- Stab
زخمی کردن، خنجر زدن
معنی Stab - جستجوی لغت در جدول جو
پیشنهاد واژه بر اساس جستجوی شما
کوبیدن، خرد
ماندن، بمان
ستاره
تراکم، ترافیک
مقدمه مفهومی درباره واژه
ساخته گی (Stub) در توسعه نرم افزار به قطعه کد ساده ای اطلاق می شود که به طور موقت جایگزین یک مؤلفه واقعی سیستم می شود. این مفهوم در تست واحد، توسعه مبتنی بر تست (TDD) و معماری سیستم های توزیع شده کاربرد گسترده ای دارد.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در تست واحد، ساخته گی ها رفتار پیش بینی شده را شبیه سازی می کنند. در توسعه مبتنی بر رفتار (BDD)، برای ایزوله کردن تست ها استفاده می شوند. در سیستم های توزیع شده، جایگزین سرویس های خارجی می شوند. در معماری میکروسرویس، برای شبیه سازی سرویس های وابسته کاربرد دارند.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
1. ساخته گی پایگاه داده برای تست واحد بدون نیاز به دسترسی واقعی. 2. ساخته گی APIهای خارجی در توسعه فرانت اند. 3. ساخته گی سرویس های پرداخت در محیط تست. 4. ساخته گی ماژول های سیستمی در تست های خودکار. 5. ساخته گی توابع سیستمی در تست های واحد.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم ها، ساخته گی ها امکان توسعه موازی را فراهم می کنند. در تست های خودکار، وابستگی های خارجی را حذف می کنند. در توسعه چابک، سرعت تکرارها را افزایش می دهند. در سیستم های پیچیده، عیب یابی را تسهیل می کنند. در DevOps، امکان تست مستمر را ممکن می سازند.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم ساخته گی از دهه 1980 با ظهور روش های ساخت یافته تست مطرح شد. در دهه 2000 با رشد TDD و BDD اهمیت یافت. امروزه در معماری های مدرن مانند میکروسرویس و سیستم های توزیع شده نقش حیاتی دارد.
تفکیک آن از واژگان مشابه
ساخته گی نباید با Mock اشتباه گرفته شود. Mockها رفتار را تأیید می کنند، در حالی که ساخته گی ها فقط پاسخ های از پیش تعیین شده ارائه می دهند. همچنین با Fake متفاوت است - Fakeها پیاده سازی ساده ای از عملکرد واقعی ارائه می دهند.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Java: با استفاده از Mockito یا EasyMock. در Python: با unittest.mock. در JavaScript: با Sinon.js یا Jest. در C#: با Moq یا NSubstitute. در Ruby: با RSpec Mocks.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
یک باور غلط این است که ساخته گی ها فقط برای تست هستند، در حالی که در توسعه اولیه نیز کاربرد دارند. چالش اصلی ایجاد تعادل بین ساخته گی های ساده و پیاده سازی واقعی است.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
استفاده صحیح از ساخته گی ها می تواند کیفیت تست ها را بهبود بخشد، وابستگی ها را کاهش دهد و سرعت توسعه را افزایش دهد.
ساخته گی (Stub) در توسعه نرم افزار به قطعه کد ساده ای اطلاق می شود که به طور موقت جایگزین یک مؤلفه واقعی سیستم می شود. این مفهوم در تست واحد، توسعه مبتنی بر تست (TDD) و معماری سیستم های توزیع شده کاربرد گسترده ای دارد.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در تست واحد، ساخته گی ها رفتار پیش بینی شده را شبیه سازی می کنند. در توسعه مبتنی بر رفتار (BDD)، برای ایزوله کردن تست ها استفاده می شوند. در سیستم های توزیع شده، جایگزین سرویس های خارجی می شوند. در معماری میکروسرویس، برای شبیه سازی سرویس های وابسته کاربرد دارند.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
1. ساخته گی پایگاه داده برای تست واحد بدون نیاز به دسترسی واقعی. 2. ساخته گی APIهای خارجی در توسعه فرانت اند. 3. ساخته گی سرویس های پرداخت در محیط تست. 4. ساخته گی ماژول های سیستمی در تست های خودکار. 5. ساخته گی توابع سیستمی در تست های واحد.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم ها، ساخته گی ها امکان توسعه موازی را فراهم می کنند. در تست های خودکار، وابستگی های خارجی را حذف می کنند. در توسعه چابک، سرعت تکرارها را افزایش می دهند. در سیستم های پیچیده، عیب یابی را تسهیل می کنند. در DevOps، امکان تست مستمر را ممکن می سازند.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم ساخته گی از دهه 1980 با ظهور روش های ساخت یافته تست مطرح شد. در دهه 2000 با رشد TDD و BDD اهمیت یافت. امروزه در معماری های مدرن مانند میکروسرویس و سیستم های توزیع شده نقش حیاتی دارد.
