SAP sistemleriniz, şirketinizin dijital sinir sistemi gibi… Peki, bu hayati sistemlerin yönetimi, tıpkı deneyimli bir pilotun uçağı sezgisel olarak kontrol etmesi gibi mi olmalı, yoksa yapay zekanın (AI – Artificial Intelligence) sunduğu öngörü ve hassasiyetle mi? Artık SAP Basis dünyasında rüzgarlar değişiyor. Geleneksel yönetim anlayışının yerini, sistemlerin dilini anlayan, potansiyel sorunları ayak izlerinden tanıyan ve performansı bir orkestra şefi gibi yöneten akıllı algoritmalar alıyor. Bu sadece bir gelecek öngörüsü değil; SAP Basis hizmetlerinde yapay zekanın sessiz devrimi çoktan başladı.
Bu devrim, karmaşık log denizlerinde kaybolmak yerine, anormallikleri bir radar gibi tespit eden, olası kesintileri kristal küreden bakar gibi öngören ve tekrarlayan görevleri bir sihirbaz edasıyla otomatikleştiren yapay zeka uygulamalarıyla şekilleniyor. SAP sistemlerinizin kalbi daha hızlı atabilir, daha az yorulabilir ve geleceğe çok daha güvenle bakabilir. Gelin, bu dönüşümün perde arkasına birlikte bakalım ve SAP Basis yönetiminde yapay zekanın güncel uygulamalarını ve ufuk açan trendlerini keşfedelim.
1. SAP Basis ve Yapay Zeka Neden Bir Araya Geliyor?
SAP Basis yöneticileri, uzun yıllardır sistem sürekliliğini sağlamak ve kullanıcı deneyimini iyileştirmek amacıyla yoğun operasyonel görevler üstleniyor. Ancak günümüzde sistem mimarilerinin katmanlı hale gelmesi, SAP ortamlarının hibrit yapılarla büyümesi, SAP sistemlerinin karmaşıklığı ve yönetilmesi gereken büyük veri hacmi, geleneksel yönetim metotlarını yetersiz kılıyor. Yapay zeka, bu noktada devreye girerek sadece reaktif değil, proaktif bir SAP Basis yönetim modeli sunuyor. Yeni yaklaşım, arızaları meydana geldikten sonra çözmek yerine, olası sapmaları erken aşamada tespit ederek önlemeye odaklanıyor. Yapay zekâ, sunduğu öngörü yetenekleri, otomasyon kapasitesi ve büyük veri analizi becerisiyle SAP Basis yönetiminde köklü bir dönüşümün kapılarını aralıyor.
Özellikle SAP sistem günlüklerinden ve performans metriklerinden elde edilen veriler, yapay zeka algoritmaları için adeta bir veri madeni işlevi görüyor. Geleneksel araçlar belirli eşik değerlerine bağlıyken, yapay zeka dinamik modellemelerle her sistemin kendi davranışsal normallerini öğrenebiliyor. Böylece CPU artışı, bellek tüketimi veya RFC çağrı patlamaları gibi olağan dışı durumları, yalnızca istatistiksel eşik aşımıyla değil, bağlam analizine dayalı olarak tespit edebiliyor. Bu da SAP Basis ekiplerine daha az “yanlış alarm”, daha fazla “doğru müdahale” fırsatı sunuyor.
SAP Basis ile yapay zekanın birleşimi sadece bir teknoloji trendi değil; eski yönetim paradigmalarının evrimi. Statik sistem izleme yerine, adaptif ve öğrenen altyapılar oluşturmak artık rekabet avantajı sağlıyor. Bu dönüşümü erken benimseyen kurumlar, sadece operasyonel verimlilik kazanmıyor; aynı zamanda SAP ortamlarının iş sürekliliğine doğrudan katkı yaparak dijital dönüşüm projelerinin başarısını da güvence altına alıyor.
2. SAP’nin Yapay Zeka ile İlgili Kendi Çözümleri
SAP, yapay zekanın potansiyelinin farkında olarak, kendi portföyüne çeşitli yapay zeka tabanlı çözümler entegre etmektedir. Bu çözümler, sadece genel iş süreçlerini iyileştirmekle kalmayıp, aynı zamanda SAP sistemlerinin yönetimini ve performansını optimize etmeye yönelik yetenekler de sunmaktadır.
