ما المقصود بزمن انتقال البيانات؟ دليل الخبراء

يشير زمن انتقال البيانات إلى التأخير الزمني بين وقت إرسال البيانات للاستخدام ووقت إنتاج النتيجة المطلوبة. يمكن أن يحدث الكمون بسبب عدد من العوامل، بما في ذلك ازدحام الشبكة، وقيود الأجهزة، وأوقات معالجة البرامج، والمسافة بين نقاط النهاية، وكيفية تكوين النظام.

ضع في اعتبارك تأخر الاستجابة بين ضرب دواسة الفرامل في سيارتك وتوقف السيارة. في الممارسة العملية، يميل البشر إلى الفرامل في غضون ثانية واحدة من إدراك الحاجة إلى القيام بذلك. تخيل مدى زعزعة الاستقرار إذا كان هناك تأخير ثانيتين أو ثلاث قبل انخراط النظام. وستكون النتيجة خفض حدود السرعة بشكل كبير، وستحتاج المسافة الآمنة بين السيارات إلى زيادة كبيرة. لحسن الحظ، ما لم يكن هناك شيء خاطئ، يبدأ الكبح في أعشار الثانية، ونرى أنه استجابة فورية في الوقت الحقيقي.

إن زمن الوصول في أي نظام تحكم - بما في ذلك تقنية Internet of Things (IoT) - سيحد من الدقة التي يمكن أن يعمل بها. حالة استخدام IoT الشائعة هي تقنية المنزل الذكي التي تسمح لنا بالتحكم في مختلف المرافق، مثل الإضاءة والتدفئة والأمان والأجهزة، من خلال مركز ذكي مركزي أو تطبيق محمول. فكر في ترموستات ذكي. عند ضبطه على 70 درجة، بسبب الكمون في النظام، ستتقلب درجة الحرارة بين حوالي 69 و 71. ولكن دعنا نقول أنه بدلاً من تقلب درجتين أو ثلاث درجات، فأنت تريد فقط تقلب 0.1 درجة. بسبب الكمون بين الحرارة أو A / C الجاري والحرارة التي تسجل التغيير، فإن درجة الحرارة الفعلية لن تكون أبدًا في نطاق درجة 0.1 الضيق للغاية. لذلك، في كل دقيقة أو نحو ذلك، تتحول لوحة الوصل بين A / C والحرارة. لن يكون هذا صعبًا على أنظمتك الميكانيكية فحسب، بل ستحصل أيضًا على مفاجأة وقحة عند وصول فاتورة الطاقة التالية.

ما المقصود بزمن انتقال البيانات؟

زمن انتقال البيانات هو الوقت الذي تستغرقه البيانات في الانتقال من مصدرها إلى وجهتها، أو الوقت الذي تستغرقه معالجة البيانات وإتاحتها للاستخدام. يمكن أن يحدث هذا التأخير بسبب عوامل مختلفة، بما في ذلك ازدحام الشبكة وقيود الأجهزة، وكيفية تكوين جمع البيانات، والاختناقات في أنظمة معالجة البيانات.

يمكن أن يكون لتأخر البيانات آثار سلبية كبيرة؛ كما يمكن أن يكون رافعة يمكن لتكنولوجيا المعلومات سحبها لتحقيق التوازن بين تكلفة جمع البيانات ونقلها واحتياجات الأعمال. في بعض الصناعات - وخاصة تلك التي تتطلب معلومات في الوقت الفعلي أو حساسة للوقت، مثل الصناعة المالية - حتى تأخير بسيط في نقل البيانات يمكن أن يؤدي إلى فرص ضائعة أو تسعير غير صحيح. بشكل عام، ستعمل المؤسسات على موازنة السرعة الحيوية لاتخاذ القرار والأداء الأمثل في مختلف التطبيقات مقابل تكاليف استجابة أسرع - ومع ذلك، هناك حد لمقدار زمن الوصول الذي يمكن إخراجه من النظام.

في حين أن زمن الوصول دائمًا ما يقلل من الأداء، فإن ما إذا كان النظام الرقمي يصبح غير قابل للاستخدام أم لا يعتمد على مجموعة من العوامل.