تفکیک آن از واژگان مشابه
ساخته گی نباید با Mock اشتباه گرفته شود. Mockها رفتار را تأیید می کنند، در حالی که ساخته گی ها فقط پاسخ های از پیش تعیین شده ارائه می دهند. همچنین با Fake متفاوت است - Fakeها پیاده سازی ساده ای از عملکرد واقعی ارائه می دهند.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Java: با استفاده از Mockito یا EasyMock. در Python: با unittest.mock. در JavaScript: با Sinon.js یا Jest. در C#: با Moq یا NSubstitute. در Ruby: با RSpec Mocks.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
یک باور غلط این است که ساخته گی ها فقط برای تست هستند، در حالی که در توسعه اولیه نیز کاربرد دارند. چالش اصلی ایجاد تعادل بین ساخته گی های ساده و پیاده سازی واقعی است.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
استفاده صحیح از ساخته گی ها می تواند کیفیت تست ها را بهبود بخشد، وابستگی ها را کاهش دهد و سرعت توسعه را افزایش دهد.
مقدمه مفهومی درباره واژه
ستاره (Star) در شبکه های کامپیوتری به توپولوژیی اشاره دارد که در آن تمام گره ها به صورت مستقل به یک گره مرکزی (هاب یا سوئیچ) متصل می شوند. این الگو یکی از رایج ترین معماری های شبکه است.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در طراحی شبکه های محلی (LAN)، سیستم های تلفنی، شبکه های حسگر، معماری سیستم های توزیع شده و اینترنت اشیا استفاده می شود. همچنین در مدل سازی روابط پایگاه داده کاربرد دارد.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
1. شبکه های اترنت مبتنی بر سوئیچ
2. سیستم های تلفن سانترال
3. شبکه های WiFi با یک نقطه دسترسی مرکزی
4. معماری Client-Server کلاسیک
5. شبکه های صنعتی با کنترلر مرکزی
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری شبکه، ستاره به عنوان یک الگوی پایه عمل می کند. در سیستم های توزیع شده، گره مرکزی نقش هماهنگ کننده را دارد. در پایگاه داده، مدل ستاره برای انباره داده استفاده می شود. در امنیت، نقطه مرکزی می تواند محل نظارت باشد.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم توپولوژی ستاره در دهه 1960 با ظهور سیستم های تلفنی مطرح شد. در دهه 1980 در شبکه های محلی استفاده گردید. امروزه در بسیاری از پروتکل های مدرن شبکه به کار می رود.
تفکیک آن از واژگان مشابه
ستاره با bus تفاوت دارد: در اولی اتصال نقطه به نقطه است، در دومی اشتراکی. با mesh نیز متفاوت است که اتصالات چندگانه دارد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با کتابخانه های سوکت برای ارتباط مرکز-مشتری. در شبکه با سوئیچ ها و هاب های فیزیکی. در پایگاه داده با طراحی مدل ستاره. در سیستم های توزیع شده با سرورهای مرکزی.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
سوءبرداشت رایج: ستاره همیشه بهترین توپولوژی است. چالش اصلی: نقطه شکست واحد در گره مرکزی و محدودیت مقیاس پذیری.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
توپولوژی ستاره از مفاهیم پایه در شبکه های کامپیوتری است. درک مزایا و محدودیت های آن برای مهندسان شبکه ضروری است.
