakacak olursak, aşağıda BT Haberde yayınlanan bir haber bu konuda bize önemli fikirler vermektedir (1).


“Dünyanın mevcut en popüler iki web sitesi olan Facebook ve Google, büyük verinin de en büyük kullanıcıları. Sadece Facebook’ta her gün 800 milyon kullanıcı 900 milyon veri objesiyle iletişime geçiyor. Tüm bu iletişim ağı reklamlarda kullanılmak üzere işleniyor. Google da tüketici alışkanlıklarını belirlemek için benzer yöntemlerle verilerini ayrıştırıyor. Sonuçta her iki şirket topladıkları dev veriler üzerinden milyarlarca dolar kazanıyor.


Büyük veri iş dünyasına yeni bir vizyon kazandırıyor. İş zekâsı araçları doğrudan verimliliği artırıyor, şirketlerin rekabet avantajı yakalamasının önünü açıyor. Hatta büyük veri sayesinde şirketler, kendilerini yeniden tanımlayarak daha başarılı oldukları işlere yönelebiliyorlar.


Kârlılığı artırma, daha iyi operasyonel süreçler ve daha iyi satışların yanında büyük verinin sundukları aslında şu an için hayallerimizle sınırlı. Örneğin:

 

  • Şirketler tüketici davranışlarını inceleyerek sadece ürünlere bakan, ancak satın almayan tüketicilere ürünlerin daha iyi sunulmasını sağlayabilir.
  • Müşterilerin nereden geldiğini, nasıl bu mağazaya ulaştığını bulmak gelecekteki pazarlama stratejilerinin daha doğru yapılmasının yolunu açacaktır.
  • Bir mağaza ya da web sitesinde kullanıcıların ortalama ne kadar vakit geçirdiği, ilginin hangi noktalarda yoğunlaştığı ölçülebilir.

Büyük veri her sektördeki şirketin işleyişini daha üst seviyeye taşıyacak seçenekler yaratabiliyor. Üstelik sadece kurumları değil bireylerin hayatını da doğrudan etkileyebiliyor.


Görünen o ki, geleceğin değerli madeni büyük veri, en önemli madencileri de veri bilimciler olacak. Elimizdeki verilerin nasıl değerlendirileceğiyle ilgili kararları almak için zaman çoktan geldi de geçiyor bile.


Büyük veri artık sağlığınızın da bekçisi
Büyük verinin gerçek hayata etkilerini görebileceğimiz en taze ve belirgin örneklerden biri IBM Watson. IBM’in dünyaca ünlü makinesi Watson,Jeopardy yarışmasında maharetlerini gösterdikten sonra geçtiğimiz günlerde sağlık sektöründe de kullanılmaya başlandı. Watson, bilgiye olduğu kadar tecrübeye dayalı büyük bir veri kümesinden beslenerek sunduğu kişiselleştirilmiş ve kanıta dayalı tedavi seçenekleriyle hasta bakım kalitesini ve hızını artırırken, kanser tedavisinde de araştırmacılara ve hekimlere yardım etmeyi amaçlıyor.

Klinik çalışmalarda uzmanlaşmış hekimler ve teknoloji uzmanları doğal dil işleme yöntemlerini kullanarak Watson’a karmaşık klinik bilgileri işleme, analiz etme ve bu bilgileri anlamlandırmayı öğretmek için binlerce saat süren çalışmalar yürüttü. Bu sürecin sonunda şu ana kadar Watson 600 bin adetten fazla tıbbi bulguyu, 42 tıp yayınından gelen 2 milyon sayfa yazılı bilgiyi ve onkoloji araştırmalarındaki klinik denemeleri bünyesine alarak özümsedi. Watson tıbbi kayıtlar, hasta sonuçları gibi on yıllarca geriye giden kanser tedavilerini ve 1,5 milyon kanser hastasının kayıtlarını analiz ederek, hekimlere sadece saniyeler içerisinde kanıta dayalı tedavi opsiyonlarını sunma gücüne sahip.


Arkasındaki büyük veri işlem gücüyle büyük veriden güç alan Watson, artık sağlık hizmetlerinde çok kritik bir görev üstleniyor.


