در دنیای توسعه نرم‌افزار، مقیاس‌پذیری یکی از عوامل کلیدی است که موفقیت بلندمدت و تطبیق‌پذیری برنامه‌ها را تعیین می‌کند. مقیاس‌پذیری در زبان‌های برنامه‌نویسی به توانایی مدیریت حجم کار فزاینده یا گسترش آسان اشاره دارد. این مقاله جنبه‌های فنی که باعث می‌شوند برخی زبان‌های برنامه‌نویسی مقیاس‌پذیرتر از سایرین باشند را بررسی می‌کند.
در مقاله اصطلاحات برنامه نویسی: 100 اصطلاح ضروری می توانید با اصطلاحات اولیه و پایه برنامه نویسی بیشتر آشنا شوید.
مقیاس‌پذیری (Scalability)چیست؟
مقیاس‌پذیری یکی از مهم‌ترین مفاهیم در فناوری است که به سیستم‌ها و فرآیندها امکان می‌دهد بدون افت کارایی، خود را با تغییرات یا افزایش بار کاری تطبیق دهند. برای مثال، شرکت‌های بزرگی مثل گوگل و آمازون با استفاده از معماری‌های مقیاس‌پذیر توانسته‌اند حجم عظیم داده‌ها و درخواست‌های کاربران را بدون مشکل مدیریت کنند. این ویژگی به آنها کمک می‌کند حتی در روزهایی که ترافیک شدید است، مثل رویدادهای تخفیفی، عملکرد خود را حفظ کنند.
مقیاس‌پذیری فقط محدود به حوزه فناوری نیست. این مفهوم در مدیریت پروژه‌ها، شبکه‌های توزیع‌شده، و حتی تولید صنعتی نیز کاربرد دارد. در واقع، توانایی یک سیستم در پاسخ به تغییرات سریع و رشد فزاینده بازار، از ویژگی‌های حیاتی برای هر سازمان محسوب می‌شود.
تعریف مقیاس‌پذیری
مقیاس‌پذیری، توانایی یک سیستم یا برنامه برای مدیریت افزایش بار کاری بدون افت کیفیت یا عملکرد است. به عنوان مثال، وقتی وب‌سایتی با افزایش ناگهانی کاربران مواجه می‌شود، مقیاس‌پذیری مشخص می‌کند که آیا این سایت می‌تواند بدون کاهش سرعت به کار خود ادامه دهد یا خیر.
سیستم‌های مقیاس‌پذیر معمولاً قابلیت اضافه‌کردن منابع بیشتری مثل پردازنده یا حافظه را دارند. البته، این قابلیت محدودیت‌هایی هم دارد. در مقیاس‌پذیری عمودی، افزایش منابع به حدی می‌رسد که دیگر کارایی اضافه نمی‌کند.
مقیاس‌پذیری نرم‌افزار
مقیاس‌پذیری نرم‌افزار به توانایی یک سیستم برای افزایش یا کاهش عملکرد و هزینه در پاسخ به تغییرات در تقاضای پردازش اشاره دارد.
در زمینه توسعه نرم‌افزار، مقیاس‌پذیری توانایی یک برنامه برای مدیریت تغییرات بار کاری در حین افزودن یا حذف کاربران با حداقل هزینه است. بنابراین، انتظار می‌رود یک راه‌حل مقیاس‌پذیر پس از افزایش شدید بار کاری، چه پیش‌بینی‌شده و چه خودجوش، پایدار بماند و عملکرد خود را حفظ کند.
انواع مقیاس‌پذیری
مقیاس‌پذیری افقی:
مقیاس‌پذیری افقی، که به عنوان مقیاس‌بندی بیرونی نیز شناخته می‌شود، به توانایی افزودن تعداد بیشتری از نمونه‌های مشابه یک منبع در محیط ابری اشاره دارد. به عنوان مثال، اگر به قدرت پردازشی بیشتری نیاز داشته باشید، میتوانید سرورهای بیشتری به محیط خود اضافه کنید. این نوع مقیاس‌پذیری معمولاً برای مدیریت ترافیک بالای وب یا نیازهای پردازش داده در مقیاس بزرگ استفاده می‌شود. یکی از مزایای اصلی مقیاس‌پذیری افقی این است که به شما امکان می‌دهد با توزیع بارهای کاری میان منابع متعدد، توان پردازشی و عملکرد بیشتری کسب کنید.
