Sağlık sektörü, dijital dönüşümün etkisiyle geleneksel altyapılardan bulut-native çözümlere hızla yöneliyor. Hastane Bilgi Yönetim Sistemleri (HBYS), hastanelerin kalbini oluşturan kritik yazılımlardır ve günümüzde bu sistemler bulut teknolojileriyle yeniden tasarlanmaktadır. Bulut üzerinde, mikroservis ve sunucusuz mimarilerle inşa edilen bulut-native HBYS, ölçeklenebilirlik, esneklik ve hızlı güncelleme avantajları sunar. Örneğin, küresel sağlık sektöründe bulut bilişimin benimsenmesi hızla artmaktadır 2023’te ~44 milyar USD olan sağlık bulut pazarı büyüklüğünün, 2029’da ~116 milyar USD’ye ulaşması beklenmektedir. 

Küresel sağlık bulut bilişim pazarının 2023-2029 öngörüsü (Veriler: Arizton). 

Bu büyüme, elektronik sağlık kayıtları, teletıp ve büyük veri analitiği gibi alanlarda bulutun kritik rol oynadığını göstermektedir.

Türkiye’de de benzer bir ivme göze çarpıyor. Örneğin, Sağlık Bakanlığı’nın Sağlık Bilişim Ağı (SBA) projesi, ülke çapındaki sağlık verilerini güvenli bir şekilde entegre etmek üzere bulut altyapısı kullanarak geliştirilmiş ve 2019’da Türkiye Bilişim Derneği tarafından “Bulut Bilişim Ödülü”ne layık görülmüştür. Bu proje, sağlık verilerinin hemen her noktadan erişimine olanak tanıyan ulusal bir bulut platformu olarak dikkat çekmiştir. Özel sektörde de bulut yatırımları söz konusu: Örneğin bazı büyük özel sağlık grupları (Acıbadem gibi) modern HBYS ihtiyaçları için yerli bulut çözümlerine yönelmekte; piyasada Bulutklinik gibi bulut tabanlı klinik yönetim yazılımları ortaya çıkmaktadır. Bu yönelim, hastane yöneticileri için stratejik bir karar alanı haline gelmiştir: Bulut teknolojileri doğru uygulandığında maliyetleri optimize edebilir, ölçeklenebilirliği arttırabilir ve yenilikçi sağlık hizmetlerini mümkün kılabilir.

Bulut Tabanlı HBYS’nin Avantajları ve Dezavantajları

Bulut ortamına taşınan HBYS’nin geleneksel (yerinde sunucu tabanlı) sistemlere göre birçok avantajı vardır:

• Esneklik ve Ölçeklenebilirlik: Bulutta, talebe göre kaynak kullanımı dinamik olarak ayarlanabilir. Hastane verilerinin yerel sunucularda tutulması yerine bulut platformunda tutulması, hız ve performans kazançları sağlar. Örneğin ani hasta akışlarında ek sunucu altyapısı kurmak yerine bulut kaynakları otomatik ölçeklenebilir. Bu sayede yüksek trafikli dönemlerde dahi HBYS’nin yanıt süresi tutarlı kalır.
• Düşük Donanım ve Bakım Yükü: Bulut kullanan hastaneler, kendi fiziksel sunucularını, yedekleme ünitelerini ve ilgili altyapıyı satın almak ve işletmek zorunda kalmaz. Altyapı yatırımı ve bakım maliyetleri bulut sağlayıcı tarafından üstlenildiği için, hastaneler yüksek sermaye harcamaları (CapEx) yerine kullandıkça öde (OpEx) modeliyle daha öngörülebilir giderlere kavuşur. Örneğin Sağlık Bakanlığı’nın merkezi anlaşmalarıyla, bulut maliyetinin hastane başına düşen payı beklenenden çok daha düşük olabilir.
• Yedeklilik ve Felaket Kurtarma: Bulutta tutulan veriler coğrafi olarak dağıtık şekilde yedeklendiğinden, yerel bir donanım arızasında veri kaybı yaşanma riski azalır. Otomatik yedeklemeler ve çok bölgeli mimariler sayesinde, olası bir felakette sistemin eski haline getirilmesi çok daha hızlı gerçekleşebilir. Nitekim, geleneksel sistemlerde bir sunucu arızası sonrası HBYS’nin tekrar ayağa kaldırılması günler sürebilirken, bulutta bu süre minimuma iner.
• Güncelleme ve Entegrasyon Kolaylığı: Bulut-native yaklaşımla modüler geliştirilen HBYS, yeni özelliklerin eklenmesinde ve üçüncü parti sistemlerle entegrasyonda daha çeviktir. Mikroservis mimarisi sayesinde bir modüldeki güncelleme, tüm sistemi aksatmadan devreye alınabilir. Bu da hastane yönetimine hızlı inovasyon yapabilme olanağı verir.
• Büyük Veri ve Yapay Zekâ Uygulamaları: Bulutta depolanan devasa sağlık verileri üzerinde büyük veri analitiği ve yapay zekâ algoritmalarının uygulanması kolaylaşır. Örneğin tüm hastanelerin anonimleşmiş hasta verilerini merkezî bir veri havuzunda toplamak, tanı ve tedavi için makine öğrenimi modellerini eğitme imkânı sunar. Bu sayede kişiselleştirilmiş bakım planları ve karar destek sistemleri geliştirilebilir; hasta verilerinden öngörüler çıkarılarak bakım kalitesi iyileşir.

