Actor modeling
કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનમાં, અભિનેતા મોડેલિંગ એ સોફ્ટવેર મોડેલિંગનું એક સ્વરૂપ છે જે સોફ્ટવેર અભિનેતાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. આવશ્યકતાઓના પ્રારંભિક મોડેલિંગ માટે અભિનેતા મોડેલિંગનો સૌથી વધુ ઉપયોગ થાય છે; આ દ્વારા સિસ્ટમના વપરાશકર્તાઓ અને હિસ્સેદારો કોણ છે અને તે સિસ્ટમ અંગે તેમની રુચિઓ અને જરૂરિયાતો શું છે તે સમજવું શક્ય બને છે. આજની પ્રણાલીઓની વધતી જટિલતા પરંપરાગત, વધુ યાંત્રિક રીતે કેન્દ્રિત અભિગમને બદલે આ અભિગમને વધુ યોગ્ય બનાવે છે. વપરાશકર્તાઓના પરિમાણો અને તેમની જરૂરિયાતો સાથે વિચાર કરતી વખતે, સિસ્ટમ શું પરિપૂર્ણ કરવા માટે રચાયેલ છે તે સમજવું સરળ છે. વધુમાં આ અભિગમ વપરાશકર્તાઓને સિસ્ટમ માટેની જરૂરિયાતોને વ્યાખ્યાયિત કરવામાં મદદ કરે છે. અભિનેતા મોડેલિંગનો અભિગમ સામાન્ય રીતે વપરાશકર્તા જે પરિસ્થિતિમાં છે તેની વધુ સારી સમજણ આપવા માટે લક્ષ્યો અને કાર્યોના મોડેલિંગ સાથે જોડવામાં આવે છે. વિવિધ મોડેલિંગ ભાષાઓ છે જે અભિનેતા મોડેલિંગને ટેકો આપે છે; ઉદાહરણોમાં i * અને EEML નો સમાવેશ થાય છે. અભિનેતા મોડેલિંગનું કેન્દ્રિય અસ્તિત્વ-અભિનેતા પોતે-કોઈપણ પ્રકારનું અસ્તિત્વ હોઈ શકે છે જે ક્રિયા (ઓ) કરી રહ્યું છે. તે ઉદાહરણ તરીકે કોઈ વ્યક્તિ, વિભાગ અથવા સંસ્થા હોઈ શકે છે. અભિનેતા મોડેલિંગનો ધ્યેય અભિનેતાને વધુ સારી રીતે સમજવાનો છે. આવું કરવા માટે, અભિનેતાને સમજવું મહત્વપૂર્ણ છે, તે કોણ છે અને તે જે કરે છે તે શા માટે કરે છે. અભિનેતા પાસે એવા લક્ષણો છે જે તેને વ્યાખ્યાયિત કરે છેઃ અભિનેતા પાસે લક્ષ્યો, કુશળતા અને જવાબદારીઓ હોય છે. અભિનેતા ચોક્કસ હેતુને ધ્યાનમાં રાખીને કાર્યો કરે છે. અભિનેતા અન્ય અભિનેતાઓ, સંસાધનો અથવા કાર્યો પર આધાર રાખે છે. અભિનેતા ખ્યાલ શરૂઆતમાં નેટવર્કમાં બહુવિધ સ્વતંત્ર પ્રોસેસરોના પ્લેટફોર્મ પર વિકસાવવામાં આવ્યો હતો. મલ્ટીપ્રોસેસર મશીન પર અમલીકરણ સમાંતર સુમેળ અને શ્રેણીબદ્ધ સંદેશ પ્રક્રિયાના આવરણ સહિત કેટલીક મૂળભૂત સમવર્તી સુવિધાઓ પ્રદાન કરે છે, જે કાંટો/જોડ, અસિંક/અવેઇટ, પાઇપલાઇન પ્રક્રિયા અને અન્ય ઉચ્ચ સ્તરની સમવર્તી સુવિધાઓને મંજૂરી આપે છે. અભિનેતા કોડ થ્રેડિંગ અને સિંક્રોનાઇઝેશન