Bir prodüksiyon stüdyosu neden kendi yazılımını yazar?

Eylül 2026’da ağ depolamamızdaki arşivi baştan sona taradık. Sonuç: 93 müşteri klasöründe 486.540 dosya, toplam 44,8 TB. İçinde 718 çekim günü ve 745 reel var. Son bir yılda ayda ortalama 35 çekim günü yaptık. Bu ölçekte “şu videonun ham görüntüleri nerede?” sorusu artık hafızayla cevaplanamıyor.

Bu yazıda kendi işimiz için neden yazılım geliştirdiğimizi ve aynı mühendisliğin müşterilerimize nasıl hizmet ettiğini anlatıyoruz.

Arşiv bir veritabanı olmalı, klasör yığını değil

Her müşteri klasörü aynı numaralı şablonu izliyor: teslim edilen dosyalar, ham görüntüler, proje dosyaları, müzik, marka dosyaları, tasarımlar. Ama şablon ancak kontrol edildiğinde işe yarıyor. Bu yüzden arşivin envanterini çıkaran kendi aracımızı yazdık. Her dosyanın yolu, boyutu, kodeği ve süresi bir veritabanında duruyor. Bir soruyu cevaplamak için 44,8 TB’yi yeniden taramak yerine veritabanını sorguluyoruz.

Yolda öğrendiğimiz birkaç şey:

Dosya adı kimlik değildir. Kameraların verdiği “C0511.MP4” gibi adlar arşivde onlarca kez tekrar ediyor. Bir dosyayı yolu, boyutu ve özeti (hash) birlikte tanımlıyor.
Türkçe karakterler bir tuzak. “ğ”, “ü”, “ş” içeren adlar iki farklı Unicode biçiminde saklanabiliyor ve bazıları macOS’tan ağ üzerinden açılmıyor. Karşılaştırmadan önce adları normalleştiriyor, yeni dosyaları tek bir biçimde yazıyoruz.
Araç rapor eder, silmez. Denetim araçlarımız sorunları listeler; dosyayı taşıma ya da silme kararını bir insan verir. Arşive yazan her araç önce deneme modunda çalışır, geri alma kaydı tutar ve hiçbir şeyi silmez, karantina klasörüne taşır.

Otomatik kalite kontrolü

Teslim edilen her reel aynı teknik standarttan geçmeli: 1080×1920 çözünürlük, H.264, yuv420p, +faststart, ses kanalı ve yaklaşık −14 LUFS ses seviyesi. Bunu her dosyada gözle kontrol etmek hem yavaş hem hataya açık.

Kalite kapımız bu değerleri dosyadan otomatik ölçüyor. Ayrıca her reel’in aynı adı taşıyan bir kapak görseli ve proje dosyası olup olmadığına, klasör adlarının şablona uyup uymadığına, dosya adlarının doğru biçimde yazılıp yazılmadığına bakıyor. Sorun varsa teslimden önce görüyoruz, müşteri fark ettikten sonra değil.

Yerel yapay zekâ: görüntü binadan çıkmaz

Müşteri görüntülerinde çoğu zaman tanınabilir insanlar var ve KVKK açısından bu, kişisel veri demek. Bu yüzden ses dökümü ve arşivde görüntü arama gibi yapay zekâ işlerini varsayılan olarak kendi makinelerimizde çalıştırıyoruz.

Görsel arama için ürettiğimiz vektörler biyometrik şablon değil. Yüz algılamayı yalnızca “bu klipte tanınabilir biri var” uyarısı için kullanıyoruz; yüz tanıma ya da kişileri gruplayan sistemler kurmuyoruz. Tanınabilir kişilerin olduğu görüntüler, rıza kaydı ve o iş için açık onay olmadan hiçbir bulut servisine gitmiyor.

Panel: çekimden rapora tek yer

Çekim takvimi, müşteri onayları, aylık raporlar ve arşiv araması için kendi iç panelimizi geliştiriyoruz. Amaç basit: bir işin brief’i, çekim günü, teslim dosyaları ve onayı aynı yerde dursun; ay sonu raporu oradan çıksın.

Arka planda: Go ve modern altyapı

Sunucu tarafındaki her servisi Go ile yazıyoruz: her servis tek bir derlenmiş dosya, bağımlılık derdi yok, bakımı kolay. Uygulamaları ihtiyaca göre kendi donanımımızda, Kubernetes üzerinde, AWS’de ya da Google Cloud’da çalıştırabiliyoruz. Gözlemlenebilirlik için eBPF tabanlı araçlar kullanıyoruz; bir servisin nerede yavaşladığını uygulama koduna dokunmadan görebiliyoruz.

Onlarca terabaytlık bir arşivle çalışan bir stüdyoda iyi yazılım, prodüksiyonun bir parçasıdır.

Aynı mühendislik, müşterilerimiz için

Kendi işimiz için yazdığımız araçların arkasındaki disiplin, müşterilerimize yaptığımız işlere de taşınıyor:

Rezervasyon: masa, oda ve etkinlik rezervasyonu, bilet satışı, yönetim paneli.
Üyelik: üyelik satışı, yenileme, giriş kontrolü, ders takvimi.
Ödeme akışları: kart bilgisi ödeme kuruluşunun 3-D Secure sayfasında girilir, bizde saklanmaz.
Otomasyon: WhatsApp hatırlatmaları, teklif ve müşteri takibi, fatura ile banka hareketlerinin eşleştirilmesi.
Raporlama: her ay aynı formatta, karşılaştırılabilir performans raporları.

Hepsi Türkçe, İngilizce, Arapça ve Rusça çalışabilen, kişisel veriyi KVKK’ya uygun işleyen sistemler. Yazılım işlerini içerik hizmetlerimizden bağımsız olarak da üstleniyor, her proje için ayrı teklif veriyoruz.

İşletmeniz için bir yazılım fikrini konuşmak isterseniz bize yazın.