Öte yandan, bulut ortamına geçiş bazı dezavantajlar ve zorluklar da içerir:

• Güvenlik ve Veri Gizliliği Endişeleri: Sağlık verileri en mahrem bilgiler arasındadır. Verinin hastane dışındaki bir bulut ortamına emanet edilmesi, özellikle yöneticiler ve hastalar nezdinde soru işaretleri doğurabilir. Bulutu benimsemenin önündeki en büyük engel olası güvenlik riskleridir; zira hasta verilerinin bulutta bulunması fikri endişe yaratabilmektedirs. Bu verilerin korunması için şifreleme, erişim kontrolü, güvenlik duvarları ve hatta blockchain gibi yenilikçi teknolojilerin kullanılması gündeme gelmektedir.
• Regülasyon Uyumluluğu: Bulutta sağlık verisi barındırmanın hukuki boyutu ülkeden ülkeye değişir. Türkiye’de KVKK uyarınca sağlık verileri “özel nitelikli kişisel veri” sayılır ve ancak kişinin açık rızasıyla veya kanunun öngördüğü sınırlı durumlarda işlenebilir. Bu da buluta geçerken verinin kim tarafından nerede işlendiği konusunda net prosedürler gerektirir. Benzer şekilde AB Genel Veri Koruma Tüzüğü (GDPR) de sağlık verilerini özel kategori olarak tanımlar ve verinin bulut dahil yurt dışına aktarımını sıkı şartlara bağlar. Dolayısıyla, HBYS buluta taşınırken veri mahremiyeti, yerellik ve şeffaflık ilkelerine uyulmalı; gerekirse veri, ülke sınırları içindeki onaylı veri merkezlerinde tutulmalıdır. Aksi halde yasal yaptırımlar ve itibar kaybı söz konusu olabilir.
• Kesinti Riskine Hazırlık: Her ne kadar bulut servisleri yüksek süreklilik vaat etse de, “%100 kesintisizlik” garanti değildir. Bulut sağlayıcısında yaşanabilecek geniş çaplı bir kesinti, uygun önlemler yoksa tüm sağlık hizmetinin durmasına yol açabilir. Bu nedenle hastane tarafında acil durum planları (ör. kritik sistemler için offline çalışma prosedürleri) ve bulut tarafında çoklu bölge/yedekli mimari tasarımı yapmak kritik önem taşır. Örneğin, çok bölgeli aktif-aktif mimari kurgulanarak bir bölgedeki sorun anında diğer bölgenin devreye girmesi sağlanabilir. Ayrıca düzenli felaket kurtarma tatbikatları yapılarak hem bulut altyapısının hem de hastane personelinin acil durumlara hazırlığı test edilmelidir.

Kubernetes Kümelerinde Performans Optimizasyonu

Bulut-native HBYS denildiğinde genellikle akla konteyner tabanlı mikroservis mimarileri ve bunların yönetimi için Kubernetes orkestrasyon platformu gelmektedir. Dünya genelinde Kubernetes, uygulamaları ölçeklendirme ve dağıtma konusunda fiili standart haline gelmiştir. Özellikle büyük ölçekli sağlık kuruluşları, kritik uygulamalarını Kubernetes kümeleri üzerinde çalıştırarak hem yüksek performans hem de yüksek erişilebilirlik elde etmeye başlamıştır. Bu bölümde, Kubernetes üzerinde çalışan HBYS bileşenlerinin performansını arttırmak için stratejiler ve gerçek örnekler ele alınmaktadır.

Kaynak Yönetimi ve Otomatik Ölçeklenebilirlik

Kubernetes’in en güçlü yanlarından biri otomatik ölçeklendirme kabiliyetidir. Horizontal Pod Autoscaler (HPA), belirlenen metriklere (CPU kullanımı, istek sayısı vb.) göre pod sayısını artırıp azaltarak uygulamanın değişken yüklere uyum sağlamasını mümkün kılar. Örneğin bir HBYS modülü anlık olarak çok sayıda hasta randevusu talebi almaya başladığında, HPA devreye girerek yeni konteyner pod’larını başlatabilir ve yükü dağıtarak yanıt sürelerini sabit tutar. Yine de, HPA’nın etkin çalışabilmesi için doğru metriklerin izlenmesi ve eşik değerlerin gerçekçi ayarlanması gerekir; aksi takdirde aşırı veya yetersiz ölçekleme sorunları görülebilir. Uygulama yükü ve kullanım desenleri periyodik olarak analiz edilmeli, HPA parametreleri (min/max pod sayısı, metrik eşikleri gibi) bu analizlere göre güncellenmelidir.