SAP’nin Stratejik Yaklaşımı: Yapay Zeka’yı İş Sürecinin Bir Parçası Yapmak
SAP’nin genel yaklaşımı, yapay zekayı (AI) ayrı bir teknoloji katmanı olarak değil, iş süreçlerinin doğal bir parçası haline getirmek. Bu strateji sayesinde SAP müşterileri, AI teknolojilerini farkında bile olmadan kullanmaya başlayabiliyor. Yani ek bir öğrenme eğrisi yaratılmadan, doğrudan süreç optimizasyonu sağlanıyor.
SAP’nin yapay zeka stratejisi, makine öğrenimi, doğal dil işleme ve tahmini analitik gibi alanlarda yoğunlaşıyor. SAP’nin yapay zeka çözümleri, SAP S/4HANA gibi temel iş uygulamalarına doğrudan entegre edilmekte, böylece kullanıcılar yapay zeka yeteneklerinden doğal iş akışları içinde faydalanabilmektedir. SAP’nin bu yapay zeka odaklı yaklaşımı, işletmelerin sadece bugünü yönetmelerine değil, aynı zamanda geleceğe yönelik öngörüler elde etmelerine de olanak tanıyor. SAP Basis ekipleri için bu durum, gelecekte SAP’nin kendi yapay çözümlerinin sistem yönetimi ve optimizasyonunda daha etkin roller üstlenebileceği anlamına gelmektedir.
SAP Leonardo: SAP’nin Yapay Zeka (AI) Yolculuğunun İlk Adımı
SAP’nin yapay zeka serüveni, 2017 yılında tanıttığı SAP Leonardo platformu ile başladı. Leonardo, sadece yapay zekayı değil, aynı zamanda nesnelerin interneti (IoT), blockchain ve analitik teknolojilerini de kapsayan bütünsel bir inovasyon paketi sunuyordu.
SAP Leonardo sayesinde şirketler, SAP ortamında makine öğrenmesi modelleri geliştirip mevcut iş süreçlerine entegre etmeye başlayabildi. Özellikle üretim, tedarik zinciri ve bakım operasyonlarında ilk yapay zeka destekli senaryolar bu platformla hayata geçti.
Her ne kadar bugün SAP Business AI gibi daha odaklı çözümler öne çıksa da, SAP Leonardo, şirketin AI vizyonunun temellerini atan önemli bir kilometre taşıdır.
SAP Business AI: Platform Seviyesinde Zeka
SAP, yapay zekayı iş süreçlerinin ayrılmaz bir parçası haline getirmek için SAP Business AI platformunu sunuyor. Bu platform, SAP çözümlerine gömülü yapay zeka yetenekleri kazandırırken, S/4HANA, SuccessFactors ve Customer Experience gibi sistemlerde doğrudan iş akışlarına entegre ediliyor. SAP Business AI’nin farkı, genel amaçlı bir yapay zeka platformu olmaktan çok, iş süreçlerine özel öğrenen modeller geliştirmesidir. Yani bu platform her şirketin kendi veri seti üzerinden uyarlanabilir çözümler üretebilmesine imkân tanıyor.
SAP AI Core ve SAP AI Launchpad: Kurumsal Altyapı
SAP AI Core, yapay zeka modellerinin geliştirilmesi, eğitilmesi ve konuşlandırılması için merkezi bir platform sunuyor. Veri bilimcileri ve geliştiricilerin farklı AI çerçevelerini (TensorFlow, PyTorch vb.) kullanarak modeller oluşturmasına, bunları SAP ortamına entegre etmesine ve ölçeklendirmesine olanak tanıyor. Daha teknik düzeyde, SAP AI Core altyapısı ile geliştiriciler ve Basis ekipleri, kendi AI modellerini SAP sistemleriyle entegre bir şekilde çalıştırabiliyor.
SAP AI Core, kurumsal AI uygulamalarının yaşam döngüsünü yönetmek için kritik bir altyapı sağlıyor. SAP Basis açısından, bu platform gelecekte özel sistem izleme, anomali tespiti veya tahmini bakım modelleri geliştirmek için kullanılabilir.
