আসলে এটি কোনও প্রযুক্তিগত সমস্যা নয়, বরং মানুষের মস্তিষ্কের সমস্যা। এটি আপনাকে অবাক করে দিতে পারে তবে আমাকে ব্যাখ্যা করতে দিন। আমি যা বলি তার জন্য আমার ভাল ভিত্তি রয়েছে।
সমস্যার অংশটি হ'ল কীভাবে সফ্টওয়্যার আপডেট এবং প্যাচগুলি প্রয়োগ করা হয়, তবে এটি আমি মনে করি না এমন সমস্যার মূল বিষয় নয়।
হার্ডওয়্যার মেশিনগুলি আসলে কয়েক বছরে উল্লেখযোগ্যভাবে দ্রুতগতি অর্জন করেছে, তবে সফ্টওয়্যারটির এটিকে লোড করার ক্ষমতা আরও দ্রুত হারে বৃদ্ধি পেয়েছে, কিছু জিনিস যেমন আছে তেমনি ধীরে ধীরে উপলব্ধি এবং বাস্তবতাও দেয়।
উদাহরণস্বরূপ আমার প্রথম জেড -৩০ বক্সের ঘড়ির গতি ছিল ১ মেগা হার্টজ। এখন আমার বিকাশ প্ল্যাটফর্মটি ২.6666 গিগাহার্টজ বা 2000 গুণ বেশি গতিতে চলে। আমি ঠিক মনে করি না, তবে সমস্ত সিপিএম প্রায় 16 কেবি ফিট করে। উইন্ডোজ এখন কে জানে যে কত বড়, তবে অনেক বেশি, কত বড়। এটি বিমূর্তির অনেক স্তর ব্যবহার করে যা আশ্চর্যজনক জিনিসগুলি আরও সাধারণ উপায়ে সম্পন্ন করে, তবে এই স্তরগুলি তাদের কর্মক্ষমতাটি নিয়ে যায়।
আমাকে মানুষের মস্তিষ্কে ফিরে আসা যাক। যা ভালভাবে বোঝা যাচ্ছে তা হল যে বহু বছর ধরে সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়াররা কিছু ভাল কারণ নিয়ে বলেছেন এবং বিশ্বাস করেছেন যে হার্ডওয়্যারটি কেবল দ্রুত এবং দ্রুততর হবে এবং তাই সফ্টওয়্যারটি অপ্টিমাইজেশনের বিষয়ে সাবধান হওয়ার দরকার পড়ে না। সুতরাং প্রোগ্রামাররা গতি ব্যয়ে দ্রুত কাজ করার জন্য জিনিসগুলি করেছিল ... এই ভেবে যে হার্ডওয়্যার লোকেরা এই সমস্যার যত্ন নেবে। সুতরাং আপডেটগুলি এবং প্যাচগুলি তারা অস্থায়ী অর্থাৎ স্বল্প মেয়াদী এই চিন্তাভাবনা দিয়ে সম্পন্ন হয়।
এটি হ'ল স্বল্পমেয়াদী, মাইক্রো চিন্তাভাবনা, দীর্ঘমেয়াদে ম্যাক্রো সমস্যা।
আমি বহু বছর আগে একটি আকর্ষণীয় বইটি পড়েছিলাম যেখানে কয়েকজন বিজ্ঞানী দীর্ঘমেয়াদী মানব চিন্তাভাবনার তুলনায় এই স্বল্প মেয়াদটি লিখেছিলেন এবং তারা কীভাবে এই ট্রেড অফগুলি তৈরি করে তা দেখার জন্য বিস্তৃত মানবদেহে কিছু পরীক্ষা-নিরীক্ষা করেছিলেন। তাদের বইটি নিউ ওয়ার্ল্ড নিউ মাইন্ড, এবং লেখক হলেন পল এহরলিচ এবং রবার্ট অর্নস্টেইন। আমি গত 20 বছরে পড়েছি এমন সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বই হিসাবে এটি লিখে রাখব কারণ এটি কীভাবে আমরা সমস্যার সমাধান করি তার একটি শক্ত কাঠামো সরবরাহ করে।