Spor ve eğlence dünyası büyük veriyle şekilleniyor
Amerikan Ulusal Basketbol Ligi (NBA) ve SAP, büyük veri kavramında bir araya geldi. 1946’dan bu yana toplanan basketbol istatistiklerinin işlenmesini öngören anlaşmayla, SAP Hana veritabanı kullanılarak 4.5 katrilyon istatistiksel kombinasyona erişim sağlanabiliyor. Bu sayede basketbol severler çok daha detaylı verilere sadece bir kaç tıklamayla ulaşılabiliyor.


Örneğin, Oklahoma City Thunder’ın yıldızı Kevin Durant’in kazanılan ve kaybedilen maçlardaki ribaunt sayıları karşılaştırılabiliyor. Ya da oyuncunun hangi bölgeden daha isabetli atışlar gerçekleştirdiği görülebiliyor.


Şirketler Verilerini Satarak Gelir Elde Ediyor

Değişen dünyada teknolojik, ekonomik ve pazar odaklı faktörler, şirketlerin büyük veri politikalarını da doğrudan etkilemeye başladı. Gartner’ın hazırladığı rapora göre, 2016 yılında şirketlerin yüzde 30’u verilerini satacak ya da takas edecek.


Hâlihazırda birçok şirket büyük veri havuzlarını, iş analitiği ve kampanyalar yaratmak için kullanıyorlar. Özellikle perakende şirketleri bu yöntemleri kullanarak kendilerine kazanç sağlayabiliyorlar. Bu konuda bir rapor hazırlayan Gartner, şirketlerin büyük veriyi yönetme ve depolama giderlerini karşılayabilmek için 2016’ya kadar şirketlerin yüzde 30’unun elinde bulunduğu verileri satacağını öngörüyor (2).


Konuyla ilgili konuşan Gartner Araştırma Departmanı Müdür Yardımcısı Doug Laney, şirketlerin bu verilerin oluşturduğu giderleri masaya yatırması gerektiğini belirtirken, bu büyük verileri nasıl yöneteceklerini de tekrar gözden geçirmeleri gerektiğinin altını çizdi. Laney, şirketlerin bu verileri tekrardan değerlendirmelerinin şart olduğunu ifade ederken, bu verileri kullanarak yeni ürünler ve kampanyalar geliştirebileceklerini dile getirdi.


Laney, şirketlerin bu yeni eğilimleriyle birlikte veri satıcıları gibi yeni mesleklerin ortaya çıkacağını belirtirken, bu sayede yeni kurulan ya da bu konuda tecrübesiz şirketlerin veri kaynaklarından daha fazla gelir elde edebileceklerinin altını çizdi. Şirketlerin piyasada elde ettiği verileri mutlaka iyi koruması gerektiğini sözlerine ekleyen Laney, bu verilerin yalnızca bir mal, hizmet ya da para karşılığında başka şirketlere kullandırılması gerektiğini belirtti (2)

IDC: “Dünyadaki verinin yüzde 1’inden azı analiz ediliyor”
EMC’nin sponsorluğunda IDC tarafından yapılan “Big Data, Bigger and Biggest Growth Digital Shadows in the Far East” adlı çalışmaya göre, yaratılan inanılmaz veri yığınına rağmen yalnızca yüzde 0.5’i analiz ediliyor.


Bulut bilişim ve getirileri hızla artarken, piyasaların bu gelişime ayak uyduramadığı görülüyor. Buluta dayalı BT çalışanlarının 2015 yılına kadar yıllık yüzde 26’lık bir büyüme göstermesi bekleniyor. IDC’nin raporuna göre, bu durum da dünya çapında 7 milyon yeni bulut bağlantılı iş imkanı doğmasını ifade ediyor. Buna rağmen BT çalışanı istihdamına bakıldığında 2012 yılında 1.7 milyon bulut bağlantılı pozisyonun boş kaldığı ortaya çıktı. Sebep olaraksa eğitim ve sertifikasyonun zayıf olması gösterildi.

Yetişmiş eleman sıkıntısının yanı sıra büyük veriye temel oluşturacak veri yığınlarının analiz edilmediği ortaya çıktı. Yine IDC’nin yaptığı araştırmada, dünyadaki verilerin yalnızca yüzde 0.5’inin analiz edildiği belirtildi.


Bilgisayar, akıllı telefon gibi cihazların yaygınlaşması, Türkiye gibi gelişmekte olan ülkelerdeki internet erişiminin artması ve CCTV kameraları ya da akıllı algılayıcılar gibi makinelerin yarattığı verinin çoğalması dijital dünyanın 2.8 zetabyte’a (1021 byte) kadar ulaşmasını sağladı. Raporlara göre 2020 yılında dünyada 40 zetabaytın üzerinde veri birikmesi bekleniyor. Buradaki en belirleyici etkenin 2005’te tüm verilerin yüzde 11’ini oluşturan makinelerin, 2020’de yüzde 40’ını oluşturacak olması.


