Bussion Analytics · V6 Yönetim & Kullanım KılavuzuBussion Analytics · V6 Management & User Guide
Bussion V6 KılavuzuBussion V6 Guide
Bussion V6'nın iki yüzeyini uçtan uca anlatan kılavuz: son kullanıcıların çalıştığı Uygulamalar (Apps) ve yöneticinin sistemi yapılandırdığı Admin Console.An end-to-end guide to the two surfaces of Bussion V6: the Applications (Apps) that end users work in, and the Admin Console where administrators configure the system.
Giriş — Bussion V6Introduction — Bussion V6
Bussion V6, veriyi görselleştirmenin ötesine geçerek uçtan uca bir veri & yapay zekâ platformuna dönüşür. Veriyi bağlar, modeller, keşfeder; yapay zekâ modelleri üretip bunları panolarda, akışlarda ve API'lerde kullanır; tüm sistemi kümeler ve eş ortamlara taşırsınız. Bu kılavuz iki bölümden oluşur: önce Uygulamalar, sonra Admin Console.Bussion V6 grows beyond visualizing data into an end-to-end data & AI platform. You connect, model and explore data; build AI models and use them in dashboards, flows and APIs; and cluster the whole system to move it across peer environments. This guide has two parts: Applications first, then the Admin Console.
- Uygulamalar — DataLab, ML Studio, DataFlow, Self-Service BI ve Applications; analist ve iş kullanıcısının çalıştığı yüzey.Applications — DataLab, ML Studio, DataFlow, Self-Service BI and Applications; the surface analysts and business users work in.
- Admin Console — Veri, İçerik, Portal, Erişim & Güvenlik ve Sistem gruplarında yapılandırma modülleri.Admin Console — configuration modules grouped as Data, Content, Portal, Access & Security and System.
İki yüzey: Portal & Admin ConsoleTwo surfaces: Portal & Admin Console
V6 iki farklı deneyim sunar. Portal, son kullanıcının panolarını gördüğü ve uygulamaları (DataLab, ML Studio, DataFlow…) başlattığı yüzeydir; erişim rol izinleriyle yönetilir. Admin Console, yöneticinin sistemi baştan sona kurduğu yüzeydir; sağ üstteki uygulama geçişinden (◳) ulaşılır ve adminGuard ile korunur.V6 offers two distinct experiences. The Portal is where end users see their dashboards and launch applications (DataLab, ML Studio, DataFlow…); access is governed by role permissions. The Admin Console is where administrators configure the whole system; it is reached from the app switcher (◳) at the top-right and protected by adminGuard.
| YüzeySurface | Kimin içinFor whom | İçerikContains |
|---|---|---|
| Portal | İş kullanıcısı, analistBusiness users, analysts | Panolar, Uygulamalar (Apps), Self-ServiceDashboards, Applications (Apps), Self-Service |
| Admin Console | YöneticiAdministrators | Veri, İçerik, Portal, Erişim, Sistem yapılandırmasıData, Content, Portal, Access, System configuration |
APPS Portal & Uygulama BaşlatıcıPortal & App Launcher
Portal, son kullanıcının giriş sonrası indiği ana sayfadır. Buradan yetkili olduğu panolara ulaşır ve sağ üstteki uygulama başlatıcıdan DataLab, ML Studio, DataFlow, Self-Service ve kurumun kendi Applications'larına geçer. Hangi uygulamanın göründüğü, kullanıcının rolündeki portal-app izinlerine bağlıdır.The Portal is the home page an end user lands on after signing in. From here they reach the dashboards they are entitled to and, from the app launcher at the top-right, open DataLab, ML Studio, DataFlow, Self-Service and the organization's own Applications. Which apps appear depends on the portal-app permissions in the user's role.
- Kişisel dashboard'lar — kullanıcı kendi panolarını görür, arar ve klasörler.Personal dashboards — users see, search and organize their own dashboards.
- Uygulama başlatıcı — rolün izin verdiği uygulamaları listeler.App launcher — lists the apps the role permits.
- Dil & tema — kullanıcı bazlı dil (TR/EN) ve tema tercihi.Language & theme — per-user language (TR/EN) and theme preference.