મેનેજમેન્ટને સમાવિષ્ટ કરે છે જેથી તેમાંથી મેળવેલ વર્ગ નીચા સ્તરની પ્લમ્બિંગ વિગતોને અમલમાં મૂક્યા વિના થ્રેડિંગ તકનીકોનો ઉપયોગ કરી શકે. સંબંધો મોડેલમાં જુદા જુદા અભિનેતાઓ સામાન્ય રીતે એકબીજા પર નિર્ભર નથી. તેથી અભિનેતાઓને સંદર્ભમાં મૂકવા સક્ષમ બનવું જરૂરી છે. આ વિવિધ પ્રકારના સંબંધો દ્વારા કરી શકાય છેઃ અભિનેતાઓ વચ્ચેના જોડાણો (અભિનેતાઓ વચ્ચેનો સંબંધ શું છે) કાર્યો સાથેના સંબંધો (વપરાશકર્તા શું કરે છે) લક્ષ્યો સાથેના સંબંધો (વપરાશકર્તાનું લક્ષ્ય શું છે) અવલંબન (વપરાશકર્તા અન્ય સંસ્થાઓ પર નિર્ભર છેઃ વપરાશકર્તાઓ, કાર્યો, ધ્યેયો) ભૂમિકાઓ ભૂમિકાઓ અભિનેતાની અવૈયક્તિક રજૂઆતને મંજૂરી આપે છે. કોઈ ભૂમિકાનું મોડેલ બનાવવું અને તે ભૂમિકાને તે અભિનેતા સાથે જોડવી શક્ય છે જે તે ભૂમિકાને ભરી રહ્યો છે. જો ભૂમિકા ભરનાર અભિનેતા ગમે તે કારણોસર આમ કરવાનું બંધ કરે, તો તેને સરળતાથી અન્ય અભિનેતા દ્વારા બદલી શકાય છે જે તે સમયથી ભૂમિકા ભરે છે; આ કામચલાઉ રિપ્લેસમેન્ટ તરીકે અથવા લાંબા ગાળાની વ્યવસ્થા તરીકે હોઈ શકે છે. વધુમાં પહેલેથી જ અસ્તિત્વમાં રહેલા અભિનેતાને નવી અને/અથવા જુદી જુદી ભૂમિકાઓ સોંપવી શક્ય છે. આનો ફાયદો એ છે કે મોડેલને બદલવાની જરૂર નથી; માત્ર અભિનેતાઓ અને ભૂમિકાઓ વચ્ચેના જોડાણોને ફરીથી કરવાની જરૂર છે. અભિનેતાઓના ઉપયોગની મર્યાદાઓ જાતિ પરિસ્થિતિઓ માટેની પદ્ધતિઓને ઘટાડે છે પરંતુ તેમને દૂર કરતી નથી. ડેટા રેસ શરતો શક્ય છે જો અભિનેતા પદાર્થો દ્વારા સ્પર્શ કરાયેલા સંદેશાઓ અથવા અંતર્ગત તર્કમાં પરિવર્તનશીલ વહેંચાયેલ પદાર્થો શામેલ હોય. સાચા અર્થમાં સહવર્તી ડેટા માળખાઓનું અમલીકરણ બિન-તુચ્છ છે. અભિનેતા મોડેલ આમાંના કેટલાક મુદ્દાઓ પર સુધારો કરે છે, પરંતુ બધી સમસ્યાઓનું સમાધાન કરતું નથી. સંખ્યાબંધ પરિસ્થિતિઓમાં ડેડલોક શક્ય છે. અભિનેતા મોડેલ અભિનેતાની દિશામાં પસાર થતા સંદેશનો અમલ કરે છે, પરંતુ વિનંતી મોકલવા અને ચોક્કસ સ્થિતિ પ્રાપ્ત કરવા અથવા વિનંતીનો જવાબ આપવાની સુવિધા આપતું નથી. સિંક્રોનસ જવાબોને અમુક પ્રકારના અવરોધિત તર્કની જરૂર પડે છે. આ વર્તણૂક પ્રદાન કરી શકે તેવી વસ્તુઓ વિશેની માહિતી માટે, "ફ્યુચર્સ" જુઓ. અભિનેતા મોડેલ વૈજ્ઞાનિક સમુદાય રૂપક વિન્ડોઝ વર્કફ્લો ફાઉન્ડેશન સિસ્ટમ્સ વિશ્લેષણ પણ જુઓ.