ستاره (Star) در شبکه های کامپیوتری به توپولوژیی اشاره دارد که در آن تمام گره ها به صورت مستقل به یک گره مرکزی (هاب یا سوئیچ) متصل می شوند. این الگو یکی از رایج ترین معماری های شبکه است.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در طراحی شبکه های محلی (LAN)، سیستم های تلفنی، شبکه های حسگر، معماری سیستم های توزیع شده و اینترنت اشیا استفاده می شود. همچنین در مدل سازی روابط پایگاه داده کاربرد دارد.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
1. شبکه های اترنت مبتنی بر سوئیچ
2. سیستم های تلفن سانترال
3. شبکه های WiFi با یک نقطه دسترسی مرکزی
4. معماری Client-Server کلاسیک
5. شبکه های صنعتی با کنترلر مرکزی
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری شبکه، ستاره به عنوان یک الگوی پایه عمل می کند. در سیستم های توزیع شده، گره مرکزی نقش هماهنگ کننده را دارد. در پایگاه داده، مدل ستاره برای انباره داده استفاده می شود. در امنیت، نقطه مرکزی می تواند محل نظارت باشد.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم توپولوژی ستاره در دهه 1960 با ظهور سیستم های تلفنی مطرح شد. در دهه 1980 در شبکه های محلی استفاده گردید. امروزه در بسیاری از پروتکل های مدرن شبکه به کار می رود.
تفکیک آن از واژگان مشابه
ستاره با bus تفاوت دارد: در اولی اتصال نقطه به نقطه است، در دومی اشتراکی. با mesh نیز متفاوت است که اتصالات چندگانه دارد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با کتابخانه های سوکت برای ارتباط مرکز-مشتری. در شبکه با سوئیچ ها و هاب های فیزیکی. در پایگاه داده با طراحی مدل ستاره. در سیستم های توزیع شده با سرورهای مرکزی.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
سوءبرداشت رایج: ستاره همیشه بهترین توپولوژی است. چالش اصلی: نقطه شکست واحد در گره مرکزی و محدودیت مقیاس پذیری.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
توپولوژی ستاره از مفاهیم پایه در شبکه های کامپیوتری است. درک مزایا و محدودیت های آن برای مهندسان شبکه ضروری است.
پایدار
ثبات دادن، تثبیت کردن
پایداری، تثبیت
پایداری، تثبیت
مقدمه مفهومی درباره واژه
پایا (Stable) به وضعیت یک سیستم نرم افزاری یا سخت افزاری اشاره دارد که در آن عملکرد صحیح و قابل اطمینان در طول زمان و تحت شرایط مختلف کاری حفظ می شود.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در توصیف نسخه های نرم افزاری، ارزیابی کیفیت سیستم ها، طراحی معماری های قابل اطمینان، مدیریت زیرساخت و پیکربندی سیستم های حیاتی استفاده می شود.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
1. نسخه پایای سیستم عامل لینوکس
2. کتابخانه های پایای زبان های برنامه نویسی
3. سرورهای با uptime بالا
4. سیستم های بانکی پایا
5. رابط های برنامه نویسی پایدار
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم ها، پایایی یک ویژگی طراحی کلیدی است. در مدیریت نسخه ها، نسخه های پایا از شاخه اصلی جدا می شوند. در DevOps، به عنوان معیاری برای ارزیابی موفقیت استفاده می شود. در سیستم های توزیع شده، از طریق مکانیزم های اجماع حفظ می شود.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم پایایی از دهه 1950 در سیستم های اولیه مطرح بود. در دهه 1980 با ظهور نرم افزارهای تجاری اهمیت یافت. دهه 1990 شاهد استانداردهای رسمی برای ارزیابی پایایی بود. امروزه در سیستم های پیچیده ابری و توزیع شده نقش حیاتی دارد.
تفکیک آن از واژگان مشابه
پایا با قابل اطمینان تفاوت دارد: اولی به وضعیت فعلی اشاره دارد، دومی به احتمال حفظ این وضعیت. با مقاوم نیز متفاوت است که به توانایی تحمل شرایط سخت می پردازد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با انتشار نسخه های پایدار. در Java با استفاده از LTS نسخه ها. در سیستم عامل ها با سیاست های به روزرسانی محافظه کارانه. در معماری نرم افزار با الگوهای طراحی پایدار. در تست با سناریوهای تست طولانی مدت.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
سوءبرداشت رایج: سیستم های پایا نیازی به تغییر ندارند. چالش اصلی: ایجاد تعادل بین نوآوری و حفظ پایایی در توسعه مستمر.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
دستیابی به پایایی بالا نیازمند توجه به تمام جنبه های طراحی و پیاده سازی سیستم است. توسعه دهندگان باید با اصول ایجاد سیستم های پایا آشنا باشند.