Kubernetes ile kümelenme (cluster) ölçeklenebilirliği de altyapı düzeyinde ele alınmalıdır. Cluster Autoscaler gibi bileşenler, pod’lar için yeterli kaynak kalmadığında yeni düğümler (VM’ler) ekleyerek veya boşta kaynak varsa düğüm sayısını azaltarak kaynak kullanım verimliliğini optimize eder. Bu sayede, HBYS’nin beklenmedik kullanım artışlarında kapasite sorunu yaşamasının önüne geçilir. Örneğin İngiltere’de NHS App adlı ulusal sağlık uygulaması, Azure Kubernetes Service (AKS) üzerinde çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Bu uygulama, 40 milyondan fazla kullanıcıya hizmet verebilmek üzere AKS’nin otomatik ölçeklenebilirlik özelliklerinden yararlanmıştır. Sonuç olarak, NHS App platformu birkaç dakika içinde saniyede yüzlerce isteğe karşılık verebilen kapasiteden yüz binlerce isteğe cevap verebilen kapasiteye çıkacak şekilde esnek hale getirilmiştir. Bu inanılmaz ölçekleme yeteneği, bulut tabanlı mikroservis mimarisinin pratik bir göstergesi olup geleneksel mimarilerle kıyaslandığında büyük bir performans avantajıdır.

Ölçeklenebilirlik kadar önemli bir diğer konu da doğru kaynak tahsisi ve sınırlandırmasıdır. Kubernetes üzerinde çalışan her mikroservis için uygun CPU ve bellek istek/limit değerleri belirlenmelidir. Aksi halde ya fazla kaynak ayrılıp israf edilir ya da yetersiz kaynak sonucu pod’lar çökebilir. Kaynak kıtlığı (resource contention) durumunda, aynı düğüm üzerindeki pod’lar sınırlı CPU/RAM için yarışır ve bu da yanıt sürelerini yükseltir. Bu sorunu önlemek için Kubernetes’de konteyner başına makul requests ve limits değerleri tanımlanmalı, ayrıca düzenli izleme ile gerçek kullanım trendleri takip edilmelidir. New Relic’in Kubernetes performans rehberinde vurgulandığı üzere, “kapsayıcılara ait kaynak limitlerini tanımlamak, optimize imajlar kullanmak ve kümeleri kullanıcıya en yakın bölgede konuşlandırmak Kubernetes performansını arttırmanın temel yollarıdır”.

Aşağıdaki tabloda, Kubernetes ortamlarında sık karşılaşılan bazı performans sorunları ve çözüm yöntemleri özetlenmiştir: 

Tablo 1: Kubernetes kümelerinde yaygın performans sorunları ve çözüm yöntemleri özetlenmiştir. İyi bir kaynak ve kapasite yönetimi, ağ ve depolama optimizasyonu ile doğru ölçekleme stratejileri sayesinde HBYS uygulamalarının Kubernetes üzerinde tutarlı ve yüksek performansla çalışması sağlanabilir.

Yukarıdaki yöntemlerin uygulanması, pratikte önemli kazanımlar sağlayabilir. Örneğin, ABD’deki büyük sağlık kuruluşlarından Kaiser Permanente, binlerce uygulamasını aşamalı şekilde buluta taşırken Azure Kubernetes Service (AKS) ve benzeri yönetimli Kubernetes platformlarını kullanmıştır. Bu geçişte, DevOps süreçlerini iyileştirmek ve performans darboğazlarını gidermek için konteyner kaynak optimizasyonu ve otomatik ölçeklendirme kritik rol oynamıştır. Benzer şekilde, NHS İngiltere’nin dijital ekibi, Kubernetes üzerinde GitOps yaklaşımları ve infrastructure as code kullanarak, tamamen otomatik CI/CD boru hatları (pipeline) ile 42 saniyede sıfırdan ortam kurulumları gerçekleştirebilmiştir. Bu, yeni özelliklerin hızlı test edilip üretime alınması açısından büyük bir ivme kazandırmıştır (neredeyse sıfır kesinti süresi ile güncelleme yapabilmek dahil).

Kubernetes ile Yük Testi ve İzleme

Performansı yüksek bir HBYS mimarisi için sadece iyi tasarım yeterli olmaz; aynı zamanda sürekli test ve izleme ile performansın doğrulanması gerekir. Bu noktada, modern araçlar ve metodolojiler devreye girer:

