Kao jezični model umjetne inteligencije, moji bi prijedlozi bili:
1. Analizirajte obrasce prometa - Razumite slučaj upotrebe i obrazac prometa kako biste identificirali sva područja u kojima bi optimizacija mogla biti potrebna. Uzmite u obzir stvari poput količine podataka, stope upita i istodobnih korisnika.
2. Optimizirajte upite baze podataka - Provjerite jesu li upiti baze podataka optimizirani za izvedbu. Razmotrite stvari kao što su indeksi tablica, predmemorija i minimiziranje obilaska baze podataka.
3. Upotrijebite predmemoriju - predmemorirajte podatke kojima se često pristupa kako biste smanjili obilaske baze podataka i poboljšali vrijeme odgovora.
4. Koristite balansiranje opterećenja - balansiranje opterećenja može pomoći u distribuciji prometa na više poslužitelja kako bi se poboljšala ukupna izvedba.
5. Optimizirajte kod - Provjerite je li kod aplikacije optimiziran za performanse. Razmotrite stvari poput smanjivanja složenosti koda, smanjenja nepotrebnih upita bazi podataka i izbjegavanja skupih operacija.
6. Koristite učinkovit algoritam pretraživanja - Kada pretražujete velike skupove podataka, koristite učinkovit algoritam pretraživanja za poboljšanje performansi. Neki primjeri uključuju binarno pretraživanje i pretraživanje hash tablice.
7. Razmotrite paralelnu obradu - Ako je opterećenje sustava veliko, razmislite o paralelnoj obradi radi poboljšanja performansi. Paralelna obrada uključuje podjelu zadataka u manje podzadatke koji se mogu izvršavati istovremeno na više procesora.
Datum objave: