Veri depolama ve işleme teknolojileri günümüzde hızla gelişerek hayatımızda önemli bir yer edinmiştir. Bu teknolojiler sayesinde büyük veri setleri depolanabiliyor ve analiz edilebiliyor. Bulut bilişim, büyük veri, makine öğrenimi ve blok zincir teknolojisi gibi yükselen teknolojiler veri depolama ve işleme yöntemlerinde yeni bir çağa öncülük ediyor. Ayrıca, veri depolama sistemi seçimi, veri analizi, veri güvenliği ve gelecekteki teknolojik yenilikler gibi konular da dikkat edilmesi gereken konulardandır. Bu nedenle, bu yeni nesil veri depolama ve işleme teknolojilerinin işleyişini anlamak ve bu teknolojik yenilikleri yakından takip etmek oldukça önemlidir.
Blok Zincir Teknolojisi (Blockchain)
Blok zincir teknolojisi, dağıtık veri tabanı teknolojisi olarak adlandırılabilecek son derece güvenli ve şeffaf bir veri depolama sistemi olarak karşımıza çıkıyor. Bu teknoloji; finans, sağlık, sigorta, lojistik ve gayrimenkul sektörü gibi birçok farklı sektörde kullanılıyor. Veriler, bloklar halinde zincir şeklinde birbirine eklenirken, her blok üzerinde yapılan işlem geri alınamaz bir şekilde kaydediliyor.
Blok zincir teknolojisi, verilerin güvenli ve şeffaf bir şekilde korunmasını sağlarken, veri işleme süreçlerinin de hızlanmasına yardımcı oluyor. Ayrıca, merkezi olmayan bir yapıya sahip olduğu için, üçüncü taraf aracılar olmadan işlem yapılabilmesine olanak tanıyor.
Blockchain teknolojisi, veri depolama ve işlemedeki yenilikleri arasında en dikkat çekenlerden biridir. Özellikle, finans sektöründe kullanılan bu teknoloji sayesinde, ödemeler, para transferleri ve yatırım işlemleri daha güvenli ve hızlı bir şekilde gerçekleştirilebiliyor.
Bulut Bilişim (Cloud Computing)
Bulut bilişim, son yılların en popüler teknolojilerinden biridir ve veri depolama ve işleme teknolojilerindeki son gelişmeleri etkilemiştir. Veriler artık yalnızca fiziksel sunucularda değil, bulut tabanlı depolama sistemlerinde de depolanmaktadır. Bu sistemler, veriye erişimi kolaylaştırırken, güvenliği de artırmaktadır.
Bulut tabanlı veri depolama sistemleri arasında en popülerleri Amazon S3, Microsoft Azure ve Google Cloud’dur. Bunlar, farklı veri depolama teknolojileri sunarlar ve kullanıcılarının iş ihtiyaçlarına uygun şekilde özelleştirilebilirler.
| Bulut Tabanlı Veri Depolama Sistemleri | Özellikleri |
|---|---|
| Amazon S3 | En popüler bulut tabanlı veri depolama hizmeti. Yüksek ölçeklenebilirlik, yüksek performans ve uygun fiyat garantisi sunar. |
| Microsoft Azure | Yüksek düzeyde güvenlik sağlayan bir bulut tabanlı veri depolama hizmetidir. Veri analizi, IoT ve mobil uygulama geliştirme için kullanılır. |
| Google Cloud | Google’ın bulut tabanlı veri depolama hizmeti, yüksek ölçeklenebilirlik ve düşük maliyet sunar. Ayrıca kullanıcılarına önceden belirlenmiş API’ler aracılığıyla veri işleme ve analizi de sağlar. |
Bulut bilişim ayrıca veri işleme teknolojilerinde de büyük bir yenilik getirmiştir. Büyük veri analizi için bulut tabanlı veri işleme sistemleri kullanılır. Bu sistemler, büyük veri setleri üzerinde hızlı işlemler yapmak ve veri analizi sonuçlarını hızlı bir şekilde elde etmek için tasarlanmıştır. Özellikle Hadoop ve Spark, büyük veri işleme sistemleri arasında en popüler olanlarıdır.
