مقدمه مفهومی درباره واژه در ساختارهای داده و الگوریتم ها، sibling به عناصر یا گره هایی اشاره دارد که در یک سطح از سلسله مراتب قرار گرفته و والد مشترک دارند. این مفهوم در درخت های دودویی، ساختارهای DOM و سیستم های فایلی کاربرد اساسی دارد. کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات در ساختار DOM مرورگرها، عناصر HTML هم زاد، sibling محسوب می شوند. در درخت های جستجوی دودویی، گره های هم سطح sibling هستند. در سیستم های فایلی، فایل های یک دایرکتوری به عنوان sibling شناخته می شوند. مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT در CSS، انتخاب کننده های + و ~ برای استایل دهی به عناصر هم زاد استفاده می شوند. در XML، عناصر هم سطح sibling هستند. در سیستم های مدیریت محتوا، صفحات هم سطح در منو به عنوان sibling نمایش داده می شوند. نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها در پایگاه داده های سلسله مراتبی، روابط sibling برای سازماندهی داده ها حیاتی است. در سیستم های توزیع شده، گره های هم رده می توانند به عنوان sibling تعامل کنند. در الگوریتم های مسیریابی، sibling nodes می توانند جایگزین یکدیگر شوند. شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف مفهوم sibling از نظریه گراف ها در ریاضیات قرن 18 سرچشمه گرفته است. در دهه 1960 با توسعه ساختارهای درختی در علوم کامپیوتر رسمیت یافت. در دهه 1990 با ظهور XML و DOM این مفهوم گسترش یافت. تفکیک آن از واژگان مشابه Sibling با child متفاوت است که رابطه والد-فرزندی دارد. با ancestor نیز فرق دارد که به اجداد بالاتر اشاره می کند. با cousin نیز که عناصر با جد مشترک اما در سطح های مختلف هستند متفاوت است. شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف در JavaScript با element.nextElementSibling، در Python با node.right_sibling، در XPath با sibling::axis، در SQL با JOIN روی جداول هم سطح. در ساختارهای BST با اشاره گرهای هم سطح پیاده سازی می شود. چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن سوءبرداشت رایج این است که همه عناصر هم سطح لزوماً ویژگی های مشابه دارند. چالش اصلی در مدیریت روابط sibling در ساختارهای پویا است. برخی توسعه دهندگان نیز تفاوت بین sibling و cousin را نمی دانند. نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی مفهوم sibling یکی از پایه ای ترین روابط در ساختارهای سلسله مراتبی است. در آموزش الگوریتم ها باید به روابط sibling توجه ویژه شود. در مستندات فنی، روابط sibling باید به وضوح ترسیم شوند.
مقدمه مفهومی درباره واژه مقیاس بندی (Scaling) به توانایی یک سیستم در تطبیق منابع خود با تغییرات بار کاری اشاره دارد. این مفهوم در سه سطح افقی، عمودی و مورب تعریف می شود. کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات در رایانش ابری، مقیاس بندی خودکار (Auto-scaling) امکان افزایش/کاهش منابع بر اساس ترافیک را فراهم می کند. در پایگاه داده ها، مقیاس بندی خواندن/نوشتن را از هم جدا می کنند. مثال های واقعی و کاربردی سرویس AWS Auto Scaling، سیستم های Kubernetes و معماری های Microservices همگی از الگوهای مقیاس پذیری استفاده می کنند. نقش واژه در توسعه نرم افزار معماری های بدون سرور (Serverless) مانند AWS Lambda ذاتاً مقیاس پذیر طراحی شده اند. در DevOps، مقیاس پذیری یکی از اصول دوازده گانه است. تاریخچه فناوری مفهوم مقیاس پذیری از دهه 1960 با ظهور مین فریم ها آغاز شد. در دهه 2000 با رشد وب سایت های پرترافیک مانند گوگل، این مفهوم حیاتی شد. تفکیک از واژگان مشابه مقیاس پذیری با عملکرد (Performance) یا در دسترس پذیری (Availability) متفاوت است، اگرچه مکمل یکدیگرند. پیاده سازی در زبان های برنامه نویسی در Python با کتابخانه های Asyncio، در جاوا با Spring Cloud و در جاوااسکریپت با معماری های Event-Driven پیاده سازی می شود. چالش های رایج مقیاس پذیری بیش از حد (Over-scaling) هزینه ها را افزایش می دهد. معماری های Monolithic به سختی مقیاس می پذیرند. نتیجه گیری کاربردی طراحی سیستم های مقیاس پذیر نیازمند درک عمیق از الگوهایی مانند Sharding، Caching و Queueing است.
مقدمه مفهومی درباره واژه Sampling یا نمونه برداری یک تکنیک آماری و تحلیلی برای استخراج بخشی از داده هاست که بتوان از آن ویژگی های کل مجموعه را شناخت. این مفهوم به ویژه در علم داده، یادگیری ماشین و پردازش سیگنال اهمیت دارد. کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات در یادگیری ماشین، نمونه برداری برای آموزش مدل ها استفاده می شود. در پایگاه های داده برای اجرای سریع تر کوئری ها از نمونه برداری بهره می گیرند و در پردازش صوت و تصویر نیز برای استخراج فریم ها یا مقاطع صوتی، sampling کاربرد دارد. مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT در یادگیری ماشین، Sampling Stratified برای انتخاب نمونه های متعادل از هر کلاس استفاده می شود. در پایگاه های داده، `TABLESAMPLE()` در SQL Server برای نمونه برداری از رکوردها به کار می رود. نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها نمونه برداری از داده های ورودی نقش مؤثری در ارزیابی عملکرد سیستم ها دارد. بدون نمونه برداری مناسب، تحلیل داده های بزرگ و آموزش مدل های دقیق بسیار دشوار می شود. شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف نمونه برداری ابتدا در آمار و علوم تجربی کاربرد داشت، اما از دهه ۱۹۹۰ به بعد در علم داده و الگوریتم های یادگیری، جایگاه مهمی پیدا کرد. تفکیک آن از واژگان مشابه Sampling با ’’نمونه’’ تفاوت دارد؛ نمونه برداری فرآیند است، اما نمونه نتیجه آن فرآیند است. به عبارت دیگر، خروجی Sampling یک Sample است. شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف در Python با استفاده از: `sklearn.utils.resample(X, n_samples=100)` یا در SQL با: `SELECT * FROM table TABLESAMPLE(10 PERCENT)` چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن گاهی تصور می شود که sampling به معنی حذف داده های اضافی است، در حالی که هدف اصلی، کاهش حجم داده با حفظ ویژگی های آماری است. نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی Sampling یک تکنیک کلیدی برای کار با داده های حجیم و آموزش مدل های دقیق در محیط های واقعی است و انتخاب روش مناسب آن (تصادفی، طبقه ای، سیستماتیک) بسیار حیاتی است.
