طراحی اپلیکیشن مویایل فائزه

استخدام شغل: برخی از کارفرمایان شروع به استفاده از NLP برای اسکن رزومه و سایر مطالب آنلاین از متقاضیان برای استعداد سطحی متناسب با موقعیت های باز می کنند.

بررسی های حقوقی: شرکت های حقوقی برای کمک به آنها در شناسایی مواردی که از استدلال های آنها پشتیبانی می کند ، NLP را اتخاذ می کنند.

امنیت ملی: NSA ، FBI ، CIA و Homeland Security از NLP برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از محتوای آنلاین و فیزیکی در طول تحقیقات انجام شده در سراسر جهان استفاده می کنند.

تشخیص گفتار: نمونه های متداول شامل دستیار Google ، الکسا و سیری است ، اما بسیاری از سیستم های سرگرمی و سرگرمی خودرو علاوه بر سرویس های معروف مانند Google Translate از NLP نیز استفاده می کنند.

تجزیه و تحلیل احساسات: محققان از تجزیه و تحلیل احساسات در سایت هایی مانند توییتر و فیس بوک برای تعیین احساسات عمومی در موضوعاتی مانند تغییر اقلیم ، ت و محصولات مصرفی استفاده می کنند. آنها همچنین با استفاده از NLP قادر به پیش بینی خلق و خو و میزان افسردگی مخاطبان بوده اند.از این روش میتوان در اپلیکیشن های موبایلی و وب اپلیکیشن احساسات کاربر را نیز ترسیم کرد.

تولید محتوا: یکی دیگر از جنبه های پردازش زبان طبیعی ، توانایی تولید مثل آن است. یک تجربه hnology که اخیراً مورد عناوین قرار گرفته GPT-3 است ، که قبلاً برای نوشتن اخبار اصلی و محتوای بازاریابی استفاده شده است.

رهبرانی که آینده پردازش زبان طبیعی را شکل می دهند

استنفورد پیشرفت بسیاری در زمینه پردازش زبان طبیعی را هدایت کرده است ، بسیاری از آنها به کریستوفر منینگ نسبت داده شده اند. وی در حال حاضر مدیر آزمایشگاه هوش مصنوعی استانفورد (SAIL) و استاد علوم کامپیوتر و زبانشناسی است. دوره ها و کارهای وی در مورد شبکه های عصبی ، تجزیه و تحلیل احساسات و درک عمیق زبان در سراسر جهان بسیار مورد توجه است.

سایر رهبران برجسته NLP شامل موارد زیر است:

دن جورافسکی هم استاد و کرسی زبانشناسی است و هم استاد استاد علوم کامپیوتر در دانشگاه استنفورد. دن به دلیل ایجاد اولین سیستم اتوماتیک برای برچسب زدن نقش معنایی (SRL) شناخته شده است.

راشل توماس دکترای ریاضی دارد. از دوک و توسط فوربس به عنوان یکی از 20 زن باورنکردنی در هوش مصنوعی نامگذاری شد. او استاد موسسه داده های USF و بنیانگذار fast.ai است که یک دوره محبوب NLP را ایجاد کرد به نام یادگیری عمیق عملی برای رمزگذاران.

Abhishek Thakur یک استاد بزرگ 4x در Kaggle (یک جامعه بزرگ علم داده و یادگیری ماشین) است و در حال حاضر رئیس دانشمند اطلاعات در boost.ai است.

Emily M. Bender در مهندسی دستور زبان چند زبانه تخصص دارد. وی سمت های مختلفی را در دانشگاه واشنگتن بر عهده داشته است ، از جمله استاد گروه زبان شناسی ، استاد کمکی گروه علوم و مهندسی کامپیوتر ، مدیر دانشکده استاد علوم زبانشناسی محاسبات و مدیر آزمایشگاه زبانشناسی محاسبات.

ریچارد سوچر رئیس دانشمند سابق Salesforce است که شرکت تازه تأسیس خود را با نام MetaMind اری کرد. این یک سیستم عامل یادگیری عمیق است که داده های تصویر و متن را تجزیه و تحلیل ، برچسب گذاری و پیش بینی می کند.