• Yük Testi (Load Testing): Gerçek kullanıcı yükünü simüle etmek, sistemin sınırlarını ve darboğazlarını görmek için şarttır. Örneğin açık kaynaklı Locust aracı, Python ile senaryolar yazarak sisteminize milyonlarca eşzamanlı sanal kullanıcı yükleyebilmenizi sağlar. Locust dağıtık çalışabildiği için birden fazla makineye yayarak çok yüksek istek hacimlerini rahatlıkla üretebilir. Bir HBYS modülü yeni bulut ortamına taşındığında, Locust ile binlerce sanal hasta veya doktor girişi simüle edilerek ortalama yanıt süreleri ve hata oranları ölçülebilir. Örneğin, bir hastane randevu sistemi için 1.000 kullanıcı dakikada 100 randevu oluşturacak şekilde senaryo tanımlanıp, sistemin işlem zamanı ve ölçeklenme davranışı gözlemlenebilir. Bu testler sayesinde, canlıya geçmeden önce kapasite planlaması yapılır ve gerekirse ek optimizasyonlar uygulanır.
• Kubernetes Conformance ve Dayanıklılık Testleri: Cloud Native Computing Foundation (CNCF) tarafından sağlanan Kubernetes Conformance Test Suite, bir Kubernetes kurulumunun standart API ve işlevlere uygunluğunu doğrular. Tüm büyük bulut sağlayıcıları ve dağıtımlar bu testleri geçmek zorundadır; bu da HBYS uygulamalarınızın farklı ortamlarda tutarlı çalışması için bir güvencedir. Performans tarafında ise, CNCF’nin küme dayanıklılık testleri ve ölçeklenebilirlik referansları yol gösterici olabilir. Örneğin, Kubernetes resmi belgelerinde bir kümenin en fazla kaç düğüm, kaç pod ölçeğine kadar test edildiği belirtilir (örn: bir Kubernetes kümesi, 5000 düğüm / 150.000 pod ölçeğine kadar başarıyla test edilmiştir gibi) – büyük ölçekli bir sağlık sistemi için bu sınırlar göz önünde bulundurulmalıdır. Ayrıca, kaos mühendisliği yaklaşımlarıyla (örn. CNCF Litmus gibi araçlar kullanarak) pod veya düğüm arızaları yaratıp sistemin dayanıklılığını test etmek de gerçek dünyadaki kesintilere hazırlık sağlar.
• İzleme ve Kayıt (Monitoring & Logging): Kubernetes ortamında yüzlerce mikroservisin ve pod’un performansını izlemek için merkezi gözlemleme çok önemlidir. Prometheus ve Grafana gibi araçlar, pod başına CPU, bellek, istek hızı, hata oranı gibi metrikleri toplayıp görselleştirmeye olanak tanır. Bu sayede HBYS içindeki hangi servislerin yoğun kaynak tükettiği veya yavaş çalıştığı anlık olarak tespit edilebilir. Örneğin bir laboratuvar bilgi sistemi mikroservisinin yanıt süresi diğerlerine kıyasla yükseliyorsa, ilgili metrik panellerinden CPU veya bellek sınırına ulaşıp ulaşmadığı kontrol edilir, gerekirse dikey veya yatay ölçekleme uygulanır. Merkezi log yönetimi de (ELK stack gibi) hataların ve performans anomalilerinin kök neden analizini kolaylaştırır. Tüm bu izleme verileri, Servis Düzeyi Hedefleri (SLO) belirlemek ve performans iyileştirme çalışmalarını somut hedeflere bağlamak için de kullanılmalıdır (ör. “HBYS Hasta Kayıt servisinin 95 yüzdelik dilimde yanıt süresi < 200ms olacak” gibi bir SLO tanımlanabilir).

Serverless (Sunucusuz) Mimaride Performans ve Uygulamalar

Bulut-native mimarilerin bir diğer önemli bileşeni de sunucusuz (serverless) mimarilerdir. “Function as a Service” (FaaS) olarak da bilinen sunucusuz platformlar, geliştiricilerin altyapı yönetmeden sadece iş mantığına odaklanmasını sağlar. HBYS gibi karmaşık sistemlerde sunucusuz mimari, özellikle arka planda çalışan görevler, zamanlanmış işler veya ani değişkenlik gösteren yükler için çekici bir seçenek olabilir. Örneğin, bir HBYS’de raporlama modülü gece saatlerinde toplu olarak çalışıp istatistikleri derleyebilir; bu işi bir sunucusuz fonksiyon olarak implemente etmek, kullanılmadığı zamanlarda kaynak tüketmemesi ve ihtiyaç anında çok sayıda paralel iş parçası olarak ölçeklenebilmesi açısından avantajlıdır.

Sunucusuz mimarilerin performans optimizasyonu ise başlı başına dikkat edilmesi gereken bir konudur. Özellikle soğuk başlatma (cold start) süresi, gerçek zamanlı taleplere yanıt veren uygulamalar için kritik olabilir. Sunucusuz fonksiyonlar, bir süre kullanılmadıklarında kapatılır ve ilk çağrıldıklarında yeniden başlatılır; bu başlangıç sürecine “cold start” denir ve kullanıcı isteğine ekstra gecikme ekler. Bu gecikme, fonksiyonun çalışma ortamının ve bağımlılıklarının yüklenmesiyle ilgilidir ve kullanılan dil/çatıya göre oldukça değişkenlik gösterebilir.

