Sürekli geliştirmeyi optimize etmek için model modülaritesi

Python ile Ayrık Olay Benzetimi

Diogo Costa (PhD, MSc)

Adjunct Professor, University of Saskatchewan, Canada & CEO of ImpactBLUE-Scientific

Model ölçeklenebilirliği nedir?

Zamanla yetenekleri genişletin
Performans kaybı ve bozulma olmadan

“Ölçeklenebilir” model terimi

Tipik kullanım: Kullanıcı talebine göre kapasiteyi artırabilme
Ayrık olay modellerinde: Genişleyip kararlı kalabilme

Önemi

Modelin uzun vadeli başarısı ve değeri için kritik
Evrimleşebilme
Model modülaritesi gibi iyi kodlama uygulamaları

Ölçeklenebilir ve daha az ölçeklenebilir modeller

Ölçeklenebilir model

Kodun doğru şekilde bölümlendiği, bu sayede modüllerin model yapısını değiştirmeden kolayca eklenip çıkarılabildiği veya değiştirilebildiği daha modüler ve daha ölçeklenebilir bir modeli gösteren diyagram.

Daha az ölçeklenebilir model

Kodun yeterince bölümlenmediği, bu nedenle modüllerin model yapısında değişiklik yapmadan kolayca eklenip çıkarılamadığı veya değiştirilemediği daha az modüler ve daha az ölçeklenebilir bir modeli gösteren diyagram.

Model modülaritesi

Değiştirilebilir bileşenler (modüller)
Süreçler ayrı işlevlere ayrılmıştır
Modüller birden çok kez çağrılır
Aynı kodun kopyalarını oluşturmak yerine

Yedi işlevden oluşan bir modeli gösteren, yükseltmenin “func_b” modülünü “func_b1” ile değiştirmeyi ve “func_c” ile “func_d” arasına “func_f” modülünü eklemeyi içerdiği diyagram.

Örnek: modül değiştirme ve ekleme

Eski sürüm

with counter.request() as request:
    yield request

    def func_a()
    def func_b()
    def func_c()
    def func_d()
    def func_e()

Güncellenmiş sürüm

with counter.request() as request:
  yield request

  def func_a()
  # def func_b() # Module replaced by
  def func_b1()  # Module replacement
  def func_c()
  def func_f()   # New module added
  def func_d()
  def func_e()

Haydi pratik yapalım!

Python ile Ayrık Olay Benzetimi