افراد زیادی وجود دارند که باید در این لیست قرار بگیرند ، بنابراین دور از جامع است. اگر می خواهید برخی از متخصصان اضافی در مورد آنها اطلاعاتی کسب کنند ، در مورد Yoav Artzi ، Yoav Goldberg ، Matthew Honnibal ، Jeremy Howard ، Ines Montani ، Sebastian Ruder و Rachael Tatman تحقیق کنید.

آنچه برای استفاده از پردازش زبان طبیعی نیاز دارید

خدمات پیشرو در صنعت که هر آنچه شما برای پردازش زبان طبیعی نیاز دارید را از طریق ندگان مختلف در دسترس است. برخی از محبوب ترین گزینه ها شامل Cloud Natural Language (گوگل) ، آمازون درک ، درک زبان طبیعی واتسون (IBM) ، زبان طبیعی (اپل) و روبرتا (فیس بوک) است.

هر یک از راه حل های ذکر شده در بالا برای اهداف مختلفی طراحی شده اند ، بنابراین شما به تیمی نیاز دارید که می داند چگونه این سرویس ها را با سیستم های شما متصل کند ، سپس آنها را برای دستیابی به آنچه می خواهید انجام دهید بهینه کنید.

برنامه های نهنگ آبی چگونه می توانند به شما کمک کنند

برنامه های نهنگ آبی تجربه ای را دارد که شما برای ترکیب پردازش زبان طبیعی در برنامه ها و اهداف دیگر نیاز دارید.

تیم ما می تواند تمام بخشهای فرآیند توسعه را از نظر بازبینی در جایی که اکنون هستید گرفته تا تهیه و اجرای برنامه ای برای مکان مورد نظر خود ، مدیریت کند. ما در توسعه پایان به پایان برای مشاغل و موسسات دولتی Fortune 1000 تخصص داریم ، از جمله مشاوره ، مارک تجاری ، طراحی UX و کد دست ساز.

پروژه های اخیر شامل برنامه هایی در زمینه بهداشت و درمان ، فناوری ، خدمات عمومی ، سرگرمی ، خرده ی ، محصولات مصرفی و صنایع خودروسازی است. و سال گذشته ، برنامه های نهنگ آبی توسط AppFutura ، Clutch و Good Firms در سال 2019 به عنوان # 1 توسعه دهندگان برنامه تلفن همراه انتخاب شد.

فکر می کنید رایانه ها و دستگاه های همراه ما ما را درک می کنند؟

ممکن است پرسیدن سوال عجیبی به نظر برسد ، اما ما به دستیابی به سطحی از تفسیر نزدیک هستیم که شبیه توانایی های انسان است.

پردازش زبان طبیعی (NLP) زیرشاخه ای در تقاطع یادگیری ماشین ، زبانشناسی و علوم کامپیوتر است که به سرعت در حال گسترش است و طی چند سال گذشته پیشرفت های باورنکردنی داشته است. شانس خوب است که شما قبلاً با یک سیستم با استفاده از NLP ارتباط برقرار کرده اید. این فناوری پشت جوابهایی است که هنگام گفتن "هی ، سیری" یا س Alexaال از الکسا می گیرید.

در حال حاضر ، به نظر نمی رسد که لحن صدای شما و مفاهیم پنهان مقصود شما تجزیه و تحلیل شود ، اما دور از دسترس نیست.

NLP در حال حاضر برای بررسی محتوای آنلاین برای تجزیه و تحلیل احساسات استفاده می شود. دیری نمی گذرد که سیری از شما می پرسد که چرا ناراحت هستید یا الکسا عصبی می فهمد و برخی از موقعیت های یوگا را به شما پیشنهاد می دهد.

و گرچه آشنا ترین کاربردهای NLP از شرکت های بزرگی مانند اپل ، گوگل و آمازون استفاده می شود ، اما این بدان معنا نیست که برای کسب و کارهای کوچک و متوسط ​​از دسترس خارج شده است. برای یادگیری نحوه کار ، نحوه استفاده از قبل و اینکه چگونه می توانید آن را با نیازهای سازمان خود تطبیق دهید ، به خواندن ادامه دهید.

پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟

NLP چیست

تکرارهای اولیه پردازش زبان طبیعی مبتنی بر قوانین بود. آنها برای رمزگذاری دستی و مرتب سازی کلمات و عبارات به ساعتهای بی شماری کار توسط انسان نیاز داشتند تا دستگاه بتواند آنها را به درستی تفسیر کند.