APPS DataLab (Self-Service Analiz)(Self-Service Analysis)
DataLab, veriyi seçip analiz seçerek notebook mantığında keşif yaptığınız self-service bir uygulamadır (JMP benzeri). Her analiz, sayfaya bir sonuç kartı olarak eklenir; kartlar birikerek bir notebook oluşturur. Erişim datalab yetkisi + AI lisansı ile korunur.DataLab is a self-service app where you explore data by picking a dataset and an analysis in a notebook paradigm (JMP-like). Each analysis is added to the page as a result card; the cards accumulate into a notebook. Access is protected by the datalab permission + the AI license.
Analizler & notebookAnalyses & notebook
Tanımlayıcı istatistik, dağılım, korelasyon, çapraz tablo (χ²), Gini/KS/Benford, ACF, değişim noktası; kümeleme (K-Means, hiyerarşik, DBSCAN), anomali (Isolation Forest) ve regresyon/sınıflandırma (karar ağacı vb.) analizleri sağlanır. AI Model Prediction analizi, ML Studio modellerini DataLab içinde kullanır: Simulate (kart üstünde kaydırıcılarla what-if) ve Batch (toplu skorlama). Notebook'lar kaydedilir, paylaşılır, klonlanır; canlı kullanıcı varlığı (presence) gösterilir.Analyses include descriptive statistics, distributions, correlation, cross-tab (χ²), Gini/KS/Benford, ACF, change-point; clustering (K-Means, hierarchical, DBSCAN), anomaly (Isolation Forest) and regression/classification (decision tree, etc.). The AI Model Prediction analysis uses ML Studio models inside DataLab: Simulate (what-if with sliders on the card) and Batch (bulk scoring). Notebooks can be saved, shared and cloned, with live user presence.
My Data
My Data ile kullanıcı kendi CSV, Excel, JSON veya Parquet dosyasını yükleyip tıpkı bir model gibi analiz edebilir. Ayrıca SQL Explorer ile veriye doğrudan sorgu yazılır. Böylece merkezî bir veri kaynağına bağlı olmadan hızlı keşif yapılır.With My Data a user can upload their own CSV, Excel, JSON or Parquet file and analyze it just like a model. A SQL Explorer also lets you query the data directly. This enables quick exploration without depending on a central source.
APPS ML Studio (Makine Öğrenmesi)(Machine Learning)
ML Studio, kendi verinizle makine öğrenmesi modelleri eğittiğiniz, sürümlediğiniz, kullandığınız ve yönettiğiniz modüldür. Portal içinde DataLab altında yer alır. Eğitim ve skorlama, üzerinde Python ortamı kurulu bir worker (connector) üzerinde çalışır; uygun donanımda GPU otomatik algılanır.ML Studio is where you train, version, use and govern machine-learning models on your own data. It lives under DataLab in the portal. Training and scoring run on a worker (connector) that has a Python environment; on suitable hardware the GPU is auto-detected.
Model eğitimiTraining a model
- Veri seç — bir Data Store, semantik Model ya da My Data kaynağı; hedef ve öznitelik kolonları.Pick data — a Data Store, a semantic Model or a My Data source; the target and feature columns.
- Görev & algoritma — sınıflandırma, regresyon, kümeleme, anomali veya zaman serisi. 7 klasik + 5 derin öğrenme (PyTorch) algoritması.Task & algorithm — classification, regression, clustering, anomaly or time series. 7 classic + 5 deep-learning (PyTorch) algorithms.
- Parametreler — hiperparametreler, doğrulama oranı ve isteğe bağlı Auto-Tune.Parameters — hyperparameters, validation split and optional Auto-Tune.
- Eğit & izle — iş kuyruğa girer; derin öğrenmede canlı loss eğrisi izlenir. Bitince metrikler ve öznitelik önemi.Train & watch — the job is queued; deep learning shows a live loss curve. On completion, metrics and feature importance.
Kullanım: What-if & BatchUse: What-if & Batch
Eğitilen model iki şekilde kullanılır: What-if (tek satır için anlık tahmin) ve Batch (bir veri kümesinin tamamını skorlar, tahmin kolonu ekler). Modeller ayrıca DataFlow ve Data API üzerinden de çalıştırılır.A trained model is used two ways: What-if (instant prediction for a single row) and Batch (scores a whole dataset, appends a prediction column). Models can also run through DataFlow and Data API.