في أنظمة التحكم - أي تلك التي تدير الأنظمة أو الأجهزة الأخرى وتوجهها وتديرها - يؤدي الكمون المفرط إلى عدم الاستقرار وقد يجعل النظام غير نشط. في حالات الاستخدام في الوقت الفعلي، مثل المكالمات الصوتية ومكالمات الفيديو، يكون زمن الوصول مزعجًا في أحسن الأحوال، ويجعل النظام غير قابل للاستخدام على مدى عتبة معينة. وفي تحليل البيانات، يمكن أن يؤدي زمن الوصول إلى إبطاء العملية إلى حد جعل التحليل النهائي موضوعًا لأن صناع القرار انتقلوا بدونه.

دعونا نلقي نظرة على عدة أنواع من الكمون.

زمن انتقال البيانات في التطبيقات في الوقت الفعلي

البشر لا يتحملون الكثير من فقدان البيانات في الصوت والفيديو. في التطبيقات الصوتية، إذا تأخرت البيانات بأكثر من ربع ثانية أو نحو ذلك، فإنها تصبح عديمة الفائدة وسيتم النظر إليها على أنها نقرة أو بوب أو صوت مشوه. وينطبق الشيء نفسه على الفيديو. البيانات المتأخرة سيئة مثل البيانات المفقودة. يمكن للخوارزميات محاولة التعويض، ولكن إذا تجاوز زمن انتقال الشبكة حوالي 300 مللي ثانية، فسيصبح الفيديو في الوقت الفعلي تالفًا بشكل لا يمكن تحمله.

في الشبكات الحديثة، يكون الكمون عادة عشرات الملي ثانية فقط، وتعمل تطبيقات الفيديو والصوت بشكل جيد للغاية. تتعرف الشبكات أيضًا على حركة المرور في الوقت الفعلي وترتيب أولوياتها بحيث لا يؤدي زمن الوصول إلى جعل البيانات عديمة الفائدة عند الوصول.

في التطبيقات في الوقت الفعلي تقريبًا، يمثل الكمون مشكلة. عند جمع البيانات من أجهزة الاستشعار في أرضية المصنع عن بُعد لمراقبة الأعطال، على سبيل المثال، قد يؤدي زمن الوصول إلى إبطاء وقت الاستجابة إلى نقطة إغلاق خط الإنتاج قبل أن يتمكن الفني من التدخل. لكن مشاركة المعلومات بشكل أسرع تتطلب شبكات واسعة عالية الأداء للغاية، وهي باهظة الثمن. الإجابة هي استخدام ما يسمى بأنظمة الحوسبة المتطورة التي تنقل التخزين والحوسبة أقرب إلى الأجهزة التي تنشئ البيانات، وتقلل من متطلبات نقل البيانات، وبالتالي تقلل من زمن الوصول.

زمن انتقال البيانات في تحليلات الأعمال

حتى الآن، تتطلب الأنظمة التي تحدثنا عنها زمن انتقال أقل من الثانية للعمل بفعالية. ستكون بيانات الأعمال، وتحليلها، أكثر فائدة دائمًا في وقت إنشائها. ولكن بخلاف هذا البيان الواسع للغاية، من الصعب تحديد مقدار الكمون المقبول دون التفكير في التطبيق الموجود.

في التنبؤ بالطقس، قد يكون للبيانات المتعلقة بالظروف الجوية الأسبوع الماضي بعض الفائدة في تحديد أنماط الطقس لهذا الأسبوع، ولكن البيانات الأحدث من الأيام والساعات القليلة الماضية ستكون أكثر فائدة. ومع ذلك، هناك حد لمدى أهمية التوقيت. هل يحتاج المتنبئون بالطقس إلى تحديثات البيانات كل ثانية أو كل عُشر ثانية؟ في مرحلة ما، لا يوجد تباين كافٍ في البيانات التي تم جمعها على فترات قصيرة جدًا لتستحق النفقات.