محققان به سرعت فهمیدند که استراتژی مقیاس بندی نمی کند ، بنابراین سازگاری های جدید به الگوریتم های یادگیری ماشین برای مرتب سازی و پیش بینی روابط با استفاده از استنباط آماری متکی هستند. اساساً ، دستگاههایی که از NLP استفاده می کنند درمورد معنای کلماتی که با آنها روبرو می شوند حدس می زنند. و به طور کلی ، هرچه محتوای بیشتری به این سیستم ها وارد شود ، در تفسیر مطالب بهتر عمل می کنند.

6 روش شگفت انگیز یادگیری ماشین می تواند کشاورزی را متحول کند

یکی از موفقیت های اولیه در پردازش زبان طبیعی تعیین این بود که کدام کلمات را در طراحی اپلیکیشن به خصوص اندروید  نادیده بگیریم. همانطور که می توانید تصور کنید ، تعیین معنی یک سند یا ضبط دشوار خواهد بود اگر از ایده هر کلمه معنی نداشته باشید. اما با استفاده از تکنیک هایی مانند تجزیه و تحلیل فرکانس (که به معنای شمارش هر کلمه است تا میزان استفاده از آن را مشاهده کنید) ، یک سیستم NLP می تواند "یاد بگیرد" که کلمات متداول مانند "the" و "a" معنی چندانی ندارند جمله ای را که اسم و فعل انجام می دهند.

با این حال ، باور نکنید که NLP فقط یک روش پیچیده برای شناسایی موضوع و موضوع یک جمله است. این قبلاً قادر است روابط پیچیده را در بین گروه های متن به درستی شناسایی کند ، مانند تأیید مایکروسافت که نشان می دهد سیستم NLP می تواند افراد مبتلا به سرطان لوزالمعده را فقط با عبارات جستجوی اینترنتی که استفاده می کنند شناسایی کند ، قبل از اینکه تشخیص داده شود.

موارد استفاده جالب برای پردازش زبان طبیعی

گذشته از فرصت های اولیه برای تشخیص سرطان ، از پردازش زبان طبیعی در تعدادی از برنامه های کاربردی در دنیای واقعی استفاده می شود. در اینجا یک لیست سریع برای کمک به شما در درک امکانات وجود دارد:

فیلتر هرمه: صندوق های ایمیل ما بدون فیلتر خودکار هرمه ، یکسان نیستند. Google و سایر ارائه دهندگان ایمیل از NLP برای شناسایی رایج ترین عبارات و الگوهای موجود در پیام های هرمه استفاده می کنند تا موارد جدید را شناسایی کرده و از صندوق ورودی شما دور نگه دارند.

شناسایی اخبار جعلی: توییتر و سایر سرویس ها شروع به برچسب گذاری مطالب به عنوان اخبار جعلی کرده و تا آنجا پیش می روند که آن را حذف کنند.

تجارت با فرکانس بالا: الگوریتم های استفاده شده توسط صندوق های حفاظتی وال استریت بسیار بیشتر از و سریع سهام است. بیشتر آنها برای انجام تجزیه و تحلیل احساسات در گزارش های مربوط به شرکت ها و رویدادها ، به جریان اخباری که روزانه منتشر می شود ، گره خورده اند. روابطی که آنها شناسایی می کنند آنها را راهنمایی می کند که چه موقع و چه چیزهایی باید بخرند و بند.

همه چیز با یک ایده شروع می شود. بد نیست همه ویژگی ها و ادغام هایی را که می خواهید با برنامه های دیگر داشته باشید در اولین جلسه با توسعه دهندگان خود بیاورید. فقط توجه داشته باشید که برای شناسایی اجزای اصلی برنامه با آنها کار خواهید کرد ، بنابراین بسیاری از ایده های ویژگی شما در تکرار اول لحاظ نمی شوند.

سپس تیم تحقیقاتی شما رقبا را پیدا خواهد کرد تا ببینند چگونه مشکلات مشابه را حل می کنند ، در حالی که همچنین به دنبال مناطقی هستند که نیازهای مشتری را برآورده نمی کنند. علاوه بر این ، آنها ممکن است برخی آزمایشات سریع را برای آزمایش تقاضای مخاطب پیشنهاد دهند ، مانند ایجاد یک صفحه اصلی برای پیش سفارش ها یا جمع آوری آدرس ایمیل افرادی که می خواهند هنگام انتشار برنامه به آنها اطلاع داده شود. این مرحله می تواند اطلاعات اولیه درباره نیازهای مشتریان و چگونگی عملکرد محصول نهایی به شما ارائه دهد. همچنین برای زمان راه اندازی برنامه خود یک پایگاه کاربری داخلی ایجاد می کند ، که به بازاریابی و تعیین مجموعه ویژگی های بعدی که باید اضافه کنید کمک می کند.