Yönetişim: her model bir sahibe aittir; belirli kullanıcılarla ya da herkesle paylaşılır. Pasifleştirilen model DataLab/DataFlow/Data API'de görünmez. Sürümler saklanır; aktif sürüm değiştirilebilir.Governance: every model has an owner and can be shared with specific users or everyone. A deactivated model is hidden from DataLab/DataFlow/Data API. Versions are retained; the active version can be switched.
APPS DataFlow (Görsel ETL)(Visual ETL)
DataFlow, veriyi sürükle-bırak akışlarla hazırladığınız görsel bir ETL/ELT motorudur. Kutuları (node) portlarından bağlarsınız; her kutunun Python/DuckDB kodu düzenlenebilir. Akış bir worker üzerinde çalışır ve her adım canlı izlenir. Erişim dataflow yetkisine bağlıdır.DataFlow is a visual ETL/ELT engine where you prepare data with drag-and-drop flows. You wire boxes (nodes) port to port; each node's Python/DuckDB code is editable. A flow runs on a worker and each step is monitored live. Access is governed by the dataflow permission.
Akış tuvali & node'larFlow canvas & nodes
Sol paletten node'lar eklenir: Kaynaklar (File / Database / DataStore), Dönüşümler (Filter, Aggregate, Join, SQL, Python, ML Predict), Mantık (Branch, Validate), Döngüler (Batch Loop) ve Çıktılar (File / Database / Mail / DataStore write). Kullanıcı kendi özel node'unu da tanımlar. Node'lar arası veri devri hız için DuckDB ile yapılır; dönüş kodu yönlendirmesi (0→çıkış, 1→hata, ≥2→dallanma) akışı yönetir.Nodes are added from the left palette: Sources (File / Database / DataStore), Transforms (Filter, Aggregate, Join, SQL, Python, ML Predict), Logic (Branch, Validate), Loops (Batch Loop) and Outputs (File / Database / Mail / DataStore write). Users can define their own custom nodes. Data passes between nodes via DuckDB for speed; return-code routing (0→out, 1→error, ≥2→branch) drives the flow.
AI Model node'larıAI Model nodes
Palette'in AI Models bölümünde, sahibi olduğunuz veya sizinle paylaşılan her eğitilmiş model ayrı bir kutu olarak görünür (ikon modelin türünü yansıtır). Kutuyu akışa sürüklediğinizde, o modele önceden bağlı bir ML Predict node'u oluşur; Inspector modelin beklenen girdilerini ve ham-veri notunu gösterir. AI Model node'ları AI lisansı gerektirir; lisans yoksa akış kaydedilemez.In the palette's AI Models section, every trained model you own or that is shared with you appears as its own box (the icon reflects the model's kind). Dragging a box into the flow creates a ML Predict node pre-bound to that model; the Inspector shows the model's expected inputs and the raw-data note. AI Model nodes require the AI license; without it the flow can't be saved.
APPS Self-Service BISelf-Service BI
Self-Service BI, iş kullanıcısının IT'ye bağımlı olmadan kendi panolarını oluşturup düzenlediği yüzeydir. Yetkili olduğu veri modelleri üzerinden sürükle-bırak ile widget ekler, filtreler tanımlar ve panosunu paylaşır. Erişim self-service yetkisiyle korunur.Self-Service BI is where a business user builds and edits their own dashboards without depending on IT. Over the data models they are entitled to, they add widgets by drag-and-drop, define filters and share their dashboard. Access is protected by the self-service permission.
- Kişisel pano oluşturma ve düzenlemeCreate and edit personal dashboards
- Yetki düzeyine göre paylaşım (görüntüle / düzenle)Sharing by permission level (view / edit)
- Kurumsal veri modelleri üzerinden güvenli erişim (RLS)Secure access over enterprise data models (RLS)
APPS Applications
Applications, kurumun kendi özel uygulamalarını Bussion portalı içinde yayınladığı yüzeydir. Bir pano grubu, gömülü bir web uygulaması ya da özel bir ön yüz; Bussion API/Data API ile sisteme bağlanarak son kullanıcıya tek çatı altında sunulur. Erişim, portal-app izinleriyle role bağlanır.Applications is where an organization publishes its own custom applications inside the Bussion portal. A dashboard bundle, an embedded web app or a custom front-end connects to the system via the Bussion API/Data API and is served to end users under one roof. Access is bound to roles through portal-app permissions.
