अनुमापकता: Difference between revisions

Revision as of 11:49, 18 May 2023

अनुमापकता काम की बढ़ती मात्रा को संभालने के लिए प्रणाली का गुण है। सॉफ्टवेयर प्रणाली के लिए एक परिभाषा निर्दिष्ट करता है कि यह प्रणाली में संसाधनों को जोड़कर किया जा सकता है।^[1]

अर्थशास्त्र के संदर्भ में, एक अनुमापक व्यापार मॉडल का तात्पर्य है कि कंपनी बढ़ी हुई संसाधनों की बिक्री बढ़ा सकती है। उदाहरण के लिए, एक पैकेज वितरण प्रणाली मापनीय है क्योंकि अधिक वितरण वाहनों को जोड़कर अधिक पैकेज वितरित किए जा सकते हैं। हालाँकि, यदि सभी पैकेजों को पहले छँटाई के लिए एक ही गोदाम से गुजरना पड़ता है, तो प्रणाली अनुमापक नहीं होगा, क्योंकि एक गोदाम केवल सीमित संख्या में पैकेजों को ही संभाल सकता है।^[2] कंप्यूटिंग में, अनुमापकता कंप्यूटर, नेटवर्क, कलन विधि, प्रोटोकॉल (कंप्यूटिंग), कंप्यूटर प्रोग्राम और एप्लिकेशन की एक विशेषता है। एक उदाहरण एक खोज इंजन है, जिसे उपयोगकर्ताओं की बढ़ती संख्या और वेब अनुक्रमण के विषयों की संख्या का समर्थन करना चाहिए।^[3] वेबस्केल एक कंप्यूटर वास्तु दृष्टिकोण है जो बड़े पैमाने की क्लाउड कंप्यूटिंग कंपनियों की क्षमताओं को उद्यम डेटा केंद्रों में लाता है।^[4]

वितरित प्रणाली में, लेखकों के अनुसार कई परिभाषाएँ हैं, कुछ अनुमापकता की अवधारणाओं को लोच (प्रणाली संसाधन) का एक उप-भाग मानते हैं, अन्य अलग-अलग हैं।

गणित में, अनुमापकता ज्यादातर अदिश गुणन के अनुसार क्लोजर (गणित) को संदर्भित करती है।

औद्योगिक अभियांत्रिक और विनिर्माण में, मापनीयता एक प्रक्रिया, प्रणाली या संगठन की क्षमता को एक बढ़ते कार्यभार को संभालने, बढ़ती मांगों के अनुकूल होने और परिचालन दक्षता बनाए रखने के लिए संदर्भित करती है। एक अनुमापक प्रणाली गुणवत्ता या प्रदर्शन से समझौता किए बिना प्रभावी रूप से बढ़ी हुई उत्पादन मात्रा, नई उत्पाद लाइनों या बाजारों का विस्तार कर सकता है। इस संदर्भ में, ग्राहकों की अपेक्षाओं को पूरा करने, प्रतिस्पर्धी बने रहने और सतत विकास हासिल करने के लक्ष्य वाले व्यवसायों के लिए मापनीयता एक महत्वपूर्ण विचार है। अनुमापकता को प्रभावित करने वाले कारकों में उत्पादन प्रक्रिया का लचीलापन, कार्यबल की अनुकूलन क्षमता और उन्नत तकनीकों का एकीकरण सम्मिलित है। अनुमापक समाधानों को प्रायुक्त करके, कंपनियां संसाधन उपयोग का अनुकूलन कर सकती हैं, लागत कम कर सकती हैं और अपने संचालन को सुव्यवस्थित कर सकती हैं। औद्योगिक अभियांत्रिक और विनिर्माण में फलने-फूलने की क्षमता व्यवसायों को उतार-चढ़ाव वाली बाजार स्थितियों का जवाब देने में सक्षम बनाती है और उभरते अवसरों का लाभ उठाती है और एक सतत विकसित वैश्विक परिदृश्य में फलती-फूलती है।^{[citation needed]}

नवाचारों का स्केलिंग

उदाहरण

घटना कमांड प्रणाली (आईसीएस) का उपयोग संयुक्त राज्य अमेरिका में आपातकालीन प्रतिक्रिया एजेंसियों द्वारा किया जाता है। आईसीएस संसाधन समन्वय को एकल-इंजन सड़क के किनारे ब्रशफायर से अंतरराज्यीय जंगल की आग तक बढ़ा सकता है। दृश्य पर पहला संसाधन संसाधनों को आदेश देने और जिम्मेदारी (पांच से सात अधिकारियों का प्रबंधन, जो फिर से सात तक प्रतिनिधि करेंगे, और जैसे ही घटना बढ़ती है) सौंपने के अधिकार के साथ आदेश स्थापित करता है। जैसे-जैसे घटना बढ़ती है, अधिक वरिष्ठ अधिकारी कमान संभालते हैं।^[5]

आयाम

अनुमापकता को कई आयामों पर मापा जा सकता है, जैसे:^[6]