Yapılan çeşitli ölçümler, Java ve .NET gibi dillerle yazılan fonksiyonların soğuk başlatma süresinin diğer dillere kıyasla belirgin şekilde yüksek olabileceğini ortaya koymuştur. Hatta bellek kısıtlı ortamlarda (örn. 128 MB RAM), Java fonksiyonları OutOfMemory hatasıyla hiç başlayamama sorunu bile yaşayabilmektedir. Öte yandan Python, Node.js gibi diller ve özellikle Go, Rust gibi derlenmiş diller genellikle çok daha düşük gecikmeli başlangıç sürelerine sahiptir. 2021 yılında AWS Lambda üzerinde yapılan bir testte, Rust tabanlı bir fonksiyonun tüm diller arasında en hızlı soğuk başlatma süresine sahip olduğu, Java ve .NET fonksiyonlarının ise en yavaş olduğu raporlanmıştır. Aşağıdaki tablo, sunucusuz ortamlarda farklı teknoloji yığınlarının soğuk başlatma karakteristiğini özetlemektedir: 

Tablo 2: Sunucusuz (FaaS) mimaride farklı dillerin/ortamların soğuk başlatma gecikmeleri özetlenmiştir. Genel olarak yorumlanmış diller hızlı başlarken, JVM tabanlı diller özel önlemler olmadan en yavaş başlangıç sürelerine sahiptir.

Soğuk başlatma problemini en aza indirmek için bulut sağlayıcılar çeşitli çözümler sunmaktadır. Örneğin AWS Lambda, kritik fonksiyonlar için Provisioned Concurrency seçeneği sunar – bu sayede belirtilen sayıda fonksiyon örneği her zaman hazır tutulur ve ilk çağrıda bekleme yaşanmaz. Ayrıca AWS, 2022 sonunda özellikle Java Spring Boot gibi ağır uygulamalar için SnapStart özelliğini duyurmuştur. SnapStart, fonksiyonun belleğini ve durumunu bir kez önceden hazırlayıp paylaşılan bir imaj olarak tutarak, her yeni örneğin bu hazır imajdan milisaniyeler içinde ayağa kalkmasını sağlar. AWS’nin kendi ölçümlerine göre SnapStart, bazı Java uygulamalarında başlangıç süresini birkaç saniyeden sub-second seviyesine indirmiştir. Benzer şekilde, Azure Functions da pre-warmed instances konseptiyle sık kullanılan fonksiyonları hazırda bekletebilmektedir.

Sunucusuz mimaride ölçeklenebilirlik de performans açısından büyük avantajdır. Örneğin AWS Lambda, gelen istek hacmine göre ek kaynak atamasını otomatik yapar. 2023’te AWS Lambda’nın ölçeklenme hızı 12 kat iyileştirilerek, her 10 saniyede 1000 ek paralel yürütmeye çıkacak şekilde artırıldı. Artık her bir Lambda fonksiyonu, diğerlerinden bağımsız olarak, 10 saniyede 1000 adet eşzamanlı yürütme ekleyerek dakikalar içinde on binlerce eşzamanlı iş parçasına ölçeklenebilir hale geldi. Bu sayede örneğin, sağlık sisteminde aniden milyonlarca sorgu yaratan bir olay (bir e-Nabız kampanyası duyurusu veya COVID aşı randevusu açılması gibi) gerçekleştiğinde, sunucusuz mimari bu yükü kısa sürede karşılayabilecek kapasiteye ulaşabilir. Elbette bu noktada arka plandaki veritabanı, üçüncü parti API gibi bileşenlerin de bu yükü kaldıracak şekilde tasarlanması gerektiği unutulmamalıdır – zira sunucusuz fonksiyon katmanı ölçeklense bile, dar boğaz başka bir yerde olabilir.

Maliyet boyutunda da sunucusuz mimarinin kendine özgü avantajları vardır. “Kullan-öde” modeli sayesinde, fonksiyonlar sadece çalıştıkları süre ve kullandıkları kaynak kadar ücretlendirildiğinden, düşük trafik dönemlerinde neredeyse sıfır maliyet yaratırlar. Bu, özellikle hasta kabulün veya işlemlerin düzensiz aralıklarla gerçekleştiği modüllerde (örneğin günde bir kez büyük raporlama işi, veya hafta sonları düşük trafik vb.) önemli tasarruf demektir. Öte yandan sürekli yüksek trafikli ve uzun süre çalışan bileşenlerde sunucusuz maliyeti, sürekli çalışan bir konteyner çözümünden yüksek olabilir – dolayısıyla her bileşen için doğru mimariyi seçmek (konteyner vs. FaaS) toplam maliyet optimizasyonu için kritik bir yöneticilik kararıdır.