SAP AI Launchpad ise bu modellerin yaşam döngüsünü yönetmek, deploy etmek ve izlemek için SAP tarafından sunulan merkezi bir kontrol paneli gibi çalışıyor. Farklı AI servislerini ve modellerini merkezi bir noktadan izleme, yönetme ve kullanma imkanı sunuyor. İş kullanıcılarının AI uygulamalarına kolayca erişebilmesini ve bu uygulamalardan değer elde etmesini sağlar. SAP Basis bağlamında, AI Launchpad, AI Core üzerinde geliştirilen özel Basis yönetimi modellerinin operasyonel hale getirilmesi ve Basis ekipleri tarafından kullanılabilir hale getirilmesi için önemli bir rol oynayabilir.
Özellikle AI tabanlı tahmin modellerinin SAP iş akışlarına entegre edilmesinde bu iki ürün kritik rol oynuyor. Basis tarafında rollout ve lifecycle management süreçleri doğrudan bu platformlar üzerinden takip edilebiliyor.
SAP Joule: Yeni Nesil Yapay Zeka Asistanı
SAP’nin yakın dönemde tanıttığı Joule, sistem genelinde çalışan bir generative AI (üretken yapay zeka) çözümüdür. Joule, SAP sistemleri içinde doğal dilde sorular sorarak bilgiye ulaşmayı kolaylaştırıyor. Örneğin, “Bu ayın en çok geciken siparişleri göster” gibi bir komutu SAP Fiori ekranları üzerinden doğrudan çalıştırabiliyor.
SAP Joule, kullanıcıların sistemlerle doğal dilde etkileşim kurmasını sağlayarak bilgiye daha hızlı ulaşmalarına, görevleri tamamlamalarına ve içgörüler elde etmelerine yardımcı oluyor. SAP Joule, farklı SAP uygulamalarına entegre edilerek kullanıcı deneyimini iyileştirmeyi ve verimliliği artırmayı mümkün kılar.
SAP Basis tarafında Joule’un önemi, teknik destek işlemlerinin hızlandırılmasında ortaya çıkıyor. Özellikle log analizi, sistem durumu sorgulama, temel analizler yapma, belirli görevleri başlatma ve olay tespiti gibi işlemlerde kullanılarak, günlük operasyonel yükü ciddi şekilde azaltabiliyor.
3. SAP Basis Hizmetlerinde Yapay Zekanın Güncel Uygulama Alanları
Yapay zeka araçları, karmaşık görevleri otomatikleştirerek ve karar alma süreçlerini destekleyerek kurumsal IT operasyonlarında devrim yaratmaya hazırlanıyor. Gartner, yapay zeka araçlarının 2028 yılına kadar tüm IT operasyon araçlarının %60’ında uygulanacağını öngörüyor. McKinsey araştırmasına göre şirketler, yapay zekâdan (özellikle üretken yapay zekâdan) değer yaratmak için iş akışlarını yeniden tasarlamaya, yönetişim yapılarını güçlendirmeye ve riskleri yönetmeye başlıyor. Ancak genel olarak uygulamalar hâlâ erken aşamada ve büyük şirketler, yapay zekâdan anlamlı finansal kazanç sağlama konusunda daha hızlı ilerliyor.
Yapay zekâ, SAP Basis hizmetlerinde artık yalnızca destekleyici bir araç değil; sistem yönetiminin, optimizasyonunun ve güvenliğinin ayrılmaz bir bileşeni hâline geliyor. Bu bölümde, günümüzde SAP Basis alanında yapay zekâdan nasıl faydalanıldığını ve hangi uygulama alanlarının ön plana çıktığını ele alıyoruz.
Proaktif Sistem İzleme ve Anomali Tespiti
Klasik SAP Basis izleme sistemleri, belirli eşik değerlerine dayalı alarmlar üretir. Ancak bu sistemler, arka plandaki değişim dinamiklerini göz ardı eder.
Yapay zeka ise sadece mevcut veriye değil, veri davranışına odaklanır. Örneğin, CPU kullanımı belli bir süre boyunca düzenli artış gösteriyorsa ancak eşik değeri aşılmamışsa, geleneksel sistemler bunu göz ardı eder. Oysa AI destekli bir sistem, bu artışı sapma olarak tanımlar ve erken uyarı üretir.