Connections (Veri Bağlantıları)(Data Connections)
Connections, dış veri kaynaklarına bağlantıların tanımlandığı modüldür. İlişkisel veritabanları, bulut servisleri, dosya klasörleri ve API'ler dahil onlarca sağlayıcı desteklenir. Bir bağlantı bir kez tanımlanır ve Data Store'lar, DataFlow ile Data API tarafından yeniden kullanılır.Connections is where connections to external data sources are defined. Dozens of providers are supported — relational databases, cloud services, file folders and APIs. A connection is defined once and reused by Data Stores, DataFlow and the Data API.
- Sağlayıcı seçimi, kimlik bilgileri ve bağlantı testiProvider selection, credentials and a connection test
- Şema/ tablo keşfi ve önizlemeSchema/table discovery and preview
- Uzak yürütme için worker (connector) seçimiWorker (connector) selection for remote execution
Data Stores (Veri Depoları)(Datasets)
Data Store, bir sorgunun sonucunu yeniden kullanılabilir bir veri kümesi olarak tanımlar. İki mod vardır: Import (veri, hızlı analiz için dahili DuckDB deposuna alınır) ve DirectQuery (sorgu her seferinde canlı kaynağa gider). Data Store'lar; panoların, modellerin, ML Studio'nun ve Data API'nin temel veri birimidir.A Data Store defines the result of a query as a reusable dataset. There are two modes: Import (data is brought into the internal DuckDB store for fast analysis) and DirectQuery (the query hits the live source every time). Data Stores are the base data unit for dashboards, models, ML Studio and the Data API.
| Mode | Ne zamanWhen |
|---|---|
| Import | Hızlı analiz, sık sorgulanan veri; dahili DuckDB'de saklanır, planlı yenilenir.Fast analysis, frequently queried data; stored in the internal DuckDB, refreshed on a schedule. |
| DirectQuery | Her zaman güncel/canlı olması gereken, çok büyük veri.Data that must always be live, or is very large. |
Semantic Models (Semantik Modeller)
Semantic Model, birden çok Data Store'u ilişkilerle birleştiren, boyut/ölçü ve iş kurallarını tanımlayan yeniden kullanılabilir katmandır. Bir kez modellenir; panolar, Self-Service ve sorgular bu ortak tanım üzerinden çalışır. Model Designer ile tablolar, ilişkiler ve hesaplanan alanlar görsel olarak kurulur.A Semantic Model is a reusable layer that joins multiple Data Stores with relationships and defines dimensions/measures and business rules. Model once; dashboards, Self-Service and queries all work off this shared definition. The Model Designer builds tables, relationships and calculated fields visually.
- Tablolar arası ilişkiler ve yıldız şemasıCross-table relationships and star schema
- Boyutlar, ölçüler ve hesaplanan alanlarDimensions, measures and calculated fields
- Satır düzeyi güvenlik (RLS) ve kolon güvenliğiRow-level security (RLS) and column security
Dashboards (Panolar / Visual Designer)(Visual Designer)
Dashboards, panoların tasarlandığı ve yönetildiği modüldür. Panolar Active / Draft / Passive durumlarında tutulur. Dashboard Designer ile sürükle-bırak yerleşim, onlarca grafik tipi, filtreler, drill-down ve navigasyon kurulur; panolar zamanlanıp e-posta ile gönderilebilir.Dashboards is where dashboards are designed and managed. Dashboards live in Active / Draft / Passive states. The Dashboard Designer provides drag-and-drop layout, dozens of chart types, filters, drill-down and navigation; dashboards can be scheduled and emailed.
- Sürükle-bırak tasarımcı, tema ve mobil yerleşimDrag-and-drop designer, theming and mobile layout
- Filtreler, Views, drill-down ve pano-arası navigasyonFilters, Views, drill-down and cross-dashboard navigation
- Zamanlanmış e-posta gönderimi (PDF/görüntü)Scheduled email delivery (PDF/image)
Widget Library (Widget Kütüphanesi)
Widget Library, yeniden kullanılabilir widget'ların merkezî kütüphanesidir. Sık kullanılan grafik/tablo/gösterge yapılandırmaları burada saklanır ve panolara tekrar tekrar eklenir; kurumsal tutarlılık ve hız sağlar.Widget Library is the central library of reusable widgets. Frequently used chart/table/indicator configurations are stored here and re-added to dashboards, ensuring corporate consistency and speed.