Bulut Tabanlı Veri Depolama Sistemleri
Bulut tabanlı veri depolama sistemleri her geçen gün daha fazla kullanıcı kazanırken, en popüler hizmetler Amazon S3, Microsoft Azure ve Google Drive’dır. Bu hizmetler arasındaki farklar ayrıntılı bir şekilde incelenerek sizler için derledik.
| Bulut Tabanlı Veri Depolama Sistemi | Özellikleri | Fiyatlandırma |
|---|---|---|
| Amazon S3 | – Yüksek ölçeklendirme– Farklı depolama sınıfları– Tüm dünyada 50’den fazla konumda sunucu | Sunulan hizmetin türüne göre değişiklik gösterir. |
| Microsoft Azure | – Görev tabanlı depolama– Veri kurtarma seçenekleri– Sağlam veri şifreleme | Sunulan hizmetin türüne göre değişiklik gösterir. |
| Google Drive | – Kolay dosya paylaşımı– Güncelleme takibi– Offline modu | Her kullanıcının ilk 15 GB ücretsizdir. Ücretli sınıf seçenekleri mevcuttur. |
Görüldüğü gibi, Amazon S3 yüksek ölçeklenebilir depolama sunarken, Microsoft Azure sağlam veri şifreleme çözümleri sunar. Google Drive kolay dosya paylaşımı ve kullanımı sağlar. Hangi hizmetin tercih edileceği kişisel ihtiyaca göre değişebilir ve fiyatlandırma konusunda da tercih edilen hizmetin sunumuna göre fiyat değişiklikleri gözlenebilir.
Amazon S3
Amazon S3 (Simple Storage Service), bulut tabanlı bir veri depolama hizmetidir. Amazon Web Services (AWS) tarafından sunulan S3, en popüler veri depolama hizmetlerinden biridir. Kullanıcıların tüm verilerini güvenli bir şekilde depolamasına ve dünyanın her yerinden erişmesine olanak tanır. Amazon S3, yüksek performanslı ve ölçeklenebilir bir depolama çözümüdür ve web sitelerinin, mobil uygulamaların, geliştiricilerin ve kuruluşların verilerini güvenli bir şekilde depolamaları için ideal bir seçenektir.
Amazon S3, kolay kullanımı, yüksek dayanıklılığı ve uygun maliyeti nedeniyle birçok kişi ve kuruluş tarafından tercih edilir. Ayrıca, verilerinizin yedeklenmesi ve korunması gibi konularda da özel olarak tasarlanmıştır.
- Yüksek veri güvenliği
- Ölçeklenebilir yapısı sayesinde büyüyen işletmeler için idealdir
- Kullanıcı dostu arayüzü ile kolay kullanılabilmektedir
Bunlar, Amazon S3’ün diğer veri depolama hizmetleri ile karşılaştırıldığında neden en popüler hizmetlerden biri olduğunu açıklamaktadır.
Google Drive
Google Drive, kullanıcılara bulut tabanlı depolama hizmetleri sunan bir servistir ve dünya genelinde milyonlarca kullanıcısı vardır. Google Drive’ın en son özellikleri arasında, kullanıcılar tarafından oluşturulan belgeleri geri alabilme, dosya senkronizasyonu ve arşivleme, dosyaların otomatik yedeklenmesi, dosyaların isteğe bağlı olarak paylaşılması ve mobil cihazlar üzerinden kolay erişim gibi özellikler yer almaktadır. Ayrıca, Google Drive, G Suite adı verilen bir dizi iş uygulaması ile entegre edilerek, kullanıcıların e-posta, takvim, belge düzenleme ve diğer ofis işleri için kullanabilecekleri bir çözüm sunar.
Google Drive, kullanıcılara dosya paylaşımı, düzenleme ve depolama gibi birçok kolaylıklar sağlarken, güvenlik açısından da son derece güvenilir bir platform olarak değerlendirilmektedir. Google güvenlik ekibi, kullanıcıların verilerinin güvende olduğunu sağlamak için sürekli çalışmaktadır.
Bulut Tabanlı Veri İşleme Sistemleri
Bulut tabanlı veri işleme sistemleri, büyük miktardaki verilerin analizinin yapılmasını kolaylaştırır. Bu sistemler, tüm verilerin yapısı ve ilişkileri hakkında etkili bir şekilde bilgi toplayabilir. Bu verilerin analiz edilmesi, önceden belirlenmiş hedeflerin daha iyi yönetilmesi ve işletme stratejilerinin geliştirilmesi açısından önemlidir.