Bu değerli veri yığınlarının analiz edilememesi ya da sınıflandırılamaması önemli bir sorunu ortaya çıkartırken, eğer yapılabilseydi 2012 yılındaki verilerin yüzde 23’ü (643 eksabayt) büyük veri için faydalı olacaktı. Şu anda yalnızca verilerinyüzde 3’ü sınıflandırılırken, yüzde 0.5’i analiz edilebildi.
Yetersiz sınıflandırma ve analizin sebebi olarak, dijital evrenin boyutundan çok daha hızlı büyüyen korunmaya ihtiyaç duyan veri gösterildi. Bölgeler arasındaki koruma seviyesi ile gelişmekte olan ülkelerin düşük koruma seviyelerininetkili olduğu belirtildi. Yetersiz güvenlik ve düşük adaptasyon verinin değerlendirilme oranını düşürüyor (4).

Neden Büyük Veriler Kullanmak Durumundayız? Bu Bir Zorunluluk mu?
Bugün için atmosfer olaylarının tahmininden, müşteri eğilimlerinin analiz edilmesine kadar birçok alanda büyük veriler kullanılmaktadır. Benzer şekilde temel bilimler ile mühendislik uygulamalarının birçok alanında da büyük veriler kullanılmaktadır. İlaç sanayisinin gelişmesi, bazı ölümcül hastalıkların nedenlerinin araştırılmasında da büyük veriler kullanılmaktadır. Dolayısı ile bu başlıkta verilen “neden büyük veriler kullanmak durumundayız?” sorusunun cevabı, çünkü doğru ve ayrıntılı sonuçlara varabilmek için büyük veriler kullanmak zorundayız. Aslında büyük verilerin kullanılması gereğini bize temel bilimler içinde yürütülen örneğin matematik, fizik, kimya, biyoloji ve istatistiksel modeller söylemektedir. Bir olayın veya sürecin analizinde, istatistiksel dağılımlara göre yapılacak yorumların isabeti, kullanılan verilerin bütün katmanları teslim etmesi ve doğru işlenmesi ile mümkün olabilmektedir. Aşağıda büyük verilerin kullanımında tekilleştirme olarak adlandırılan yaklaşımla konu açıklanmaya çalışılmaktadır.


“Tekilleştirme: Dünyanın verisini içine alsın, üstüne bir dünya yeriniz kalsın.
2020 yılına kadar dünyadaki toplam veri miktarının 50 kat büyüyeceğine dair tahminler havada uçuşurken, bunca verinin nasıl yönetileceği ve yedekleneceği de ayrı bir merak konusu. Bu konuda en çok ön plana çıkan yöntem ise deduplication, yani tekilleştirme. Glasshouse Genel Müdürü Emre Pekar ile bu ilginç teknolojinin detaylarını konuştuk.


Bundan birkaç ay önce Microsoft Başkan Yardımcısı Bob Kelly ile konuşurken laf arasında ilginç bir şey söylemişti. Demişti ki, “Bilişimin genelinde en verimsiz kullanılan sistemler depolama ve ağ altyapısıdır.”
Veri yedekleme uzmanlarının neredeyse bütün yaşamı tam da bu iki verimsiz sistemin arasında geçiyor. Bir yanda sistemlerden topladıkları yedeklerin eldeki veri depolama altyapısında mümkün olduğunca az yer kaplamasınısağlamaya çalışıyorlar, bir yandan da ağ altyapısını fazla zorlamadan eldeki verileri uzak lokasyonlarla hızlı bir şekilde aktarmakla uğraşıyorlar.


Uğraşıyorlar ama bir yanda veri miktarındaki büyüme, bir yanda iş sürekliliği, bir yanda regülâsyonlara uyum derken yedekleme sistemlerinin üzerindeki iş yükü de çoğaldıkça çoğalıyor.
Bunun üzerine endüstride ‘deduplication’, yani Türkçe adıyla ‘tekilleştirme’diye bir yöntem ortaya çıktı. Bu iş için özel olarak geliştirilen sistemler, özel veri denetleme algoritmaları derken yöntemin gayet de güzel işlediğini gördüler.

