طريقة جديدة لتسريع تحميل المواقع والفيديوهات دون زيادة التحميل على الخوادم

تخيل أنك أتيت إلى البنك، وهناك نافذتان فقط. يوجد موظف بطيء للغاية يجلس في أحدهما، لكن هناك فقط شخصان مصطفان بجانبه. في مكان قريب يوجد متخصص ذو خبرة يعمل بشكل أسرع بخمس مرات، ولكن هناك قائمة انتظار ضخمة له. ما هو العداد الذي يجب عليك اختياره ليتم تقديمه بشكل أسرع؟ الجواب غير واضح: إما أن يقوم المتخصص الأول بفرز جبل مهامه في غضون ساعة، أو أن الثاني سيتعامل مع قائمة انتظاره الصغيرة في 20 دقيقة. تجد محركات البحث ودور السينما عبر الإنترنت والمحلات التجارية وأي خدمات إنترنت أخرى نفسها في نفس الموقف تقريبًا. تقوم جميعها بمعالجة الملايين من طلبات المستخدمين يوميًا: فتح موقع ويب، وإجراء عملية حسابية معقدة، وتنزيل مقطع فيديو. وراء كل هذا يوجد برنامج خاص – المجدول (أو مدير المهام). هو الذي يقرر في الوقت الفعلي أي من آلاف أجهزة الكمبيوتر سيرسل طلبًا، بحيث يتلقى المستخدم استجابة بشكل أسرع، ولا يسخن خادم واحد بسبب التحميل الزائد. تكمن المشكلة في أن أساليب توزيع المهام الحالية تعمل بشكل أعمى، فهي لا ترى الصورة الكاملة ولا يمكنها التنبؤ بالعواقب بدقة. تنظر بعض الخوارزميات فقط إلى ما يحدث الآن: أي جهاز لديه أقصر قائمة انتظار – نرسل المهمة إلى هناك. ولكن قد يكون هذا الخادم قديمًا وبطيئًا، وسينتظر المستخدم الاستجابة عدة مرات أطول من المعتاد – ستتحول الثواني إلى عشرات الثواني، وخلال ساعات الذروة – إلى دقائق. تحاول طرق أخرى النظر إلى المستقبل (التنبؤ بالمدة التي ستستغرقها المهمة)، لكن حساباتها غالبًا ما تكون خاطئة: ينتهي الأمر بالطلب على جهاز كمبيوتر مثقل أو غير مناسب، ويبدأ النظام في التباطؤ. ولا يزال هناك آخرون يستخدمون الذكاء الاصطناعي، ولكنه مكلف للغاية: فهم يحتاجون إلى أجهزة كمبيوتر عملاقة (عشرات الآلاف من المعالجات مجتمعة في جهاز واحد فائق القوة)، وجبال من البيانات والتدريب المستمر، وهو أمر مكلف للغاية وبطيء في الممارسة العملية. ونتيجة لذلك، تكون بعض الخوادم في وضع الخمول، بينما ترتفع درجة حرارة بعضها الآخر بسبب العمل الشاق، وينتظر المستخدمون ببساطة حتى يتم “تحميل الصفحة” أو حتى يتوقف رمز انتظار الفيديو عن الدوران. لحل هذه المشكلة، طور علماء بيرم بوليتكنيك طريقة تسمح لك بتوزيع المهام بين أجهزة الكمبيوتر، مع مراعاة ليس فقط التوقعات، ولكن أيضا موثوقيتها. بالمقارنة مع نظائرها الموجودة، فإن الطريقة الجديدة تقلل من وقت تنفيذ المهمة وتحسن من توحيد التحميل لعقد الحوسبة. تم نشر المقال في مجلة “المعلوماتية والأتمتة” عام 2026. وهو في الأساس مرسل ذكي يتخذ القرارات بناءً على ثلاثة عوامل. أولاً، يقوم بتقدير المدة التي ستستغرقها المهمة على كل جهاز كمبيوتر. ثانيًا، ينظر إلى مدى انشغاله الآن. وثالثًا، يقوم بالتحقق من مدى دقة تنبؤات الكمبيوتر في الماضي. برنامج المحاكاة ونتائج التجارب الحسابية / © الخدمة الصحفية لـ PNIPU – طريقتنا تربط موثوقية