پس از مشخص شدن دامنه پروژه ، شرکت طراحی اپلیکیشن موبایل  یتم های طراحی وتوسعه قبل از تهیه کد  کلیات و تجربه کاربری را ترسیم می کنند. و از آنجا که هر ویژگی ممکن در برنامه وجود نخواهد داشت ، این قسمت از روند به ویژه برای رفع خطاهای کدگذاری به سرعت حرکت خواهد کرد. وقتی همه ویژگی ها در یک برنامه وجود دارد ، یافتن منشأ مشکلات ممکن است گاهی اوقات دشوار باشد. همچنین برای یک راه حل که یک مشکل را تصحیح می کند مشکل دیگری ایجاد کند نیز معمول است. شروع با استراتژی توسعه برنامه MVP روند کار را ساده می کند و به شما امکان می دهد برنامه ای را اجرا کنید که در روز اول بدون نقص اجرا شود.

برنامه های نهنگ آبی چگونه می توانند به شما کمک کنند

برنامه های نهنگ آبی می توانند از طریق کمک به شما در شناسایی نیاز بازار گرفته تا تهیه و اجرای طرحی برای حل آن ، تمام قسمت های فرایند توسعه را کنترل کنند. ما در توسعه پایان به پایان تخصص داریم

یا مشاغل و ادارات دولتی Fortune 1000 ، از جمله مشاوره ، مارک تجاری ، طراحی UX و کد دست ساز.

پروژه های اخیر شامل برنامه هایی در زمینه بهداشت و درمان ، فناوری ، خدمات عمومی ، سرگرمی ، خرده ی ، محصولات مصرفی و صنایع خودروسازی است. و برای سال 2019 ، برنامه های نهنگ آبی توسط AppFutura ، Clutch و Good Firms به عنوان # 1 توسعه دهندگان برنامه تلفن همراه انتخاب شد.

امروز با ما تماس بگیرید تا ایده های خود را در مورد MVP مطرح کنیم و روند دستیابی آن به دست مشتریان خود را آغاز کنیم.

ساختن یک نرم افزار عالی به کارآیی تلاش های تیمی متقابل که برای اطمینان از طراحی ، توسعه و تحویل یک محصول درجه یک و به موقع است ، متکی است - در اینجا ، مدیران فنی محصولات (TPM) نقشی اساسی در هدایت تلاش های توسعه توسط به عنوان رهبر تیم های مهندسی و کیفیت ما به یک پروژه اختصاص داده شده اند. این افراد وظیفه دارند چارچوب های مورد استفاده برای معماری نرم افزار ، ابزارهای توسعه و هرگونه خدمات شخص ثالثی را که برای ساخت مجموعه ویژگی های یک محصول دیجیتال استفاده می شود ، استفاده کنند.

TPM باید برخی از کارهای فنی را برای انجام عملکردهای اصلی از جمله برنامه ریزی برای طراحی اپلیکیشن موبایل، تنیم توسعه ، ترمیم مسائل و اطمینان از ضربه تیم های توسعه به آنها داشته باشد. علاوه بر این ، آنها باید مهارت های نرم داشته باشند تا بتوانند همکاری فعال را ایجاد کنند و انگیزه را در تیم خود ایجاد کنند. بینش آنها توسط رهبر پروژه ، به عنوان مدیر محصول (PM) شناخته می شود ، برای تعیین استراتژی و جدول زمانی برای همه چیز ، از مرحله توسعه اولیه تا تجدید نظر در آینده. بنابراین ، بیایید نگاهی به سه مهارت برتر برای یک TPM موفق بیندازیم.