مزایا:
- مقاومت در برابر خرابی: اگر یک گره از کار بیفتد، گره‌های دیگر کار آن را برعهده می‌گیرند.
- عدم وجود دوره خاموشی در حین مقیاس‌بندی: نیازی به غیرفعال کردن گره‌های موجود در حین اضافه کردن گره‌های جدید نیست.
- امکانات نامحدود برای مقیاس‌بندی افقی: از نظر تئوری، امکانات مقیاس‌بندی افقی نامحدود است.
محدودیت‌ها:
- افزایش پیچیدگی: نیاز به تعیین نحوه توزیع بار کاری بین گره‌ها. میتوانید از Kubernetes برای مدیریت بار استفاده کنید.
- هزینه‌های بالاتر: افزودن گره‌های جدید هزینه بیشتری نسبت به ارتقاء گره‌های موجود دارد.
- محدودیت سرعت کلی نرم‌افزار به دلیل سرعت ارتباط بین گره‌ها: سرعت کلی نرم‌افزار ممکن است به دلیل سرعت ارتباط بین گره‌ها محدود شود.
مقیاس‌پذیری عمودی:
مقیاس‌پذیری عمودی، که به عنوان مقیاس‌بندی درونی نیز شناخته می‌شود، به توانایی افزودن منابع بیشتر به یک نمونه موجود اشاره دارد. به عنوان مثال، اگر به قدرت پردازشی بیشتری نیاز داشته باشید، میتوانید به یک سرور موجود CPU، RAM، یا فضای ذخیره‌سازی بیشتری اضافه کنید. این نوع مقیاس‌پذیری معمولاً برای برنامه‌هایی استفاده می‌شود که نیازمند قدرت پردازشی بیشتری هستند که از یک نمونه واحد فراتر می‌رود. یکی از مزایای اصلی مقیاس‌پذیری عمودی این است که به شما امکان می‌دهد منابع موجود خود را بهینه کنید، که می‌تواند به صرفه‌جویی در هزینه‌ها و کاهش اتلاف کمک کند.
مزایا:
- نیازی به تغییر پیکربندی یا منطق یک برنامه برای سازگاری با زیرساخت به‌روز شده نیست.
- هزینه‌های پایین‌تر، زیرا ارتقاء هزینه کمتری نسبت به اضافه کردن یک ماشین دیگر دارد.
محدودیت‌ها:
- در طول فرآیند ارتقاء، زمان خرابی وجود دارد.
- ماشین ارتقا یافته همچنان یک نقطه شکست واحد را نشان می‌دهد.
- محدودیتی در میزان ارتقاء یک دستگاه وجود دارد.
مقیاس‌پذیری ترکیبی:
مقیاس‌پذیری ترکیبی، که به عنوان مقیاس‌بندی قطری نیز شناخته می‌شود، ترکیبی از مقیاس‌پذیری افقی و عمودی است و یک محیط ابری انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر را ارائه می‌دهد. این نوع مقیاس‌پذیری به شما امکان می‌دهد در صورت نیاز منابع یا نمونه‌های بیشتری اضافه کنید و در عین حال منابع موجود را برای دستیابی به حداکثر بهره‌وری بهینه کنید. مقیاس‌پذیری ترکیبی معمولاً برای برنامه‌های پیچیده‌ای استفاده می‌شود که به ترکیبی از قدرت پردازشی، ذخیره‌سازی و پهنای باند نیاز دارند.
در این نوع مقیاس‌پذیری، عملیات‌ها یا وظایف به بخش‌های کوچکتر تقسیم شده و به واحدهای تخصصی مختلف واگذار می‌شوند.
