AWS vs Azure Sahada: Bir Çoklu-Bulut Stratejisi Vakası — Hangi Workload Nereye, Migration Lessons Learned

“AWS mı Azure mı?” sorusu kafalarda dolaşıyor. Ardahan’da Avrupa pazarına dijital matbu evrak yönetim SaaS hizmeti veren 32 mühendisli bir firma, son 3 yılda her ikisini birden kullanma kararı verdi. Bu yazı sahada hangi workload’un nereye yatkın olduğunu vakayla anlatıyor.

AWS ve Azure Genel Karşılaştırma

Konu AWS Azure
Pazar payı (2026 yaklaşık) ~~%~~32 ~~%~~24
Kuruluş yılı 2006 2010
Servis sayısı ~~~~280+ ~~~~220+
Region (TR yakını) EU-Central (Frankfurt), Stockholm Northeurope (Dublin), Westeurope (Amsterdam)
TR datacenter Yok (henüz) Yok (yakında planlandı)
Enterprise (Microsoft) entegre Sınırlı Güçlü (M365, AD, SQL, .NET)
Open-source ekosistem Geniş Geniş (sonradan iyileşti)
Lambda (FaaS) En olgun Functions (iyi, ama Lambda kadar değil)
Kubernetes EKS AKS (managed daha pratik)

Bu Vakada Çoklu-Bulut Stratejisi

Workload Bulut Sebep
Müşteri-facing web app Azure App Service + .NET native
API Gateway Azure (APIM) Yönetim güçlü
OLTP DB (transactions) Azure SQL SQL Server know-how, Hybrid Benefit
Document storage (matbu evrak PDF) AWS S3 Olgun, ucuz, lifecycle güçlü
Big data analytics AWS (Redshift) Mevcut müşteri AWS’de, integrate kolay
Machine learning (OCR, NER) AWS SageMaker Data scientist preferred
Email + collab Azure (M365) Tüm şirket M365
Identity Azure (Entra ID) SSO + MFA + CA
CDN Cloudflare Bulut bağımsız
DNS Cloudflare Bulut bağımsız
Monitoring Datadog Multi-cloud single pane

Workload-Cloud Uygunluk Çerçevesi

Azure’a Yatkın Workload

  • .NET tabanlı uygulama
  • Active Directory / Entra ID identity
  • SQL Server (Hybrid Benefit %~~25-40)
  • M365 entegre senaryolar (Teams, Power Platform)
  • Power BI tabanlı analytics
  • Enterprise hibrit (Azure Arc on-prem)
  • Defender XDR + Sentinel SIEM

AWS’a Yatkın Workload

  • Open-source (Linux, Python, Go) microservice
  • S3 tabanlı document/data lake
  • Lambda function (yoğun event-driven)
  • SageMaker ML
  • DynamoDB NoSQL
  • Redshift data warehouse
  • EKS Kubernetes
  • Mevcut AWS şirketi ekosistem

Servis Karşılığı (Mapping)

AWS Azure
EC2 Virtual Machines
S3 Blob Storage
RDS (PostgreSQL/MySQL) Azure DB for PostgreSQL/MySQL
DynamoDB Cosmos DB
Lambda Azure Functions
API Gateway API Management
EKS AKS
ECS / Fargate Container Apps
CloudFront Front Door / CDN
Route 53 Azure DNS
VPC VNet
IAM Entra ID + RBAC
CloudWatch Azure Monitor
CloudFormation ARM / Bicep
SQS / SNS Service Bus / Event Grid
Kinesis Event Hubs
Redshift Synapse Analytics
Glue Data Factory

Çoklu-Bulut Mimarisinin Zorlukları

Zorluk Çözüm
Identity (her bulutta ayrı) Tek IDP (Entra ID), AWS’a SAML federate
Networking (cross-cloud VPN) Site-to-Site VPN veya Megaport gibi private connectivity
Veri transfer maliyeti (egress) S3 ↔ Azure Blob: dikkatli, ücretli. Strateji: data orada kalsın
Monitoring (her bulutta ayrı) Datadog / Grafana Cloud / New Relic — bulut bağımsız
Skill set Ekipte hem AWS hem Azure expert + cross-train
Cost management Tek dashboard (CloudHealth, Cloudability, Apptio)
IaC tek standart Terraform (multi-cloud) veya Pulumi

Çoklu-Bulut’un Avantajları (Bu Vakada)

  1. Best-of-breed: Her workload en uygun buluta
  2. Vendor lock-in azaltma: Tek vendor’a bağlı değil
  3. Müşteri uyumu: Müşteri AWS’de ise integration kolay
  4. Pazarlık gücü: 2 vendor’dan kota fiyatı al
  5. Region çeşitliliği: Avrupa müşterisi → Azure WE, ABD müşterisi → AWS US

Çoklu-Bulut’un Dezavantajları

  1. Operasyonel karmaşıklık 2-3x
  2. Skill yatırımı (her iki bulut)
  3. Data egress maliyeti
  4. Tooling parçalı (custom integration)

Sonuç: Ne Zaman Çoklu-Bulut?

Durum Tavsiye
Küçük şirket (<50 dev) Tek bulut (operasyon yükü)
Orta şirket (50-300) Tek primary + nadiren ikinci (compliance)
Enterprise + global Çoklu-bulut mantıklı
Müşterileri farklı bulutlarda Çoklu-bulut müşteri yakını
Regulatory (vendor diversification zorunlu) Çoklu-bulut zorunlu

Sahada Düşülen Üç Tuzak

  1. “En popüler AWS, AWS alalım” demek: Microsoft stack şirketinde AWS = ek eğitim + entegrasyon zorluğu. Workload + ekip skill matter.
  2. Çoklu-bulut’u “DR için ikinci bulut” sanmak: Aynı uygulamayı 2 bulutta DR-ready tutmak çok pahalı. Her bulutta farklı workload daha mantıklı.
  3. Egress maliyeti hesaplamamak: S3’ten Azure’a veri çekmek aylık $$$. Data orada kalsın, compute oraya gitsin.

CloudSpark olarak çoklu-bulut stratejisi, AWS-Azure workload uygunluk analizi, identity federation, multi-cloud monitoring (Datadog, Grafana) ve Terraform tabanlı IaC için danışmanlık veriyoruz.

🇹🇷 Türkçe🇬🇧 English🇩🇪 Deutsch🇫🇷 Français🇸🇦 العربية🇷🇺 Русский🇪🇸 Español