Bulut tabanlı veri işleme sistemlerinin en büyük avantajlarından biri, işleme kapasitelerinin kaynak gereksinimlerine göre ölçülebilir ve dinamik olarak ayarlanabilmesidir. Bu özellikler, verilerin analizinde çoklu görevlerin işlenmesi ve çıktıların daha düşük maliyetlerle elde edilmesini sağlar.
Bazı bulut tabanlı veri işleme sistemleri arasında Hadoop ve Spark sayılabilir. Hadoop, büyük ölçekli veriler için kullanılan açık kaynak kodlu bir veri işleme yazılımıdır. Spark ise, veri işleme sürecini hızlandırmak için tasarlanmış bir açık kaynaklı bir veri işleme motorudur.
Bu sistemlere ek olarak, Amazon, Microsoft ve Google gibi büyük teknoloji şirketleri de bulut tabanlı veri işleme hizmetleri sunmaktadır. Bu hizmetler, veri analizi için gerekli olan donanım, yazılım ve kaynakları sağlar ve kullanıcılara ölçeklenebilir, daha uygun maliyetli ve daha hızlı veri işleme sağlar.
Bulut tabanlı veri işleme sistemleri, özellikle büyük ölçekli verilerin analizi için idealdir ve veri madenciliği, tahminsel analiz ve etkileşimli analiz gibi uygulamalar için kritik bir rol oynamaktadır.
Hadoop
Hadoop, verilerin büyük ölçekli işlemleri için kullanılan açık kaynak kodlu bir veri işleme ve depolama yazılımıdır. Hadoop, hem veri işleme hem de depolama için tasarlanmıştır ve büyük veri setlerini kümeler halinde işleyebilir. Apache Foundation tarafından geliştirilen bu yazılım, ölçeklenebilir bir veri depolama ve işleme çözümü sunar.
Hadoop, MapReduce adlı bir işleme modelini kullanır. MapReduce, verileri parçalara ayırarak her bir parçayı farklı bir bilgisayarda işler ve sonuçları birleştirir. Bu sayede veri işleme süresi kısalmış olur. Hadoop, ayrıca Hadoop Distributed File System (HDFS) adlı bir dosya sistemi kullanarak verilerin dağıtık bir şekilde depolanmasını sağlar.
Hadoop, NoSQL tabanlı veritabanlarının yanı sıra SQL tabanlı veritabanları da destekleyebilir. Bununla birlikte, yazılım karmaşık bir yapıya sahip olduğundan, uzman personel tarafından kullanılması önerilir. Ayrıca, Hadoop’un kümeler halinde işleme yapması, bu yazılımın yüksek performanslı ve ölçeklenebilir olduğu anlamına gelir.
Spark
Spark, veri işleme sürecini hızlandırmak için tasarlanmış bir açık kaynaklı bir veri işleme motorudur.
Spark, kullanıcılarına çok hızlı veri işleme imkanı sağlayan bir açık kaynaklı bir veri işleme motorudur. Apache Spark, Hadoop’a göre daha hızlı işlem sağlar. Veri yoğun işlemlerde, özellikle büyük veri çalışmalarında oldukça etkilidir. Spark, Paralel işleme, Mlib, Yapay Zeka, iş akışı yürütme ve birden fazla veri kaynağını destekleme konularında en iyi performansı gösterir. Spark’ın hazır birçok bileşeni vardır, ancak bu bileşenlerin yanı sıra ayrıca Spark’ın özel işlevleri de bulunmaktadır. Bunların yanı sıra Spark’ın veri işleme sürecinde esnek ve kullanıcı dostu arayüzü de kullanıcıların tercih etmesine neden olmaktadır.
Kantitatif Finans (Quantitative Finance)
Blok zincir teknolojisi ve büyük veri, finans sektöründe nasıl kullanılıyor?
Kantitatif finans, finansal veri analizinde matematiksel ve istatistiksel yöntemlerin kullanımını içerir. Blok zincir teknolojisi ve büyük veri, finansal kurumların verileri koruma, analiz etme, işleme ve kullanma yeteneğini arttırmak için kullanılır.
Blok zincir teknolojisi, finans sektöründe özellikle de dijital para birimleri için kullanılır. Değişmez ve güvenli bir kayıt tutma yöntemi olarak blok zinciri, hileli işlemlere karşı koruma sağlar. Ayrıca, finansal sözleşme yönetimi ve ticareti için de uygulanabilir.
