ਲਾਭ:
- ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਵਰਕਲੋਡ ਬੈਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ
- ਸਮਕਾਲੀ, ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਅਤੇ ਬੈਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿਚਕਾਰ ਲਾਗਤ/ਲੇਟੈਂਸੀ ਟ੍ਰੇਡਆਫ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ
- ਇੱਕ ਮਜਬੂਤ ਬੈਚ ਵਰਕਫਲੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ custom_id ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ LLM ਏਕੀਕਰਣ "ਲਾਈਵ" ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਕ੍ਰੀਨ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਜਵਾਬ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਵਰਕਲੋਡ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਲਾਈਵ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਰਾਤੋ-ਰਾਤ ਟੈਗ ਕਰਨਾ, ਪੂਰੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣਾ, ਪੁਰਾਲੇਖ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਕਾਲ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨਾ। ਇਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਕੋਈ ਵੀ ਤੁਰੰਤ ਜਵਾਬ ਦੀ ਉਮੀਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ; ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਸਤੇ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਹੈ. ਬੈਚ ਇਹਨਾਂ ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਲਈ ਬਿਲਕੁਲ ਹੈ. ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸਮਕਾਲੀ, ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ, ਅਤੇ ਬੈਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਸਿੱਖੋਗੇ, ਜਦੋਂ ਬੈਚ ਸਹੀ ਚੋਣ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਵਾਹ ਜੋ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ custom_id ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਵਰਕਿੰਗ ਮੋਡ
ਮੋਡ
ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਦੇਰੀ
ਆਮ ਲਾਗਤ
ਢੁਕਵੀਂ ਨੌਕਰੀ
ਸਮਕਾਲੀ
ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਬੇਨਤੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰੋ
ਸਕਿੰਟ
ਮਿਆਰੀ
ਲਾਈਵ ਚੈਟ, ਤਤਕਾਲ ਸਹਾਇਕ
ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ
ਤੁਸੀਂ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਖੜ੍ਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਇਹ ਪੂਰਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਸੂਚਨਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।
ਸਕਿੰਟ-ਮਿੰਟ
ਮਿਆਰੀ
ਪਿਛੋਕੜ ਕਾਰਜ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਕਦਮ
ਬੈਚ
ਇੱਕ ਪੈਕੇਜ ਵਿੱਚ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਭੇਜਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਮਿੰਟ – ਘੰਟੇ
ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਛੋਟ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
ਉੱਚ-ਆਵਾਜ਼, ਦੇਰੀ-ਸਹਿਣਸ਼ੀਲ ਨੌਕਰੀਆਂ
ਬੈਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਇਹ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ "ਨੌਕਰੀ" ਵਜੋਂ ਸੈਂਕੜੇ/ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਭੇਜਦੇ ਹੋ; ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਰਫਤਾਰ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਾਰ ਪੂਰਾ ਹੋਣ 'ਤੇ ਸਾਰੇ ਨਤੀਜੇ ਬਲਕ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੋ ਚੀਜ਼ਾਂ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ: (1) ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘੱਟ ਯੂਨਿਟ ਦੀ ਲਾਗਤ, (2) ਗਤੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ ਆਵਾਜ਼ ਨੂੰ ਮੂਵ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ। ਕੀਮਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਨਤੀਜੇ ਤੁਰੰਤ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦੇ, ਪਰ ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਬਾਅਦ.
ਬੈਚ ਕਦੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਕਦੋਂ ਨਹੀਂ?
ਫੈਸਲਾ ਇੱਕ ਸਵਾਲ 'ਤੇ ਹੇਠਾਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ: ਕੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਹੁਣ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ?