نکاتی برای ساخت نرم‌افزارهای با قابلیت مقیاس‌پذیری بالا
قابلیت مقیاس‌پذیری نرم‌افزار بسیار ارزان‌تر و آسان‌تر است اگر از ابتدای فرآیند توسعه نرم‌افزار در نظر گرفته شود. اگر بخواهید بدون در نظر گرفتن مراحل لازم در حین پیاده‌سازی، به‌طور ناگهانی مقیاس‌پذیری را اعمال کنید، این فرآیند زمان و منابع بیشتری مصرف خواهد کرد. یکی از این راه‌حل‌ها بازسازی کد (Refactoring) است، که یک تلاش تکراری محسوب می‌شود و هیچ ویژگی جدیدی اضافه نمی‌کند. این تنها همان کاری را انجام می‌دهد که باید در طول توسعه انجام می‌شد.
در ادامه، هشت نکته آورده شده است که به شما کمک می‌کند نرم‌افزاری بسازید که در آینده راحت‌تر مقیاس‌پذیر باشد. این نکات در جدول زیر بر اساس مراحل مختلف توسعه نرم‌افزار تقسیم‌بندی شده‌اند.
نکته ۱: استفاده از میزبانی ابری برای مقیاس‌پذیری بهتر نرم‌افزار
برای میزبانی برنامه‌های خود دو گزینه دارید: استفاده از فضای ابری یا میزبانی در محل. همچنین میتوانید از رویکرد ترکیبی استفاده کنید.
اگر مدل میزبانی در محل را انتخاب کنید، برای اجرای برنامه‌ها، ذخیره‌سازی داده‌ها و سایر نیازها به زیرساخت خودتان متکی خواهید بود. این تنظیمات توانایی شما برای مقیاس‌پذیری را محدود کرده و هزینه‌های بیشتری به همراه دارد. با این حال، اگر در صنعتی با قوانین سخت‌گیرانه فعالیت می‌کنید، ممکن است چاره‌ای جز این نداشته باشید، زیرا میزبانی در محل کنترل بیشتری بر داده‌ها به شما می‌دهد.
همچنین در برخی صنایع مانند بانکداری، زمان پردازش تراکنش اهمیت زیادی دارد و نمی‌توانید منتظر پاسخ‌دهی فضای ابری بمانید یا هیچ قطعی از سوی ارائه‌دهندگان ابری را تحمل کنید. شرکت‌هایی که در این صنایع فعالیت می‌کنند مجبور به استفاده از سخت‌افزارهای خاص هستند و نمی‌توانند به پیشنهادات عمومی ارائه‌دهندگان ابری اعتماد کنند. این مسئله برای برنامه‌های حساس به زمان و ماموریت‌محور مانند وسایل نقلیه خودران نیز صدق می‌کند.
انتخاب خدمات رایانش ابری به شما امکان می‌دهد که به جای استفاده از زیرساخت خود، از منابع شخص ثالث استفاده کنید. با استفاده از فضای ابری، امکان مقیاس‌پذیری تقریباً نامحدود وجود دارد، بدون اینکه نیازی به سرمایه‌گذاری در سرورها و سایر سخت‌افزارها داشته باشید. علاوه بر این، ارائه‌دهندگان ابری مسئول نگهداری و امنیت زیرساخت هستند.
نکته ۲: استفاده از توازن بار (Load Balancing)
اگر تصمیم به مقیاس‌بندی افقی دارید، باید نرم‌افزار متعادل‌کننده بار را برای توزیع درخواست‌های ورودی بین تمام دستگاه‌های قادر به پردازش آنها و اطمینان از عدم اشباع هیچ سروری مستقر کنید. اگر یک سرور از کار بیفتد، متعادل‌کننده بار ترافیک سرور را به سایر ماشین‌های آنلاین که می‌توانند این درخواست‌ها را پردازش کنند، هدایت می‌کند.
نکته ۳: تا حد امکان داده‌ها را کش کنید
کش برای ذخیره محتوای استاتیک و نتایج از پیش محاسبه‌شده استفاده می‌شود که کاربران می‌توانند بدون نیاز به انجام دوباره محاسبات به آنها دسترسی داشته باشند.