Bu yaklaşım özellikle batch job yönetimi, HANA memory kullanımı, iç içe geçmiş RFC çağrılarının takibi gibi konularda fark yaratır. Otomatik öğrenen modeller sayesinde, sistem normalden sapmayı kendisi belirler; önceden tanımlı kurallara bağlı değildir. Bu da arıza öncesi tespitte insan dikkatinin kaçırabileceği detayları yakalamayı mümkün kılar.
Otomatik Root Cause (Kök Neden) Analizi : Arızayı Değil Nedeni Görmek
SAP Basis’te performans düşüşü ya da hata oluştuğunda, sistem yöneticisi geleneksel olarak farklı log’ları, işlem geçmişlerini ve kullanıcı aktivitelerini tek tek analiz ederek kök nedeni bulmaya çalışır. Bu zahmetli süreç saatler, hatta günler alabilir.
İşte bu noktada yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) çözümleri devreye girerek oyunu değiştiriyor. Bu akıllı sistemler, çeşitli veri kaynaklarını (uygulama logları, performans metrikleri, kullanıcı aktiviteleri, altyapı logları vb.) senkronize bir şekilde analiz ederek problemi tetikleyen temel nedenleri önceliklendirir. Denetimsiz öğrenme algoritmaları anomalileri tespit ederken, sınıflandırma algoritmaları olası kök nedenleri tahmin edebilir. Doğal dil işleme (NLP) ise loglardaki metinsel bilgiyi anlamlandırır. Bu sadece sorun tespit etme (troubleshooting) sürecinde zaman kazandırmakla kalmaz, aynı zamanda sistem davranışlarını sürekli öğrenerek ve adapte olarak, tekrar eden hataların modellenmesini ve potansiyel sistem zafiyetlerinin derinlemesine ortaya çıkarılmasını sağlar. Graf teorisi gibi yaklaşımlar ise sistem bileşenleri arasındaki ilişkileri görselleştirerek arıza zincirlerini anlamaya yardımcı olur.
Bazı firmalar, bu tür otomatik kök neden analizlerini Lama, AIOps ve Runbook otomasyon sistemleriyle entegre ederek, tanı sonrası otomatik çözüm adımlarını bile başlatabiliyor. Bu sayede sadece sorunu değil, çözümü de hızlandıran, insan uzmanlığının rehberliğinde sürekli iyileşen döngüsel bir sistem kuruluyor.
Tahmini Bakım ve Kaynak Yönetimi: Optimizasyon Önerileri
Yapay zeka, sistem kaynaklarının (CPU, bellek, disk vb.) kullanım trendlerini analiz ederek gelecekteki kapasite ihtiyaçlarını doğru bir şekilde tahmin edebilir. Ayrıca, sistem bileşenlerinin arıza olasılıklarını öngörerek proaktif bakım planlaması yapılmasını sağlar. Bu sayede, plansız kesintiler azalır ve kaynakların daha verimli kullanılması sağlanır.
Yapay zeka algoritmaları, sistem performansını etkileyen faktörleri sürekli olarak analiz ederek optimizasyon için öneriler sunar. Örneğin, veri tabanı ayarlarında iyileştirmeler, gereksiz süreçlerin sonlandırılması veya kaynak tahsisinin yeniden düzenlenmesi gibi konularda akıllı öneriler ortaya koyar.
Transport Süreçlerinde Yapay Zeka Desteği
SAP dünyasında en çok hata yapılan alanlardan biri de transport yönetimidir. Uygulama katmanındaki bir değişiklik, sistem istikrarını doğrudan etkileyebilir.
AI sistemleri, geçmiş transport hareketlerini ve sonuçlarını analiz ederek hangi tür nesne değişikliklerinin daha yüksek risk taşıdığını öğrenebilir. Örneğin, bir programın belirli modüllerinde yapılan değişikliklerin sonrasında CPU tüketimi artmışsa, AI (yapay zeka) bu örüntüyü bir “risk paterni” olarak işaretler.
Böylece ilerleyen süreçlerde benzer transport istekleri oluştuğunda sistem yöneticisine “yüksek riskli değişiklik” uyarısı gönderilir.
Bazı platformlar, bu tahminlemeyi CI/CD pipeline’larına entegre ederek ön onay sürecini akıllandırmak için kullanıyor.
SAP HANA Performans Optimizasyonu
SAP HANA, bellek içi çalışan bir veri tabanı olduğu için performans izleme çok katmanlıdır. Index yapıları, bellek kullanımı, paralel işlem yükü ve sorgu yoğunluğu sürekli gözlemlenmelidir.