Tekilleştirme, tıpkı Mısır mitolojisinde Seth’in Osiris’i parçalara ayırıp İsis’in bu parçaları birleştirmesi gibi veriyi yedeklerken parçalara ayırıp, daha sonra gerektiğinde bu parçaları birleştirme prensibine dayalı bir teknoloji. Parçalara ayırdığınız verinin sadece değişen bölümlerini yedeklemenize imkan sağladığı için de oldukça verimli. Uygulandığı ortamlarda yedeklenecek veri miktarını onlarca, hatta zaman zaman yüzlerce kat azaltacak ölçüde başarılı sonuçlar ortaya koyuyor.


2020 yılına kadar dünyadaki toplam veri miktarının 50 kat artacağına dair öngörülerin havada uçuştuğu bir dünyada tam da ihtiyaç duyacağınız şey.


Gel gelelim, günlük yedeklenecek veri kütlesindeki değişimi neredeyse 4 KB’lik kümelere kadar bölebilen bu sistemlerin kurulumu ve işletmesi ayrı bir uzmanlık gerektiriyor. Çünkü günün sonunda bu şekilde parçalanarak aktarılmış herhangi bir yedeği tekrar hayata döndürmek isterseniz, daha önce attığınız tüm adımların farkında olmak gerekiyor. İş bir kez kontrolden çıkarsa, yandığınızın resmi.


Katlanarak artan veriyi katlayarak saklamak
Öncelikle yedekleme alanını ve bant genişliğini verimli kullanabilmek için veriyi deyim yerindeyse lime lime doğruyorsunuz. Bu iş o kadar küçük ölçekte gerçekleşiyor ki, gerektiğinde 16 KB’lık bir veriyi 4 KB’lık dört parçaya ayırıp sadece değişen parçayı saklayabilmeniz dahi söz konusu. Bunların bir kısmı makine çıkışında belirleniyor, kimisinin kaydı yedekleme ortamında tutuluyor.


Daha sonra tüm kümenin üzerine veri dilimlerinin nerede tutulduğunu, gerektiğinde nasıl birleştirileceğini gösteren bir harita yerleştiriyorsunuz. Bitti mi? Bitmedi. Bir de bu sistemin toplam bütünlüğünün kontrol altında tutulması lazım. Olası fiziksel durumlara karşı anlık görüntü alınması, felaket ihtimaline karşılık tüm bunların farklı bir konumda replikasyonu.


Tüm bunlara karşılık kazanç ise azımsanmayacak seviyede. “Örneğin sanal makinelerin neredeyse yarısı birbirinin aynıdır” diyor Pekar. Dolayısıyla 800 – 1.000 adet sanal makinenin olduğu bir ortamda sağlanacak kazanç öyle böyle değil. Birbirine benzeyen 10 tane sunucunuz varsa, birinin yedeğini aldığınızda diğerlerinin önemli bir bölümünü aradan çıkarmış oluyorsunuz.


Çok Hızlı (Süper) İşlemler Nedir ve Nasıl Tanımlanır?
Süper bilgisayar basit olarak; yoğun paralel işlemciler, yüksek başarımlı vektör işlemciler ve öbek bilgisayarların oluşturduğu sistem (her bileşen olmak zorunda değil) olarak tanımlanabilir. Süper bilgisayarlar bilimde, deney ve hesaplamayı birleştiren hesaplamalı bilim gibi yeni metodolojilerin oluşmasını sağlamıştır. Günümüzde süper bilgisayarlar saniyede yüzlerce trilyon işlem yapar hale gelmiştir. Örneğin, dünyanın en hızlı süper bilgisayarı saniyede 136,8 trilyon kalıcı işlemle Amerika'da Lawrance Livermore National Laboratuary isimli ulusal laboratuarın kullanımındadır (teorik sınır bu rakamın üzerinde olup adı geçen makina için saniyede 183,5 trilyon işlemdir) Süper bilgisayarlar ilk defa 1960'larda Seymour Cray tarafından Control Data Corporation da tasarlandı.


1950'li yılların başında, bir bilgisayar eş zamanlı olarak birden fazla program çalıştıramıyordu. Her kullanıcı, bilgisayarı yalnız bir kere kullanma hakkına sahipti ve kendisine ayrılmış belirli bir sürede kullanacağı program ve delikli kağıttan kartlar ile bir bant şeritle birlikte bilgisayarı kullanması gerekiyordu. Program makineye yüklenir ve program sonlandırılana veya çökene kadar çalışacak şekilde ayarlanırdı. Programların hata denetimi makinenin önündeki elektrik şalterleri ve panel ışıklarıyla yapılırdı.