هرچه میتوانید داده‌ها را کش کنید تا فشار روی پایگاه داده کاهش یابد. منطق پردازشی خود را طوری طراحی کنید که داده‌هایی که به ندرت تغییر می‌کنند اما اغلب خوانده می‌شوند، از کش توزیع‌شده بازیابی شوند. این روش سریع‌تر و ارزان‌تر از اجرای پرس‌وجو در پایگاه داده برای هر درخواست ساده است. همچنین اگر داده‌ای در کش نباشد اما به‌طور مکرر مورد استفاده قرار گیرد، برنامه شما آن را بازیابی کرده و نتایج را کش می‌کند.
البته، این کار چالش‌هایی را ایجاد می‌کند، مانند زمان‌بندی برای حذف داده‌های منسوخ از کش و تعیین شرایط ذخیره داده‌ها.
نکته ۴: ارائه دسترسی از طریق API
کاربران نهایی از طریق انواع مختلفی از کلاینت‌ها به نرم‌افزار شما دسترسی خواهند داشت، و ارائه یک رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API) که همه بتوانند از آن برای اتصال استفاده کنند، آسان‌تر خواهد بود. API مانند واسطه‌ای است که به دو برنامه اجازه می‌دهد با یکدیگر ارتباط برقرار کنند.
در عین حال، باید مراقب آسیب‌پذیری‌های امنیتی باشید که ممکن است از طریق APIها ایجاد شوند. از روش‌هایی مانند دروازه‌های امن، احراز هویت قوی و رمزنگاری برای مقابله با این تهدیدات استفاده کنید.
نکته ۵: از پردازش غیرهمزمان بهره ببرید
پردازش غیرهمزمان فرآیندی است که وظایف را در پس‌زمینه اجرا می‌کند. در این روش، کلاینت نیازی به انتظار برای دریافت نتیجه ندارد و می‌تواند کار دیگری انجام دهد. این تکنیک امکان مقیاس‌پذیری بیشتر را فراهم می‌کند زیرا به نرم‌افزار اجازه می‌دهد که تعداد بیشتری از فرآیندها را به‌صورت همزمان اجرا کند.
همچنین پردازش غیرهمزمان به توزیع فرآیندها در چندین مرحله کمک می‌کند، زمانی که نیازی به تکمیل یک مرحله قبل از شروع مرحله بعدی وجود ندارد. این روش می‌تواند از نظر کدنویسی و زیرساختی به مقیاس‌پذیری کمک کند.
نکته ۶: انتخاب پایگاه داده‌هایی که مقیاس‌پذیری آسان‌تری دارند
برخی پایگاه‌های داده نسبت به دیگر انواع آنها راحت‌تر مقیاس‌پذیر می‌شوند. به‌عنوان مثال، پایگاه داده‌های NoSQL مانند MongoDB، که متن‌باز بوده و معمولاً برای تحلیل داده‌های بزرگ به‌صورت بلادرنگ استفاده می‌شود، انعطاف‌پذیری بیشتری دارند.
SQL در مقیاس‌پذیری عملیات خواندن عملکرد خوبی دارد، اما در عملیات نوشتن به دلیل رعایت اصول ACID (اتمی بودن، سازگاری، انزوا، و پایداری) عملکرد کندتری دارد. اگر رعایت این اصول برای شما ضروری نیست، میتوانید از NoSQL برای مقیاس‌پذیری آسان‌تر استفاده کنید. در صورتی که به استفاده از پایگاه داده‌های رابطه‌ای نیاز دارید، همچنان می‌توان با روش‌هایی مانند شاردینگ (Sharding) آنها را مقیاس‌پذیر کرد.
نکته ۷: استفاده از معماری میکروسرویس‌ها به جای معماری مونولیت، در صورت امکان
معماری مونولیت
نرم‌افزارهای مونولیت به‌عنوان یک واحد یکپارچه طراحی می‌شوند که شامل عملیات سمت کلاینت، سمت سرور، پایگاه داده و غیره است. تمامی اجزای این نوع نرم‌افزار به شدت به یکدیگر وابسته هستند و دارای یک کدبیس واحد برای تمامی عملکردها می‌باشند.