AI destekli sistemler bu katmanlardan gelen verileri birleştirerek, nerede darboğaz oluştuğunu kestirimsel olarak öngörebilir. Örneğin, belirli saatlerde tekrarlayan sorguların sistem belleğinde nasıl yer kapladığı öğrenilerek cache optimizasyonu önerileri üretilebilir.
Ayrıca bazı yapay zeka çözümleri, query tuning önerilerini otomatik olarak üretip geliştiriciye iletecek kadar gelişmiş durumda.
SAP HANA ile AI entegrasyonu, özellikle yüksek hacimli veri analizleri yapılan sektörlerde (finans, üretim, perakende) fark yaratıyor.
Kullanıcı Davranışı ve Yetki Anomalileri
SAP sistemlerine giriş yapan kullanıcıların işlem alışkanlıkları ve erişim örüntüleri, aynı zamanda birer güvenlik sinyalidir. AI sistemleri, kullanıcı davranışlarındaki sapmaları tespit ederek yetki suistimali, hesap paylaşımı veya potansiyel siber saldırı girişimlerini erkenden belirleyebilir.
Örneğin, bir kullanıcı her gün 09:00–17:00 arası belirli işlemleri yaparken, bir sabah 04:30’da büyük hacimli veri indirme işlemi gerçekleştiriyorsa, AI bunu alışılmadık bir hareket olarak algılayabilir.
AI sistemleri bu gibi durumlarda rollerin yeniden gözden geçirilmesi, yetki optimizasyonu ya da dijital kimlik yönetimi entegrasyonu gibi öneriler sunabilir. Bu, sadece operasyonel verimlilik değil, aynı zamanda güvenlik açısından da büyük katkı sağlar.
Otomatikleştirilmiş Rutin Görevler
Yapay zeka destekli araçlar, SAP Basis ekiplerinin zamanını önemli ölçüde alan tekrarlayan ve rutin görevleri otomatikleştirebilir. Örneğin, kullanıcı yönetimi, sistem başlatma / durdurma, temel sağlık kontrolleri ve bazı basit sorun giderme adımları yapay zeka tarafından gerçekleştirilebilir. Böylece, SAP Basis uzmanları daha stratejik ve karmaşık görevlere odaklanmak için zaman kazanır.
4. Gelecek Trendler: SAP Basis’te Yapay Zekanın Evrimi
SAP Basis hizmetlerinde yapay zekanın kullanımı giderek derinleşiyor. Sadece iş yüklerini otomatikleştirmek değil, aynı zamanda operasyonel zekayı artırmak ve sistemlerin kendi kendine öğrenip uyum sağlayabilmesini mümkün kılmak da bu evrimin bir parçası. İşte öne çıkan trendler:
Makine Öğrenimi (Machine Learning) Entegrasyonu
Deneyimlerden öğrenebilen makine öğrenimi modelleri, sistem olayları üzerinde sürekli analiz yaparak zamanla daha isabetli tahminler sunuyor. Örneğin, sistem performans düşüşlerini günler öncesinden tespit etmek veya oluşabilecek arıza risklerini öngörmek mümkün hale geliyor.
Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing – NLP)
NLP teknolojileri, SAP Basis ekiplerinin sistemlerle daha sezgisel ve hızlı iletişim kurmasını sağlıyor. Basit bir yazılı veya sesli komutla sistem sağlık raporu almak, belirli bir log dosyasını sorgulamak ya da hata nedenlerini analiz etmek gibi işlemler çok daha erişilebilir hale gelecek.
Otonom Sistem Yönetimi
Yapay zekanın olgunlaşmasıyla SAP Basis ortamlarında otonom yönetim sistemlerine geçiş hızlanıyor. Bu trend, sistemlerin belirli düzeyde kendi kendine iyileşmesini (self-healing) ve dinamik kaynak optimizasyonu yapmasını mümkün kılacak. Ancak tamamen insansız bir yönetimden ziyade, “insan destekli otonomi” anlayışı öne çıkacak.