3 نکته برای یافتن یک مدیر محصول فنی در سال 2021

در آزمایشگاه های Blue Label ، TPM سرپرست تیم توسعه است ، به این معنی که آنها مسئول ایجاد فن آوری هایی هستند که در روند توسعه استفاده می شوند ، تعریف گردش کار و تفویض اختیارات برای تیم است. آنها به نخست وزیر گزارش می دهند و برای رسیدگی به هر مسئله ای که ممکن است بر کیفیت یا جدول زمانی تأثیر بگذارد همکاری می کنند. بهترین مدیران محصول فنی مهارتهای زیر را دارند.

مهارت فنی با تمام فن آوری ها و ابزارهای مورد نیاز. گرچه لزوماً TPM نیازی به بهترین برنامه نویس ندارد ، اما آنها باید از همه فناوری هایی که برای ساختن یک نرم افزار استفاده می شود ، دانش کافی داشته باشند. آنها باید این بینش را داشته باشند که بدانند چگونه می توانند طبق بهترین روش ها کد تهیه کنند تا اطمینان حاصل شود که محصول هم پاسخگو است و هم ایمن. بهترین TPM ها در استفاده م effectivelyثر از ابزارهایی مانند Jira برای پیگیری روشمند مسائل از طریق درک وزن باگ های فنی بسیار عالی عمل می کنند ، به طوری که می توانند آنها را در متن محصول و اهداف انتشار آن قرار دهند و همچنین بر اساس آن اولویت بندی کنند. افراد م inثر در این نقش می توانند از طریق بررسی و آزمایش بازده كد ، بازخورد مختصری داشته باشند تا به اعضای تیم خود كمك كنند تا راه حل های بهینه را تولید كنند و همچنین رشد را با گذشت زمان تسهیل كنند. آنها همچنین باید نحوه خواندن نمودار رابطه موجودی (ERD) و همچنین توانایی ارائه بازخورد برای مشخصات API تولید شده توسط تیم توسعه را درک کنند.

توانایی استفاده از مهارت های نرم عالی برای هدایت تیم ها و برقراری ارتباط موفق. TPM با سازماندهی تیم و صحبت از طرف واحد به عنوان نوعی دستیار اجرایی تیم خود عمل می کند. آنها می توانند با چالش های پیش روی توسعه دهندگان همذات پنداری کنند و وقتی تیم بهم ریخته است با نخست وزیر ارتباط برقرار کنند. آنها می توانند موضوعات را درک کنند همانطور که به بازده و همچنین درگیری با طراحی مربوط می شود - با تسهیل کار تیمی متقابل ، آنها می توانند تلاش ها را برای شناسایی راه حل های ایده آل با توجه به چشم انداز محصول متصل کنند. TPM های عالی همچنین باید فرهنگ تیم های خارج از ساحلی را که به آنها اختصاص داده شده است ، درک کنند. به عنوان مثال ، کسی با تجربه تیم های پیشرو متشکل از توسعه دهندگان اوکراین همیشه مناسب تیم های آمریکایی یا هندی نیست.

فرماندهی مدیریت پروژه و سازگاری یک TPM عالی می داند که چگونه گردش کار را بر اساس دامنه یک پروژه ایجاد کند و با توجه به انتظارات مشتری ، نقاط عطف مناسب را برای یک بازه زمانی واقعی تنظیم کند. آنها با استفاده از ابزاری مانند آسانا مهارت کافی برای ایجاد یک مدل بسیار بصری دارند که پیشرفت را به بقیه اعضای تیم منتقل می کند در حالی که به عنوان اصلی ترین مرجع توسعه دهندگان خود عمل می کند. آنها با پشتکار مدیریت پروژه را به روز نگه می دارند و ابزار ردیابی را به روز می کنند و از بینش خود برای پرداختن به مسائل مهم و محوری قبل از اینکه به مشکلات جدی تبدیل شوند ، استفاده می کنند.

یافتن یک توسعه دهنده برنامه

بهترین مدیران محصولات فنی ترکیبی از ذهنیت های کارآفرینانه و فنی را تشکیل می دهند - غالباً بهترین افراد با هدایت فرایند توسعه در پروژه های گذشته برای برنامه هایی که شخصاً به آنها واگذار شده استعداد را نشان می دهند. آنها ارتباطات بسیار عالی و با تدبیری هستند که به جای ابزاری برای انتقاد یا بهانه ، استفاده از ناکامی ها را به عنوان فرصت های پیشرفت ترجیح می دهند. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد چگونگی پیدا کردن برنامه نویسان مناسب برای پروژه خود ، برای اطلاعات بیشتر به این وبلاگ مراجعه کنید.