در معماری مونولیت امکان مقیاس‌پذیری وجود دارد، اما این کار باید به صورت کلی انجام شود و از روش مقیاس‌پذیری عمودی (Vertical Scaling) استفاده شود، که بسیار پرهزینه و ناکارآمد است. اگر بخواهید بخشی خاص را به‌روزرسانی کنید، چاره‌ای جز بازسازی و استقرار مجدد کل برنامه نخواهید داشت. بنابراین، اگر راه‌حل شما پیچیدگی کمی دارد و فقط توسط تعداد محدودی از کاربران استفاده خواهد شد، میتوانید از معماری مونولیت استفاده کنید.
معماری میکروسرویس‌ها
معماری میکروسرویس‌ها انعطاف‌پذیرتر از معماری مونولیت است. برنامه‌هایی که با این سبک طراحی می‌شوند، از چندین مؤلفه مستقل تشکیل شده‌اند که به‌طور جداگانه مستقر می‌شوند. هر مؤلفه یک عملکرد خاص را ارائه می‌دهد. خدماتی که یک برنامه میکروسرویس را تشکیل می‌دهند، می‌توانند از تکنولوژی‌های مختلف استفاده کنند و به پایگاه داده‌های مختلف دسترسی داشته باشند. به‌عنوان مثال، یک برنامه تجارت الکترونیکی مبتنی بر معماری میکروسرویس ممکن است شامل یک سرویس برای جستجوی محصولات، یک سرویس برای پروفایل کاربران، و یک سرویس دیگر برای مدیریت سفارش‌ها باشد.
اجزای یک برنامه میکروسرویس می‌توانند به‌صورت مستقل مقیاس‌پذیری شوند، بدون اینکه کل نرم‌افزار تحت فشار قرار گیرد. بنابراین، اگر به دنبال یک راه‌حل مقیاس‌پذیر هستید، معماری میکروسرویس‌ها انتخاب مناسبی خواهد بود. قابلیت مقیاس‌پذیری بالا تنها یکی از مزایای فراوان این معماری است.
برای آشنایی بیشتر با معماری مونولیت و میکروسرویس میتوانید دوره ذایگان و مقدماتی آشنایی با میکروسرویس ها(microservices) را مشاهده نمایید.
نکته ۸: نظارت بر عملکرد برای تعیین زمان مقیاس‌پذیری
پس از استقرار نرم‌افزار، میتوانید عملکرد آن را نظارت کنید تا نشانه‌های اولیه کاهش عملکرد را که با مقیاس‌پذیری قابل حل هستند، شناسایی کنید. این کار به شما این امکان را می‌دهد که قبل از بزرگ شدن مشکل، واکنش نشان دهید. برای مثال، اگر متوجه شوید که حافظه در حال اتمام است یا پیام‌ها برای پردازش مدت‌زمان طولانی‌تری در انتظار می‌مانند، این نشان‌دهنده آن است که نرم‌افزار شما به حداکثر ظرفیت خود رسیده است.
برای شناسایی این مشکلات و سایر مسائل مرتبط با مقیاس‌پذیری نرم‌افزار، باید در مرحله کدنویسی یک سیستم نظارت بر تلِمِتری (Telemetry Monitoring) را در نرم‌افزار خود تعبیه کنید. این سیستم به شما امکان می‌دهد موارد زیر را پیگیری کنید:
- زمان متوسط پاسخگویی
- توان عملیاتی (Throughput)، یعنی تعداد درخواست‌هایی که در یک زمان مشخص پردازش می‌شوند
- تعداد کاربران همزمان
- شاخص‌های عملکرد پایگاه داده، مانند زمان پاسخگویی به پرس‌وجوها
- استفاده از منابع، مانند استفاده از CPU، حافظه و GPU
- نرخ خطاها
- هزینه به ازای هر کاربر
میتوانید از راه‌حل‌های نظارتی موجود و چارچوب‌های جمع‌آوری گزارش، مانند Splunk استفاده کنید. اگر نرم‌افزار شما در فضای ابری اجرا می‌شود، میتوانید از راه‌حل ارائه‌دهنده ابر استفاده کنید. به‌عنوان مثال، آمازون برای این منظور AWS CloudWatch را ارائه می‌دهد.
