જાવાસ્ક્રિપ્ટ ઇટરેટર હેલ્પર પાઇપલાઇન ફ્યુઝન: સ્ટ્રીમ ઓપરેશનનું સંયોજન

આધુનિક જાવાસ્ક્રિપ્ટ ડેવલપમેન્ટમાં, ડેટાના સંગ્રહ સાથે કામ કરવું એ એક સામાન્ય કાર્ય છે. ભલે તમે API માંથી ડેટા પ્રોસેસ કરી રહ્યાં હોવ, વપરાશકર્તાના ઇનપુટને મેનિપ્યુલેટ કરી રહ્યાં હોવ, અથવા જટિલ ગણતરીઓ કરી રહ્યાં હોવ, એપ્લિકેશનના પ્રદર્શન માટે કાર્યક્ષમ ડેટા પ્રોસેસિંગ મહત્વપૂર્ણ છે. જાવાસ્ક્રિપ્ટના ઇટરેટર હેલ્પર્સ (જેમ કે map, filter, અને reduce) ડેટા સ્ટ્રીમ્સ સાથે કામ કરવાની શક્તિશાળી અને અભિવ્યક્ત રીત પ્રદાન કરે છે. જોકે, આ હેલ્પર્સનો સાદો ઉપયોગ પ્રદર્શનમાં અવરોધો તરફ દોરી શકે છે. આ તે સ્થાન છે જ્યાં પાઇપલાઇન ફ્યુઝન અમલમાં આવે છે, જે વધેલી કાર્યક્ષમતા માટે આ ઓપરેશન્સને ઓપ્ટિમાઇઝ કરે છે.

ઇટરેટર હેલ્પર્સ અને સંભવિત પ્રદર્શન સમસ્યાઓને સમજવું

જાવાસ્ક્રિપ્ટ ઇટરેટર હેલ્પર્સનો એક સમૃદ્ધ સેટ પ્રદાન કરે છે જે તમને એરે અને અન્ય ઇટરેબલ ઓબ્જેક્ટ્સને ફંક્શનલ અને ડિક્લરેટિવ રીતે મેનિપ્યુલેટ કરવાની મંજૂરી આપે છે. આ હેલ્પર્સમાં શામેલ છે:

• map(): સંગ્રહના દરેક ઘટકને રૂપાંતરિત કરે છે.
• filter(): શરતના આધારે સંગ્રહમાંથી ઘટકો પસંદ કરે છે.
• reduce(): સંગ્રહના ઘટકોને એક જ મૂલ્યમાં એકઠા કરે છે.
• forEach(): દરેક એરે ઘટક માટે એક વાર પ્રદાન કરેલ ફંક્શનને એક્ઝિક્યુટ કરે છે.
• some(): તપાસે છે કે એરેમાં ઓછામાં ઓછો એક ઘટક પ્રદાન કરેલ ફંક્શન દ્વારા લાગુ કરાયેલ પરીક્ષણ પાસ કરે છે કે નહીં.
• every(): તપાસે છે કે એરેમાંના બધા ઘટકો પ્રદાન કરેલ ફંક્શન દ્વારા લાગુ કરાયેલ પરીક્ષણ પાસ કરે છે કે નહીં.
• find(): એરેમાંના પ્રથમ ઘટકનું મૂલ્ય પરત કરે છે જે પ્રદાન કરેલ પરીક્ષણ ફંક્શનને સંતોષે છે. અન્યથા undefined પરત આવે છે.
• findIndex(): એરેમાંના પ્રથમ ઘટકનો ઇન્ડેક્સ પરત કરે છે જે પ્રદાન કરેલ પરીક્ષણ ફંક્શનને સંતોષે છે. અન્યથા -1 પરત આવે છે.