प्रशासनिक मापनीयता: किसी प्रणाली तक पहुँचने के लिए संगठनों या उपयोगकर्ताओं की बढ़ती संख्या की क्षमता।
फंक्शनल अनुमापकता: वर्तमान गतिविधियों को बाधित किए बिना नई कार्यक्षमता जोड़कर प्रणाली को बढ़ाने की क्षमता।
भौगोलिक मापनीयता: स्थानीय क्षेत्र से बड़े क्षेत्र में विस्तार के दौरान प्रभावशीलता बनाए रखने की क्षमता।
लोड अनुमापकता: भारी या हल्के भार को समायोजित करने के लिए एक वितरित प्रणाली के विस्तार और अनुबंध की क्षमता, जिसमें आसानी से बदलते भार को समायोजित करने के लिए एक प्रणाली या घटक को संशोधित, जोड़ा या हटाया जा सकता है।
जनरेशन अनुमापकता: घटकों की नई पीढ़ियों को अपनाकर प्रणाली को स्केल करने की क्षमता।
ओपन आर्किटेक्चर विभिन्न विक्रेताओं से घटकों को अपनाने की क्षमता है।

डोमेन

नेटवर्क आकार के संबंध में एक रूटिंग प्रोटोकॉल को अनुमापक माना जाता है, यदि प्रत्येक नोड पर आवश्यक रूटिंग तालिका का आकार बिग O नोटेशन (log N) के रूप में बढ़ता है, जहां एन नेटवर्क में नोड्स की संख्या है। ग्नुटेला के कुछ प्रारंभिक पीयर-टू-पीयर (पी2पी) कार्यान्वयन में स्केलिंग उद्देश्य थे। प्रत्येक नोड क्वेरी क्वेरी सभी नोड्स के लिए अपने अनुरोधों को भरती है। साथियों की कुल संख्या के अनुपात में प्रत्येक सहकर्मी की मांग में वृद्धि हुई, जिससे उनकी क्षमता तेजी से बढ़ गई। बिटटोरेंट (प्रोटोकॉल) जैसे अन्य पी2पी प्रणाली अच्छी तरह से स्केल करते हैं क्योंकि प्रत्येक पीयर की मांग पीयर की संख्या से स्वतंत्र होती है। कुछ भी केंद्रीकृत नहीं है, इसलिए प्रणाली स्वयं साथियों के अलावा किसी भी संसाधन के बिना अनिश्चित काल तक विस्तार कर सकता है।
एक अनुमापक ऑनलाइन लेनदेन प्रसंस्करण प्रणाली या डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली वह है जिसे नए प्रोसेसर, उपकरण और स्टोरेज जोड़कर अधिक लेनदेन को प्रोसेस करने के लिए अपग्रेड किया जा सकता है, और जिसे बंद किए बिना आसानी से और पारदर्शी रूप से अपग्रेड किया जा सकता है।
डोमेन की नामांकन प्रणाली (डीएनएस) की वितरित प्रकृति इसे दुनिया भर के इंटरनेट पर अरबों सर्वर (कंप्यूटिंग) की सेवा करते हुए कुशलता से काम करने की अनुमति देती है।

क्षैतिज (स्केल आउट) और लम्बवत स्केलिंग (स्केल अप)

संसाधन दो व्यापक श्रेणियों में आते हैं: क्षैतिज और लंबवत।^[7]

क्षैतिज या स्केल आउट

क्षैतिज रूप से स्केलिंग (बाहर/अंदर) का अर्थ है किसी प्रणाली में अधिक नोड्स जोड़ना (या नोड्स को हटाना), जैसे वितरित सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन में एक नया कंप्यूटर जोड़ना। एक उदाहरण में एक वेब सर्वर से तीन तक स्केलिंग सम्मिलित हो सकती है। भूकंपीय विश्लेषण और जैव प्रौद्योगिकी जैसे उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग अनुप्रयोग, क्षैतिज रूप से वर्कलोड को उन कार्यों का समर्थन करने के लिए स्केल करते हैं जिनके लिए एक बार महंगे सुपरकंप्यूटर की आवश्यकता होती थी। अन्य वर्कलोड, जैसे बड़े सामाजिक नेटवर्क, सबसे बड़े सुपर कंप्यूटर की क्षमता से अधिक हैं और केवल अनुमापक प्रणाली द्वारा नियंत्रित किया जा सकता है। इस मापनीयता का दोहन करने के लिए कुशल संसाधन प्रबंधन और रखरखाव के लिए सॉफ्टवेयर की आवश्यकता होती है।^[6]

लम्बवत या स्केल अप

लंबवत (ऊपर/नीचे) स्केलिंग का अर्थ है एक नोड में संसाधनों को जोड़ना (या संसाधनों को हटाना), सामान्यतः एक कंप्यूटर में सीपीयू, मेमोरी या स्टोरेज को सम्मिलित करना।^[6]

बड़ी संख्या में तत्व प्रबंधन की जटिलता को बढ़ाते हैं, संसाधनों के बीच कार्यों को आवंटित करने के लिए अधिक परिष्कृत प्रोग्रामिंग और नोड्स में थ्रूपुट और विलंबता जैसे मुद्दों को संभालते हैं, जबकि कुछ एप्लिकेशन क्षैतिज रूप से स्केल नहीं करते हैं।