چگونه زبان برنامه نویسی مناسب برای یک برنامه مقیاس پذیر را انتخاب کنیم؟
پاسخ واحدی برای انتخاب زبان برنامه نویسی مناسب برای یک برنامه مقیاس پذیر وجود ندارد. در عوض، بهترین زبان برای این کار به عوامل مختلفی از جمله ماهیت برنامه، مهارت‌های فنی تیم توسعه و پشته فناوری مورد نظر بستگی دارد.
با این حال، هنگام تصمیم‌گیری باید برخی از ملاحظات کلی را در نظر گرفت. اول از همه، زبان باید خود مقیاس‌پذیر باشد - یعنی بتواند بدون کاهش عملکرد، بار کاری فزاینده را مدیریت کند. دوم، باید با سایر فناوری‌های موجود در پشته سازگار باشد و سوم، باید دارای اکوسیستم قوی از کتابخانه‌ها و ابزارها باشد.
موارد استفاده مقیاس‌پذیری در برنامه‌نویسی
1. وب‌سایت‌های پرترافیک:
مقیاس‌پذیری در برنامه‌نویسی به شما کمک می‌کند تا وب‌سایت‌هایی با ترافیک بالا را مدیریت کنید. به‌عنوان مثال، وب‌سایت‌های فروشگاهی یا شبکه‌های اجتماعی نیاز دارند که درخواست‌های کاربران را به‌صورت مؤثر میان چندین سرور تقسیم کنند.
2. برنامه‌های موبایل:
برنامه‌های موبایل که تعداد زیادی کاربر دارند باید از معماری‌هایی بهره ببرند که بتوانند درخواست‌های همزمان را پشتیبانی کنند.
3. سیستم‌های مدیریت داده‌ها:
سیستم‌هایی که حجم زیادی از داده‌ها را مدیریت می‌کنند، باید از مقیاس‌پذیری در پایگاه‌های داده استفاده کنند. برای مثال، استفاده از پایگاه داده‌های توزیع‌شده یا کشینگ داده‌ها.
4. سیستم‌های پردازش لحظه‌ای داده‌ها:
در برنامه‌هایی مانند تحلیل‌های مالی یا پردازش داده‌های IoT، مقیاس‌پذیری باعث می‌شود که بتوانید تعداد زیادی از داده‌های لحظه‌ای را پردازش کنید.
5. اپلیکیشن‌های مبتنی بر ابر (Cloud-based):
برنامه‌هایی که روی سرویس‌های ابری اجرا می‌شوند، نیاز به مقیاس‌پذیری برای افزایش یا کاهش منابع به‌صورت خودکار بر اساس تقاضا دارند.
مزایای ایجاد برنامه‌های مقیاس‌پذیر
در دنیایی که فناوری دائماً در حال تغییر است، ایجاد برنامه‌هایی که بتوانند با این تغییرات رشد و تکامل یابند ضروری است. با ایجاد برنامه‌های مقیاس‌پذیر، کسب‌وکارها می‌توانند تجربه کاربری بهتری ارائه دهند، عملکرد برنامه را بهبود بخشند و در درازمدت هزینه‌ها را کاهش دهند.
بیایید نگاهی دقیق‌تر به برخی از مزایای ایجاد برنامه‌های مقیاس‌پذیر بیندازیم.
تجربه کاربری
برنامه‌های مقیاس‌پذیر تجربه کاربری بهتری ارائه می‌دهند زیرا می‌توانند تعداد بیشتری از کاربران را بدون کاهش سرعت یا خرابی مدیریت کنند. این امر به ویژه برای کسب‌وکارهایی که برای کسب درآمد به برنامه‌های خود متکی هستند، اهمیت دارد.
اگر یک برنامه دائماً خراب می‌شود یا کند اجرا می‌شود، کاربران به سرعت ناامید می‌شوند و ممکن است برنامه را حذف کنند یا به طور کلی از آن استفاده نکنند.
عملکرد برنامه
برنامه‌های مقیاس‌پذیر نه تنها تجربه کاربری بهتری ارائه می‌دهند بلکه می‌توانند عملکرد برنامه را نیز بهبود بخشند. دلیل این امر این است که برنامه‌های مقیاس‌پذیر حتی زمانی که تعداد بیشتری از کاربران همزمان به برنامه دسترسی دارند، به طور کارآمد اجرا می‌شوند.
