BTS Grup

İNOVASYON

BTS LABS

2021 yılında AR-GE Merkezi olarak kurulan BTS LABS, programlanabilir altyapılar konusunda ürün geliştiren ve bu alanda öncü konumda yer alan bir BTS Group birimidir. Temelleri 2018 yılında grubun orta ve uzun vadeli planları doğrultusunda atılan BTS LABS, yatırımlarına geleceğin projelerini şekillendirecek mühendis kadrosunun kurulması ve bu mühendislerin multi fonksiyonel bilgi birikimi edinebilmesi için eğitilmeleri ile başlamıştır. 2019 yılında ilk ürünlerinin planlama ve kodlama süreçlerini hızlandıran AR-GE birimimiz, 2020 yılında dünyaca ünlü teknoloji şirketlerinin test yataklarında kendi ürünlerinin implementasyonları ve entegrasyonlarında yaşadıkları sıkıntıları çözümleme başarısıyla faaliyetlerini genişletmiştir. Özellikle yapay zeka tabanlı otomasyon / orkestrasyon çözümlerinde ve hiperbütünleşik platformlarda üst düzey bilgi birikimine sahip; geliştirdiği yazılımları ile kendi ürünlerini piyasaya sürme aşamasında olan BTS LABS, 5746 sayılı kanun kapsamında Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı’nın onayıyla tüm yeterlilikleri başarıyla tamamlayıp resmi AR-GE merkezi olmak için başvuruda bulunmuştur. AR-GE Merkezi’nin resmiyet kazandığı kısa süre içinde toplamda 6 ayrı proje ve 4 ayrı ürün üzerinde çalışmalarını sürdüren BTS LABS, test süreçlerini bitirmek üzere olduğu 2 ürününü 2021’in ikinci yarısında piyasaya sunmayı hedeflemektedir. 2021 başında otonom ağlar ve hiperbütünleşik platformlar üzerine iki alt birimden oluşan merkez, ilerleyen dönemde veri bilimi & makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme ve otonom UAV / Drone teknolojileri üzerine alt birimlerini açmaya planlamaktadır.

 

BTS LABS, akademisyenler ve AR-GE mühendislerinden oluşan 26 kişilik üst düzey teknik kadro, iki ayrı birim, devam etmekte olan ve AR-GE niteliği taşıyan çok sayıda projesiyle çalışmalarına hız vermiştir. Aralarında doktora, yüksek lisans ve araştırmacı konumunda olan çok sayıda nitelikli mühendisi barındıran şirketimiz, orta ve uzun vadeli planları doğrultusunda yapay zeka tabanlı programlanabilir altyapılar konusunda global ölçekte bir AR-GE şirketi konumuna gelme hedefindedir. Bu amaçla, kuruluşundan itibaren Türkiye’nin ve dünyanın önde gelen kurumlarıyla yapmış olduğu anlaşmalarla alanında farklı bir konuma gelmiştir. BTS LABS, Türkiye’nin öncü teknik üniversitelerinden İTÜ’nün İTÜ NOVA Teknoloji Transfer Ofisi ile ilk anlaşmasını yapmış ve İTÜ AI Center Direktörü Prof. Dr.  Berk Canberk ve ekibini operasyonuna dahil etmiştir. Bu işbirliklerinin neticesinde İTÜ AI Center ve İTÜ Bilişim Fakültesi ile üniversite sanayi işbirliği kapsamında AR-GE faaliyetleri yürütmek için protokoller imzalanmıştır. İTÜ dışında Koç Üniversitesi ve Türk Alman Üniversitesi ile de AR-GE tabanlı işbirliği süreçlerini başlatan BTS LABS, dünyaca ünlü teknoloji şirketi Cisco’ya ait geliştirme merkezi olan Cisco Innovation Center ve Türk Savunma Sanayi’nin en büyük şirketlerinden Aslesan ile protokol imzalama sürecine girmiştir.