پایا (Stable) به وضعیت یک سیستم نرم افزاری یا سخت افزاری اشاره دارد که در آن عملکرد صحیح و قابل اطمینان در طول زمان و تحت شرایط مختلف کاری حفظ می شود.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در توصیف نسخه های نرم افزاری، ارزیابی کیفیت سیستم ها، طراحی معماری های قابل اطمینان، مدیریت زیرساخت و پیکربندی سیستم های حیاتی استفاده می شود.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
1. نسخه پایای سیستم عامل لینوکس
2. کتابخانه های پایای زبان های برنامه نویسی
3. سرورهای با uptime بالا
4. سیستم های بانکی پایا
5. رابط های برنامه نویسی پایدار
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم ها، پایایی یک ویژگی طراحی کلیدی است. در مدیریت نسخه ها، نسخه های پایا از شاخه اصلی جدا می شوند. در DevOps، به عنوان معیاری برای ارزیابی موفقیت استفاده می شود. در سیستم های توزیع شده، از طریق مکانیزم های اجماع حفظ می شود.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم پایایی از دهه 1950 در سیستم های اولیه مطرح بود. در دهه 1980 با ظهور نرم افزارهای تجاری اهمیت یافت. دهه 1990 شاهد استانداردهای رسمی برای ارزیابی پایایی بود. امروزه در سیستم های پیچیده ابری و توزیع شده نقش حیاتی دارد.
تفکیک آن از واژگان مشابه
پایا با قابل اطمینان تفاوت دارد: اولی به وضعیت فعلی اشاره دارد، دومی به احتمال حفظ این وضعیت. با مقاوم نیز متفاوت است که به توانایی تحمل شرایط سخت می پردازد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با انتشار نسخه های پایدار. در Java با استفاده از LTS نسخه ها. در سیستم عامل ها با سیاست های به روزرسانی محافظه کارانه. در معماری نرم افزار با الگوهای طراحی پایدار. در تست با سناریوهای تست طولانی مدت.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
سوءبرداشت رایج: سیستم های پایا نیازی به تغییر ندارند. چالش اصلی: ایجاد تعادل بین نوآوری و حفظ پایایی در توسعه مستمر.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
دستیابی به پایایی بالا نیازمند توجه به تمام جنبه های طراحی و پیاده سازی سیستم است. توسعه دهندگان باید با اصول ایجاد سیستم های پایا آشنا باشند.
مقدمه مفهومی درباره واژه
پایدار ساختن (Stabilize) به مجموعه اقداماتی گفته می شود که برای رساندن یک سیستم نرم افزاری یا سخت افزاری به وضعیت پایدار و قابل اطمینان انجام می گیرد. این فرآیند شامل رفع باگ ها، بهینه سازی عملکرد و افزایش تحمل پذیری خطا می شود.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در توسعه نرم افزار برای انتشار نسخه های پایدار، در مدیریت سیستم ها برای حفظ uptime بالا، در شبکه های کامپیوتری برای جلوگیری از نوسانات، و در سیستم های بلادرنگ برای تضمین عملکرد صحیح استفاده می شود.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
1. تثبیت نسخه نرم افزار قبل از انتشار عمومی
2. پایدارسازی سرورهای تحت بار زیاد
3. کاهش نوسانات در سیستم های کنترل صنعتی
4. بهبود ثبات بازی های کامپیوتری
5. تثبیت سیگنال در شبکه های ارتباطی
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در چرخه توسعه نرم افزار، فاز پایدارسازی مرحله ای حیاتی قبل از انتشار است. در معماری سیستم های حیاتی، مکانیزم های مختلفی برای پایدارسازی طراحی می شوند. در DevOps، از طریق اتوماسیون تست ها و نظارت مستمر انجام می شود.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم پایدارسازی از دهه 1960 با ظهور سیستم های پیچیده مطرح شد. در دهه 1980 با رشد نرم افزارهای تجاری اهمیت یافت. دهه 2000 شاهد ظهور روش های سیستماتیک پایدارسازی بود. امروزه در سیستم های ابری و توزیع شده به فرآیندی پیچیده تبدیل شده است.