نفس النوع من التفكير مهم عند حساب مقدار الكمون المقبول في تصميم أنظمة تحليل الأعمال. هل يرغب بائع التجزئة الكبير في معرفة عدد القمصان الزرقاء التي تبيع على أساس كل ثانية؟ ربما لا. هل بيانات المبيعات والمخزون بالساعة كافية؟ بالنظر إلى مدى صعوبة إجراء تغيير ذي مغزى في المخزون في أقل من ساعة، نعم، ربما يكون ذلك كافيًا. إن تحقيق أداء أفضل من شأنه أن يكلف المال الذي يمكن إنفاقه بشكل أفضل في أماكن أخرى.

من ناحية أخرى، قد تكون التقارير عن بيانات المبيعات الدقيقة في غضون ساعات قليلة أو حتى بضعة أيام ذات قيمة كبيرة. قد يرغب المسؤولون التنفيذيون في معرفة العناصر التي يشتريها الأشخاص الذين يشترون القمصان الزرقاء أيضًا، حتى لو لم تكن في نفس حالة التسوق. يمكنهم إنشاء حزم مبيعات—فكر في عروض "شراء المظهر"—استنادًا إلى هذه البيانات. وبالمثل، يقدر المتسوقون عبر الإنترنت "الأشخاص الذين اشتروا هذا، اشتروا أيضًا تلك" التوصيات. لذا فإن التأخير في جمع بيانات "شراء الناس أيضًا" قد يكون أكثر أهمية من مجرد عدد القمصان التي تم بيعها. يمكن أن يكون الفرق بين وصول تقارير مديري المتاجر إلى صناديق الوارد كل يوم أو نحو ذلك والسماح لهم بسحب البيانات في ثوانٍ تغييرًا حقيقيًا في قواعد اللعبة.

لذلك، على الرغم من أن زمن الوصول يؤثر على كيفية جمع البيانات، وكيفية معالجتها، وكيف يتم توفيرها للتحليل المستقبلي، إلا أن تحديد المجال المطلوب تحسينه يجب أن يبدأ بفهم تحدي الأعمال. يجب أن يكون جمع البيانات بنفس سرعة احتياجات الشركة، ولكن إنفاق الأموال لجعلها أسرع قد يكون استثمارًا غير حكيم. المفتاح هو التركيز على المجالات التي سيكون للاستثمارات التكنولوجية الجديدة أكبر تأثير.

وفي الوقت نفسه، يمكن أن يسمح الانتقال من نظام يتطلب عملية ETL قبل أن يبدأ التحليل إلى نظام يسمح بتخزين البيانات في بيئة قاعدة بيانات متقدمة لقادة الأعمال بفهم المزيد من الاتجاهات بسرعة أكبر—ربما حتى في الوقت الفعلي. كما أن إضافة إمكانات الخدمة الذاتية حتى يتمكن قادة الأعمال من إنشاء تحليلات مشتركة سيقلل أيضًا من مصدر آخر للكمون.

يرتبط هذا بمفهوم زمن انتقال العمل، وهو الوقت بين حدوث حدث غير متوقع يؤثر على الأداء المستقبلي للحظة التي تعمل فيها مؤسستك على هذه المعلومات.

من المهم إدارة زمن الوصول لأنه يمكن أن يؤثر بشكل كبير على تجربة المستخدم ورضاه. يمكن أن يؤدي الكمون العالي إلى إبطاء أوقات التحميل والتأخيرات في طلبات المعالجة والأداء الضعيف بشكل عام. إن مراقبة مستويات زمن الوصول وتحسينها تستحق الجهد. من خلال تقليل زمن الوصول، يمكن للشركات تحسين رضا العملاء والموظفين.