 

BTS LABS’ın kuruluşu ve sonrasında aşağıdaki alt alanlarda birimler halinde büyümesi planlanmaktadır:

 

- Otonom Ağlar

- Hiperbütünleşik Platformlar

- Veri Bilimi & ML/DL

- DevSecOps

- Converged & Intelligent OT

- UAV & Drone Haberleşmesi

- Doğal Dil İşleme

- Otonom Araçlar

Programlanabilir Altyapılar

Günümüzde üretilen verinin hızlı bir şekilde büyümesi ve mevcut altyapıların artan bu talebi karşılamakta zorlanması, birçok sektörde şirketlerin dijital transformasyonunu hızlandırmıştır. 2020 yılında ortaya çıkan ve tüm dinamikleri değiştiren Corona pandemisi, bilgi teknolojileri yatırımlarının temel ihtiyaçlar kadar elzem olduğunu göstermiştir. IT altyapılarının hızla büyümesi ortaya çıkan problemlerin çözümünü güçleştirmiş, toplam yatırım maliyetindeki ciddi yükselişler ve operasyonel sorunlar otonom mimarilerin  önemini arttırmıştır.

 

Altyapıların otonom mimarilere dönüşme eğilimi ve programlanabilir teknolojilerin eskilerinin yerini aldığı yenilikçi tasarımlar hız kazanmıştır. Bir veri merkezinin network altyapısı, sunucu, storage, sanallaştırma katmanları ve güvenlik sistemleri başta olmak üzere tüm bileşenleri daha esnek ölçeklenebilir, daha kolay yönetilebilir ve makine öğrenmesi / derin öğrenme gibi yapay zeka kavramlarının getirmiş olduğu otonom karar alma süreçleriyle sorunlar daha hzlı çözülebilir hale gelmiştir. Bu durum şirketlerin dijital transformasyonunda kilit rol üstlenen yazılım ekiplerinin uygulama katmanından daha geniş bir etki alanına geçmesine sebep olmuş; DevOps, ITOps, DevSecOps gibi yeni kavramlar ortaya çıkmış ve bu durum multi disipliner ekiplerin teknolojinin daha alt katmanlarında rol almasını sağlamıştır.

 

BTS Group yapmış olduğu yatırımlarla programlanabilir altyapılar konusunda uzman bir firma konumuna gelmiştir. BTS’nin AR-GE Merkezi olan BTS LABS, iki ayrı alt birimi olan Otonom Ağlar ve Hiperbütünleşik Platformlar departmanlarında yenilikçi ürünleri ile şirketlerin dijital dönüşümünde önemli paydaş olmayı hedeflemektedir. Sunmuş olduğumuz ürünler, müşterilerin operasyonel yüklerini azaltacak, geliştirme ortamlarında esneklikler sağlayacak ve toplam satın alma maliyetlerinde ciddi avantajlar elde etmelerine olanak tanıyacaktır.

Yapay Zeka

“The blunders are all there on the board, waiting to be made.”

Savielly Tartakower, GM Satranç Oyuncusu

Yapay zeka, bir ortama konan bir bilgisayar veya robotun belirlenen bir görevi kendi kendine yerine getirme kabiliyeti olarak tanımlanır. Tartakower’in satrançta yapılan hatalı hamleler ile ilgili bu sözü aslında yapay zeka için de oldukça uygun. Yapay zekanın arkasında yatan temel mantık ortama konulan bilgisayarın rastgele hamleler yaparak aldığı yanlış sonuçlar ve yanlışlarını düzelterek kendini geliştirmesi şeklindedir. Aslında bilgisayar, problem ne olursa olsun yanlışlarından dersler çıkaran bir oyuncudur. Olasılık ve makine öğrenmesi algoritmaları yapay zeka ile iç içe geçmiştir ve birlikte kullanılmaktadır. Bunun yanında pekiştirmeli öğrenme algoritmaları da bilgisayar donanımı teknolojilerinin gelişmesi ile potansiyelini çok zor problemleri çözerek kanıtlamıştır.

Yapay zekanın performansı, belirlenen görevi bir insanın gerçekleştirme performansı ile karşılaştırılarak ölçülür. Bilgisayarların yapay zeka ile insan kapasitesini geçtiği alanlar hali hazırda olmakla birlikte, bu konuda yapılan çalışmaların artmasıyla yapay zeka sistemleri birçok yeni alanda insan performansını geride bırakmaktadır. Akla gelen ilk örnekler: satranç, go, atari gibi oyunlar; video ve resim üzerine yapılan düzenleme ve iyileştirme işlemleri; pazarlama alanında tüketiciye önerilen ürünler ve daha birçok problem sıralanabilir. 