જ્યારે આ હેલ્પર્સ શક્તિશાળી અને અનુકૂળ છે, ત્યારે તેમને એકસાથે ચેઇન કરવાથી મધ્યવર્તી એરે બનાવવામાં આવી શકે છે, જે બિનકાર્યક્ષમ હોઈ શકે છે, ખાસ કરીને જ્યારે મોટા ડેટાસેટ્સ સાથે કામ કરતા હોય. નીચેના ઉદાહરણનો વિચાર કરો:

            
const numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];

const result = numbers
  .filter(num => num % 2 === 0) // Filter even numbers
  .map(num => num * 2);        // Double the even numbers

console.log(result); // Output: [4, 8, 12, 16, 20]

            

              
                Copy
              
            
          

આ ઉદાહરણમાં, filter() ઓપરેશન એક મધ્યવર્તી એરે બનાવે છે જેમાં ફક્ત સમ સંખ્યાઓ હોય છે. પછી, map() ઓપરેશન આ નવી એરે પર ઇટરેટ કરે છે, દરેક ઘટકને બમણું કરે છે. આ મધ્યવર્તી એરે બનાવટ એ એક પ્રદર્શન ઓવરહેડ છે જેને પાઇપલાઇન ફ્યુઝનથી ટાળી શકાય છે.

પાઇપલાઇન ફ્યુઝન શું છે?

પાઇપલાઇન ફ્યુઝન એક ઓપ્ટિમાઇઝેશન તકનીક છે જે બહુવિધ સ્ટ્રીમ ઓપરેશન્સને એક જ લૂપમાં જોડે છે. દરેક ઓપરેશન વચ્ચે મધ્યવર્તી એરે બનાવવાને બદલે, પાઇપલાઇન ફ્યુઝન આગલા ઘટક પર જતા પહેલા સ્ટ્રીમના દરેક ઘટક પર તમામ ઓપરેશન્સ કરે છે. આ મેમરી એલોકેશનને નોંધપાત્ર રીતે ઘટાડે છે અને પ્રદર્શનમાં સુધારો કરે છે.

તેને એસેમ્બલી લાઇન જેવું વિચારો: એક કાર્યકર પોતાનું કાર્ય પૂર્ણ કરીને અડધું-તૈયાર ઉત્પાદન આગલા કાર્યકરને આપવાને બદલે, પહેલો કાર્યકર પોતાનું કાર્ય કરે છે અને *તરત જ* તે જ સ્ટેશન પર આગલા કાર્યકરને આઇટમ પાસ કરે છે, બધું એક જ ઓપરેશનમાં.

પાઇપલાઇન ફ્યુઝન લેઝી ઇવેલ્યુએશન ની વિભાવના સાથે ગાઢ રીતે સંબંધિત છે, જ્યાં ઓપરેશન્સ ત્યારે જ કરવામાં આવે છે જ્યારે તેમના પરિણામોની ખરેખર જરૂર હોય. આ મોટા ડેટાસેટ્સની કાર્યક્ષમ પ્રક્રિયા માટે પરવાનગી આપે છે, કારણ કે ફક્ત જરૂરી ઘટકો જ પ્રોસેસ થાય છે.

જાવાસ્ક્રિપ્ટમાં પાઇપલાઇન ફ્યુઝન કેવી રીતે પ્રાપ્ત કરવું

જ્યારે જાવાસ્ક્રિપ્ટના બિલ્ટ-ઇન ઇટરેટર હેલ્પર્સ આપમેળે પાઇપલાઇન ફ્યુઝન કરતા નથી, ત્યારે આ ઓપ્ટિમાઇઝેશન પ્રાપ્ત કરવા માટે ઘણી તકનીકોનો ઉપયોગ કરી શકાય છે:

1. ટ્રાન્સડ્યુસર્સ

ટ્રાન્સડ્યુસર્સ એક શક્તિશાળી ફંક્શનલ પ્રોગ્રામિંગ તકનીક છે જે તમને પુનઃઉપયોગી અને કાર્યક્ષમ રીતે રૂપાંતરણોને કંપોઝ કરવાની મંજૂરી આપે છે. ટ્રાન્સડ્યુસર અનિવાર્યપણે એક ફંક્શન છે જે ઇનપુટ તરીકે રીડ્યુસર લે છે અને એક નવું રીડ્યુસર પરત કરે છે જે ઇચ્છિત રૂપાંતરણો કરે છે. તેઓ પાઇપલાઇન ફ્યુઝન પ્રાપ્ત કરવા માટે ખાસ કરીને ઉપયોગી છે કારણ કે તેઓ ડેટા પર એક જ પાસમાં બહુવિધ ઓપરેશન્સને જોડવા માટે સક્ષમ કરે છે.