Bulut Tabanlı Yapay Zeka Çözümleri
Bulut altyapıları, AI modellerinin hızlı geliştirilmesi ve geniş ölçekte uygulanması için ideal ortamlar sunuyor. SAP Basis yönetiminde de, log analizi, anomaly detection ve yük tahmini gibi yapay zeka işlemlerinin bulut üzerinden sağlanması giderek daha fazla tercih ediliyor.
AIOps (AI for IT Operations) Yaklaşımları
AIOps, verileri toplayarak analiz eden, anormallikleri saptayan ve öneriler sunan bir AI yaklaşımıdır. SAP Basis dünyasında AIOps sayesinde proaktif alarm yönetimi, otomatik kök neden analizi (RCA) ve akıllı kaynak yönetimi gibi alanlarda ciddi iyileştirmeler sağlanabiliyor.
Üretken Yapay Zeka Destekli Olay Müdahalesi
Gelişen üretken yapay zeka (generative AI) teknolojileri, sistem hataları veya güvenlik ihlalleri gibi olaylar karşısında otomatik aksiyon planları önerebiliyor. SAP Basis ekipleri için, örneğin bir sistem kapanma hatasında otomatik iyileştirme adımlarını oluşturup ön onaya sunabilen yapılar gündeme geliyor.
Gelişmiş Güvenlik Tehdit Analizi
Yapay zeka, özellikle anormal kullanıcı davranışlarını veya olağandışı sistem aktivitelerini algılayarak siber tehditlere karşı erken uyarı sistemleri kurmada büyük rol oynuyor. SAP Basis ortamında yetkisiz erişim, veri sızıntısı riskleri gibi olayları önceden tespit etmek için yapay zeka destekli güvenlik analitiği çözümleri yükselişte.
Edge AI Uygulamaları
SAP sistemlerinin uç (edge) ortamlarda da yaygınlaşmasıyla birlikte, gerçek zamanlı veri işleme ve anomali tespiti için Edge AI çözümleri de önem kazanıyor. Özellikle uzak lokasyonlardaki SAP sistemlerinde performans izleme ve hızlı müdahale için bu teknoloji stratejik hale gelmeye başladı.
Yapay Zekâ Kullanımında Etik Yaklaşımlar
SAP Basis süreçlerinde yapay zekâ kullanımında etik değerlere bağlılık, şeffaflık, veri gizliliği ve insan denetiminin korunması kritik önem taşıyor. Otomasyonun güvenli ve sorumlu şekilde tasarlanması, hem sistem güvenliğini sağlamak hem de kullanıcı güvenini artırmak açısından temel bir gereklilik haline geliyor. Etik ilkelere bağlı kalınmadan geliştirilen çözümler, uzun vadede ciddi operasyonel ve yasal riskler doğurabilir.
5. Sonuç ve Değerlendirme
Yapay zekanın (AI) SAP Basis süreçlerine entegrasyonu artık sadece bir destek aracı olmaktan çıkıp, temel bir operasyonel bileşene dönüşüyor. Teknik ekiplerin bu dönüşüme hazırlıklı olması; hem AI teknolojilerinin çalışma prensiplerini anlaması, hem de yeni yetkinlikler kazanması kritik önem taşıyor.
SAP Basis dünyası, yapay zekanın etkisiyle sadece daha verimli değil, aynı zamanda daha akıllı ve öngörülü bir yapıya evriliyor. Makine öğrenimi, doğal dil işleme, AIOps gibi teknolojiler; sistemlerin sadece izlenmesini değil, anlık öğrenme ve müdahale yetenekleri kazanmasını mümkün hale getiriyor. Bu dönüşüm, teknik ekiplerin yetkinliklerini sürekli güncellemesini, operasyonel süreçlerde ise daha stratejik bir yaklaşımı zorunlu kılıyor. Yapay zeka destekli otonom sistem yönetimi ve gelişmiş güvenlik çözümleri gibi yenilikler, Basis alanında çalışan profesyonellerin önümüzdeki dönemde odaklanması gereken ana başlıklar arasında yer alıyor.
Basisci olarak, SAP Basis hizmetlerimizde yapay zekayı yakından takip ediyor, sistemlerinizi daha akıllı ve verimli hale getirmek için yenilikçi çözümler sunuyoruz. SAP sistemlerinizi geleceğe hazırlamak ve yapay zekanın sunduğu fırsatlardan en iyi şekilde yararlanmak için bizimle iletişime geçin!