नेटवर्क अनुमापकता

नेटवर्क फ़ंक्शन वर्चुअलाइजेशन इन शर्तों को अलग तरह से परिभाषित करता है: स्केलिंग आउट/इन संसाधन उदाहरणों (जैसे, वर्चुअल मशीन) को जोड़कर/हटाकर स्केल करने की क्षमता है, जबकि स्केलिंग/डाउन आवंटित संसाधनों (जैसे मेमोरी/सीपीयू/स्टोरेज क्षमता) को बदलकर स्केल करने की क्षमता है।^[8]

डेटाबेस अनुमापकता

डेटाबेस के लिए मापनीयता के लिए आवश्यक है कि डेटाबेस प्रणाली अतिरिक्त सर्वर, प्रोसेसर, मेमोरी और स्टोरेज जैसे अधिक हार्डवेयर संसाधनों को देखते हुए अतिरिक्त कार्य करने में सक्षम हो। काम का बोझ लगातार बढ़ता जा रहा है और डेटाबेस की मांग भी बढ़ती जा रही है।

एल्गोरिदमिक नवाचारों में पंक्ति-स्तरीय लॉकिंग और टेबल और इंडेक्स विभाजन सम्मिलित हैं। आर्किटेक्चरल इनोवेशन में मल्टी-सर्वर कॉन्फ़िगरेशन के प्रबंधन के लिए शेयर्ड-नथिंग और शेयर्ड-एवरीथिंग आर्किटेक्चर सम्मिलित हैं।

मजबूत बनाम अंतिम स्थिरता (भंडारण)

स्केल-आउट कंप्यूटर डेटा भंडारण के संदर्भ में, अनुमापकता को अधिकतम स्टोरेज क्लस्टर आकार के रूप में परिभाषित किया गया है जो पूर्ण डेटा स्थिरता की गारंटी देता है, जिसका अर्थ है कि पूरे क्लस्टर में संग्रहीत डेटा का केवल एक वैध संस्करण है, अनावश्यक भौतिक डेटा की संख्या से स्वतंत्र प्रतियां। क्लस्टर जो एक अतुल्यकालिक फैशन में प्रतियों को अद्यतन करके आलसी अतिरेक प्रदान करते हैं, उन्हें अंतिम स्थिरता कहा जाता है। 'अंततः सुसंगत'। इस प्रकार का स्केल-आउट डिज़ाइन तब उपयुक्त होता है जब उपलब्धता और जवाबदेही को स्थिरता से अधिक रेट किया जाता है, जो कई वेब फ़ाइल-होस्टिंग सेवाओं या वेब कैश के लिए सही है (यदि आप नवीनतम संस्करण चाहते हैं, तो इसके प्रचार के लिए कुछ सेकंड प्रतीक्षा करें)। सभी शास्त्रीय लेन-देन-उन्मुख अनुप्रयोगों के लिए, इस डिज़ाइन से बचा जाना चाहिए।^[9] कई ओपन-सोर्स और यहां तक कि वाणिज्यिक स्केल-आउट स्टोरेज क्लस्टर, विशेष रूप से मानक पीसी हार्डवेयर और नेटवर्क के शीर्ष पर निर्मित, केवल अंतिम स्थिरता प्रदान करते हैं। CouchDB जैसे कुछ NoSQL डेटाबेस और ऊपर बताए गए अन्य का उपयोग करें। राइट ऑपरेशन अन्य प्रतियों को अमान्य कर देते हैं, लेकिन अक्सर उनकी पावती की प्रतीक्षा नहीं करते हैं। रीड ऑपरेशंस सामान्यतः उत्तर देने से पहले हर अनावश्यक कॉपी की जांच नहीं करते हैं, संभावित रूप से पिछले राइट ऑपरेशन को याद कर रहे हैं। मेटाडेटा सिग्नल ट्रैफ़िक की बड़ी मात्रा के लिए विशेष हार्डवेयर और स्वीकार्य प्रदर्शन (यानी, गैर-क्लस्टर स्टोरेज उपकरण या डेटाबेस की तरह कार्य) को संभालने के लिए कम दूरी की आवश्यकता होगी।

जब भी मजबूत डेटा स्थिरता की उम्मीद हो, तो इन संकेतकों को देखें:

बढ़ते क्लस्टर आकार और निरर्थक प्रतियों की संख्या के साथ प्रदर्शन में गिरावट से बचने के लिए InfiniBand, Fibrechannel या इसी तरह के कम-विलंबता नेटवर्क का उपयोग।
छोटी केबल लंबाई और सीमित भौतिक सीमा, सिग्नल रनटाइम प्रदर्शन में गिरावट से बचना।
बहुसंख्यक / कोरम तंत्र जब भी क्लस्टर के हिस्से दुर्गम हो जाते हैं, तो डेटा स्थिरता की गारंटी देता है।

