ڈیجیٹل جڑواں بچوں کے ساتھ نقلی بڑے سسٹمز کے لیے فیصلہ سازی میں مدد کرتا ہے۔

کیا ہوگا اگر ٹیلی میٹکس ایپلی کیشنز بیڑے میں موجود ہر گاڑی سے ٹیلی میٹری کو ٹریک کر سکیں، اور مسائل کی نشاندہی کرنے کے لیے فوری طور پر اس کا تجزیہ کر سکیں، جیسے کہ گمشدہ یا بے ترتیب ڈرائیورز یا ابھرتے ہوئے مکینیکل مسائل؟ کیا ہوگا اگر ایئر لائنز اپنے سفر کے پروگراموں کے دوران مسافروں کی پیش رفت کو مسلسل ٹریک کر سکیں اور تناؤ کو کم کرنے اور ہموار آپریشنز کو کم کرنے کے لیے تاخیر اور منسوخیوں کا فعال طور پر جواب دے سکیں؟ کیا ہوگا اگر ریل آپریٹرز پٹری سے اترنے سے پہلے آنے والی مکینیکل خرابیوں کا پتہ لگا سکیں؟

اس طرح کی ایپلی کیشنز کو بیک وقت متعدد ڈیٹا ذرائع، جیسے کہ IoT ڈیوائسز اور سینسرز کے متحرک رویے کو ٹریک کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، تاکہ جلد از جلد مسائل (یا مواقع) کی نشاندہی کی جا سکے، آپریشنل مینیجرز کو ممکنہ حالات سے متعلق آگاہی فراہم کی جائے۔ دی اسکیل آؤٹ ڈیجیٹل ٹوئن اسٹریمنگ سروس چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے اسٹریمنگ اینالیٹکس ایپلی کیشنز کی تعمیر کو قابل بناتا ہے۔ اپنی نئی ریلیز کے ساتھ، یہ سروس اب ان ایپلی کیشنز کو مصنوعی کام کے بوجھ کے ساتھ جانچنے اور پیچیدہ تعاملات کو ماڈل کرنے کے لیے نقلی انداز میں چلانے کی صلاحیت بھی شامل کرتی ہے۔ 

سافٹ ویئر "ڈیجیٹل ٹوئن" ماڈل اسٹریمنگ اینالیٹکس اور سمیولیشن دونوں کے لیے ایپلیکیشن ڈیولپمنٹ کو آسان بناتا ہے۔ ڈیجیٹل جڑواں بچے ہزاروں اداروں کے ساتھ بڑے پیمانے پر تعیناتیوں کے آرکیسٹریشن سے ایپلیکیشن ڈیزائن کو الگ کرنے کے لیے درکار بلڈنگ بلاکس بھی فراہم کرتے ہیں۔

اسٹریمنگ اینالیٹکس کے لیے کام کے بوجھ کی تقلید کریں۔

ڈیٹا کے ذرائع کی ایک بڑی آبادی کی تقلید کرنے کے لیے جو وقتاً فوقتاً ٹیلی میٹری پیغامات بھیجتے ہیں، ڈویلپرز کسی ایک فزیکل ڈیٹا سورس کے لیے ڈیجیٹل جڑواں ماڈل بنا سکتے ہیں، جیسے کہ بیڑے میں گاڑی اور پھر ڈیٹا کے تمام ذرائع کے لیے ٹیلی میٹری پیدا کرنے کے لیے ہزاروں ڈیجیٹل جڑواں بچے چلا سکتے ہیں۔ کام کا بوجھ جنریٹر کے طور پر کام کرتے ہوئے، وہ نقلی انداز میں چلنے والی اسٹریمنگ اینالیٹکس ایپلی کیشن کی جانچ کر سکتے ہیں، جیسے ٹیلی میٹکس ایپلی کیشن، جسے ڈیجیٹل جڑواں بچوں کے ساتھ بھی لاگو کیا جا سکتا ہے۔ ایک بار تجزیاتی کوڈ کی توثیق ہو جانے کے بعد، ڈویلپر اسے لائیو سسٹم کو ٹریک کرنے کے لیے تعینات کر سکتے ہیں۔

بہت سی عمودی ایپلی کیشنز سٹریمنگ اینالیٹکس کے تخروپن سے فائدہ اٹھا سکتی ہیں۔ مثال کے طور پر، ڈیجیٹل جڑواں ایک بڑے انفراسٹرکچر میں حفاظتی مداخلتوں کا پتہ لگانے والے پریمیٹر ڈیوائسز کی نقل کر سکتے ہیں تاکہ اس بات کا اندازہ لگایا جا سکے کہ اسٹریمنگ اینالیٹکس کس حد تک خطرات کی شناخت اور درجہ بندی کر سکتے ہیں۔ وہ سٹریمنگ اینالیٹکس کی توثیق کرنے کے لیے ملک گیر ریل سسٹم میں ریل کاروں کا ماڈل بھی بنا سکتے ہیں جو ہر ریل کار کے مکینیکل مسائل کو ٹریک کرتا ہے اور انجینئرز کو پٹری سے اترنے سے پہلے الرٹ کرتا ہے۔