Büyük veri analizi, finansal kurumların milyonlarca veri noktasını hızlı bir şekilde analiz edebilmesini sağlar. Bu sayede, finansal risk analizi, müşteri davranışları, pazar trendleri ve daha birçok konuda veriye dayalı kararlar alınabilir. Büyük veri analizi ayrıca finansal dolandırıcılığı ve suçları önleme konusunda da yardımcı olabilir.
Özetle, blok zinciri ve büyük veri analizi, finans sektörünün gelişmesine ve daha akıllı, veriye dayalı kararlar almasına yardımcı olan önemli teknolojilerdir.
Büyük Veri ve Makine Öğrenimi (Big Data and Machine Learning)
Büyük veri ve makine öğrenimi, günümüz teknolojilerinde çok önemli yer tutan ve sürekli gelişen alanlardan biridir. Büyük veri, hızlı bir şekilde işlenip analiz edilmesi gereken devasa miktarda verileri ifade ederken, makine öğrenimi ise verileri otomatik olarak analiz edip sonuçlar çıkarılması için kullanılan bir algoritma kümesidir.
Bu teknolojilerin veri depolama ve işlemede kullanımı da oldukça yaygındır. Büyük veri depolama sistemleri, MapReduce, HDFS, NoSQL vb. teknolojiler ile sağlanmaktadır. Makine öğrenimi, verilerin analiz edilmesi, özniteliklerin bulunması, sınıflandırılması, tahmini ve öğrenilmesi için kullanılır.
Bu teknolojilerin kullanımı, çeşitli sektörlerde yaygın olarak görülmektedir. Finans, sağlık, e-ticaret, üretim, enerji vb. sektörlerde veri depolama ve işleme teknolojileri kullanılmaktadır. Örneğin, internet siteleri kişilerin verilerini toplayarak müşteri davranışlarını analiz ederek daha etkili hale getirebilirler.
| Makine Öğreniminin Kullanıldığı Alanlar | Büyük Verinin Kullanıldığı Alanlar |
|---|---|
| Sınıflandırma | Kişisel veri toplama ve analiz |
| Tahmin | Sosyal medya analizi |
| Öğrenme | Müşteri davranışı analizi |
Bu teknolojilerin kullanımı, işletmelerin daha hızlı ve akıllı kararlar almasına olanak tanır. Ancak, bu teknolojilerin kullanımı aynı zamanda veri güvenliği konusunda da bir takım sorunları ortaya çıkarabilir. Bu nedenle, veri depolama ve işleme sistemleri yanı sıra güvenliğin sağlanması önemlidir.
Predictive Analytics
Tahminsel analiz veya öngörücü analiz, büyük veri işleme teknolojileri sayesinde günümüzde daha sık kullanılan bir veri analizi yöntemidir. Büyük veri setleri üzerinde yapay zeka yöntemleri ile veri modellemesi gerçekleştirerek gelecekteki olaylar için tahminlerde bulunma işlemidir. Öngörücü analiz teknikleri, finansal risklerin belirlenmesi, pazarlama stratejilerinin geliştirilmesi, müşteri davranışlarının anlaşılması, satış tahmini ve tedarik zinciri yönetimi gibi pek çok alanda etkili bir şekilde kullanılır. Tahminsel analizler için büyük veri depolama sistemleri ve bu sistemlerle uyumlu yazılımların kullanılması oldukça önemlidir.
Büyük Veri Depolama Sistemleri
Büyük verilerin depolanması ve işlenmesi için kullanılan farklı sistemler bulunmaktadır. Bu sistemler arasında MapReduce, HDFS, NoSQL, MongoDB ve Cassandra yer almaktadır.
MapReduce, büyük veri setlerini parçalara ayırarak işlemek ve işlem sonuçlarını bir araya getirmek için kullanılan bir programlama modelidir. HDFS, büyük veri dosyaları için bir dosya sistemi olarak kullanılır ve yedeklemeler oluşturmak için bir replikasyon özelliği vardır. NoSQL, yapısal olmayan verilerin depolanması ve işlenmesi için kullanılan bir veritabanı teknolojisidir.
MongoDB, NoSQL veritabanında kullanılan bir doküman tabanlı veritabanı sistemi olarak bilinir ve ölçeklenebilirliğe sahiptir. Cassandra, bir NoSQL veritabanı olup yüksek ölçeklenebilirliğe sahiptir ve sıfır tek nokta hatası prensibine dayalıdır.
