رویکردی تطبیقی برای بهبود کارایی محاسباتی در سیستم های توزیع شده مقیاس پذیر

در عصر فناوری اطلاعات، بهبود کارایی سیستم های توزیع شده به عنوان یک چالش اساسی مطرح است. این تحقیق به بررسی یک رویکرد تطبیقی برای بهینه سازی کارایی محاسباتی در سیستم های توزیع شده مقیاس پذیر می پردازد. با استفاده از الگوریتم های بهینه سازی، از جمله الگوریتم های ژنتیکی و روش های مبتنی بر جدول هزینه، این مطالعه تلاش می کند تا زمان پاسخ دهی و استفاده از منابع را بهبود بخشد. نتایج حاصل از پیاده سازی این الگوریتم ها نشان دهنده کاهش قابل توجه زمان پاسخ دهی و همچنین بهینه سازی استفاده از منابع CPU و حافظه است. به ویژه، در شرایط بار زیاد، زمان پاسخ دهی به میزان ۳.۵ ثانیه کاهش یافته و استفاده از CPU به ۶۵ درصد کاهش یافته است. علاوه بر این، نظرسنجی ها نشان می دهند که ۸۵ درصد از کاربران بهبود قابل توجهی در تجربه کاربری خود را گزارش کرده اند. با وجود این موفقیت ها، محدودیت هایی نیز در این تحقیق وجود دارد، از جمله عدم بررسی تمامی الگوریتم های موجود و چالش های پیاده سازی در محیط های واقعی. به همین دلیل، پیشنهاد می شود که تحقیقات آینده به بررسی الگوریتم های نوآورانه و توسعه مدل های پیش بینی بار کاری بپردازند. این تحقیق نشان دهنده پتانسیل بالای رویکردهای تطبیقی در بهبود کارایی سیستم های توزیع شده است و می تواند به عنوان مبنایی برای تحقیقات آینده در این حوزه مورد استفاده قرار گیرد.

کلیدواژه ها:

سیستم های توزیع شده ، بهینه سازی ، الگوریتم های ژنتیکی ، زمان پاسخ دهی ، استفاده از منابع ، محاسبات ابری ، رضایت کاربران ، یادگیری ماشین