Yapay zekâ destekli otomasyon: GitHub projelerinin docker ile dağıtımı
AI-powered automation: Deploying GitHub projects with docker
- Tez No: 993020
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CAN GÜLDÜREN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ostim Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, OpenAI API'sinden yararlanarak GitHub'da barındırılan projeler için Dockerfile ve Docker Compose yapılandırmalarının otomatik olarak oluşturulmasını amaçlayan ApexDock adlı aracın tasarımına ve geliştirilmesine odaklanmaktadır. Oluşturulan yapılandırmalar kapsamında projeler otomatik olarak çalıştırılır ve erişilebilir servisler haline getirilerek yayına alınır. Ele alınan konu, konteynerleştirme olup, konteynerlerde yazılım geliştirmenin faydalarına rağmen birçok geliştirici için zaman alıcı olmaya devam etmekte ve ayrıca genellikle uyumsuz veya hataya açık Docker hatalarına yol açarak dağıtım sürecini geciktirmektedir. Önerilen prototipin mevcut haliyle ilgili geri bildirimlerini toplamak için 18 deneyimli Full Stack geliştiriciyle nicel ve nitel bir çalışma yürütülmüştür. Yaklaşım, hem nicel (değerlendirmeler) hem de nitel (açık uçlu) geri bildirim toplamaya dayanmaktadır. Çalışma sonuçları, katılımcıların çoğunun otomasyon sisteminin kalitesini, sistemin yanıt verme hızını, kullanıcı arayüzünün kullanım kolaylığını ve genel kullanıcı memnuniyetini olumlu olarak onayladığını göstermektedir. Görüşler incelemelerin %94'ünde olumludur. ApexDock tarafından test edilen depoların işlem süreleri 1 dakika 43 saniye ile 14 dakika 12 saniye arasında değişmekte olup ortalama 4 dakika 54 saniyedir. Geliştirme açısından, katılımcılar karmaşık projelerdeki bağımlılıkları daha iyi yönetmek için analizin zenginleştirilmesini ve özelleştirme seçeneklerinin artırılmasını önermektedir. Sonuç olarak, ApexDock'un şu anki sürümü, geliştiricilerin iş yükünü azaltmak ve konteyner tabanlı dağıtım süreçlerini hızlandırmak amacı ile etkili bir çözüm olarak değerlendirilmektedir.
Özet (Çeviri)
This study focuses on the design and development of ApexDock, a tool aimed at automatically generating Dockerfile and Docker Compose configurations for projects hosted on GitHub using the OpenAI API. The topic addressed is containerization, which, despite the benefits of developing software in containers, remains time-consuming for many developers and often leads to incompatible or error-prone Docker bugs, delaying the deployment process. Within the scope of the generated configurations, projects are automatically executed and made available as accessible services, thereby being deployed. A quantitative and qualitative study was conducted with 18 experienced Full Stack developers to gather feedback on the current state of the proposed prototype. The approach relied on collecting both quantitative (evaluations) and qualitative (open-ended) feedback. The study results show that the majority of participants positively approved the quality of the automation system, the system's responsiveness, the ease of use of the user interface, and overall user satisfaction. Opinions were positive in 94% of the reviews. The processing times of the repositories tested by ApexDock ranged from 1 minute 43 seconds to 14 minutes 12 seconds, with an average of 4 minutes 54 seconds. From a development perspective, participants suggest enriching the analytics and increasing customization options to better manage dependencies in complex projects. Ultimately, the current version of ApexDock is considered an effective solution for reducing developer workload and accelerating container-based deployment processes.
Benzer Tezler
- Üretken yapay zekâ ile otomatik kod üretimi ve geliştirme süreçlerinin iyileştirilmesi
Automatic code generation with generative artificial intelligence and the improvement of development processes
NIHAT HASHIMLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Nişantaşı ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NEGAR SADAT SOLEIMANI ZAKERI
- Mobil bir robotun yapay zeka destekli kendinden öğrenebilir sürüş algoritmasının geliştirilmesi
Development of artificial intelligence self-learning driving algorithm of a mobile robot
TANER YILMAZ
Doktora
Türkçe
2025
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMÜR AYDOĞMUŞ
- Yapay zeka destekli chatbot modellerinin insan kaynakları alanında kullanımı
The use of artificial intelligence-powered chatbot models in the field of human resources
MEHMET EMİN ERSÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBurdur Mehmet Akif Ersoy ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET BİLEN
- Üretken yapay zeka destekli yazılım performans testlerinin hazırlanması ve analizlerinin yapılması
Preparation and analysis of generative artificial intelligence-supported software performance tests
BURAK TUZLUTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOstim Teknik ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ŞİMŞEK
- Retrospektif kohort çalışmaları için yapay zeka destekli kullanıcı arayüzü geliştirilmesi: Nükleer tıp alanında bir vaka çalışması
Development of an artificial intelligence- assisted user interface for retrospective cohort studies: A case study in nuclear medicine
ABDURRAHMAN RAJAB
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgi ve Belge YönetimiMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ SARIKAŞ
DOÇ. DR. RABİA LEBRİZ USLU BEŞLİ