তারা যে বিষয়টি উল্লেখ করেছিল তা হ'ল স্বল্পমেয়াদী সিদ্ধান্ত গ্রহণ করার সময় মানব মস্তিষ্কের এমন এক সময়ে বিবর্তন ঘটে। মুহূর্ত এবং দিনের জন্য বেঁচে থাকুন, তবে ভবিষ্যতের বিষয়ে বেশি কিছু ভাবেন না। এটি ঠিক এটি মূল্য ছিল না। সুতরাং আমরা আমাদের সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য প্রায়শই ব্যবহার করি না এটি মস্তিষ্কের একটি খুব পুরানো অংশ এবং অনেক আধুনিক সমস্যার সাথে উপযুক্ত নয়। জনসংখ্যা বৃদ্ধি এবং জিনিসের উপর প্রযুক্তির প্রভাবের সাথে বিশ্ব দ্রুত পরিবর্তিত হওয়ায় মস্তিষ্কের বিকশিত হওয়ার কোনও বাস্তবসম্মত সময় হয়নি।
প্রফেসরের এহরিলিচ এবং অর্নস্টেইন যা আবিষ্কার করেছিলেন তা হ'ল খুব স্মার্ট ও সুশিক্ষিত পিএইচডি'র পাশাপাশি দীর্ঘমেয়াদী সমস্যাগুলির তুলনায় স্বল্প মেয়াদী সমস্যার সাথে জেনেটররাও একই ভুল করেছিলেন। আমরা সাধারণত মনে করি এমন কিছু নয় যা ক্ষেত্রে হয়।
আজকের বিশ্বে এই একই সমস্যাটি কীভাবে ছড়িয়ে পড়ছে তার একটি খুব ভাল এবং জোরালো উদাহরণ, হার্ডওয়্যার পরিবেশের সাথে করা উচিত নয়, তবে এটিই বড় ভাই আমরা যেখানে থাকি তার পুরো পরিবেশটি arn আমরা মানুষেরা আজকের মুহূর্তের জন্য সাধারণত বেঁচে থাকার ভুল করে যাচ্ছি, কিন্তু বাস্তবতা হ'ল বিশ্ব উষ্ণায়নের চাপ আমাদের ঠিক তাই কারণ আমরা এর জন্য অনুমতি দিইনি বা এর মোকাবিলার ব্যবস্থা গ্রহণ করি নি। এটি আবারো সফ্টওয়্যার সমস্যার দ্বারা হার্ডওয়্যারটি ধীর করে দিচ্ছে, তবে ভিন্ন প্রসঙ্গে।
অর্নস্টেইন এবং এহরলিচ পরামর্শ দিয়েছিলেন যে আমরা আমাদের সিদ্ধান্তকে আমাদের অন্ত্রের প্রবৃত্তির উপর ভিত্তি করে নয়, বরং ডেটা এবং পরিসংখ্যানের ভিত্তিতে আরও সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম হতে পারি। সুতরাং উদাহরণস্বরূপ, যদি কোনও সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারের পরিসংখ্যানগুলি ছিল যে তাদের সফ্টওয়্যারটি কত দ্রুত দ্রুত গতিতে চলেছে তার তুলনায় তারা কী কী অন্তর্ভুক্ত করবেন, কী ছাড়বেন এবং কতটা অ্যালগরিদমকে অনুকূলিত করবেন সে সম্পর্কে তারা আরও ভাল সিদ্ধান্ত নিতে পারে relative অন্য কথায় যদি তারা তাদের অন্ত্র প্রবৃত্তির চেয়ে সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য প্রকৃত ডেটা ব্যবহার করে।
ভাল প্রশ্নের জন্য আপনাকে ধন্যবাদ। কখনও কখনও সহজ প্রশ্নগুলি আমার মনে হয় সবচেয়ে ভাল। এটি আমাকে একটি নতুন কোণ থেকে বিবেচনা করার সুযোগ দিয়েছে। মানব প্রসঙ্গে হার্ডওয়্যার সফ্টওয়্যার ইস্যুর মধ্যে সমান্তরাল আমি আগে কখনও দেখিনি।