Büyük veri depolama sistemleri ile ilgili daha fazla bilgi için aşağıdaki tablo, farklı depolama sistemleri arasındaki özellikleri karşılaştırmak için kullanılabilir.
| Sistem | Tanımı | Kullanım Alanları |
|---|---|---|
| MapReduce | Büyük veri setlerini işlemek için kullanılan bir programlama modeli. | Veri analizi, web tarayıcıları, bilgisayar grafikleri, arama motorları. |
| HDFS | Büyük veri dosyaları için bir dosya sistemi olarak kullanılır ve yedeklemeler oluşturmak için bir replikasyon özelliği vardır. | Büyük veri depolama, veri işleme, veri analizi, veri yönetimi. |
| NoSQL | Yapısal olmayan verilerin depolanması ve işlenmesi için kullanılan bir veritabanı teknolojisi. | Web uygulamaları, sosyal ağlar, e-ticaret siteleri. |
| MongoDB | NoSQL veritabanında kullanılan bir doküman tabanlı veritabanı sistemi. | Adtech, e-ticaret, sosyal medya, finans. |
| Cassandra | NoSQL veritabanı olup yüksek ölçeklenebilirliğe sahip ve sıfır tek nokta hatası prensibine dayalıdır. | Telekomünikasyon, finans, sağlık hizmetleri, e-ticaret. |
Veri Depolama Güvenliği
Veri depolama sistemlerinin güvenliği son derece önemlidir. Bu nedenle, veri depolama güvenliği yöntemleri kullanılarak, depolanan verilerin korunması sağlanmalıdır. Bu yöntemler, verilerin şifrelenmesini, güvenlik protokolleri ve standartlarının uygulanmasını, yetkilendirme ve erişim kontrolünü içerir.
Güçlü şifreleme yöntemlerini kullanarak kullanıcıların verilerini korumak, veri depolama güvenliğini artırır. Ayrıca, veri depolama sistemlerinde erişimi kısıtlamak için yetkilendirme ve erişim kontrolü yöntemleri kullanılmalıdır. Bu, sadece yetkili kişilerin ve sistemlerin verilere erişebileceği anlamına gelir.
Veri depolama sistemlerinde güvenlik protokolleri ve standartları kullanarak, verilerin korunması garantilenir. Bu protokoller genellikle veri güvenliği yönetim sistemleri, güvenlik duvarları, güvenlik politikaları, erişim hakları ve denetimler gibi bir dizi önlemi içerir.
Diğer bir alışılmış yöntem de veri depolama işlemlerinin yönetimi için bir veri güvenliği görev gücü oluşturmaktır. Bu, sistemlerin tamamen yönetilmesi, izlenmesi ve güncellenmesi için bir takım atamak anlamına gelir.
Sonuç olarak, veri depolama sistemlerinin güvenliği önemli bir konudur. Veri gün geçtikçe önem kazanırken, veri depolama güvenliğinin sağlanması alarm durumunu oluşturur. Bu nedenle, şifreleme, yetkilendirme, erişim kontrolü yöntemleri gibi veri depolama güvenliği yöntemleri kullanılmalıdır.
Güvenlik Protokolleri ve Standartları
Günümüzde veri depolama ve işleme sistemlerinin önemi artarken, bu sistemlerin güvenliği de aynı önemde. Güvenli veri depolama ve işleme sistemleri için belirli protokoller ve standartlar oluşturulmuştur.
Bu protokoller ve standartlar, veri güvenliğini koruyan belirli kurallar ve yönergelerdir. Örneğin, SSL/TLS protokolü, web siteleri arasındaki veri iletimi sırasında güvenliği garanti ederken, HIPAA standartları, tıbbi verilerin güvenliğini sağlamak için kullanılır.
Güvenlik protokolleri ve standartlarının doğru uygulanması, veri depolama ve işleme sistemlerinin güvenilirliğini sağlar. Bunların uygulanması için, belirli süreçlerin açık bir şekilde belirlenmesi gerekir. Bu süreçler, veri güvenliği yönergelerinin tam olarak uygulanmasını garanti eder.