અગાઉના સમ સંખ્યાઓના ઉદાહરણ માટે પાઇપલાઇન ફ્યુઝન પ્રાપ્ત કરવા માટે ટ્રાન્સડ્યુસર્સનો ઉપયોગ કરવાનું અહીં એક ઉદાહરણ છે:

            
const numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];

// Transducer for filtering even numbers
const filterEven = reducer => (
  (acc, val) => (val % 2 === 0 ? reducer(acc, val) : acc)
);

// Transducer for doubling numbers
const double = reducer => (
  (acc, val) => reducer(acc, val * 2)
);

// Reducer for accumulating results into an array
const arrayReducer = (acc, val) => {
  acc.push(val);
  return acc;
};

// Compose the transducers
const composedReducer = filterEven(double(arrayReducer));

// Apply the composed reducer to the numbers array
const result = numbers.reduce(composedReducer, []);

console.log(result); // Output: [4, 8, 12, 16, 20]

            

              
                Copy
              
            
          

આ ઉદાહરણમાં, filterEven અને double ફંક્શન્સ ટ્રાન્સડ્યુસર્સ છે જે arrayReducer ને રૂપાંતરિત કરે છે. composedReducer આ રૂપાંતરણોને એક જ રીડ્યુસરમાં જોડે છે, જેનો ઉપયોગ પછી ડેટાને એક જ પાસમાં પ્રોસેસ કરવા માટે reduce() પદ્ધતિ સાથે થાય છે.

Ramda.js અને Lodash જેવી લાઇબ્રેરીઓ ટ્રાન્સડ્યુસર્સ સાથે કામ કરવા માટે યુટિલિટીઝ પ્રદાન કરે છે, જે તમારા પ્રોજેક્ટ્સમાં પાઇપલાઇન ફ્યુઝન લાગુ કરવાનું સરળ બનાવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, Ramda નું R.compose ટ્રાન્સડ્યુસર કમ્પોઝિશનને સરળ બનાવી શકે છે.

2. જનરેટર્સ અને ઇટરેટર્સ

જાવાસ્ક્રિપ્ટના જનરેટર્સ અને ઇટરેટર્સ પાઇપલાઇન ફ્યુઝન પ્રાપ્ત કરવાની બીજી રીત પ્રદાન કરે છે. જનરેટર્સ તમને એવા ફંક્શન્સને વ્યાખ્યાયિત કરવાની મંજૂરી આપે છે જેમને થોભાવી અને ફરી શરૂ કરી શકાય છે, એક સમયે એક મૂલ્ય યીલ્ડ (yield) કરે છે. આ તમને લેઝી ઇટરેટર્સ બનાવવા દે છે જે ફક્ત ત્યારે જ ઘટકોને પ્રોસેસ કરે છે જ્યારે તેમની જરૂર હોય.

પાઇપલાઇન ફ્યુઝન પ્રાપ્ત કરવા માટે જનરેટર્સનો ઉપયોગ કરવાનું અહીં એક ઉદાહરણ છે:

            
function* processNumbers(numbers) {
  for (const num of numbers) {
    if (num % 2 === 0) { // Filter even numbers
      yield num * 2;     // Double the even numbers
    }
  }
}

const numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];

const result = [...processNumbers(numbers)];

console.log(result); // Output: [4, 8, 12, 16, 20]

            

              
                Copy
              
            
          

આ ઉદાહરણમાં, processNumbers જનરેટર ફંક્શન નંબર્સ એરે પર ઇટરેટ કરે છે અને તે જ લૂપમાં ફિલ્ટર અને મેપ ઓપરેશન્સ લાગુ કરે છે. yield કીવર્ડ ફંક્શનને થોભાવી અને ફરી શરૂ કરવાની મંજૂરી આપે છે, પ્રોસેસ કરેલા મૂલ્યોને એક સમયે એક યીલ્ડ કરે છે. સ્પ્રેડ ઓપરેટર (...) નો ઉપયોગ યીલ્ડ કરેલા મૂલ્યોને એરેમાં એકત્રિત કરવા માટે થાય છે.

