modeli parçalara ayırma ne demek?

Modeli parçalara ayırma (Model Decomposition), karmaşık bir modeli daha küçük, daha yönetilebilir ve anlaşılabilir alt modellere bölme işlemidir. Bu yaklaşım, modelin analizini, geliştirilmesini ve bakımını kolaylaştırır. İşte model parçalama hakkında bazı önemli bilgiler:

• Neden Parçalara Ayırırız?

  • Karmaşıklığı Yönetme: Büyük ve karmaşık modeller, anlaması ve üzerinde çalışması zor olabilir. Parçalara ayırmak, her bir parçanın daha basit ve odaklı olmasını sağlar.
  • Yeniden Kullanılabilirlik: Alt modeller, farklı bağlamlarda yeniden kullanılabilir. Bu, geliştirme süresini kısaltır ve tutarlılığı artırır.
  • Paralel Geliştirme: Farklı ekipler, modelin farklı parçaları üzerinde aynı anda çalışabilir.
  • Kolay Bakım: Bir alt modelde yapılan değişiklikler, modelin geri kalanını etkileme olasılığı daha düşüktür. Bu da bakımı kolaylaştırır.
  • Anlaşılabilirlik: Parçalanmış bir model, paydaşlar için daha kolay anlaşılır hale gelir.

• Parçalama Yaklaşımları:

  • Fonksiyonel Ayrıştırma: Model, farklı işlevleri yerine getiren alt modellere ayrılır (örneğin, veri girişi, veri işleme, çıktı oluşturma).
  • Veri Odaklı Ayrıştırma: Model, farklı veri kümeleri veya veri türleri üzerinde çalışan alt modellere ayrılır.
  • Hiyerarşik Ayrıştırma: Model, daha yüksek seviyeli ve daha düşük seviyeli alt modellerden oluşan bir hiyerarşi şeklinde düzenlenir.
  • Nesne Yönelimli Ayrıştırma: Model, nesneler ve onların arasındaki ilişkiler temelinde alt modellere ayrılır.

• Parçalama Adımları:

  1. Modeli Anlama: İlk adım, modeli ve amacını tam olarak anlamaktır.
  2. Ayrıştırma Kriterlerini Belirleme: Hangi kriterlere göre parçalama yapılacağına karar verilir (örneğin, işlevsellik, veri türü).
  3. Alt Modelleri Tanımlama: Belirlenen kriterlere göre alt modeller tanımlanır.
  4. Arayüzleri Tanımlama: Alt modeller arasındaki arayüzler tanımlanır (veri akışı, kontrol akışı).
  5. Alt Modelleri Uygulama: Her bir alt model ayrı ayrı uygulanır.
  6. Entegrasyon ve Test: Alt modeller entegre edilir ve test edilir.

• Dikkat Edilmesi Gerekenler:

  • Bağımlılıkları Yönetme: Alt modeller arasındaki bağımlılıklar dikkatlice yönetilmelidir. Gevşek bağlı (loosely coupled) bir yapı tercih edilir.
  • Arayüz Tasarımı: Alt modeller arasındaki arayüzler açık ve iyi tanımlanmış olmalıdır.
  • Performans: Parçalama, modelin performansını olumsuz etkilememelidir.
  • Tutarlılık: Alt modeller arasındaki tutarlılık sağlanmalıdır.

Önemli kavramlar:

• Karmaşıklık Yönetimi
• Yeniden Kullanılabilirlik
• Paralel Geliştirme
• Fonksiyonel Ayrıştırma
• Veri Odaklı Ayrıştırma
• Hiyerarşik Ayrıştırma
• Nesne Yönelimli Ayrıştırma
• Bağımlılıkları Yönetme