Bulut Maliyet Analizi ve FinOps Yaklaşımları

Büyük ölçekli özel hastane yöneticileri için bulut yatırımının toplam sahip olma maliyeti (TCO) ve yatırım getirisi (ROI) en az teknik konular kadar önemlidir. Buluta geçiş, sadece bir teknoloji projesi değil, aynı zamanda finansal bir projedir. Bu nedenle, bulut-native HBYS dönüşümünde FinOps (Cloud Financial Management) yaklaşımlarını uygulamak ve sürekli maliyet optimizasyonu yapmak gereklidir.

Gerçek dünyadan örnekler, doğru yapıldığında bulut dönüşümünün kayda değer tasarruf getirebileceğini gösteriyor. İngiltere Ulusal Sağlık Servisi (NHS) içinde kurulan Cloud Centre of Excellence (CCoE) ekibi, tüm birimlerin bulut kullanım verilerini merkezi olarak analiz edip, kurum genelinde yıllık milyonlarca pound tasarruf (yaklaşık %40 maliyet azalışı) elde etmiştir. NHS’in bulut FinOps lideri, tüm servis ekipleriyle yakın çalışarak gereksiz kaynak kullanımını tespit etmiş, uzun vadeli anlaşmalar (rezerve kapasite, spot kullanım gibi) yaparak ciddi indirimler sağlamıştır. Sonuçta bulut faturalarında toplamda %40’a varan bir düşüş yakalanmıştır. Bu deneyim, büyük ölçekli sağlık kurumlarında dahi bulut maliyetlerinin proaktif yönetimle kontrol altına alınabileceğini göstermektedir.

Öte yandan, küçük ölçekli sağlık kuruluşları için bulut maliyet dinamikleri farklı olabilir. Örneğin, küçük bir klinik için 5 yıllık TCO hesaplamasında bulut tabanlı bir EHR sisteminin toplam maliyeti $58.000 tutarken, geleneksel ofis içi sistemin $48.000 tuttuğu belirlenmiştir (bulut çözümünde başta daha düşük yatırım gerekmesine rağmen, işletim sürecinde abonelik giderleri fark yaratmıştır). Bu tür sonuçlar, bulutun her durumda otomatik olarak ucuz olmayabileceğine işaret etmektedir – özellikle düşük ölçekli veya tam optimize edilmemiş kullanım senaryolarında. Dolayısıyla, yöneticiler bulut dönüşüm kararı alırken maliyet modellemesini ayrıntılı yapmalı, sadece ham altyapı maliyetlerini değil, aynı zamanda personel giderlerindeki değişimleri, bakım/yenileme tasarruflarını ve kesinti riskinin finansal etkilerini de hesaba katmalıdır.

Aşağıdaki tablo, geleneksel yerinde HBYS altyapısı ile bulut tabanlı yaklaşımların maliyet kalemleri bazında genel bir karşılaştırmasını sunmaktadır:

Tablo 3: Klasik yerinde HBYS altyapısı ile bulut tabanlı HBYS’nin temel maliyet kalemleri karşılaştırılmıştır. Maliyet avantajları ölçek ve kullanım durumuna göre değişebilir; bulut, büyük ölçekli ve değişken yükler için genellikle daha tasarruflu ve esnek bir model sunarken, küçük ölçekli sabit yüklerde maliyet avantajı net olmayabilir. Her durumda, bulut dönüşümü finansal olarak dikkatle planlanmalı ve düzenli olarak gözden geçirilmelidir.

Maliyet optimizasyonu için teknik önlemlerin yanı sıra organizasyonel önlemler de alınmalıdır. Örneğin etiketleme (tagging) politikaları uygulayarak bulut kaynaklarının hangi departman veya projeye ait olduğu takip edilmeli, böylece gereksiz kaynak kullanımı hızlıca tespit edilebilmelidir. Otomatik kapatma politikaları ile mesai saatleri dışında çalışması gerekmeyen servisler durdurulup maliyet azaltılabilir. Rezerve kapasite ve tasarruf planları akıllıca kullanılmalıdır: AWS, Azure gibi sağlayıcılar 1 veya 3 yıllık rezerve örnek satın alımlarında %30-60’a varan indirimler sunmaktadır; eğer HBYS bileşenleriniz uzun süreli sürekli çalışacaksa bu indirimlerden yararlanmak bütçede büyük fark yaratır.

FinOps yaklaşımı, bulut harcamalarını şeffaflık, hesap verebilirlik ve sürekli iyileştirme prensipleriyle ele alır. Hastane yönetimi düzenli olarak bulut harcama raporları almalı, bunları birim bazında (ör. radyoloji sistemi, laboratuvar sistemi, hasta portalı vb.) analiz etmeli ve “harcanan her bir liranın değer yarattığı”na emin olmalıdır. Finans ve IT ekiplerinin ortak çalışmasıyla, bütçe aşımları proaktif şekilde önlenebilir ve verimlilik artışları teşvik edilebilir. Unutulmamalıdır ki, bulut teknolojisi doğru kullanıldığında maliyetleri düşürürken, yanlış veya kontrolsüz kullanıldığında sürpriz faturalarla kurumları zor durumda bırakabilir. Bu yüzden, tıpkı teknik performans metriklerinde olduğu gibi, finansal performans metriklerinde de (bir işlem başına maliyet, aylık altyapı gideri vs.) hedefler belirlenmeli ve izlenmelidir.