Ayrıca, düzenli olarak güncelleme yapmak ve güvenlik açıklarını tespit etmek için düzenli olarak denetim yapmak da önemlidir. Bu şekilde, veri depolama ve işleme sistemlerinin güvenliği her daim garanti altında olur.
Veri Şifreleme
Veri şifreleme teknikleri, verilerin çalınmasını ve kötü amaçlı kullanımını önlemek için kullanılır. Şifreleme yöntemleri, verileri anlaşılmaz hale getirerek kötü niyetli kişilerin erişimini engeller. Güvenli veri depolama ve işleme için kullanılan en yaygın şifreleme türleri AES ve RSA şifrelemeleridir.
AES (Advanced Encryption Standard) şifreleme, hem hükümet kurumları hem de özel sektör tarafından kullanılan şifreleme standardıdır. Bu şifreleme yöntemi, verilerin güvenliğini sağlamak için kullanılan en güçlü yöntemlerden biridir. AES şifrelemesi, 128, 192 ve 256 bit anahtar boyutlarından biri ile şifrelenebilir.
RSA (Rivest-Shamir-Adleman) şifreleme ise genellikle dijital imza ve veri şifreleme işlemlerinde kullanılan bir şifreleme türüdür. Bu şifreleme yöntemi, genellikle güvenli veri transferi için kullanılır. RSA şifrelemesi, açık ve özel anahtarlar olmak üzere iki anahtar kullanır.
Veri şifreleme teknikleri, güvenli veri depolama ve işleme için en önemli yöntemlerden biridir. AES ve RSA gibi şifreleme teknikleri, verilerin güvenliğini sağlamak için kullanılan en sağlam yöntemlerden bazılarıdır. Güvenlik, veri depolama ve işleme teknolojilerinde son derece önemlidir ve doğru şifreleme yöntemleri seçilmelidir.
Gelecekte Veri Depolama ve İşleme Teknolojileri
Gelecekte veri depolama ve işleme teknolojileri, daha hızlı ve daha güçlü sistemlerle birlikte daha büyük hacimlerde verileri yönetmek için tasarlanacak. Yüksek bant genişliği, akıllı işlemciler ve daha fazla depolama kapasitesi, gelecekte bu teknolojilerin gelişiminde önemli rol oynayacak.
Bu yeni teknolojiler arasında kuantum bilgisayarlar, nanoteknoloji ve yapay zeka gibi alanlar yer alıyor. Kuantum bilgisayarlar, normal bilgisayarlardan milyonlarca kat daha güçlü olacağı için büyük veri setlerini daha hızlı işleyebilirler.
Nanoteknoloji, daha küçük boyutlu cihazların ve depolama aygıtlarının üretilmesine olanak tanıyarak daha yüksek veri yoğunluğu sağlar. Yapay zeka, veri analizinde daha sofistike ve geniş kapsamlı sonuçlar elde etmek için kullanılabilir.
Ayrıca, daha güvenli veri depolama sistemleri ve daha gelişmiş güvenlik protokolleri, veri güvenliğinin sağlanması için büyük önem taşıyacak.
Kuantum Bilgisayarlar
Kuantum bilgisayarları, geleneksel bilgisayarlardan farklı olarak, kuantum mekaniğinin temel prensiplerine dayanır. Bu nedenle, kuantum bilgisayarları, geleneksel bilgisayarlara göre çok daha hızlı ve daha güçlüdür. Kuantum bilgisayarlarının veri depolama ve işlemede kullanımı şu anda araştırma aşamasındadır ve potansiyel olarak büyük sonuçlar verebilir.
Kuantum bilgisayarları, karmaşık matematiksel problemleri çok daha hızlı bir şekilde çözebilirler ve bunlar sayesinde finans, siber güvenlik ve tıp gibi birçok endüstri için büyük avantajlar sağlayabilirler. Kuantum bilgisayarları, finans endüstrisinde risk analizi ve portföy yönetimi gibi işlemleri hızlandırabilir ve daha doğru sonuçlar verebilir. Bununla birlikte, kuantum bilgisayarları veri güvenliği için de önemli bir risk oluşturabilir, çünkü verileri çok daha kolay ve hızlı bir şekilde çözülebilir hale getirebilirler.
Gelecekte, kuantum bilgisayarları, yapay zeka, nöron ağları ve büyük veri analizinde kullanılabilecek ve veri depolama ve işleme için yeni bir çağın başlangıcını yaratabileceklerdir.