- ਨਹੀਂ, ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ → ਬੈਚ ਉਮੀਦਵਾਰ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹਾਂ। ਨਾਈਟ ਟੈਗਿੰਗ, ਬੈਚ ਸੰਖੇਪ, ਪੁਰਾਲੇਖ ਵਰਗੀਕਰਣ, ਡੇਟਾ ਸੰਸ਼ੋਧਨ, ਮੁਲਾਂਕਣ (ਈਵਲ) ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ।
- ਹਾਂ, ਸਕ੍ਰੀਨ → ਸਿੰਕ 'ਤੇ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਲਾਈਵ ਚੈਟ, ਤਤਕਾਲ ਸਲਾਹ, ਫਾਰਮ ਭਰਨ ਵੇਲੇ ਮਦਦ।
ਸੰਕੇਤ: ਇੱਕੋ ਉਤਪਾਦ ਵਿੱਚ ਦੋ ਮੋਡ ਇਕੱਠੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਾਈਵ ਚੈਟ ਵਿੱਚ ਸਮਕਾਲੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਰਾਤ ਨੂੰ, ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਦਿਨ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਨੂੰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਬੈਚ ਨੂੰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ. "ਜੀਵਨ ਦੀ ਲੋੜ" ਨੂੰ "ਸਮੂਹਿਕ ਲੋੜ" ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਫੈਸਲਾ ਹੈ।
ਰੋਬਸਟ ਬੈਚ ਫਲੋ ਦੀ ਐਨਾਟੋਮੀ
ਬੈਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਕਨੀਕੀ ਨਿਯਮ ਨਤੀਜਾ ਮੇਲ ਹੈ।
- ਹਰੇਕ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ 'ਕਸਟਮ_ਆਈਡੀ' ਦਿਓ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਆਈਡੀ ਹੈ ਜੋ ਬੇਨਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੀ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਇਨਵੌਇਸ-2026-07-18-000431)।
- ਨੌਕਰੀ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰੋ. ਸਾਰੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਇੱਕ ਪੈਕੇਜ ਵਿੱਚ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ; ਹਰੇਕ ਦੀ ਆਪਣੀ ਕਸਟਮ_ਆਈਡੀ ਨਾਲ।
- ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਪੋਲ ਕਰੋ. ਤੁਸੀਂ ਅੰਤਰਾਲਾਂ 'ਤੇ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕੰਮ "ਹੋ ਗਿਆ" ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।
- ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਮੇਲ `ਕਸਟਮ_ਆਈਡੀ` ਨਾਲ ਕਰੋ। ਨਤੀਜੇ ਸਬਮਿਸ਼ਨ ਆਰਡਰ ਨਾਲੋਂ ਵੱਖਰੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ; ਇਸ ਲਈ ਕਦੇ ਵੀ ਸਥਿਤੀ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ ਪਰ custom_id ਦੁਆਰਾ ਹਰੇਕ ਨਤੀਜਾ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਹਰੇਕ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਬੇਨਤੀ ਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਅਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਦੀ ਮਿਆਦ ਪੁੱਗ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਫਲਤਾ/ਅਸਫ਼ਲਤਾ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ।
{ "requests": [ { "custom_id": "invoice-000431", "params": { "model": "claude-haiku-4-5", "max_tokens": 128, "system": "Classify invoice. JSON ਹੀ ਵਾਪਸ ਕਰੋ।", "messages": "": "content": " "{{invoice_text}}" }] } }, { "custom_id": "invoice-000432", "params": { "model": "claude-haiku-4-5", "max_tokens": 128, "system": "Classify invoice. "[Return: "{JSONSerages:" {JSONSleages:" "ਸਮੱਗਰੀ": "{{ਇਨਵੌਇਸ_ਟੈਕਸਟ_2}}" }] } } ]}
ਸਾਵਧਾਨ: ਸਬਮਿਸ਼ਨ ਆਰਡਰ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਨਤੀਜੇ ਬੈਚਿੰਗ ਵਿੱਚ ਨੰਬਰ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਹੈ। ਕਤਾਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕਸਟਮ_ਆਈਡੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਜਾਣ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਨਤੀਜਾ ਕਿਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ — ਗਲਤ ਮਿਲਾਨ ਚੁੱਪਚਾਪ ਗਲਤ ਡੇਟਾ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟਸ
# ਕਸਟਮ_ਆਈਡੀ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਨਿਯਮ (ਵਿਲੱਖਣ ਅਤੇ ਖੋਜਣਯੋਗ) ਫਾਰਮੈਟ: <isture>-<date>-<sequence>। ਉਦਾਹਰਨ: ਬੇਨਤੀ-20260718-000431 ਨਿਯਮ: ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਕਦੇ ਨਾ ਦੁਹਰਾਓ; ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਰੋਤ ਰਿਕਾਰਡ ID ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
# ਬੈਚ ਜੌਬ ਕਾਰਡ (ਸ਼ਡਿਊਲਿੰਗ ਟੈਂਪਲੇਟ) ਨੌਕਰੀ ਦਾ ਨਾਮ: ............. ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ: ............. ਮਾਡਲ: ............. (ਸਧਾਰਨ ਨੌਕਰੀ → ਤੇਜ਼ ਮਾਡਲ) ਅਧਿਕਤਮ_ਟੋਕਨ ਪ੍ਰਤੀ ਬੇਨਤੀ: ............. ਸੰਭਾਵਿਤ ਡਿਲੀਵਰੀ ਸਮਾਂ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ: ......... ਘੰਟੇ ਨਤੀਜਾ ਮਿਲਾਨ ਕੁੰਜੀ: custom_id ਗਲਤੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ: ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ / ਕਤਾਰ / ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ
# ਬੈਚ ਵਿੱਚ ਸਿੰਗਲ ਬੇਨਤੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ (ਛੋਟਾ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਬੱਧ) ਇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰੋ। ਬਸ ਇਸ JSON ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰੋ, ਟਿੱਪਣੀ ਕਰਦੇ ਹੋਏ:{"category":"...","urgency":"low|medium|high"}Document: """{{document}}"""
# ਹਰੇਕ ਨਤੀਜੇ ਲਈ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸੂਡੋ-ਕੋਡ: if result.status == "success": record = find(custom_id) save(record, result.output) ਨਹੀਂ ਤਾਂ: add_to_fail(custom_id, result.error) # ਫਿਰ ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ (ਬੈਂਚ ਜੌਬ ਡਿਜ਼ਾਈਨ)
# ਕਮਜ਼ੋਰ (ਨਾਜ਼ੁਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ) ਮਜ਼ਬੂਤ ਮਾਡਲ ਦੇ ਨਾਲ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ 10,000 ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਭੇਜੋ, ਵਾਪਸ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਹੁੰਚਣ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰੋ।
# ਮਜ਼ਬੂਤ (ਟਿਕਾਊ ਡਿਜ਼ਾਈਨ) ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਇੱਕ ਬੈਚ ਵਿੱਚ 10,000 ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਭੇਜੋ। ਹਰੇਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਕਸਟਮ_ਆਈਡੀ ਦਿਓ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਰੋਤ-ਰਿਕਾਰਡ ਆਈ.ਡੀ. ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ custom_id ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰੋ; ਅਸਫਲ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਲਗਾਓ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ। ਰਾਤ ਦੀ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਚਲਾਓ; ਡਿਲਿਵਰੀ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ 6 ਘੰਟੇ.
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸੰਸਕਰਣ; ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ, ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਕੁੰਜੀ, ਤਰੁੱਟੀ ਸੰਭਾਲਣ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇਹ ਅੰਤਰ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਨਾਈਟ ਟੈਗਿੰਗ। ਇੱਕ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਟੀਮ 200,000 ਉਤਪਾਦ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਭਾਵਨਾ ਟੈਗਸ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰੇਗੀ। ਲਾਈਵ ਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਸਪੀਡ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਸੀ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗੀ ਸੀ। ਉਹ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਮਾਡਲ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਬੈਚ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਨੂੰ ਰਾਤ ਵਿੱਚ ਲੈ ਗਏ; ਯੂਨਿਟ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘਟ ਗਈ, ਪੂਰਾ ਸੈੱਟ ਸਵੇਰੇ ਤਿਆਰ ਸੀ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਗਤੀ ਸੀਮਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਹੀਂ ਸਨ।
ਕੇਸ 2 - ਆਰਡਰ ਉਲਝਣ। ਇੱਕ ਖੋਜ ਟੀਮ ਦੇ ਬੈਚ ਨੇ 5,000 ਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਐਬਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤਾ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਏ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਫਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ। ਕਿਉਂਕਿ ਨਤੀਜੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ, 5,000 ਐਬਸਟਰੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲਗਭਗ 900 ਗਲਤ ਲੇਖ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਸਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਇਸਨੂੰ custom_id ਤੇ ਰੀਮੈਪ ਕੀਤਾ; ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਹੋ ਗਈ ਅਤੇ ਇਹ ਅਨੁਭਵ ਸਥਾਈ ਨਿਯਮ ਬਣ ਗਿਆ: "ਹਮੇਸ਼ਾ ਬੈਚ ਵਿੱਚ custom_id."