Blue Label Labs TPMS رهبران اثبات شده ای در توسعه نرم افزار هستند

ما "شکست های هوشمند" را جشن می گیریم زیرا می دانیم که اولین بار همیشه درست نیستیم. بازخورد به دست آمده از آزمایش اختصاصی به ما امکان می دهد فرآیند خود را ارزیابی کنیم تا در نهایت بهترین محصول ممکن را بسازیم. TPM های ما استاد شناسایی چالش ها و پرداختن دقیق مسائل در هر تکرار هستند تا اطمینان حاصل شود که هر ویرایش وجود دارد.یک گام در مسیر درست تا زمانی که محصول جلا داده شود. برای یافتن یک رهبر برای پروژه خود یا اگر شما به یک تیم کامل برای ایجاد ایده خود نیاز دارید ، با ما تماس بگیرید تا بیشتر بدانید که ما می توانیم یک راه حل مناسب برای نیازهای شما طراحی کنیم

اگر از وب سایتی بازدید می کنید و بارگیری آن کند است ، چه کاری انجام می دهید؟

به جای دیگری بروید ، درست است؟

افراد زیادی نیستند که با یک کسب و کار تماس بگیرند تا به آنها اطلاع دهند که سایت به درستی کار نمی کند. برنامه های تلفن همراه نیز همین طور است.

در بهترین حالت ، اگر برنامه شما کار نمی کند ، با یک سری نظرات منفی روبرو می شوید که شکسته است.

این یک روش ایده آل برای کشف مشکل شما نیست.

نه تنها بازدیدکنندگان متعددی را از دست داده اید که ممکن است به مشتریانی با هزینه پرداخت تبدیل شده باشند ، بلکه بررسی های آنلاین خود را با نظرات منفی پر کرده اید که باعث ترس بیشتر افراد می شود.

و این حتی بدترین حالت هم نیست!

شما هنوز هم باید بفهمید مشکل چیست و چگونه آن را برطرف کنید.

و در حالی که این اتفاق می افتد ، بازدید کنندگان بیشتری را از دست می دهید.

برای یک برنامه جدید ، این چرخ همستر می تواند بوسه مرگ باشد. هنگامی که بلافاصله پس از راه اندازی با بسیاری از بررسی های منفی مبارزه می کنید ، راهی سخت برای سفر است.

بنابراین چگونه از این وضعیت جلوگیری می کنید؟

شما مجموعه ای از ابزارها را اضافه می کنید که به شما امکان می دهد عملکرد برنامه خود را کنترل کنید (شاید حتی با برخی از هوش مصنوعی داخلی).

به نظر می رسد که به اندازه کافی ساده است ، اما تعیین اینکه چه چیزی باید کنترل شود و چگونه انجام شود ، گاهی اوقات دشوار است.

خوشبختانه ، چندین راه حل وجود دارد که می توانید خارج از قفسه اجرا کنید که باعث می شود تیم شما در تلاش و تلاش برای توسعه یک سیستم از ابتدا صرفه جویی کند.

وقتی می بینید ابزار APM چقدر برای برنامه های تلفن همراه شما ارزشمند است ، می خواهید آنها را در بقیه کارها ارائه دهید. از آنجا که برنامه ها ستون فقرات مشاغل مدرن هستند - از منابع انسانی تا تا مدیریت موجودی کالا را اجرا می کنند - نمی توانید عملکرد آنها را شانس بگذارید.

نظارت بر عملکرد برنامه (APM) چیست؟

ابزار APM

پس از توسعه یک برنامه ، ساده ترین کار این است که فقط یک تلنگر را بچرخانید تا زنده شود. اما اگر نحوه عملکرد آن را در بین دستگاه ها ردیابی نمی کنید ، نمی دانید که چقدر روان است. شاید برای برخی از کاربران کند باشد. شاید بعضی از مکان ها با یک سرور مشکل داشته باشند.

بدون ابزار APM ، تا زمانی که شروع به دیدن نظرات بد نکنید ، نمی دانید.

بنابراین بهترین راه برای فکر کردن در مورد APM این است که به سازمانها امکان می دهد عملکرد برنامه های آنها را به صورت بلادرنگ ببینند. این همچنین به تیم فناوری اطلاعات شما کمک می کند تا اشکالاتی را که در روند توسعه ایجاد شده است ، از بین ببرد.