BTS Group AR-GE departmanı BTS LABS, yapay zekayı ağ altyapıları, hiperbütünleşik platformlar, güvenlik teknolojileri gibi alanlara entegre ederek alanında öncü olmayı hedeflemektedir. 

Veri Bilimi

Yapay zeka ve makine öğrenmesi alanlarında yapılan çalışmaların, literatüre girdiği ilk günden itibaren büyük teknolojik gelişmeler vadettiği hemen fark edilmiştir. Teorik olarak yeterince zaman, veri ve hesaplama gücü elde edildiğinde, ilgili her fonksiyonun yakınsanabileceğine dair bilimsel araştırmalar giderek yaygınlaşmaya başlamıştır. Yapay zekanın sahip olduğu potansiyelin anlaşılmasından sonra bu konuda çok sayıda detaylı çalışma yürütülmüş ve sayısız yeni algoritma üretilmiştir. Bu çalışmalara optimizasyon algoritmaları, tahminleme algoritmaları, veriyi işleme algoritmaları da dahil olmuştur. Fakat doğayı anlama ve bilinmeyeni tahmin etme yetisine sahip en güçlü araç olan istatistiğin tahtını yapay zekaya bırakması, 21. yüzyılda verinin hayatımızın her alanına kaçınılmaz bir şekilde girmesiyle gerçekleşmiştir.

Teknolojinin birçok noktada insan hayatını kolaylaştırması, globalleşen dünya ve internetin geniş kullanım alanları, büyük veri yığınlarının ortaya çıkmasını sağlamıştır. 20. yüzyılda araştırma faaliyetleri yaygınlaşan makine öğrenmesi, yapay zeka ile ilgili algoritmik gelişmeler ve giderek boyutları artan veri yığınları, istatistiksel yaklaşımların yerini tahminleme metodolojilerine bırakılmasına sebep olmuştur. Günümüzde internete bağlı milyarlarca cihazın bulunması, ağ alt yapılarının tüm dünyada giderek genişlemesi ve bağlantı hızlarının artması, telekomünikasyon sektöründe önlenemez bir büyümeye sebep olmaktadır.

BTS Group, geleceği ön gören inovatif vizyonu ve 21. Yüzyılın en önemli gelişmesi olan yapay zekayı büyük veri ile harmanlayarak; ağ teknolojileri alanında yaptığı Ar-Ge çalışmaları ve yarattığı katma değerle sektördeki diğer firmalara önderlik etmeyi hedeflemektedir. Yazılım tabanlı ağ yönetimi ve saldırı tespit/önleme sistemleri konularında geliştirdiği ürünler ile telekomünikasyon sektöründe yenilikçi, geleceğe ışık tutan ve teknolojinin ilerlemesine katkı sağlayan bir firma olan BTS Group, ICT pazarında önemli bir oyuncu olmuştur.

Makine Öğrenmesi

“Machine learning is the science of getting computers to act without being explicitly programmed.”

Andrew Ng, Founder and CEO of Landing AI; Founder of deeplearning.ai

Makine öğrenmesi ile ilgili en önemli kişilerden birisi olan Andrew Ng belki de konu ile ilgili en sade ve açıklayıcı tanımlardan birisini yapmıştır. Makine öğrenmesi çağımızda en çok ilgi gören öğrenme metotlarından bir tanesidir. Bilgisayarların çağımıza hükmetmesinin öncesinde istatistiksel yöntemler kullanılıyordu. Fakat petabaytlarca verinin kullanılabilir hale gelmesi makine öğrenmesi alanında kaçınılmaz gelişmelerin olmasına yol açtı.

Makine öğrenmesinin temel amacı eldeki veriyi kullanarak sıfırdan bir model yaratıp öğrenme işlemi bittiğinde bilmediğimiz verilerin sonuçlarını tahmin etmektir. Bu noktada makine öğrenmesinin iki temel problemi vardır: sınıflandırma ve regresyon. Sınıflandırma problemi iki veya daha fazla sınıfa ait veri noktalarının elde bulunan çeşitli özelliklerini kullanarak ayırt etmeyi öğrenen bir model oluşturmaktır. Böylelikle yeni bir veri noktası geldiğinde hangi özelliklere sahip olduğuna bakarak hangi sınıfta yer alması gerektiğine dair bir tahmin üretilebilir. Buna örnek olarak bir banka müşterisinin bilgilerine bakıp kredi verildiği takdirde geri ödeme yapıp yapmayacağı verilebilir. Regresyon problemi ise sınıftan ziyade sürekli bir değer tahmini yapmaya dayanır, bir müşterinin finansal bilgilerine göre kredi faizi yüzde kaç verilmelidir şeklinde örneklenebilir. İstatistik bu noktada elde bulunan veriyi makine öğrenmesi modeline uygun bir şekilde vermek için kullanılan metotlar olarak boy göstermiştir.