Visual Components (Görsel Bileşenler)
Visual Components, panolarda kullanılan görselleştirme bileşenlerinin (grafik, tablo ve özel bileşenler) tanımlandığı modüldür. Her bileşenin About / Config / Code sekmeleri vardır; kurum kendi özel görselini kod ile ekleyebilir.Visual Components is where the visualization components used in dashboards (charts, tables and custom components) are defined. Each component has About / Config / Code tabs; an organization can add its own custom visual with code.
Maps (Haritalar)
Maps, coğrafi görselleştirme için harita katmanlarının ve bölge tanımlarının yönetildiği modüldür. Bölge/çokgen tanımları panolardaki harita widget'larında kullanılır.Maps is where map layers and region definitions for geographic visualization are managed. Region/polygon definitions are used by map widgets on dashboards.
Folders (Klasörler)
Folders, panoların ve içeriklerin klasör ağacında düzenlendiği modüldür. Klasörler hem organizasyon hem de erişim yetkilendirme için kullanılır: bir gruba klasör bazlı görünürlük verilir.Folders is where dashboards and content are organized in a folder tree. Folders serve both organization and access authorization: a group can be given folder-based visibility.
Portal Design (Portal Tasarımı)
Portal Design, son kullanıcı portalının markası ve görünümünün yapılandırıldığı modüldür: logo, renkler, karşılama içeriği ve uygulama düzeni. Kurum, portalı kendi kimliğine göre özelleştirir.Portal Design is where the branding and appearance of the end-user portal are configured: logo, colors, welcome content and app layout. Organizations tailor the portal to their identity.
Login Design (Giriş Ekranı Tasarımı)
Login Design, giriş (login) ekranının markasını ve hikâyesini yapılandırır: logo, arka plan (aurora/gradyan/görsel), başlık ve alt metin. Kurumsal aksan rengi verildiğinde tüm sahne bu renkten türetilir; yüklenen logo asla yeniden renklendirilmez.Login Design configures the branding and story of the sign-in screen: logo, background (aurora/gradient/image), headline and subtext. When a corporate accent color is set, the whole scene is derived from it; an uploaded logo is never recolored.
Users (Kullanıcılar)
Users modülü, sisteme giriş yapan kullanıcı hesaplarını yönetir: kimlik, e-posta, rol/grup ataması, durum (aktif/pasif) ve isteğe bağlı çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA). Açılışta bir kullanıcı listesi gelir; bir kayda tıklayınca formu açılır, Add New User ile yeni hesap eklenir.The Users module manages the accounts that sign in: identity, email, role/group assignment, status (active/passive) and optional multi-factor authentication (MFA). It opens with a user list; clicking a row opens the form, and Add New User creates a new account.
Groups (Gruplar)
Groups, kullanıcıları toplu yetki ve görünürlük için gruplar. Bir gruba üyeler, klasör/pano erişimi ve filtre yetkilendirmesi (satır bazlı veri kısıtı) atanır. Yetkiler tek tek kullanıcı yerine grup üzerinden yönetilerek ölçeklenir.Groups group users for bulk permissions and visibility. A group is assigned members, folder/dashboard access and filter authorization (row-level data restriction). Managing permissions through groups instead of individual users scales.
Roles (Roller)
Roles, neyin yapılabileceğini belirleyen izin kümeleridir. Her kaynak için None / View / Manage düzeyleri seçilir; ayrıca Portal Applications bölümünden hangi uygulamanın (DataLab, ML Studio, DataFlow…) görüneceği ayarlanır. DataLab ve ML Studio, AI lisansı yoksa seçilebilir ama pasif görünür.Roles are permission sets that govern what can be done. For each resource a level of None / View / Manage is chosen; the Portal Applications section sets which app (DataLab, ML Studio, DataFlow…) is visible. DataLab and ML Studio can be selected without the AI license but appear disabled.
LDAP Config (Dizin Entegrasyonu)(Directory Integration)
LDAP, kurumsal dizin (Active Directory/LDAP) ile kimlik entegrasyonunu yapılandırır. Kullanıcılar kurumsal hesaplarıyla giriş yapar; grup eşleştirmesiyle roller otomatik verilebilir.LDAP configures identity integration with a corporate directory (Active Directory/LDAP). Users sign in with corporate accounts; group mapping can grant roles automatically.