Güvenlik, Uyumluluk ve Sonuç: Stratejik Karar Önerileri

Bulut-native HBYS’ye geçiş, sadece bir teknoloji yenilemesi değil, aynı zamanda kurumsal bir dönüşüm anlamına gelir. Entegre sağlık hizmetleri sunan büyük hastaneler için bu adımın başarılı olabilmesi, performans ve maliyet kadar güvenlik ve yasal uyumluluk boyutlarının da en üst düzeyde yönetilmesine bağlıdır. KVKK, GDPR gibi regülasyonlara tam uyum, mimari tasarımın vazgeçilmez bir parçası olmalıdır:

• Veri Şifreleme ve Erişim Kontrolü: HBYS veritabanları ve depolama birimleri, mümkünse uçtan uca şifrelenmelidir. Yetkisiz erişimi önlemek için role-based access control (RBAC) uygulamaları hayata geçirilmeli, özellikle bulut ortamında kimlerin hangi kaynaklara erişebileceği net olarak tanımlanmalıdır. NHS App örneğinde, platformun tüm kritik verileri uçtan uca şifrelediği ve her erişim işleminin detaylı olarak denetlendiği raporlanmıştır. Benzer şekilde, Türkiye’deki bir hastane bulut altyapısında da hasta verilerine erişim sadece belirli güvenlik seviyesindeki servislerle sınırlandırılmalıdır (ör. bir mikroservis yalnızca kendi sorumlu olduğu veri dilimine erişebilmeli, aksi halde sıfırlanmış token mekanizması kullanılmalı).
• Ağ İzolasyonu ve Sıfır Güven: Bulut ortamında HBYS’nin farklı bileşenleri virtual private cloud (VPC) içinde izole edilerek dış dünyadan erişimleri kısıtlanmalıdır. Hastane iç ağı ile bulut arasında güvenli VPN veya özel bağlantılar (Direct Connect, ExpressRoute vb.) tercih edilmelidir. Zero Trust prensipleri benimsenerek, bulut içindeki her servisin diğerine erişimi minimum yetkiyle ve kimlik doğrulamayla olmalıdır. Bu mimari yaklaşımlar, olası bir ihlal durumunda hasarın yayılmasını engelleyecektir.
• Olay Kayıtları ve İzleme: KVKK gereği, kişisel veri barındıran sistemlerde erişim kayıtlarının tutulması zorunludur. Bulut ortamında merkezi loglama ve denetim mekanizmaları kurulmalı, kim ne zaman hangi veriye erişmiş izlenebilmelidir. Anomaliler (ör. normalden sapmış veri hareketleri) gerçek zamanlı tespit edilip engellenmelidir. NHS App’in gelişiminde, platformun anormal davranışları proaktif tespit etmek için gelişmiş siber güvenlik teknikleriyle donatıldığı belirtilmiştir – benzer şekilde bir HBYS bulut platformu da “kendi kendini savunacak” kabiliyette tasarlanmalıdır.

Sonuç olarak, Bulut-native HBYS dönüşümü, üst düzey yöneticiler için çok boyutlu bir yatırım alanıdır. Performans açısından, Kubernetes orkestrasyonu ve sunucusuz mimariler sayesinde daha önce mümkün olmayan ölçek ve hız seviyelerine ulaşmak mümkündür. Örneğin, NHS’in dijital uygulaması 912% gibi olağanüstü kullanıcı artışlarını sorunsuz karşılayabilmişse, bu bulut-native mimarinin bir eseridir. Türkiye’de de sağlık kuruluşları, benzer şekilde bulut teknolojilerini stratejik bir koz olarak kullanmaya başlamıştır.

Yöneticilere düşen, bu teknolojik avantajları kurumsal hedeflerle hizalamak, riskleri doğru yönetmek ve değişimi yönetirken veri güvenliği ile uyumluluktan taviz vermemektir. Her yeni teknoloji yatırımı gibi, bulut dönüşümü de ölçülebilir hedefler belirlenerek (hizmet kesinti süresini azaltmak, işlem başına maliyeti düşürmek, hasta memnuniyet skorlarını yükseltmek vb.) ilerlenirse başarıya ulaşacaktır.