अंततः सुसंगत डिजाइन के लिए संकेतक (लेनदेन संबंधी अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त नहीं!) हैं:

लेखन प्रदर्शन क्लस्टर में जुड़े उपकरणों की संख्या के साथ रैखिक रूप से बढ़ता है।
जब स्टोरेज क्लस्टर का विभाजन होता है, तो सभी भाग उत्तरदायी रहते हैं। परस्पर विरोधी अद्यतनों का जोखिम है।

प्रदर्शन ट्यूनिंग बनाम हार्डवेयर मापनीयता

यह अक्सर सलाह दी जाती है कि प्रणाली डिजाइन को क्षमता के बजाय हार्डवेयर मापनीयता पर केंद्रित किया जाए। प्रत्येक नोड को संभालने की क्षमता में सुधार के लिए प्रदर्शन ट्यूनिंग में भाग लेने की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए प्रणाली में एक नया नोड जोड़ना सामान्यतः सस्ता होता है। लेकिन इस दृष्टिकोण में ह्रासमान रिटर्न हो सकता है (जैसा कि प्रदर्शन अभियांत्रिक में चर्चा की गई है)। उदाहरण के लिए: मान लीजिए कि एक प्रोग्राम के 70% को समानांतर किया जा सकता है और एक के बजाय कई सीपीयू पर चलाया जा सकता है। अगर $\alpha$ एक गणना का अंश है जो अनुक्रमिक है, और $1-\alpha$ वह अंश है जिसे समानांतर किया जा सकता है, पी प्रोसेसर का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकने वाला अधिकतम गति बढ़ाना Amdahl के नियम के अनुसार दिया गया है:

{\frac {1}{\alpha +{\frac {1-\alpha }{P}}}}.

इस उदाहरण के लिए मान को प्रतिस्थापित करते हुए, 4 प्रोसेसर का उपयोग करके देता है

{\frac {1}{0.3+{\frac {1-0.3}{4}}}}=2.105.

कंप्यूटिंग पावर को दोगुना करके 8 प्रोसेसर देता है

{\frac {1}{0.3+{\frac {1-0.3}{8}}}}=2.581.

प्रसंस्करण शक्ति को दोगुना करने से प्रक्रिया में लगभग एक-पांचवां हिस्सा ही तेजी आई है। यदि पूरी समस्या समानांतर होती, तो गति भी दोगुनी हो जाती। इसलिए, अधिक हार्डवेयर में फेंकना आवश्यक रूप से इष्टतम दृष्टिकोण नहीं है।

कमजोर बनाम मजबूत स्केलिंग

उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग में मापनीयता की दो सामान्य धारणाएँ हैं:

मजबूत स्केलिंग को परिभाषित किया गया है कि एक निश्चित कुल समस्या आकार के लिए प्रोसेसर की संख्या के साथ समाधान समय कैसे भिन्न होता है।
कमजोर स्केलिंग को इस रूप में परिभाषित किया जाता है कि प्रति प्रोसेसर एक निश्चित समस्या आकार के लिए प्रोसेसर की संख्या के साथ समाधान समय कैसे भिन्न होता है।^[10]

यह भी देखें

संदर्भ

↑ Bondi, André B. (2000). स्केलेबिलिटी के लक्षण और प्रदर्शन पर उनका प्रभाव. Proceedings of the second international workshop on Software and performance – WOSP '00. p. 195. doi:10.1145/350391.350432. ISBN 158113195X.
↑ Hill, Mark D. (1990). "What is scalability?". ACM SIGARCH Computer Architecture News. 18 (4): 18. doi:10.1145/121973.121975. S2CID 1232925. and
Duboc, Leticia; Rosenblum, David S.; Wicks, Tony (2006). A framework for modelling and analysis of software systems scalability (PDF). Proceedings of the 28th international conference on Software engineering – ICSE '06. p. 949. doi:10.1145/1134285.1134460. ISBN 1595933751.
↑ Laudon, Kenneth Craig; Traver, Carol Guercio (2008). E-commerce: Business, Technology, Society. Pearson Prentice Hall/Pearson Education. ISBN 9780136006459.
↑ "वेब-स्केल भविष्य क्यों है". Network World (in English). 2020-02-13. Retrieved 2017-06-01.
↑ Bigley, Gregory A.; Roberts, Karlene H. (2001-12-01). "The Incident Command System: High-Reliability Organizing for Complex and Volatile Task Environments". Academy of Management Journal. 44 (6): 1281–1299. doi:10.5465/3069401. ISSN 0001-4273.
↑ ^6.0 ^6.1 ^6.2 Hesham El-Rewini and Mostafa Abd-El-Barr (April 2005). उन्नत कंप्यूटर वास्तुकला और समानांतर प्रसंस्करण. John Wiley & Sons. p. 66. ISBN 978-0-471-47839-3.
↑ Michael, Maged; Moreira, Jose E.; Shiloach, Doron; Wisniewski, Robert W. (March 26, 2007). Scale-up x Scale-out: A Case Study using Nutch/Lucene. 2007 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium. p. 1. doi:10.1109/IPDPS.2007.370631. ISBN 978-1-4244-0909-9.
↑ "Network Functions Virtualisation (NFV); Terminology for Main Concepts in NFV". Archived from the original (PDF) on 2020-05-11. Retrieved 2016-01-12.
↑ Sadek Drobi (January 11, 2008). "वर्नर वोगल्स द्वारा अंतिम स्थिरता". InfoQ. Retrieved April 8, 2017.
↑ "The Weak Scaling of DL_POLY 3". STFC Computational Science and Engineering Department. Archived from the original on March 7, 2014. Retrieved March 8, 2014.