આ અભિગમ મધ્યવર્તી એરે બનાવવાનું ટાળે છે, પરિણામે પ્રદર્શનમાં સુધારો થાય છે, ખાસ કરીને મોટા ડેટાસેટ્સ માટે. વધુમાં, જનરેટર્સ કુદરતી રીતે બેકપ્રેશર, ડેટા પ્રોસેસિંગના દરને નિયંત્રિત કરવા માટેની એક પદ્ધતિ, ને સપોર્ટ કરે છે, જે ખાસ કરીને એસિંક્રોનસ ડેટા સ્ટ્રીમ્સ સાથે કામ કરતી વખતે ઉપયોગી છે.

3. કસ્ટમ લૂપ્સ

સરળ કિસ્સાઓ માટે, તમે કસ્ટમ લૂપ્સ લખીને પણ પાઇપલાઇન ફ્યુઝન પ્રાપ્ત કરી શકો છો જે બહુવિધ ઓપરેશન્સને એક જ પાસમાં જોડે છે. આ અભિગમ ઓપ્ટિમાઇઝેશન પ્રક્રિયા પર સૌથી વધુ નિયંત્રણ પ્રદાન કરે છે પરંતુ વધુ મેન્યુઅલ પ્રયત્નોની જરૂર પડે છે.

            
const numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];

const result = [];

for (const num of numbers) {
  if (num % 2 === 0) { // Filter even numbers
    result.push(num * 2); // Double the even numbers
  }
}

console.log(result); // Output: [4, 8, 12, 16, 20]

            

              
                Copy
              
            
          

આ ઉદાહરણમાં, કસ્ટમ લૂપ નંબર્સ એરે પર ઇટરેટ કરે છે અને તે જ લૂપમાં ફિલ્ટર અને મેપ ઓપરેશન્સ લાગુ કરે છે. આ મધ્યવર્તી એરે બનાવવાનું ટાળે છે અને ચેઇન કરેલા ઇટરેટર હેલ્પર્સનો ઉપયોગ કરવા કરતાં વધુ કાર્યક્ષમ હોઈ શકે છે.

જ્યારે કસ્ટમ લૂપ્સ ઝીણવટભર્યું નિયંત્રણ પ્રદાન કરે છે, ત્યારે તે ટ્રાન્સડ્યુસર્સ અથવા જનરેટર્સનો ઉપયોગ કરવા કરતાં વધુ શબ્દાળુ અને જાળવવા માટે મુશ્કેલ પણ હોઈ શકે છે. આ અભિગમ પસંદ કરતા પહેલા કાળજીપૂર્વક ફાયદા-ગેરફાયદાનો વિચાર કરો.

પાઇપલાઇન ફ્યુઝનના ફાયદા

પાઇપલાઇન ફ્યુઝનના ફાયદા નોંધપાત્ર છે, ખાસ કરીને જ્યારે મોટા ડેટાસેટ્સ અથવા જટિલ ડેટા રૂપાંતરણો સાથે કામ કરતા હોય ત્યારે:

• ઘટેલી મેમરી એલોકેશન: મધ્યવર્તી એરે બનાવવાનું ટાળીને, પાઇપલાઇન ફ્યુઝન મેમરી એલોકેશન અને ગાર્બેજ કલેક્શન ઓવરહેડ ઘટાડે છે.
• સુધારેલું પ્રદર્શન: બહુવિધ ઓપરેશન્સને એક જ લૂપમાં જોડવાથી ઇટરેશનની સંખ્યા ઘટે છે અને એકંદરે પ્રદર્શનમાં સુધારો થાય છે.
• વધેલી કાર્યક્ષમતા: લેઝી ઇવેલ્યુએશન તમને ફક્ત જરૂરી ઘટકોને પ્રોસેસ કરવાની મંજૂરી આપે છે, જે કાર્યક્ષમતામાં વધુ સુધારો કરે છે.
• ઉન્નત કોડ વાંચનીયતા (ટ્રાન્સડ્યુસર્સ સાથે): ટ્રાન્સડ્યુસર્સ એક ડિક્લરેટિવ શૈલીને પ્રોત્સાહન આપે છે, જે એકવાર તમે વિભાવના સમજી લો પછી કોડને સમજવા અને જાળવવાનું સરળ બનાવે છે.