ثبات برنامه
برنامه‌های مقیاس‌پذیر نیز پایدارتر هستند و احتمال خرابی یا تجربه خرابی در آنها کمتر است. آنها برای مدیریت افزایش ترافیک و استفاده طراحی شده‌اند.
سفارشی‌سازی ویژگی‌ها
یکی دیگر از مزایای برنامه‌های مقیاس‌پذیر این است که می‌توان آنها را به راحتی برای پاسخگویی به نیازهای خاص یک کسب‌وکار سفارشی کرد. علاوه بر این، برنامه‌های مقیاس‌پذیر بر روی معماری‌های مدولار ساخته شده‌اند که به شما امکان می‌دهد ویژگی‌ها را به صورت دلخواه اضافه یا حذف کنید.
برنامه‌های غیرقابل مقیاس‌پذیری اغلب دارای معماری‌های غیرقابل انعطافی هستند که سفارشی‌سازی آنها بدون متحمل شدن هزینه‌های بالا دشوار یا غیرممکن است.
افزایش ناگهانی استفاده
برنامه‌های مقیاس‌پذیر همچنین می‌توانند بدون هیچ مشکلی با افزایش ناگهانی ترافیک یا استفاده کنار بیایند. دلیل این امر این است که آنها از ابتدا برای مدیریت افزایش ترافیک و استفاده طراحی شده‌اند.
صرفه جویی در هزینه
علاوه بر ارائه تجربه کاربری بهتر و عملکرد بهبود یافته، برنامه‌های مقیاس‌پذیر همچنین می‌توانند در درازمدت برای کسب‌وکارها صرفه‌جویی کنند. برنامه‌های مقیاس‌پذیر برای رشد با نیازهای یک کسب‌وکار طراحی شده‌اند، به این معنی که هر بار که افزایش ترافیک یا استفاده وجود دارد، نیازی به بازسازی آنها نیست.
برعکس، برنامه‌های غیرقابل مقیاس‌پذیری ممکن است هر بار که افزایش ترافیک یا استفاده وجود دارد، نیاز به بازنویسی کامل داشته باشند، که می‌تواند پرهزینه و وقت‌گیر باشد.
بازخورد مثبت کاربر
در نهایت، کسب‌وکارهایی که تجربه برنامه‌های مقیاس‌پذیر ایجاد می‌کنند، اغلب بازخورد مثبتی از کاربرانی دریافت می‌کنند که از توانایی استفاده از برنامه‌ای که هنگام افزایش ترافیک یا سطح استفاده خراب نمی‌شود یا کند نمی‌شود، قدردانی می‌کنند. بازخورد مثبت کاربران می‌تواند منجر به افزایش دانلود و نرخ نگهداری بالاتر شود که می‌تواند بر سوددهی یک کسب‌وکار تأثیر مثبت بگذارد.
مقیاس‌پذیری در زبان‌های برنامه‌نویسی یک ویژگی یکسان برای همه نیست و تحت تأثیر ترکیبی از مدیریت حافظه، مدل‌های هم‌زمانی، پشتیبانی اکوسیستم، معماری زبان و قابلیت‌های مدیریت خطا قرار دارد. درک این جنبه‌ها برای توسعه‌دهندگان و سازمان‌ها در انتخاب زبان مناسب برای نیازهای برنامه‌های مقیاس‌پذیر اهمیت دارد.
برای توسعه‌دهندگان و معماران نرم‌افزار، بررسی این عوامل مقیاس‌پذیری هنگام انتخاب زبان برنامه‌نویسی برای پروژه‌های جدید بسیار مهم است. تحلیل نیازهای خاص برنامه و چگونگی تطبیق ویژگی‌های یک زبان با این نیازها کلید ساخت راه‌حل‌های نرم‌افزاری مقیاس‌پذیر و کارآمد است.
برای افزودن دیدگاه خود، نیاز است ابتدا وارد حساب کاربری‌تان شوید