التنبؤات وإحصائيات تشغيل كل جهاز من أجهزة نظام الحوسبة. إذا كان أداء معالجة المهام الفعلي أسوأ من المتوقع، فسيخفض المجدول الأولوية ويرسل المهمة إلى عامل أكثر موثوقية. يتلقى مثل هذا الجهاز مهامًا أقل حتى تصبح التنبؤات دقيقة مرة أخرى. تُعطى الأولوية لأجهزة الكمبيوتر التي تكون مؤشرات أدائها الفعلية أكثر اتساقًا مع التوقعات. قال إيجور تروشكين، وهو طالب دراسات عليا في قسم الأتمتة والميكانيكا عن بعد في PNIPU: “يسمح لك هذا بإجراء موازنة التحميل لاستخدام أكثر كفاءة لموارد نظام الحوسبة”. ولاختبار فعالية الطريقة الجديدة، أجرى العلماء سلسلة من التجارب الحسابية على نموذج برمجي وموقف حقيقي باستخدام تقنيات المحاكاة الافتراضية، ومحاكاة سيناريوهات التشغيل المختلفة – من الظروف المثالية إلى الفوضى الكاملة مع الإخفاقات العشوائية في الإحصائيات. – في الحالات التي يكون فيها السلوك غير المستقر لجهاز الحوسبة على غرار ذلك، اختلفت التوقعات بشكل كبير عن القيم الفعلية. وفي الوقت نفسه، ترسل الأساليب الحالية لتوزيع الموارد المهام إلى خوادم غير موثوقة مما أدى إلى “تباطؤ” و”خلق اختناقات مرورية”. وأضاف فلاديمير فريمان، أستاذ قسم الأتمتة والميكانيكا عن بعد في PNIPU، دكتوراه في العلوم التقنية، أن طريقتنا، التي تأخذ في الاعتبار أيضًا موثوقية التوقعات، ضمنت مؤشرات كفاءة عالية لنظام الحوسبة: تم تقليل وقت تنفيذ المهمة بنسبة 8-10%، وتحسين انتظام التحميل بين الخوادم بنسبة 60-70%. تخيل أن أحد المتاجر عبر الإنترنت قد زاره 10 ملايين شخص في يوم الجمعة الأسود. وبالطريقة القديمة، يتعامل الموقع، على سبيل المثال، مع ثمانية ملايين ومليوني مستخدم ينتظرون أو يغادرون. يتيح لنا النهج الجديد معالجة 10٪ أكثر، أي تسعة ملايين. وهذا يعني آلاف الطلبات الإضافية والدخل دون شراء معدات جديدة. وتسوية الحمل بنسبة 60-70٪ تشبه ما إذا كان أحد مندوبي المبيعات في المتجر يعمل سابقًا لثلاثة أشخاص ولم يتمكن من التأقلم، وجلس آخر في وضع الخمول، والآن يتم توزيع قائمة الانتظار بحيث يتم تحميل جميع الموظفين بالتساوي. ونتيجة لذلك، لا أحد يعمل بجد، ويتم خدمة العملاء بشكل أسرع. من المهم أن تطوير العلماء لا يتطلب قوة حاسوبية كبيرة – على عكس الأساليب القائمة على الشبكات العصبية، فإنه لا يتطلب أجهزة كمبيوتر عملاقة، وكميات هائلة من بيانات التدريب وإعادة التشكيل المستمر. وهذا يسمح بتنفيذ الطريقة في أنظمة الخادم القياسية دون تكاليف أجهزة إضافية. يمكن دمج هذه الآلية في أي خدمة إنترنت: محركات البحث، ودور السينما عبر الإنترنت، والمتاجر، والتطبيقات المصرفية، والمنصات السحابية. وسيسمح إدخال هذه التكنولوجيا للشركات بمعالجة المزيد من الطلبات على نفس المعدات وتوفير الكهرباء وشراء أجهزة كمبيوتر جديدة. وبالنسبة للمستخدمين العاديين، فهذا يعني تحميل المواقع بسرعة، ومقاطع فيديو سلسة دون تجميد، واستجابة فورية للتطبيقات – حتى في المساء أثناء ساعة الذروة، عندما يكون الإنترنت مثقلًا.