बाहरी संबंध

Links to diverse learning resources – page curated by the memcached project.
Scalable Definition – by The Linux Information Project (LINFO)
Scale in Distributed Systems B. Clifford Neuman, In: Readings in Distributed Computing Systems, IEEE Computer Society Press, 1994

[1] Bondi, André B. (2000). स्केलेबिलिटी के लक्षण और प्रदर्शन पर उनका प्रभाव. Proceedings of the second international workshop on Software and performance – WOSP '00. p. 195. doi:10.1145/350391.350432. ISBN 158113195X.

[2] Hill, Mark D. (1990). "What is scalability?". ACM SIGARCH Computer Architecture News. 18 (4): 18. doi:10.1145/121973.121975. S2CID 1232925. and
Duboc, Leticia; Rosenblum, David S.; Wicks, Tony (2006). A framework for modelling and analysis of software systems scalability (PDF). Proceedings of the 28th international conference on Software engineering – ICSE '06. p. 949. doi:10.1145/1134285.1134460. ISBN 1595933751.

[3] Laudon, Kenneth Craig; Traver, Carol Guercio (2008). E-commerce: Business, Technology, Society. Pearson Prentice Hall/Pearson Education. ISBN 9780136006459.

[4] "वेब-स्केल भविष्य क्यों है". Network World (in English). 2020-02-13. Retrieved 2017-06-01.

[5] Bigley, Gregory A.; Roberts, Karlene H. (2001-12-01). "The Incident Command System: High-Reliability Organizing for Complex and Volatile Task Environments". Academy of Management Journal. 44 (6): 1281–1299. doi:10.5465/3069401. ISSN 0001-4273.

[parallel_arch-6] 6.0 ^6.1 ^6.2 Hesham El-Rewini and Mostafa Abd-El-Barr (April 2005). उन्नत कंप्यूटर वास्तुकला और समानांतर प्रसंस्करण. John Wiley & Sons. p. 66. ISBN 978-0-471-47839-3.

[7] Michael, Maged; Moreira, Jose E.; Shiloach, Doron; Wisniewski, Robert W. (March 26, 2007). Scale-up x Scale-out: A Case Study using Nutch/Lucene. 2007 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium. p. 1. doi:10.1109/IPDPS.2007.370631. ISBN 978-1-4244-0909-9.

[8] "Network Functions Virtualisation (NFV); Terminology for Main Concepts in NFV". Archived from the original (PDF) on 2020-05-11. Retrieved 2016-01-12.

[9] Sadek Drobi (January 11, 2008). "वर्नर वोगल्स द्वारा अंतिम स्थिरता". InfoQ. Retrieved April 8, 2017.

[10] "The Weak Scaling of DL_POLY 3". STFC Computational Science and Engineering Department. Archived from the original on March 7, 2014. Retrieved March 8, 2014.