Günümüzde, süper bilgisayarlar genellikle özel olarak Cray, IBM gibi geleneksel firmalar tarafından üretilmektedir. 2010 Kasım ayından beri Çin'de bulunan Tianhe-1A ve daha sonra hizmete alınan Tianhe 2 süper bilgisayarı dünyadaki en hızlı bilgisayardır. (5)

 

 

Olağanüstü Makineler: Süper Bilgisayarlar
Bir bilgisayar sistemi düşünün; çok yüksek hızda hesaplamalar yapabilen, trilyonlarca işlemi saniyeler içinde halledebilen. AR-GE’nin vazgeçilmezi “Süper Bilgisayarlar” …

Süper bilgisayar denilince akla hemen yüksek grafik ve işlemci hızı olan oyun bilgisayarları geliyor olabilir. Ama bizim burada bahsedeceğimiz bilgisayarlar en iyi oyun bilgisayarından bile milyonlarca kat hızlı, çok daha önemli amaçlar için kullanılan, çoğu zaman bir oda büyüklüğünde hatta küçük boyutlu bir bina büyüklüğünde.


İlk Süper Bilgisayar 1960’lı yıllarda Seymour Cray tarafından tasarlandı. Halen dünyanın en büyük süper bilgisayar üreticilerinden olan Cray’in o bilgisayarı zamanımızın en hızlı süper bilgisayarından yaklaşık olarak 24.7 milyon kat daha az işlem yapabilmekte.

Nedir Bu Süper Bilgisayar? Ne İşe Yarar?
Süper Bilgisayar aslında bizim bildiğimiz anlamda bir bilgisayar değil, daha çok bir bilgisayar sistemi olarak düşünülebilir. Paralel işlemciler, yüksek başarımlı vektör işlemciler ve öbek bilgisayarlardan oluşurlar. Bu bilgisayarlar çok hızlı işlem yapabilirler. Örneğin; Kasım 2012 verilerine göre dünyanın 2. En hızlı süper bilgisayarı olan “Sequoia”, 6.7 milyar insanın hesap makinesi kullanarak 320 yılda yapabileceği hesaplamayı yalnızca bir saat içinde yapabilmektedir.


Süper Bilgisayarlar, hayatın birçok alanında kolaylık ve gelişme sağlar. Hava tahmin raporlarından, kimyasal olaylara, biyolojik araştırmalardan, fiziksel olarak maddelerin etkileşimlerine kadar bilimin her alanında kullanılırlar. Mesela; otomobilleri güvenlik testi için bir kez çarpıştırabilirsiniz. Daha sonra o araç aynı test için tekrar kullanılamaz. Ancak süper bilgisayarlar sayesinde hiçbir otomobili harap etmeden yüzlerce farklı durum için, yüzlerce deneme yapabilirsiniz.


Dünyadaki Süper Bilgisayarlar
Amerika’nın Tennesse Üniversitesi ve Almanya’nın Mannheim Üniversitesi ortak bir çalışma yaparak her yılın haziran ve kasım aylarında dünyanın en hızlı süper bilgisayarlarının oluşturduğu “Top 500” listesini yayınlarlar. Bu listenin en son yayınlanmış hâli olan Kasım 2012 listesine göre şu anda dünyanın en hızlı süper bilgisayarı Amerikan Enerji Bakanlığı’nın OAK Ridge Laboratuarında bulunan ve Cray Inc. Tarafından 2012 yılında inşa edilmiş olan “Titan” isimli bilgisayardır. Titan saniyede 17.6 katrilyon işlem yapabilme kapasitesine sahip. Bünyesinde 560.640 adet işlemci bulunduran makine, 8207 kW enerji harcamaktadır. Titan’ı ise yine Amerikan Ulusal Nükleer Güvenlik Teşkilatı’nın Lawrance Livermore Laboratuarında bulunan ve IBM tarafından 2011 yılında üretilmiş olan “Sequoia” isimli bilgisayar izlemektedir. 3. Sırayı ise Japonya’da bulunan RIKEN Gelişmiş Bilgisayar Bilimleri Enstitüsünün "K-Computer" isimli Fujitsu imalatı bilgisayar almaktadır. Bu sıralamanın 1993 yılındaki ilk halinden Kasım 2012’deki son haline kadar bütün listeleri “top500.org” isimli web sitesinde yayınlanmaktadır.