Security & Parola Politikası& Password Policy
Security, sistem genelinde güvenlik ayarlarını toplar: parola politikası (uzunluk, karmaşıklık, geçerlilik süresi), oturum kuralları, izin verilen betikler (Allowed Scripts) ve MFA politikaları. Amaç, kurumsal güvenlik gereksinimlerini merkezî olarak uygulamaktır.Security gathers system-wide security settings: the password policy (length, complexity, expiry), session rules, Allowed Scripts and MFA policies. The goal is to enforce corporate security requirements centrally.
Architecture (Sistem Haritası)(System Map)
Architecture, Admin Console'un açılış ekranıdır ve sistemin uçtan uca haritasını gösterir: bağlantılar, veri depoları, modeller, panolar, worker'lar ve bunların ilişkileri. Yöneticiye tek bakışta sistemin durumunu ve akışını sunar.Architecture is the Admin Console's landing screen and shows the end-to-end map of the system: connections, data stores, models, dashboards, workers and their relationships. It gives the administrator the system's state and flow at a glance.
Workers (Connector'lar)(Connectors)
Workers, ağır işleri (Python, DataFlow, ML eğitimi/skorlama, render, API Server) sunucudan bağımsız çalıştıran connector'ları yönetir. Her worker bir capability kümesi ilan eder ve heartbeat ile durumunu bildirir. Uzak worker'lar sunucuya pull ile bağlanır; Python ortamı, Chromium ve GPU durumu buradan izlenir/kurulur. GPU'lu bir makinede nvidia-smi ile NVIDIA kartı otomatik algılanır ve worker "gpu" yeteneğini ilan eder.Workers manages the connectors that run heavy work (Python, DataFlow, ML training/scoring, rendering, API Server) independently of the server. Each worker advertises a set of capabilities and reports status via heartbeat. Remote workers connect to the server by pull; the Python environment, Chromium and GPU status are monitored/installed here. On a GPU machine, an NVIDIA card is auto-detected via nvidia-smi and the worker advertises the "gpu" capability.
V6 Data API (REST API Yayınlama)(REST API Publishing)
Data API, bir Data Store'u, semantik Model'i veya eğitilmiş bir AI Model'i güvenli bir REST API olarak dış dünyaya açar. Her uç nokta; API anahtarı, CRUD kapsamı, hız limiti (RPM), IP allow-list, run-as (satır güvenliği/RLS) ve istek logu ile korunur. AI Model kaynağında yalnızca tahmin sunulur: tüketici ham satırları POST /dapi/{token}/predict'e gönderir. "How to call it" ekranı örnekleri, parametre/aralık tablosunu ve canlı "Try it" test aracını içerir.Data API exposes a Data Store, a semantic Model, or a trained AI Model to the outside world as a secure REST API. Every endpoint is protected by an API key, a CRUD scope, a rate limit (RPM), an IP allow-list, run-as (row-level security/RLS) and a request log. An AI Model source serves prediction only: the consumer POSTs raw rows to POST /dapi/{token}/predict. The "How to call it" screen provides examples, a parameter/range table and a live "Try it" tester.
V6 Cluster (Yüksek Erişilebilirlik)(High Availability)
Cluster modu, Bussion'ı çok-düğümlü çalıştırarak yüksek erişilebilirlik sağlar. Her düğüm bir node registry'ye kaydolur; zamanlayıcı gibi tekil görevler bir lider kirası (leader lease) ile tek düğümde çalışır. Quorum (config veritabanı hakemliğinde) beyin-bölünmesini engeller; depolama sağlığı ve kullanıcı oturumları veritabanında tutularak tutarlılık korunur. Durum System › Cluster ekranından izlenir; önünde bir yük dengeleyici (LB) önerilir.Cluster mode runs Bussion across multiple nodes for high availability. Each node registers in a node registry; singleton tasks like the scheduler run on one node via a leader lease. Quorum (arbitrated by the config database) prevents split-brain; a storage-health probe and keeping user sessions in the database maintain consistency. Status is monitored from the System › Cluster screen; a load balancer (LB) in front is recommended.