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 * [[ डोमेन की नामांकन प्रणाली ]] (डीएनएस) की वितरित प्रकृति इसे दुनिया भर के [[इंटरनेट]] पर अरबों [[सर्वर (कंप्यूटिंग)]] की सेवा करते हुए कुशलता से काम करने की अनुमति देती है।
-==क्षैतिज (स्केल आउट) और वर्टिकल स्केलिंग (स्केल अप)==
+==क्षैतिज (स्केल आउट) और लम्बवत स्केलिंग (स्केल अप)==
 संसाधन दो व्यापक श्रेणियों में आते हैं: क्षैतिज और लंबवत।<ref>{{cite conference|conference=2007 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium|date=March 26, 2007|doi=10.1109/IPDPS.2007.370631|title=Scale-up x Scale-out: A Case Study using Nutch/Lucene|last1=Michael|first1=Maged|last2=Moreira|first2=Jose E.|last3=Shiloach|first3=Doron|last4=Wisniewski|first4=Robert W.|isbn=978-1-4244-0909-9|page=1}}</ref>
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-=== वर्टिकल या स्केल अप ===
+=== लम्बवत या स्केल अप ===
-लंबवत (ऊपर/नीचे) स्केलिंग का अर्थ है एक नोड में संसाधनों को जोड़ना (या संसाधनों को हटाना), आमतौर पर एक कंप्यूटर में सीपीयू, मेमोरी या स्टोरेज को सम्मिलित करना।<ref name="parallel_arch" />
+लंबवत (ऊपर/नीचे) स्केलिंग का अर्थ है एक नोड में संसाधनों को जोड़ना (या संसाधनों को हटाना), सामान्यतः एक कंप्यूटर में सीपीयू, मेमोरी या स्टोरेज को सम्मिलित करना।<ref name="parallel_arch" />
-बड़ी संख्या में तत्व प्रबंधन की जटिलता को बढ़ाते हैं, संसाधनों के बीच कार्यों को आवंटित करने के लिए अधिक परिष्कृत प्रोग्रामिंग और नोड्स में थ्रूपुट और विलंबता जैसे मुद्दों को संभालते हैं, जबकि कुछ Amdahl का नियम।
+बड़ी संख्या में तत्व प्रबंधन की जटिलता को बढ़ाते हैं, संसाधनों के बीच कार्यों को आवंटित करने के लिए अधिक परिष्कृत प्रोग्रामिंग और नोड्स में थ्रूपुट और विलंबता जैसे मुद्दों को संभालते हैं, जबकि कुछ एप्लिकेशन क्षैतिज रूप से स्केल नहीं करते हैं।
 == नेटवर्क अनुमापकता ==
-[[नेटवर्क फ़ंक्शन वर्चुअलाइजेशन]] इन शर्तों को अलग तरह से परिभाषित करता है: स्केलिंग आउट/इन संसाधन उदाहरणों (जैसे, वर्चुअल मशीन) को जोड़कर/हटाकर स्केल करने की क्षमता है, जबकि स्केलिंग/डाउन आवंटित संसाधनों (जैसे, मेमोरी/सीपीयू) को बदलकर स्केल करने की क्षमता है। /भंडारण क्षमता)।<ref>{{cite web|title=Network Functions Virtualisation (NFV); Terminology for Main Concepts in NFV|url=http://www.etsi.org/deliver/etsi_gs/NFV/001_099/001/01.01.01_60/gs_NFV003v010201p.pdf|access-date=2016-01-12|archive-date=2020-05-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20200511090646/https://www.etsi.org/|url-status=dead}}</ref>
+[[नेटवर्क फ़ंक्शन वर्चुअलाइजेशन]] इन शर्तों को अलग तरह से परिभाषित करता है: स्केलिंग आउट/इन संसाधन उदाहरणों (जैसे, वर्चुअल मशीन) को जोड़कर/हटाकर स्केल करने की क्षमता है, जबकि स्केलिंग/डाउन आवंटित संसाधनों (जैसे मेमोरी/सीपीयू/स्टोरेज क्षमता) को बदलकर स्केल करने की क्षमता है।<ref>{{cite web|title=Network Functions Virtualisation (NFV); Terminology for Main Concepts in NFV|url=http://www.etsi.org/deliver/etsi_gs/NFV/001_099/001/01.01.01_60/gs_NFV003v010201p.pdf|access-date=2016-01-12|archive-date=2020-05-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20200511090646/https://www.etsi.org/|url-status=dead}}</ref>
 == डेटाबेस अनुमापकता ==
-{{Main|Database scalability}}
+{{Main|डेटाबेस अनुमापकता}}
 डेटाबेस के लिए मापनीयता के लिए आवश्यक है कि डेटाबेस प्रणाली अतिरिक्त सर्वर, प्रोसेसर, मेमोरी और स्टोरेज जैसे अधिक हार्डवेयर संसाधनों को देखते हुए अतिरिक्त कार्य करने में सक्षम हो। काम का बोझ लगातार बढ़ता जा रहा है और डेटाबेस की मांग भी बढ़ती जा रही है।
-एल्गोरिदमिक नवाचारों में पंक्ति-स्तरीय लॉकिंग और टेबल और इंडेक्स विभाजन सम्मिलित हैं। आर्किटेक्चरल इनोवेशन में मल्टी-सर्वर कॉन्फ़िगरेशन के प्रबंधन के लिए [[ साझा-कुछ नहीं वास्तुकला ]] | शेयर्ड-नथिंग और शेयर्ड-एवरीथिंग आर्किटेक्चर सम्मिलित हैं।
+एल्गोरिदमिक नवाचारों में पंक्ति-स्तरीय लॉकिंग और टेबल और इंडेक्स विभाजन सम्मिलित हैं। आर्किटेक्चरल इनोवेशन में मल्टी-सर्वर कॉन्फ़िगरेशन के प्रबंधन के लिए [[ साझा-कुछ नहीं वास्तुकला | शेयर्ड-नथिंग और शेयर्ड-एवरीथिंग आर्किटेक्चर]] सम्मिलित हैं।
 ==मजबूत बनाम अंतिम स्थिरता (भंडारण)==