ਕੇਸ 3 - ਗਲਤ ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਲਾਈਵ ਸਟੈਂਡਬਾਏ। ਇੱਕ ਸਹਾਇਤਾ ਟੀਮ ਨੇ ਬੈਚ ਨੂੰ ਲਾਈਵ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਿਸਦੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਸੀ; ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੇ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਕਿਉਂਕਿ ਨਤੀਜੇ ਮਿੰਟ ਬਾਅਦ ਆਏ ਸਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਲਾਈਵ ਜੌਬ ਨੂੰ ਸਿੰਕ੍ਰੋਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਵਾਪਸ ਭੇਜ ਦਿੱਤਾ, ਬੈਚ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਰਾਤ ਦੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ. ਪਾਠ: ਬੈਚ ਲਾਈਵ ਸਟੈਂਡਬਾਏ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਸਥਿਤੀ ਦੁਆਰਾ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਨਤੀਜੇ: ਆਰਡਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਹੀਂ ਹੈ; custom_id ਵਰਤੋ।
- ਲਾਈਵ ਨੌਕਰੀ ਨੂੰ ਬੈਚ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨਾ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਮਿੰਟਾਂ ਲਈ ਇੰਤਜ਼ਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ; ਬੈਚ ਦੇਰੀ ਸਹਿਣ ਵਾਲੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਲਈ ਹੈ।
- ਗਲਤੀ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਨਹੀਂ: ਕੁਝ ਬੇਨਤੀਆਂ ਅਸਫਲ/ਮਿਆਦ ਸਮਾਪਤ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ; ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ।
- ਬੈਚ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਮਾਡਲ ਵਰਤੋਂ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ: ਤੇਜ਼ ਮਾਡਲ + ਬੈਚ ਸਧਾਰਨ ਨੌਕਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਸਸਤਾ ਸੁਮੇਲ ਹੈ।
- ਕਸਟਮ_ਆਈਡੀ ਨੂੰ ਟਰੇਸਯੋਗ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਣਾ: ਜੇਕਰ ਆਈਡੀ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸਰੋਤ ਰਿਕਾਰਡ ਏਮਬੇਡ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਲਿੰਕ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਮੁਆਇਨਾ ਕਰਨਾ ਭੁੱਲਣਾ: ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਨਾ; ਮੁਕੰਮਲ ਹੋਣ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
ਡੂੰਘੇ: ਬੈਚ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਅੰਸ਼ਕ ਅਸਫਲਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ
ਬੈਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪਰਿਪੱਕ ਪਹਿਲੂ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕਾਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵੱਖਰੀ ਮਾਨਸਿਕਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਬੈਚ ਜੌਬ ਇੱਕ "ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ" ਹੈ, "ਇਵੈਂਟ" ਨਹੀਂ। ਇਹ ਮੰਨਣਾ ਕਿ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਸਫਲ ਹੋ ਜਾਣਗੀਆਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੈ; ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਅੰਸ਼ਕ ਅਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵੱਖਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ: ਸਫਲ, ਅਸਫਲ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਅਵੈਧ ਇਨਪੁਟ), ਰੱਦ ਜਾਂ ਮਿਆਦ ਪੁੱਗ ਗਈ। ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਵਾਹ ਹਰੇਕ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਦਾ ਹੈ, ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ "ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਤਾਰ" ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਕਤਾਰ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਦੂਸਰਾ ਅਭਿਆਸ ਹੈ ਅਯੋਗਤਾ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ (ਕਿ ਇੱਕੋ ਕੰਮ ਨੂੰ ਦੋ ਵਾਰ ਚਲਾਉਣ ਨਾਲ ਕੋਈ ਨੁਕਸਾਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ)। ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਬੈਚ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਮੁੜ ਚਾਲੂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤੇ ਗਏ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਤੋਂ ਦੁੱਗਣੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਲਿਖਣਾ ਨਹੀਂ ਚਾਹੀਦਾ। ਕਸਟਮ_ਆਈਡੀ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਸਰੋਤ ਰਿਕਾਰਡ ਨਾਲ ਬਾਈਡਿੰਗ ਕਰਨਾ ਇੱਥੇ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ: "ਕੀ ਇਸ ਰਿਕਾਰਡ 'ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੋ ਚੁੱਕੀ ਹੈ?" ਨਤੀਜਾ ਬਚਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ. ਜਾਂਚ ਡਬਲ ਟਾਈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀ ਹੈ।
ਤੀਜਾ ਬਿੰਦੂ ਬੈਚ ਦੇ ਨਾਲ ਲਾਈਵ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ ਨੂੰ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਨੌਕਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਾਈਵ ਅਤੇ ਬੈਚ ਦੋਵੇਂ ਮਾਪ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਜਦੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਖੇਪ (ਸਮਕਾਲੀ) ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਰਾਤ ਨੂੰ ਡੂੰਘੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਉਸੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹੋ (ਬੈਚ)। ਦੋ ਮੋਡਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚੇਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਬੈਚਿੰਗ ਵੀ ਗਤੀ ਸੀਮਾਵਾਂ (ਯੂਨਿਟ 8) ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਲਾਈਵ ਸਮਕਾਲੀ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਵੌਲਯੂਮ ਭੇਜਣਾ ਨਿਰੰਤਰ 429 ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਬੈਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਈ ਉਸੇ ਵਾਲੀਅਮ ਨੂੰ ਭੇਜਣਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੀ ਆਪਣੀ ਸਮਾਂ-ਸੂਚੀ ਲਈ ਦਬਾਅ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਹੋਰ ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ
ਬੈਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੇਟੈਂਸੀ-ਸਹਿਣਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਵਾਲੀਅਮ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਇੱਕ ਸਸਤਾ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਮੋਡ ਹੈ। ਉਸਦਾ ਫੈਸਲਾ ਸੀ "ਕੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਹੁਣ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ?" ਸਵਾਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਤਕਨੀਕੀ ਨਿਯਮ ਹਰੇਕ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਕਸਟਮ_ਆਈਡੀ ਦੇਣਾ, ਸਥਾਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਆਈਡੀ ਦੁਆਰਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਸਫਲਤਾ/ਅਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੰਨਣਾ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਉੱਚ-ਆਵਾਜ਼ ਵਾਲੀ ਨੌਕਰੀ ਚੁਣੋ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਪੁਰਾਲੇਖ ਵਰਗੀਕਰਨ)। (1) ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇਹ ਕੰਮ ਲਾਈਵ ਹੈ ਜਾਂ ਸਮੂਹਿਕ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਓ। (2) ਇੱਕ custom_id ਫਾਰਮੈਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ (ਸਰੋਤ ਰਿਕਾਰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ)। (3) ਬੈਚ ਜੌਬ ਕਾਰਡ (ਮਾਡਲ, ਅਧਿਕਤਮ_ਟੋਕਨ, ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ, ਗਲਤੀ ਨੀਤੀ) ਭਰੋ। (4) ਅਸਫਲ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸੂਡੋਕੋਡ ਲਿਖੋ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [] ਮੈਂ ਲਾਗਤ/ਦੇਰੀ ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਸਮਕਾਲੀ, ਅਸਿੰਕਰੋਨਸ ਅਤੇ ਬੈਚ ਮੋਡਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।
- [ ] ਮੈਂ ਸਹੀ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛ ਕੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਨੌਕਰੀ ਬੈਚ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
- [ ] ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਕਸਟਮ_ਆਈਡੀ ਦਿੰਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਆਈਡੀ ਦੁਆਰਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹਾਂ।
- ਮੈਂ ਅਸਫਲ/ਮਿਆਦ ਸਮਾਪਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ/ਸਕਦੀ ਹਾਂ।
- [ ] ਮੈਂ ਸਧਾਰਨ ਬੈਚ ਦੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਮਾਡਲ ਚੁਣਨ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਜਾਣਦਾ ਹਾਂ।