BTS Group, tasarladığı modellerinde makine öğrenmesini kullanarak ağ teknolojilerinde doğru karar verme mekanizmasını öğrenecek bir metodoloji oluşturmak ve sistemlerine entegre etmek için Ar-Ge bölümünü hayata geçirmiş, yenilikçi ve öncü kararlar almak üzere yola çıkmıştır. Bu yolda yapılacak geliştirmeler ile makine öğrenmesini akademik perspektifin yanında teknolojik gerçeklerle tamamlayarak ağ altyapıları ve ilgili alanlarda pazarda öncü olmak amaçlanmaktadır.

Otonom Ağlar

Günümüz teknolojilerinin getirdikleri ile büyüyen, buna paralel olarak da artan son kullanıcı istekleri ile karşı karşıyayız. Son kullanıcı bakış açısı ile her şey internete en hızlı şekilde bağlanmak olarak kısaca özetlenirken, benzer durum servis sağlayıcılar için daha çok bant genişliği veya daha çok cihaz anlamına gelmektedir.

 

İsteklerin artması ile doğru orantılı olarak artması gereken bir başka alan ise Servis Sağlayıcıların kontrol ve yönetme zorunluluğundaki cihaz çeşitliliği ve adedidir. Her yeni cihaz ve her yeni teknoloji, bu hizmeti müşterilerine en hızlı şekilde ulaştırmak isteyen kurum ve kuruluşların karşısına her geçen gün yönetimi daha da zorlaşan, karmaşıklaşan Ağ Ekipmanları olarak çıkmaktadır.

 

BTS Grup olarak gerek hizmet verdiğimiz müşterilerimizde gerekse uluslararası alanda benzer kurumlara, yönetilmesi zorlaşan ve karmaşık bir hale gelen Ağ Ekipmanlarını en hızlı ve efektif kullanabilmeleri için çözümler sunmaktayız. Sunmuş olduğumuz bu çözümler ile amacımız; bilişim sektöründe hizmet veren her firmanın ağ altyapısını, 21. yüzyıl gereksinimi haline gelen Yazılım Tabanlı Ağ haline getirmektir.

Hiperbütünleşik Platformlar

Sunucu, Sanallaştırma ve Depolama katmanlarının bütünleşik olarak yapılandırıldığı ve kontrol edilebildiği Hiperbütünleşik platformlar sağladıkları kullanım/yönetim kolaylığı ve esneklik sayesinde, konvansiyonel yapılara göre giderek daha fazla tercih edilmektedir.

 

Pek çok farklı üreticinin rekabet içinde olduğu ve farklı çözümler sunduğu bu alandaki en büyük dezavantaj hiç şüphesiz donanım ve üretici bağımlılığı olarak göze çarpmaktadır. Kullanıcılar altyapıda bir genişlemeye gitmek istediğinde mevcut kullandıkları çözümün sahibi olan üreticiye ve belirlenmiş olan kriterlere sadık kalmak zorundadırlar.

 

BTS Grup olarak geliştirdiğimiz Veri Merkezleri için Yazılım Tabanlı Bulut Bilişim Platformu’nun en önemli çıkış noktası donanım bağımsızlığı olarak belirlenmiştir. Bu şekilde senaryo özelinde yapılan tasarımlarla hiçbir donanım altyapısının, belirli performans ve tasarım kriterleri göz önünde bulundurularak, kurumların elinde atıl olarak kalmaması ve ihtiyaca göre bütünleşik sisteme entegre edilmesi amaçlanmaktadır.  Ek olarak Sybelle Hiperbütünleşik Platformu Yedekleme katmanını da bünyesinde barındırdığından Yedekleme için ek bir çözüme/ürüne gerek bırakmayarak çok ciddi bir maliyet avantajı da sağlamaktadır.