تام و جری رو یادت هست؟

هر بار تام تله می‌چید، جری باهوش‌تر از قبل فرار می‌کرد 😎

نرم‌افزاری که طراحی می‌کنی هم باید همین‌قدر تاب‌آور باشه؛
خطا و مشکل همیشه هست، اما سیستم باید دوباره بلند شه و به کاربر خدمات بده 👌


حالا سؤال اینه:
چطور می‌تونیم یه نرم‌افزار واقعاً تاب‌آور بسازیم؟

چه راه‌حلی وجود داره؟ 🤔⚙️


خبر خوب اینه که مثل خیلی از چالش‌های برنامه‌نویسی،
غول‌های نرم‌افزاری دنیا هم قبلاً با این مشکل روبه‌رو شدن و
راه‌حل‌هایی براش ساختن که خودشون سال‌هاست ازش استفاده می‌کنن 💙

و ما فقط کافیه این راه‌حل‌ها رو بشناسیم و
به‌درستی به کار ببریم؛


✅به این می‌گن استراتژی‌های تاب‌آوری در نرم‌افزار.


الان یا ماه گذشته روی چه پروژه‌ای کار می‌کردی؟
آیا استراتژی‌های تاب‌آوری رو توی اون پروژه پیاده‌سازی کردی؟

نرم‌افزاری که ساختی، در برابر خطاها و اختلال‌ها مقاومه؟
یا با یکی دو مشکل ساده، کل سیستم از کار می‌افته؟

🧠 تعریف ساده تاب‌آوری یا همون Resilience اینه که نرم‌افزارت وقتی با مشکل روبه‌رو می‌شه

مثل:

😵 خطا،
🙅‍♂️ قطعی شبکه
🤯 یا ترافیک سنگین

یا مشکلات دیگه....

👌 هنوز به‌کارش ادامه بده یا سریع درست بشه.


مثل یه فنره که وقتی روش فشار میاد، جمع می‌شه ولی نمی‌شکنه و دوباره به حالت اولش برمی‌گرده.

❌تاب‌آوری، جان سخت بودن نیست!

خیلیا فکر می‌کنن وقتی می‌گیم یه سیستم تاب‌آوره، یعنی هیچ‌وقت خراب نمی‌شه.

اما تاب‌آوری یعنی وقتی خراب شد، سریع بتونه برگرده به حالت نرمال و به کارش ادامه بده.

یه سیستم تاب‌آور می‌پذیره که خطا هست،
اما برای مقابله باهاش آماده‌ست.

⚠️

به زودی برنامه‌نویسانی که به یادگیری ماشین مسلط‌اند، قابلیت‌های کلیدی نرم‌افزارها را خواهند ساخت؛ بدون این مهارت، تنها گزینه‌ی شما نگهداری از کدهای قدیمی است.


🪫واقعیتی که آینده‌ی شغلی شما را تغییر می‌دهد؛ آن را جدی بگیرید.

🚨 پیش‌بینی فروش با یادگیری ماشین برای فروشگاه اینترنتی

با الگوریتم‌هایی مثل FastTree یا LightGbm توی ML.NET
می‌تونی پیش‌بینی  کنی که از هر محصول چقدر فروش میره.

دیگه حدس نزن—با داده تصمیم بگیر!


🚩🚩