 स्केल-आउट [[कंप्यूटर डेटा भंडारण]] के संदर्भ में, अनुमापकता को अधिकतम स्टोरेज क्लस्टर आकार के रूप में परिभाषित किया गया है जो पूर्ण डेटा स्थिरता की गारंटी देता है, जिसका अर्थ है कि पूरे क्लस्टर में संग्रहीत डेटा का केवल एक वैध संस्करण है, अनावश्यक भौतिक डेटा की संख्या से स्वतंत्र प्रतियां। क्लस्टर जो एक अतुल्यकालिक फैशन में प्रतियों को अद्यतन करके आलसी अतिरेक प्रदान करते हैं, उन्हें अंतिम स्थिरता कहा जाता है। 'अंततः सुसंगत'। इस प्रकार का स्केल-आउट डिज़ाइन तब उपयुक्त होता है जब उपलब्धता और जवाबदेही को स्थिरता से अधिक रेट किया जाता है, जो कई वेब फ़ाइल-होस्टिंग सेवाओं या वेब कैश के लिए सही है (यदि आप नवीनतम संस्करण चाहते हैं, तो इसके प्रचार के लिए कुछ सेकंड प्रतीक्षा करें)। सभी शास्त्रीय लेन-देन-उन्मुख अनुप्रयोगों के लिए, इस डिज़ाइन से बचा जाना चाहिए।<ref>{{cite news|title=वर्नर वोगल्स द्वारा अंतिम स्थिरता|author=Sadek Drobi|url=http://www.infoq.com/news/2008/01/consistency-vs-availability|date=January 11, 2008|access-date=April 8, 2017|publisher=InfoQ}}</ref>
-कई ओपन-सोर्स और यहां तक कि वाणिज्यिक स्केल-आउट स्टोरेज क्लस्टर, विशेष रूप से मानक पीसी हार्डवेयर और नेटवर्क के शीर्ष पर निर्मित, केवल अंतिम स्थिरता प्रदान करते हैं। [[CouchDB]] जैसे कुछ NoSQL डेटाबेस और ऊपर बताए गए अन्य का उपयोग करें। राइट ऑपरेशन अन्य प्रतियों को अमान्य कर देते हैं, लेकिन अक्सर उनकी पावती की प्रतीक्षा नहीं करते हैं। रीड ऑपरेशंस आमतौर पर उत्तर देने से पहले हर अनावश्यक कॉपी की जांच नहीं करते हैं, संभावित रूप से पिछले राइट ऑपरेशन को याद कर रहे हैं। मेटाडेटा सिग्नल ट्रैफ़िक की बड़ी मात्रा के लिए विशेष हार्डवेयर और स्वीकार्य प्रदर्शन (यानी, गैर-क्लस्टर स्टोरेज उपकरण या डेटाबेस की तरह कार्य) को संभालने के लिए कम दूरी की आवश्यकता होगी।
+कई ओपन-सोर्स और यहां तक कि वाणिज्यिक स्केल-आउट स्टोरेज क्लस्टर, विशेष रूप से मानक पीसी हार्डवेयर और नेटवर्क के शीर्ष पर निर्मित, केवल अंतिम स्थिरता प्रदान करते हैं। [[CouchDB]] जैसे कुछ NoSQL डेटाबेस और ऊपर बताए गए अन्य का उपयोग करें। राइट ऑपरेशन अन्य प्रतियों को अमान्य कर देते हैं, लेकिन अक्सर उनकी पावती की प्रतीक्षा नहीं करते हैं। रीड ऑपरेशंस सामान्यतः उत्तर देने से पहले हर अनावश्यक कॉपी की जांच नहीं करते हैं, संभावित रूप से पिछले राइट ऑपरेशन को याद कर रहे हैं। मेटाडेटा सिग्नल ट्रैफ़िक की बड़ी मात्रा के लिए विशेष हार्डवेयर और स्वीकार्य प्रदर्शन (यानी, गैर-क्लस्टर स्टोरेज उपकरण या डेटाबेस की तरह कार्य) को संभालने के लिए कम दूरी की आवश्यकता होगी।
 जब भी मजबूत डेटा स्थिरता की उम्मीद हो, तो इन संकेतकों को देखें:
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 == प्रदर्शन ट्यूनिंग बनाम हार्डवेयर मापनीयता ==
-यह अक्सर सलाह दी जाती है कि प्रणाली डिजाइन को क्षमता के बजाय हार्डवेयर मापनीयता पर केंद्रित किया जाए। प्रत्येक नोड को संभालने की क्षमता में सुधार के लिए प्रदर्शन ट्यूनिंग में भाग लेने की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए प्रणाली में एक नया नोड जोड़ना आम तौर पर सस्ता होता है। लेकिन इस दृष्टिकोण में ह्रासमान रिटर्न हो सकता है (जैसा कि [[प्रदर्शन इंजीनियरिंग|प्रदर्शन अभियांत्रिक]] में चर्चा की गई है)। उदाहरण के लिए: मान लीजिए कि एक प्रोग्राम के 70% को समानांतर किया जा सकता है और एक के बजाय कई सीपीयू पर चलाया जा सकता है। अगर <math>\alpha</math> एक गणना का अंश है जो अनुक्रमिक है, और <math>1-\alpha</math> वह अंश है जिसे समानांतर किया जा सकता है, पी प्रोसेसर का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकने वाला अधिकतम [[ गति बढ़ाना ]] Amdahl के नियम के अनुसार दिया गया है:
+यह अक्सर सलाह दी जाती है कि प्रणाली डिजाइन को क्षमता के बजाय हार्डवेयर मापनीयता पर केंद्रित किया जाए। प्रत्येक नोड को संभालने की क्षमता में सुधार के लिए प्रदर्शन ट्यूनिंग में भाग लेने की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए प्रणाली में एक नया नोड जोड़ना सामान्यतः सस्ता होता है। लेकिन इस दृष्टिकोण में ह्रासमान रिटर्न हो सकता है (जैसा कि [[प्रदर्शन इंजीनियरिंग|प्रदर्शन अभियांत्रिक]] में चर्चा की गई है)। उदाहरण के लिए: मान लीजिए कि एक प्रोग्राम के 70% को समानांतर किया जा सकता है और एक के बजाय कई सीपीयू पर चलाया जा सकता है। अगर <math>\alpha</math> एक गणना का अंश है जो अनुक्रमिक है, और <math>1-\alpha</math> वह अंश है जिसे समानांतर किया जा सकता है, पी प्रोसेसर का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकने वाला अधिकतम [[ गति बढ़ाना ]] Amdahl के नियम के अनुसार दिया गया है:
 : <math>\frac 1 {\alpha+\frac{1-\alpha} P}.</math>