الأسئلة الشائعة حول زمن انتقال البيانات

ما هو زمن انتقال البيانات المقبول؟

يختلف كمون البيانات المقبول تبعًا للمؤسسة أو النظام الذي يستخدم البيانات. بشكل عام، يشير زمن انتقال البيانات المقبول إلى الحد الأقصى للوقت الذي يمكن أن تستغرقه عملية إرسال البيانات أو معالجتها من مصدرها إلى وجهتها لتقديم أداء مقبول. في بعض الحالات، كما هو الحال في الأنظمة المالية أو التطبيقات الحيوية للمهام، تعد معالجة البيانات في الوقت الفعلي بأقل زمن انتقال أمرًا بالغ الأهمية. في حالات أخرى، كما هو الحال في تحليلات البيانات أو إعداد التقارير حيث يمكن تجميع تحديثات البيانات، قد يكون التأخير الطفيف في نقل البيانات أو معالجتها مقبولاً. في نهاية المطاف، يتم تحديد ما يشكل كمون البيانات "المقبول" من خلال الأولويات المحددة وحالات استخدام المنظمة أو النظام.

في الخوادم، سيتم قياس زمن الوصول بين الذاكرة ووحدة المعالجة المركزية ومهايئات الشبكة بالميكروثانية. في أنظمة التخزين واسعة النطاق، إنها مللي ثانية. عندما يقوم العملاء بعمليات شراء، قد يستغرق ارتكاب المعاملات للتخزين جزءًا صغيرًا من الثانية أو نحو ذلك. وعندما يشارك البشر، يمكن أن يكون الكمون أطول بكثير. سيعتمد تحديد زمن الوصول المقبول دائمًا تقريبًا على التطبيق المتوافر.

كيف تتعامل مع زمن انتقال البيانات؟

تعتمد استراتيجيات معالجة زمن انتقال البيانات على أصل زمن الانتقال. إذا كانت المؤسسة لا ترى سوى عدد قليل من الشكاوى المتعلقة بزمن الوصول، فقد تنبع المشكلة من جانب المستخدم. الأسباب المحتملة تشمل الأجهزة القديمة أو اتصال إنترنت بطيء. بالنسبة للقضايا الواسعة الانتشار، هذه علامة على أن السبب يقع على جانب المنظمة. يمكن أن تتضمن مجموعة من أفضل الممارسات للمساعدة في إصلاح زمن انتقال البيانات تنفيذ أدوات التخزين المؤقت وأدوات المراقبة واستراتيجيات ضغط بيانات أفضل، والنظر في موفر بنية تحتية سحابية أفضل.

هل يؤثر معدل البيانات على زمن الانتقال؟

يشير معدل البيانات إلى السرعة التي يتم بها إرسال البيانات عبر الشبكة، والتي يتم التعبير عنها عادةً بالبايت في الثانية. زمن انتقال البيانات مرتبط بهذا، لأنه الفجوة الزمنية بين الطلب والاستجابة. يمكن أن تساعد معدلات البيانات الأعلى في تقليل زمن انتقال البيانات، حيث تضمن معدلات البيانات الأعلى عرض نطاق ترددي أفضل وأداءً عامًا. ومع ذلك، فإن زمن انتقال البيانات لا يعتمد بالضرورة بشكل مباشر على معدل البيانات، حيث قد تنطبق متغيرات أخرى. ومع ذلك، فهي مرتبطة بما فيه الكفاية، أن مشاكل معدل البيانات قد تكون مؤشرا على مشاكل الكمون والعكس بالعكس.

كيف يمكن تقليل اختلاف زمن الانتقال؟

بالنسبة للمستخدمين، يمكن أن ينبع اختلاف زمن الوصول من شيء بسيط مثل اتصال الإنترنت غير الموثوق به أو انخفاض الذاكرة/التخزين على جهاز؛ عادةً ما تؤدي معالجة هذه المشكلات إلى مسح التباين. على جانب الموفر، يمكن أن يكون تباين زمن الوصول أحد أعراض طلبات الحوسبة المفاجئة التي تستهلك طاقة المعالجة أو عرض النطاق الترددي. يجب أن توفر مراقبة التطبيقات الشاملة بالإضافة إلى مراقبة الشبكة العامة رؤية حول سبب حدوث زيادات مفاجئة في زمن الانتقال. بمجرد عزل السبب الجذري، يمكن لفرق تكنولوجيا المعلومات تنفيذ استراتيجيات التحسين.