بہت سے اداروں کے ساتھ ایک بڑے سسٹم کی تقلید کریں۔

آپریشنل منصوبہ بندی اور فیصلہ سازی میں مدد کے لیے، ڈیجیٹل جڑواں ایک بڑے نظام کے اندر باہمی تعامل کرنے والے ہزاروں اداروں کا نمونہ بھی بنا سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، وہ ہزاروں ایئر لائن کے مسافروں، ہوائی جہاز، ہوائی اڈے کے دروازے، اور ہوائی ٹریفک کے شعبوں پر مشتمل ایک ایئر لائن سمولیشن نافذ کر سکتے ہیں۔ یہ ڈیجیٹل جڑواں جسمانی ہستیوں کے بارے میں ریاستی معلومات کو برقرار رکھتے ہیں جن کی وہ نمائندگی کرتے ہیں، نقلی عمل کے ہر مرحلے پر کوڈ چلاتے ہیں، اور ان پیغامات کا تبادلہ کرتے ہیں جو تعاملات کو ماڈل کرتے ہیں۔ تعاملات کے نتائج کو ٹریک کرنے اور آپریشنل مینیجرز کو بصیرت فراہم کرنے کے لیے نقلی ڈیجیٹل جڑواں حالت کو وقت کے ساتھ اپ ڈیٹ کرتا ہے۔ 

مثال کے طور پر، ایئر لائن کی نقلی گیٹ کی بھیڑ اور مسافروں کے سفر کے پروگراموں میں تبدیلیوں پر پرواز میں تاخیر کے اثرات کی پیمائش کر سکتی ہے۔ عملی طور پر، ایئر لائنز موسم کی تاخیر اور سسٹم کی بندش (جیسے گراؤنڈ اسٹاپس) کو ماڈل بنانے کے لیے اس طرح کی نقلیں استعمال کر سکتی ہیں اور ان حالات کا جواب دینے والے متبادل شیڈولنگ فیصلوں کا جائزہ لے سکتی ہیں۔ ریئل ٹائم سے زیادہ تیز دوڑ کر، سمیلیشنز ایسی پیشین گوئیاں کرنے میں مدد کر سکتی ہیں جو لائیو سسٹمز کے مینیجرز کو فیصلہ سازی میں مدد فراہم کرتی ہیں۔

آسانی سے سمیلیشنز کو پیمانہ کریں۔

اسکیل آؤٹ ڈیجیٹل ٹوئن اسٹریمنگ سروس اسکیل ایبل، ان میموری کمپیوٹنگ ٹکنالوجی کا استعمال کرتی ہے تاکہ بہت سے اداروں کے ساتھ بڑے سمولیشن چلانے کے لیے درکار رفتار اور میموری کی گنجائش فراہم کی جاسکے۔ یہ ڈیجیٹل جڑواں بچوں کو میموری میں اسٹور کرتا ہے اور خود بخود انہیں سرورز کے ایک جھرمٹ میں تقسیم کرتا ہے جو ایک نقلی میزبانی کرتا ہے۔ ہر وقت کے مرحلے پر، ہر سرور ڈیجیٹل جڑواں بچوں کے ذیلی سیٹ کے لیے نقلی کوڈ چلاتا ہے اور اگلی بار اس مرحلے کا تعین کرتا ہے جس میں نقلی کو چلانے کی ضرورت ہے۔ سٹریمنگ سروس کلسٹر پر سمولیشن کی پیشرفت کو آرکیسٹریٹ کرتی ہے اور صارف کی طرف سے منتخب کردہ شرح پر نقلی وقت کو آگے بڑھاتی ہے۔ 

ڈیجیٹل جڑواں بچوں کے ساتھ تخروپن کے ماڈلز کی تعمیر سمولیشن کے آرکیسٹریشن سے ایپلیکیشن کوڈ کی صاف علیحدگی فراہم کرتی ہے۔ سٹریمنگ سروس زیادہ سے زیادہ سرورز کو استعمال کر سکتی ہے جتنی اسے ایک بڑے تخروپن کی میزبانی کرنے اور اسے زیادہ سے زیادہ تھرو پٹ کے ساتھ چلانے کی ضرورت ہے۔ یہ نئے سرورز کو شامل کر سکتا ہے جب ایک سمولیشن چل رہا ہو، اور یہ سرور کی بندش کو شفاف طریقے سے ہینڈل کر سکتا ہے اگر وہ پیش آئیں۔ ڈویلپرز کو صرف ڈیجیٹل جڑواں ماڈل بنانے اور انہیں اسٹریمنگ سروس میں تعینات کرنے پر توجہ دینے کی ضرورت ہے۔

ایک نئے راستے کا نقشہ بنانا

ڈیجیٹل جڑواں بچوں کو تاریخی طور پر ایک واحد، پیچیدہ جسمانی ہستی، جیسے جیٹ انجن کے تفصیلی رویے کی ماڈلنگ کے لیے ایک ٹول کے طور پر استعمال کیا گیا ہے۔ ScaleOut ڈیجیٹل جڑواں سٹریمنگ سروس ڈیجیٹل جڑواں بچوں کو ایک نئی سمت میں لے جاتی ہے: بہت سے باہم بات چیت کرنے والے اداروں کے ساتھ بڑے سسٹمز کی نقل۔ ScaleOut سافٹ ویئر کا انتہائی قابل توسیع، ان میموری کمپیوٹنگ فن تعمیر اسے ہزاروں اداروں اور ان کے تعاملات کو آسانی سے نقل کرنے کے قابل بناتا ہے۔ یہ پیچیدہ طرز عمل کے ساتھ بڑے سسٹمز کے بارے میں بصیرت نکالنے کے لیے ایک طاقتور نیا ٹول فراہم کرتا ہے اور آپریشنل مینیجرز کو اہم نئی تجزیاتی اور پیشین گوئی کی صلاحیتیں فراہم کرتا ہے۔

(تصویر برائے بذریعہ ڈونی جیانگ on Unsplash سے)

ٹیگز: ڈیجیٹل جڑواں بچے, اسکیل آؤٹ