تفکیک آن از واژگان مشابه
پایدارسازی با بهینه سازی تفاوت دارد: اولی به ثبات سیستم می پردازد، دومی به بهبود عملکرد. با تحمل پذیری خطا نیز متفاوت است که به توانایی ادامه کار پس از خطا اشاره دارد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با مدیریت صحیح استثناها و منابع. در Java با استفاده از ویژگی های مدیریت حافظه. در سیستم عامل ها با مکانیزم های ایزوله سازی. در معماری نرم افزار با الگوهای طراحی پایدار. در تست خودکار با سناریوهای تست ثبات.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
سوءبرداشت رایج: سیستم های پایدار شده نیازی به نظارت ندارند. چالش اصلی: ایجاد تعادل بین ویژگی های جدید و ثبات سیستم در به روزرسانی ها.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
پایدارسازی مهارتی ضروری برای توسعه دهندگان حرفه ای است. درک اصول و روش های آن به ایجاد سیستم های قابل اطمینان کمک می کند.
پایدار ساختن (Stabilize) به مجموعه اقداماتی گفته می شود که برای رساندن یک سیستم نرم افزاری یا سخت افزاری به وضعیت پایدار و قابل اطمینان انجام می گیرد. این فرآیند شامل رفع باگ ها، بهینه سازی عملکرد و افزایش تحمل پذیری خطا می شود.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در توسعه نرم افزار برای انتشار نسخه های پایدار، در مدیریت سیستم ها برای حفظ uptime بالا، در شبکه های کامپیوتری برای جلوگیری از نوسانات، و در سیستم های بلادرنگ برای تضمین عملکرد صحیح استفاده می شود.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
1. تثبیت نسخه نرم افزار قبل از انتشار عمومی
2. پایدارسازی سرورهای تحت بار زیاد
3. کاهش نوسانات در سیستم های کنترل صنعتی
4. بهبود ثبات بازی های کامپیوتری
5. تثبیت سیگنال در شبکه های ارتباطی
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در چرخه توسعه نرم افزار، فاز پایدارسازی مرحله ای حیاتی قبل از انتشار است. در معماری سیستم های حیاتی، مکانیزم های مختلفی برای پایدارسازی طراحی می شوند. در DevOps، از طریق اتوماسیون تست ها و نظارت مستمر انجام می شود.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم پایدارسازی از دهه 1960 با ظهور سیستم های پیچیده مطرح شد. در دهه 1980 با رشد نرم افزارهای تجاری اهمیت یافت. دهه 2000 شاهد ظهور روش های سیستماتیک پایدارسازی بود. امروزه در سیستم های ابری و توزیع شده به فرآیندی پیچیده تبدیل شده است.
تفکیک آن از واژگان مشابه
پایدارسازی با بهینه سازی تفاوت دارد: اولی به ثبات سیستم می پردازد، دومی به بهبود عملکرد. با تحمل پذیری خطا نیز متفاوت است که به توانایی ادامه کار پس از خطا اشاره دارد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با مدیریت صحیح استثناها و منابع. در Java با استفاده از ویژگی های مدیریت حافظه. در سیستم عامل ها با مکانیزم های ایزوله سازی. در معماری نرم افزار با الگوهای طراحی پایدار. در تست خودکار با سناریوهای تست ثبات.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
سوءبرداشت رایج: سیستم های پایدار شده نیازی به نظارت ندارند. چالش اصلی: ایجاد تعادل بین ویژگی های جدید و ثبات سیستم در به روزرسانی ها.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
پایدارسازی مهارتی ضروری برای توسعه دهندگان حرفه ای است. درک اصول و روش های آن به ایجاد سیستم های قابل اطمینان کمک می کند.
مقدمه مفهومی درباره واژه
پایابی (Stability) در فناوری اطلاعات به قابلیت یک سیستم نرم افزاری یا سخت افزاری برای حفظ عملکرد صحیح و پایدار در طول زمان و تحت شرایط مختلف کاری اشاره دارد.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در ارزیابی کیفیت نرم افزار، طراحی سیستم های تحمل پذیر خطا، تست استرس سیستم ها، مدیریت نسخه های نرم افزاری و معماری سیستم های حیاتی استفاده می شود.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
1. سیستم های عامل پایدار مانند لینوکس سرور
2. نسخه های پایدار نرم افزارهای متن باز
3. سیستم های بانکی با uptime بالا
4. برنامه های فضایی با نیازمندی های پایایی شدید
5. سیستم های کنترل صنعتی Real-time
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم های حیاتی، پایابی یک نیاز اساسی است. در DevOps، از طریق تست های خودکار و تحویل مستمر بهبود می یابد. در سیستم های توزیع شده، با مکانیزم های تحمل خطا تضمین می شود. در مدیریت نسخه ها، شاخه های پایدار از شاخه های در حال توسعه جدا می شوند.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم پایابی از ابتدای عصر کامپیوتر در دهه 1950 مطرح بود. در دهه 1980 با ظهور سیستم های حیاتی اهمیت یافت. دهه 2000 شاهد توسعه روش های مهندسی برای بهبود پایابی بود. امروزه در سیستم های ابری و توزیع شده به چالشی اساسی تبدیل شده است.