v t e RAID
Redundant array of independent disks
Disk arrays	Data scrubbing Data striping Disk array controller Disk mirroring Parity drive
RAID levels	Standard Nested Non-standard
Principles	Availability Fault tolerance Data redundancy Degraded mode Failover Parity bit Replication Scalability Throughput
Interfaces	bioctl geom mdadm Oracle ZFS
Non-RAID drive architectures

v t e Parallel computing
General	Distributed computing Parallel computing Massively parallel Cloud computing High-performance computing Multiprocessing Manycore processor GPGPU Computer network Systolic array
Levels	Bit Instruction Thread Task Data Memory Loop Pipeline
Multithreading	Temporal Simultaneous (SMT) Speculative (SpMT) Preemptive Cooperative Clustered multi-thread (CMT) Hardware scout
Theory	PRAM model PEM model Analysis of parallel algorithms Amdahl's law Gustafson's law Cost efficiency Karp–Flatt metric Slowdown Speedup
Elements	Process Thread Fiber Instruction window Array
Coordination	Multiprocessing Memory coherence Cache coherence Cache invalidation Barrier Synchronization Application checkpointing
Programming	Stream processing Dataflow programming Models Implicit parallelism Explicit parallelism Concurrency Non-blocking algorithm
Hardware	Flynn's taxonomy SISD SIMD Array processing (SIMT) Pipelined processing Associative processing MISD MIMD Dataflow architecture Pipelined processor Superscalar processor Vector processor Multiprocessor symmetric asymmetric Memory shared distributed distributed shared UMA NUMA COMA Massively parallel computer Computer cluster Beowulf cluster Grid computer Hardware acceleration
APIs	Ateji PX Boost Chapel HPX Charm++ Cilk Coarray Fortran CUDA Dryad C++ AMP Global Arrays GPUOpen MPI OpenMP OpenCL OpenHMPP OpenACC Parallel Extensions PVM pthreads RaftLib ROCm UPC TBB ZPL
Problems	Automatic parallelization Deadlock Deterministic algorithm Embarrassingly parallel Parallel slowdown Race condition Software lockout Scalability Starvation
Category: Parallel computing

v t e Complex systems
Background	Emergence Self-organization
Collective behaviour	Social dynamics Collective intelligence Collective action Collective consciousness Self-organized criticality Herd mentality Phase transition Agent-based modelling Synchronization Ant colony optimization Particle swarm optimization Swarm behaviour
Evolution and adaptation	Artificial neural network Evolutionary computation Genetic algorithms Genetic programming Artificial life Machine learning Evolutionary developmental biology Artificial intelligence Evolutionary robotics Evolvability
Game theory	Prisoner's dilemma Rational choice theory Bounded rationality Irrational behaviour Evolutionary game theory
Networks	Social network analysis Small-world networks Community identification Centrality Motifs Graph Theory Scaling Robustness Systems biology Dynamic networks Adaptive networks
Nonlinear dynamics	Time series analysis Ordinary differential equations Iterative maps Phase space Attractor Stability analysis Population dynamics Chaos Multistability Bifurcation Coupled map lattices
Pattern formation	Spatial fractals Reaction-diffusion systems Partial differential equations Dissipative structures Percolation Cellular automata Spatial ecology Self-replication Spatial evolutionary biology Geomorphology
Systems theory	Homeostasis Operationalization Feedback Self-reference Goal-oriented System dynamics Sensemaking Entropy Cybernetics Autopoiesis Information theory Computation theory Complexity measurement

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क्षैतिज (स्केल आउट) और लम्बवत स्केलिंग (स्केल अप)

क्षैतिज या स्केल आउट

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डेटाबेस अनुमापकता

मजबूत बनाम अंतिम स्थिरता (भंडारण)

प्रदर्शन ट्यूनिंग बनाम हार्डवेयर मापनीयता

कमजोर बनाम मजबूत स्केलिंग

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