પાઇપલાઇન ફ્યુઝનનો ઉપયોગ ક્યારે કરવો

પાઇપલાઇન ફ્યુઝન નીચેના સંજોગોમાં સૌથી વધુ ફાયદાકારક છે:

• મોટા ડેટાસેટ્સ: જ્યારે મોટા ડેટાસેટ્સ પ્રોસેસ કરતા હોય, ત્યારે મધ્યવર્તી એરે બનાવવાનો ઓવરહેડ નોંધપાત્ર હોઈ શકે છે.
• જટિલ ડેટા રૂપાંતરણો: જ્યારે ડેટાસેટ પર બહુવિધ રૂપાંતરણો કરતા હોય, ત્યારે પાઇપલાઇન ફ્યુઝન પ્રદર્શનમાં નોંધપાત્ર સુધારો કરી શકે છે.
• પ્રદર્શન-જટિલ એપ્લિકેશન્સ: જે એપ્લિકેશન્સમાં પ્રદર્શન જટિલ હોય, ત્યાં પાઇપલાઇન ફ્યુઝન ડેટા પ્રોસેસિંગને ઓપ્ટિમાઇઝ કરવામાં અને લેટન્સી ઘટાડવામાં મદદ કરી શકે છે.

જોકે, એ નોંધવું અગત્યનું છે કે પાઇપલાઇન ફ્યુઝન હંમેશા જરૂરી ન પણ હોઈ શકે. નાના ડેટાસેટ્સ અથવા સરળ ડેટા રૂપાંતરણો માટે, પાઇપલાઇન ફ્યુઝન લાગુ કરવાનો ઓવરહેડ ફાયદા કરતાં વધી શકે છે. કોઈપણ ઓપ્ટિમાઇઝેશન તકનીકો લાગુ કરતા પહેલા હંમેશા તમારા કોડનું પ્રોફાઇલિંગ કરો જેથી પ્રદર્શન અવરોધોને ઓળખી શકાય.

વિશ્વભરના વ્યવહારુ ઉદાહરણો

ચાલો કેટલાક વ્યવહારુ ઉદાહરણોનો વિચાર કરીએ કે કેવી રીતે પાઇપલાઇન ફ્યુઝનનો ઉપયોગ વિવિધ ઉદ્યોગો અને ભૌગોલિક સ્થળોએ વાસ્તવિક-વિશ્વ એપ્લિકેશન્સમાં થઈ શકે છે:

• ઈ-કોમર્સ (વૈશ્વિક): એક ઈ-કોમર્સ પ્લેટફોર્મની કલ્પના કરો જેને પ્રોડક્ટ રિવ્યુના મોટા ડેટાસેટને પ્રોસેસ કરવાની જરૂર છે. પાઇપલાઇન ફ્યુઝનનો ઉપયોગ લાગણી (સકારાત્મક/નકારાત્મક) ના આધારે રિવ્યુ ફિલ્ટર કરવા અને પછી દરેક રિવ્યુ માટે સંબંધિત કીવર્ડ્સ કાઢવા માટે થઈ શકે છે. આ ડેટાનો ઉપયોગ પછી પ્રોડક્ટ ભલામણો અને ગ્રાહક સેવામાં સુધારો કરવા માટે થઈ શકે છે.
• નાણાકીય સેવાઓ (લંડન, યુકે): એક નાણાકીય સંસ્થાને છેતરપિંડીભરી પ્રવૃત્તિઓ શોધવા માટે ટ્રાન્ઝેક્શન ડેટાના સ્ટ્રીમને પ્રોસેસ કરવાની જરૂર છે. પાઇપલાઇન ફ્યુઝનનો ઉપયોગ અમુક માપદંડો (દા.ત., રકમ, સ્થાન, દિવસનો સમય) ના આધારે ટ્રાન્ઝેક્શન ફિલ્ટર કરવા અને પછી ફિલ્ટર કરેલા ટ્રાન્ઝેક્શન પર જટિલ જોખમ ગણતરીઓ કરવા માટે થઈ શકે છે.
• હેલ્થકેર (ટોક્યો, જાપાન): એક હેલ્થકેર પ્રદાતાને વલણો અને પેટર્ન ઓળખવા માટે દર્દીના ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવાની જરૂર છે. પાઇપલાઇન ફ્યુઝનનો ઉપયોગ ચોક્કસ પરિસ્થિતિઓના આધારે દર્દીના રેકોર્ડ ફિલ્ટર કરવા અને પછી સંશોધન અને વિશ્લેષણ માટે સંબંધિત માહિતી કાઢવા માટે થઈ શકે છે.
• ઉત્પાદન (શાંઘાઈ, ચીન): એક ઉત્પાદન કંપનીને સંભવિત સાધનોની નિષ્ફળતાઓને ઓળખવા માટે તેની ઉત્પાદન લાઇનમાંથી સેન્સર ડેટાનું નિરીક્ષણ કરવાની જરૂર છે. પાઇપલાઇન ફ્યુઝનનો ઉપયોગ પૂર્વવ્યાખ્યાયિત થ્રેશોલ્ડના આધારે સેન્સર રીડિંગ્સ ફિલ્ટર કરવા અને પછી વિસંગતતાઓ શોધવા માટે આંકડાકીય વિશ્લેષણ કરવા માટે થઈ શકે છે.
• સોશિયલ મીડિયા (સાઓ પાઉલો, બ્રાઝિલ): એક સોશિયલ મીડિયા પ્લેટફોર્મને ટ્રેન્ડિંગ વિષયો ઓળખવા માટે વપરાશકર્તા પોસ્ટ્સના સ્ટ્રીમને પ્રોસેસ કરવાની જરૂર છે. પાઇપલાઇન ફ્યુઝનનો ઉપયોગ ભાષા અને સ્થાનના આધારે પોસ્ટ્સ ફિલ્ટર કરવા અને પછી સંબંધિત હેશટેગ્સ અને કીવર્ડ્સ કાઢવા માટે થઈ શકે છે.