Türkiye ve Süper Bilgisayarlar
Türkiye maalesef bu alanda geride kalmıştır. İTÜ Yüksek Başarımlı Hesaplama Merkezi’nde bulunan Hewlett-Packard (HP) üretimi süper bilgisayar 2007 yılı haziran ayında açıklanan Top 500 listesinin 240. Sırasında kendine yer bulurken, Kasım-2007 listesinde ise 484. Sıraya kadar gerilemiştir. Daha sonraki sıralamalarda ise ilk 500 içerisine girememiştir.


Peki, bu gerilemenin sebebi nedir? Bu gerilemenin sebebi şüphesiz ki yatırım eksikliğidir. Türkiye 2004 yılında ilk çalışmalara başlamış ve Devlet Planlama Teşkilatı'nın desteğiyle İTÜ'de Ulusal Yüksek Başarımlı Hesaplama Merkezi kurulmuştur. UYBHM projesinin ilk sunucu sistemi Anadolu, 2006 Kasım ayı içinde İTÜ Ayazağa Yerleşkesi'nde oluşturulan geçici mekânında kurulmuş, 2007 yılında ise araştırmacıların hizmetine girmiştir. Türkiye o zamandan günümüze kadar Süper Bilgisayarlara yaklaşık 50 milyon TL yatırım yapmıştır. Ancak çağa ayak uydurabilmek için Süper Bilgisayarlar 3-4 yılda bir yenilenmeli ve sürekli yatırım yapılmalıdır. Türkiye maalesef bu alana yeteri kadar önem vermemektedir.

Süper Bilgisayarlar Neden Bu Kadar Önemli?

Yukarıda bahsettiğimiz “Top 500” listesine göz attığımızda süper bilgisayarlara en çok yatırımın Amerika Birleşik Devletleri tarafından yapıldığını ve onu da Japonya ve Almanya’nın takip ettiğini görürüz. ABD, Japonya ve Almanya gerek teknolojik, gerek ekonomik anlamda dünyanın en gelişmiş ülkeleridir. Bu bahsettiğimiz ülkelerin gelişmesinde yaptıkları bu yatırımların meyvelerini almış olmaları da oldukça büyük bir etkendir.


Evet ülke olarak bilimde, teknolojide, elektronikte, gıdada, tekstilde kısacası hayatın her alanında gelişmişlik istiyorsak süper bilgisayarlara gereken önemi vermeli ve bu olağanüstü makinelere gereken yatırımları yapmalıyız. Süper Bilgisayarlara yapılan yatırımlar ölü yatırımlar değildir. Tam aksine bizi en çok geliştirecek olan yatırımların başında gelmektedirler.

Bu sayının hazırlanmasında başvurulan kaynaklar:
1. Kaynak:Bilgi Patlaması; http://www.bthaber.com/buyuk-veriler/; Erişim tarihi: Temmuz 2013
2. IDC: 2012 http://www.btnet.com.tr/63505-idc-%E2%80%9Cdunyadaki-verinin-yuzde-1%E2%80%99inden-azi-analiz-ediliyor%E2%80%9D.html ; Erişim tarihi: Temmuz 2013
3. BT Haber/BT Net; http://www.btnet.com.tr/79584-sirketler-buyuk-veriyi-nasil-avantaja-cevirebilir-analiz.html ; Erişim tarihi: Temmuz 2013
4. http://www.btnet.com.tr/63505-idc-%E2%80%9Cdunyadaki-verinin-yuzde-1%E2%80%99inden-azi-analiz-ediliyor%E2%80%9D.html; Erişim tarihi: Temmuz 2013
5.Wikipedia; http://tr.wikipedia.org/wiki/S%C3%BCper_bilgisayar
http://www.elektrikport.com/teknik-kutuphane/olaganustu-makineler-super-bilgisayarlar/7985#ad-image-0; Erişim tarihi: Temmuz 2013
6. İTÜ Ulusal Yüksek başarımlı Hesaplama Merkezi, Wikipedia; http://tr.wikipedia.org/wiki/%C4%B0T%C3%9C_Ulusal_Y%C3%BCksek_Ba%C5%9Far%C4%B1ml%C4%B1_Hesaplama_Merkezi; Erişim tarihi: Temmuz 2013