تفکیک آن از واژگان مشابه
پایابی با قابلیت اطمینان تفاوت دارد: اولی به عملکرد بدون نقص اشاره دارد، دومی به احتمال عملکرد صحیح. با تحمل پذیری خطا نیز متفاوت است که به توانایی ادامه کار پس از خطا می پردازد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با مدیریت صحیح استثناها و منابع. در Java با استفاده از ویژگی های مدیریت حافظه خودکار. در سیستم عامل ها با مکانیزم های ایزوله سازی فرآیندها. در معماری نرم افزار با الگوهای طراحی پایدار. در تست نرم افزار با تست های استرس و بار.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
سوءبرداشت رایج: سیستم های پایدار نیازی به به روزرسانی ندارند. چالش اصلی: ایجاد تعادل بین ارائه ویژگی های جدید و حفظ پایابی سیستم.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
دستیابی به پایابی بالا نیازمند توجه به تمام مراحل چرخه توسعه نرم افزار است. توسعه دهندگان باید با اصول طراحی پایدار و روش های تست مربوطه آشنا باشند.
پایابی (Stability) در فناوری اطلاعات به قابلیت یک سیستم نرم افزاری یا سخت افزاری برای حفظ عملکرد صحیح و پایدار در طول زمان و تحت شرایط مختلف کاری اشاره دارد.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در ارزیابی کیفیت نرم افزار، طراحی سیستم های تحمل پذیر خطا، تست استرس سیستم ها، مدیریت نسخه های نرم افزاری و معماری سیستم های حیاتی استفاده می شود.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
1. سیستم های عامل پایدار مانند لینوکس سرور
2. نسخه های پایدار نرم افزارهای متن باز
3. سیستم های بانکی با uptime بالا
4. برنامه های فضایی با نیازمندی های پایایی شدید
5. سیستم های کنترل صنعتی Real-time
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم های حیاتی، پایابی یک نیاز اساسی است. در DevOps، از طریق تست های خودکار و تحویل مستمر بهبود می یابد. در سیستم های توزیع شده، با مکانیزم های تحمل خطا تضمین می شود. در مدیریت نسخه ها، شاخه های پایدار از شاخه های در حال توسعه جدا می شوند.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم پایابی از ابتدای عصر کامپیوتر در دهه 1950 مطرح بود. در دهه 1980 با ظهور سیستم های حیاتی اهمیت یافت. دهه 2000 شاهد توسعه روش های مهندسی برای بهبود پایابی بود. امروزه در سیستم های ابری و توزیع شده به چالشی اساسی تبدیل شده است.
تفکیک آن از واژگان مشابه
پایابی با قابلیت اطمینان تفاوت دارد: اولی به عملکرد بدون نقص اشاره دارد، دومی به احتمال عملکرد صحیح. با تحمل پذیری خطا نیز متفاوت است که به توانایی ادامه کار پس از خطا می پردازد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با مدیریت صحیح استثناها و منابع. در Java با استفاده از ویژگی های مدیریت حافظه خودکار. در سیستم عامل ها با مکانیزم های ایزوله سازی فرآیندها. در معماری نرم افزار با الگوهای طراحی پایدار. در تست نرم افزار با تست های استرس و بار.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
سوءبرداشت رایج: سیستم های پایدار نیازی به به روزرسانی ندارند. چالش اصلی: ایجاد تعادل بین ارائه ویژگی های جدید و حفظ پایابی سیستم.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
دستیابی به پایابی بالا نیازمند توجه به تمام مراحل چرخه توسعه نرم افزار است. توسعه دهندگان باید با اصول طراحی پایدار و روش های تست مربوطه آشنا باشند.