આ દરેક ઉદાહરણોમાં, પાઇપલાઇન ફ્યુઝન ડેટા પ્રોસેસિંગના પ્રદર્શન અને કાર્યક્ષમતામાં નોંધપાત્ર સુધારો કરી શકે છે, જે સંસ્થાઓને સમયસર તેમના ડેટામાંથી મૂલ્યવાન આંતરદૃષ્ટિ મેળવવા માટે સક્ષમ બનાવે છે.

નિષ્કર્ષ

જાવાસ્ક્રિપ્ટ ઇટરેટર હેલ્પર પાઇપલાઇન ફ્યુઝન એક શક્તિશાળી ઓપ્ટિમાઇઝેશન તકનીક છે જે તમારી એપ્લિકેશન્સમાં ડેટા પ્રોસેસિંગના પ્રદર્શનમાં નોંધપાત્ર સુધારો કરી શકે છે. બહુવિધ સ્ટ્રીમ ઓપરેશન્સને એક જ લૂપમાં જોડીને, પાઇપલાઇન ફ્યુઝન મેમરી એલોકેશન ઘટાડે છે, પ્રદર્શનમાં સુધારો કરે છે, અને કાર્યક્ષમતા વધારે છે. જ્યારે જાવાસ્ક્રિપ્ટના બિલ્ટ-ઇન ઇટરેટર હેલ્પર્સ આપમેળે પાઇપલાઇન ફ્યુઝન કરતા નથી, ત્યારે ટ્રાન્સડ્યુસર્સ, જનરેટર્સ અને કસ્ટમ લૂપ્સ જેવી તકનીકોનો ઉપયોગ આ ઓપ્ટિમાઇઝેશન પ્રાપ્ત કરવા માટે થઈ શકે છે. દરેક અભિગમના ફાયદા અને ગેરફાયદાને સમજીને, તમે તમારી ચોક્કસ જરૂરિયાતો માટે શ્રેષ્ઠ વ્યૂહરચના પસંદ કરી શકો છો અને વધુ કાર્યક્ષમ અને પ્રદર્શનક્ષમ જાવાસ્ક્રિપ્ટ એપ્લિકેશન્સ બનાવી શકો છો.

જાવાસ્ક્રિપ્ટની ડેટા પ્રોસેસિંગ ક્ષમતાઓની સંપૂર્ણ સંભાવનાને અનલોક કરવા અને શક્તિશાળી અને કાર્યક્ષમ બંને એપ્લિકેશન્સ બનાવવા માટે આ તકનીકોને અપનાવો. જેમ જેમ આપણે પ્રોસેસ કરતા ડેટાની માત્રા વધતી જશે, તેમ તેમ પાઇપલાઇન ફ્યુઝન જેવી ઓપ્ટિમાઇઝેશન તકનીકોનું મહત્વ પણ વધતું જશે.