در گذشته، به دلیل افزایش تعداد کاربران هم زمان در ساعات پرترافیک،استقبال همزمان بسیاری از هموطنان و فارسی زبانان – زمان پاسخ‌دهی هوش مصنوعی زال در ساعات پر بازدید به حدود ۱۳ ثانیه می‌رسید. اما با به‌روزرسانی‌های اخیر، این زمان به کمتر از یک ثانیه کاهش یافته است و برای افزایش های ناگهانی درخواست های همزمان نیز بهینه شده است تا بهبود عملکرد پاسخ دهی هوش مصنوعی زال را شاهد باشیم .
این پیشرفت نتیجه‌ی اقدامات فنی زیر است:
- افزایش منابع پردازشی ابری LLM: با گسترش ۲۰ درصدی زیرساخت‌های ابری پردازش متنی ، توان پردازشی سیستم افزایش یافته و امکان پاسخ‌دهی سریع‌تر فراهم شده است.
- بهینه‌سازی کش Redis: با بهبود ساختار کش Redis، داده‌های پرتکرار با سرعت بیشتری بازیابی می‌شوند، که نقش مهمی در کاهش زمان پاسخ‌دهی دارد.
- افزایش ظرفیت لود بالانسر: با ارتقاء لود بالانسر به میزان۲۰ درصد ، توزیع درخواست‌ها به‌صورت مؤثرتری انجام می‌شود، که منجر به کاهش بار سرورها و افزایش سرعت پاسخ‌دهی می‌گردد.
📊 نتایج ملموس
- کاهش زمان پاسخ‌دهی از ۱۳ ثانیه به کمتر از ۱ ثانیه: این بهبود باعث افزایش بهره وی برای کاربران و تجربه‌ی کاربری بهتر شده است .
- افزایش پایداری در ساعات پرترافیک: با ارتقاء زیرساخت‌ها، سیستم در برابر افزایش بار مقاوم‌تر شده و عملکرد پایدارتری ارائه می‌دهد و تا میزان مناسب برای آینده نزدیک بهینه سازی شده است .
🔧 نگاهی فنی به بهبودها
۱. بهینه‌سازی کش Redis
استفاده از کش Redis به‌عنوان یک دیتابیس in-memory با عملکرد بالا، به‌طور قابل توجهی موجب کاهش تأخیر در پاسخگویی شده است. با ذخیره‌سازی هوشمندانه و زمان‌دار نتایج پرتکرار در حافظه‌ی Redis، نیاز به محاسبه مجدد و فراخوانی داده‌ها از پایگاه داده‌های اصلی به‌شدت کاهش یافته است. این رویکرد ضمن کاهش I/O، فشار بر سرورها را کاهش داده و موجب افزایش Throughput سیستم شده است.
علاوه بر این، پیاده‌سازی مکانیزم‌های Cache invalidation و استفاده از استراتژی‌های TTL (Time-to-Live) دقیق‌تر باعث شده است تا داده‌های ذخیره‌شده در Redis به‌طور مؤثر به‌روز باقی بمانند و از بروز مشکلِ ارائه داده‌های منسوخ (stale data) جلوگیری شود.
۲. بهبود عملکرد لود بالانسر
افزایش ظرفیت و بهبود الگوریتم‌های لود بالانسینگ نیز نقش کلیدی در افزایش بازدهی زیرساخت زال داشته است. لود بالانسرهای جدید از الگوریتم‌های پیشرفته مانند Least Connection و Weighted Round Robin به‌صورت ترکیبی بهره می‌گیرند تا درخواست‌ها را به‌شکلی متوازن‌تر و هوشمندانه‌تر میان نودهای مختلف سرور توزیع کنند.
به‌کارگیری این روش‌ها موجب کاهش latency در توزیع ترافیک، جلوگیری از overload شدن سرورهای خاص و در نهایت بهبود محسوس در زمان پاسخ‌دهی حتی در اوج ساعات پرترافیک شده است.
۳. توسعه منابع پردازشی ابری برای مدل‌های LLM
افزایش توان محاسباتی از طریق گسترش زیرساخت‌های پردازشی ابری برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، سبب شده تا ظرفیت پاسخگویی زال در پردازش همزمان درخواست‌های بیشتر بهبود چشمگیری پیدا کند. این امر نه‌تنها باعث کاهش محسوس تأخیر (latency) در پردازش شده، بلکه امکان scaling خودکار و منعطف را نیز در پاسخ به نوسانات ترافیکی فراهم ساخته است.
این تغییرات زیربنایی منجر به افزایش قابلیت اطمینان، کاهش زمان پاسخ‌دهی به زیر یک ثانیه، و تجربه‌ی بهینه‌تر کاربران زال شده است.
🌐 تجربه‌ی هوش مصنوعی زال را امتحان کنید
با این بهبودها، اکنون می‌توانید از تجربه‌ی سریع‌تر و پایدارتری در استفاده از هوش مصنوعی زال بهره‌مند شوید. برای کسب اطلاعات بیشتر و استفاده از خدمات، به وب‌سایت ما مراجعه کنید: rakhshai.com