V6 Digital Twin (Dağıtım / Deployment)(Deployment)
Digital Twin, bir Bussion sistemindeki içeriği eş bir sisteme taşımanızı sağlar (ör. geliştirme → üretim). Dashboard, model, bağlantı, veri deposu, rol, kullanıcı gibi 16 bileşen tipi desteklenir. Taşıma pull/push yönünde yapılır; içerik-hash farkı ile hangi bileşenin değiştiği belirlenir, çakışmalar çözülür ve iki sistem bir peer-token ile güvenli eşleşir. Böylece elle kopyalama olmadan, denetlenebilir dağıtım yapılır.Digital Twin lets you move content from one Bussion system to a peer system (e.g. dev → prod). 16 component types are supported — dashboards, models, connections, data stores, roles, users, and more. Transfer runs in a pull/push direction; a content-hash diff determines which components changed, conflicts are resolved, and the two systems pair securely via a peer token — auditable deployment without hand-copying.
Config Database (Yapılandırma Veritabanı)
Config Database, Bussion'ın tüm yapılandırmasını (kullanıcılar, roller, panolar, modeller, akışlar…) sakladığı veritabanını yönetir. SQLite, PostgreSQL veya MySQL desteklenir; kurum kendi merkezî veritabanını seçebilir. Cluster'da quorum hakemliği de bu veritabanı üzerinden yürür.Config Database manages the database that stores all of Bussion's configuration (users, roles, dashboards, models, flows…). SQLite, PostgreSQL or MySQL are supported; an organization can choose its own central database. In a cluster, quorum arbitration also runs over this database.
Email (SMTP)(SMTP)
Email, sistemin e-posta gönderimi için SMTP ayarlarını yapılandırır: sunucu, port, kimlik ve gönderen adresi. Zamanlanmış pano gönderimleri, ML/DataFlow bildirimleri ve Data API uyarıları bu ayarları kullanır.Email configures the SMTP settings the system uses to send email: server, port, credentials and sender address. Scheduled dashboard delivery, ML/DataFlow notifications and Data API alerts use these settings.
Language (Dil / i18n)(i18n)
Language, arayüz metinlerinin çok dilli yönetimini sağlar. Bussion Türkçe ve İngilizce başta olmak üzere birden çok dili destekler; çeviriler bu ekrandan yönetilir ve kullanıcı bazlı dil tercihi portalda uygulanır.Language provides multi-language management of interface texts. Bussion supports multiple languages — Turkish and English foremost; translations are managed here and a per-user language preference is applied in the portal.
Logs (Sistem Kayıtları / SysLog)(SysLog)
Logs, sistem olaylarının ve güvenlik denetim kayıtlarının izlendiği modüldür. Giriş denemeleri, yapılandırma değişiklikleri, Data API erişimleri ve hata kayıtları burada filtrelenerek incelenir; sorun teşhisi ve denetim için temel araçtır.Logs is where system events and security audit records are monitored. Sign-in attempts, configuration changes, Data API accesses and error records are filtered and reviewed here; it is the primary tool for diagnosis and auditing.
License (Lisans)
License, lisans anahtarının ve kapsamın yönetildiği modüldür. Lisans düğüm-kilitli (node-locked) ve imzalıdır; kurulum kimliğini kopyalar, anahtarı etkinleştirirsiniz. Modüller lisans kapsamına göre açılır: BI, DataFlow, AI (DataLab + ML Studio), Data API ve Applications. AI lisansı yoksa ilgili modüller pasif görünür.License is where the license key and scope are managed. The license is node-locked and signed; you copy the installation ID and activate the key. Modules are enabled by license scope: BI, DataFlow, AI (DataLab + ML Studio), Data API and Applications. Without the AI license, the related modules appear disabled.
Upgrade (Yükseltme)
Upgrade, Bussion sürümünün güncellenmesini yönetir. Mevcut sürüm ve son derleme bilgisi gösterilir; yeni sürüme geçiş adımları buradan yürütülür. Cluster'da yükseltme, düğümler arası tutarlılık gözetilerek uygulanır.Upgrade manages updating the Bussion version. The current version and last-build info are shown; the steps to move to a new version are run here. In a cluster, the upgrade is applied with cross-node consistency in mind.
About (Hakkında)
About, sürüm, derleme, lisans sahibi ve sistem bilgilerini gösteren bilgi ekranıdır. Destek talebi ve sürüm doğrulaması için bu bilgiler kullanılır.About is an info screen showing version, build, license holder and system details. This information is used for support requests and version verification.