فراتر از اینکه فقط بتوانیم مشکلی را ببینیم ، APM همچنین به توسعه دهندگان کمک می کند تا بفهمند دقیقاً چه چیزی اشتباه است و چرا. این منجر به اصلاح سریعتر کد می شود ، که به ایجاد اعتماد در بین مخاطبان کمک می کند.

یک قسمت دیگر از معمای APM وجود دارد که قابل ذکر است. این اجازه می دهد تا داشبوردهای سطح اجرایی ایجاد شوند ، که می توانند برای تصمیم گیری در زمان واقعی استفاده شوند.

به عنوان مثال ، در تعطیلات ، ممکن است روزها یا زمانهای خاصی وجود داشته باشد که برنامه شما عجله کند. اینکه بتوانید ببینید چطور لحظه به لحظه بر عملکرد برنامه تأثیر می گذارد ، به رهبری C-suite اجازه می دهد تا دقیقاً زمان تعلیق موقت عملکردهای خاص برنامه را تعیین کند ، در حالی که نتایج را بلافاصله مشاهده می کنید.

فرآیندهای حیاتی توسط ابزار APM کنترل می شوند

بنابراین دقیقاً چه چیزی می تواند یک ابزار APM را کنترل کند؟

هرچه تصمیم می گیرید مهم است.

در بالای اکثر لیست ها Response Times قرار دارد. این معیاری است که به طور متوسط سرعت بارگیری محتوا برای هر کاربر را نشان می دهد. وقتی سرعت سریع است همه خوشحال می شوند.

یکی دیگر از موارد مهم Application Uptime است. این به شما می گوید که آیا برنامه شما آنلاین و در دسترس است.

برخی دیگر از معیارها که معمولاً ردیابی می شوند:

Request Rates: این میزان ترافیک یک برنامه را نشان می دهد. سنبله یا قطره های بزرگ ممکن است نشان دهنده وجود مشکلی باشد.

نرخ خطا: وقتی برنامه ای فرآیندی را کامل نمی کند و از کار می افتد ، به عنوان یک خطا وارد سیستم می شود. نظارت بر انواع و دفعات این خطاها به توسعه دهندگان کمک می کند اشکالاتی را پیدا کنند.

استفاده از پردازنده: برای آگاهی از عملکرد یک برنامه ، ردیابی سرعت خواندن / نوشتن ، نیازهای حافظه و بارهای پردازنده مهم است.

معیارهای سفارشی نیز معمولاً به سیستم های APM اضافه می شوند.

ایجاد برنامه ها بر اساس AWS

گزینه های ابزار Enterprise APM

اگرچه توسعه ابزارهای APM در داخل امکان پذیر است ، لازم است به برخی از راه حل های سازمانی موجود در بازار بپردازید. بسته به نیاز شما ، یک راه حل پیچ ممکن است به خوبی کار کند ، علاوه بر اینکه تیم شما در ایجاد و رفع اشکال یک راه حل کاملاً سفارشی صرفه جویی می کند.

برای شروع ، در اینجا پیوندهایی به محبوب ترین گزینه ها وجود دارد:

SolarWinds

AppDynamics

Dynatrace

اینستا

Enterprise APM Tool

چرا طراحی و توسعه هر اپلیکیشن موبایلی نیاز به نظارت با ابزار APM دارد

اگر برنامه زنده دارید و نمی دانید عملکرد آن در بین دستگاهها و نمایه های کاربر چگونه است ، درحال پرواز هستید. اما مهمتر از همه ، با بسیاری از مشاغل آنلاین کاملاً آنلاین ، این ممکن است شکل اصلی درآمد شما باشد. در این صورت ، نمی توانید از ابزار APM برای نظارت بر برنامه های خود صرف نظر کنید.

همچنین اصلاح مشکلات را آسان و سریعتر می کند. این بدان معنی است که تیم فناوری اطلاعات شما می تواند به جای اتلاف وقت برای ردیابی اشکالات ، روی کارهای مهمتری متمرکز شود.

اما بزرگترین مزیت؟ این آرامش خاطر است. وقتی تیم شما می تواند به داشبوردهای APM شما نگاه کند و چیزی غیر از رنگ سبز نبیند ، همه شبهات مربوط به عملکرد یک برنامه را از بین می برد.