Stratejik Öneriler:

• Kademeli Geçiş: Tüm HBYS’yi bir anda buluta taşımak yerine düşük riskli modüllerle pilot projeler yapın. Örneğin, arşiv sistemleri veya hasta portalı gibi bileşenler bulutta denendikten sonra çekirdek EMR/EHR sistemine geçilebilir.
• Eğitim ve Kültür: Hem IT ekiplerini hem kullanıcıları (doktorlar, idari personel) bulut sistemlerin kullanımı ve yeniliklerine hazırlayın. Değişim yönetimi, teknolojik dönüşümün başarısında kritik rol oynar.
• Performans ve Güvenlik İzlemesi: Canlıya geçtikten sonra da aktif izleme ile performansı ve güvenliği takip edin. SLA/SLO’lar tanımlayın ve düzenli raporlarla yönetime sunun. Anormal bir durum görüldüğünde hızlı müdahale planlarına sahip olun.
• Tedarikçi ve Sözleşme Yönetimi: Bulut sağlayıcılar ile yapılan anlaşmalarda sağlık sektörü ihtiyaçlarına göre maddeler bulundurun. Özellikle kesinti durumları, veri geri alımı, yerel veri merkezi opsiyonları, uyumluluk taahhütleri (HIPAA, KVKK, GDPR) gibi konular sözleşmelerde net olmalı.
• Sürekli İyileştirme: Bulut teknolojileri hızla evrim geçiriyor (ör. konteyner tarafında serverless containers, fonksiyon tarafında yeni diller desteği gibi). Bu yenilikleri takip edip uygun olanları HBYS yapınıza entegre edin. Örneğin, bugün Kubernetes üzerinde çalışan bir modülü yarın Knative gibi sunucusuz konteyner platformuna geçirerek soğuk başlatma problemini çözmeyi düşünebilirsiniz.

Unutulmamalıdır ki, bulut-native dönüşüm bir varış noktası değil, bir yolculuktur. Bu yolculuk boyunca elde edilen kazanımlar (daha yüksek performans, daha az maliyet, daha mutlu kullanıcılar) somut verilerle ölçüldükçe, üst düzey yöneticiler için bulut yatırımı daha da anlamlı hale gelecektir. Sağlık hizmetlerinde inovasyon ve mükemmeliyet arayışı bitmeyen bir hedef olduğuna göre, bu hedefe giden yolda bulut teknolojileri en güçlü müttefiklerden biri olmaya devam edecektir.

Kaynakça

Arizton. (2023). Healthcare Cloud Computing Market – Global Outlook & Forecast 2024-2029. Arizton Advisory & Intelligence. (Pazar büyüklüğü verileri) arizton.com

Altunbudak, N. (t.y.). Sağlık Hizmetlerinde Bulut Bilişim. Sağlık Teknoloji Haberleri. (Bulut bilişimin sağlık sektöründeki faydaları ve zorlukları) saglikteknoloji.com

Gün + Partners. (2022, 11 Mart). Kişisel Sağlık Verilerinin Korunması. Gün ve Partners Hukuk Bürosu Makaleler Serisi. (KVKK kapsamında sağlık verilerinin işlenmesi) gun.av.tr

Kainos. (2020, 14 Ocak). Kainos and NHS Digital utilise Kubernetes to help create a digital front door for the NHS. Kainos Case Study – NHS App. (NHS App için Kubernetes ve AKS kullanımı, ölçeklenebilirlik ve güvenlik kazanımları) kainos.comkainos.com

Kandaswamy, S., & Martim, G. (2025, 29 Nisan). Optimizing cold start performance of AWS Lambda using advanced priming strategies with SnapStart. AWS Compute Blog. (AWS Lambda SnapStart ile Java uygulamalarında soğuk başlatma süresinin azaltılması) aws.amazon.com

Locust. (t.y.). Locust – An open source load testing tool [Web sitesi]. Erişim adresi: https://locust.io (Milyonlarca kullanıcı ile yük testi imkânı sağlayan araç tanıtımı) locust.io

New Relic. (t.y.). Monitoring and Tuning Kubernetes Performance. New Relic Best Practices Blog. (Kubernetes performans izleme metrikleri, sorun giderme ve en iyi uygulamalar) newrelic.comnewrelic.com

NHS England. (2025, 16 Ocak). Helping to realise huge cost savings across NHS England’s cloud-based services. NHS Digital Cloud Centre of Excellence Case Study. (NHS bulut platformunda FinOps uygulamalarıyla %40 maliyet tasarrufu sağlanması) digital.nhs.uk

Squibb, C. [NHS CCoE FinOps Lead]. (2023). Açıklama (Alıntı): “…organizational-wide commitments have saved ~40% cost…” NHS England Cloud CCoE Report digital.nhs.uk

Filichkin, A. (2021, 7 Eylül). Benchmarking AWS Lambda runtimes in 2021: Cold start (Part 1). Medium. (AWS Lambda ortamında farklı diller için cold start karşılaştırması, Rust vs Java vs Python vb.) filia-aleks.medium.com

Villalba, M. (2023, 26 Kasım). AWS Lambda functions now scale 12 times faster when handling high-volume requests. AWS News Blog. (AWS Lambda’nın geliştirilmiş ölçeklenme hızı duyurusu ve detayları) aws.amazon.com

Not: Tablolarda ve metin içinde yer alan sayısal veriler belirtilen kaynaklara dayanmakta olup, ilgili senaryolara göre değişkenlik gösterebilir. Bu yazıda adı geçen tüm marka ve kurumlar ilgili kaynaklarda belirtilen bağlamda referans alınmıştır.