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軟件的性能分析
因?yàn)椴鍢都夹g(shù)和其他形式的性能分析工具可能會(huì)降低程序運(yùn)行速度，所以需要必要的維護(hù)來(lái)確保數(shù)據(jù)的正確性。性能優(yōu)化領(lǐng)域用到了幾個(gè)物理學(xué)方面的術(shù)語(yǔ)，例如，“海森堡漏洞”( Heisenbug）是根據(jù)海森堡不確定性原理命名的，它是指每次在閱試分析時(shí)就消失的漏洞。另一個(gè)物理學(xué)術(shù)語(yǔ)是“波爾漏洞”( Bohrbug)，它是根據(jù)尼爾斯·玻爾的名字來(lái)命名的，這種漏洞只有在特殊的條件下才會(huì)出現(xiàn)。第三個(gè)物理學(xué)術(shù)語(yǔ)是“曼德?tīng)柭┒?rdquo;( Mandelbug).它是以伯尼特·且德?tīng)柌剂_特的名字來(lái)命名的，他創(chuàng)造了混沌理論，這種形式的漏洞是由隨機(jī)的和混亂的因素引起的，所以隔離起來(lái)很困難。第四個(gè)漏洞是“施羅德漏洞”( Schrodenbug)，該漏洞非常少見(jiàn).是以恩斯特·施羅德的名字命名的。通常情況下，這種漏洞是不會(huì)出現(xiàn)的，除非有人意識(shí)到那些代碼根本就不應(yīng)該執(zhí)行；并且據(jù)說(shuō)，當(dāng)這些漏洞被發(fā)現(xiàn)時(shí)，軟件也會(huì)停止工作。
性能問(wèn)題的出現(xiàn)也基于商業(yè)周期。例如，許多的金融和會(huì)計(jì)軟件包會(huì)在一個(gè)季度或者一個(gè)財(cái)政年度的使用后.運(yùn)行速度會(huì)顯著變慢，那是因?yàn)槭褂昧康捏E增造成的。軟件在運(yùn)行過(guò)程中.如果嚴(yán)重的漏洞導(dǎo)致軟件無(wú)法運(yùn)行.那么軟件的性能將為零.而在性能這一章中沒(méi)有對(duì)其很好的討論。這種問(wèn)題能夠通過(guò)平均失效時(shí)間來(lái)測(cè)量。這樣的問(wèn)題在軟件交付后一到兩個(gè)月內(nèi)是很常見(jiàn)的，但是會(huì)隨著軟件的逐步穩(wěn)定而減少。拒絕服務(wù)攻擊也會(huì)使軟件停止工作，這種情況越來(lái)越常見(jiàn)了。
最后需要說(shuō)明的一點(diǎn)是，性能的最佳實(shí)踐和質(zhì)量控制以及安全控制的做法類似。一個(gè)通用的最佳實(shí)踐就是雇用性能方面的專業(yè)人員以及質(zhì)量控制和安全控制方面的優(yōu)秀人員。就安全來(lái)說(shuō).在查找性能問(wèn)題上，人工智能或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化工其的效果會(huì)比測(cè)試或人工性能測(cè)試專家好很多。一款相似的軟件可以運(yùn)用在架構(gòu)和設(shè)計(jì)上，該下具在編碼前就可以根據(jù)性能優(yōu)化規(guī)則和算法提供最佳的性能優(yōu)化方案。
一般來(lái)說(shuō)，在處理復(fù)雜問(wèn)題，如安全漏洞和性能問(wèn)題上，人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是值得推薦的。這些主題與自主計(jì)算或者應(yīng)用交叉，并且這些應(yīng)用都傾向于監(jiān)控并提高本機(jī)的性能和質(zhì)量。
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