फ़्रंटएंड स्ट्रीमिंग आर्किटेक्चर बैकप्रेशर: फ़्लो कंट्रोल कार्यान्वयन

आधुनिक वेब अनुप्रयोगों में, स्ट्रीमिंग डेटा तेजी से प्रचलित हो रहा है। वास्तविक समय के अपडेट और लाइव वीडियो फ़ीड से लेकर ब्राउज़र में संसाधित किए जा रहे बड़े डेटासेट तक, स्ट्रीमिंग आर्किटेक्चर निरंतर डेटा प्रवाह को संभालने का एक शक्तिशाली तरीका प्रदान करते हैं। हालाँकि, उचित प्रबंधन के बिना, ये स्ट्रीम फ़्रंटएंड को अभिभूत कर सकते हैं, जिससे प्रदर्शन संबंधी समस्याएँ और खराब उपयोगकर्ता अनुभव हो सकता है। यहीं पर बैकप्रेशर आता है। यह लेख फ़्रंटएंड स्ट्रीमिंग आर्किटेक्चर में बैकप्रेशर की अवधारणा पर गहराई से विचार करता है, विभिन्न कार्यान्वयन तकनीकों और सर्वोत्तम प्रथाओं का पता लगाता है ताकि एक सहज और कुशल डेटा प्रवाह सुनिश्चित किया जा सके।

फ़्रंटएंड स्ट्रीमिंग आर्किटेक्चर को समझना

बैकप्रेशर में उतरने से पहले, आइए इस बात की नींव स्थापित करें कि फ़्रंटएंड स्ट्रीमिंग आर्किटेक्चर में क्या शामिल है। अपने मूल में, इसमें डेटा को एक निरंतर स्ट्रीम में एक निर्माता (आमतौर पर एक बैकएंड सर्वर) से एक उपभोक्ता (फ़्रंटएंड एप्लिकेशन) में स्थानांतरित करना शामिल है, जो एक ही बार में संपूर्ण डेटासेट को मेमोरी में लोड किए बिना। यह पारंपरिक अनुरोध-प्रतिक्रिया मॉडल के विपरीत है जहाँ प्रसंस्करण शुरू होने से पहले संपूर्ण प्रतिक्रिया प्राप्त की जानी चाहिए।

फ़्रंटएंड स्ट्रीमिंग आर्किटेक्चर के प्रमुख घटक शामिल हैं:

• निर्माता: डेटा स्ट्रीम का स्रोत। यह सर्वर-साइड एपीआई एंडपॉइंट, वेबसॉकेट कनेक्शन, या यहां तक कि एक स्थानीय फ़ाइल हो सकती है जिसे एसिंक्रोनस रूप से पढ़ा जा रहा है।
• उपभोक्ता: फ़्रंटएंड एप्लिकेशन डेटा स्ट्रीम को संसाधित करने और प्रदर्शित करने के लिए ज़िम्मेदार है। इसमें UI अपडेट प्रस्तुत करना, गणना करना, या डेटा को स्थानीय रूप से संग्रहीत करना शामिल हो सकता है।
• स्ट्रीम: वह चैनल जिसके माध्यम से डेटा निर्माता से उपभोक्ता तक प्रवाहित होता है। इसे विभिन्न तकनीकों का उपयोग करके लागू किया जा सकता है, जैसे कि वेबसॉकेट, सर्वर-सेंड इवेंट्स (SSE), या वेब स्ट्रीम्स API।

एक वास्तविक दुनिया के उदाहरण पर विचार करें: एक लाइव स्टॉक टिकर एप्लिकेशन। बैकएंड सर्वर (निर्माता) वेबसॉकेट कनेक्शन (स्ट्रीम) के माध्यम से लगातार स्टॉक की कीमतों को फ़्रंटएंड (उपभोक्ता) पर धकेलता है। फिर फ़्रंटएंड UI को वास्तविक समय में नवीनतम कीमतों को दर्शाने के लिए अपडेट करता है। उचित फ़्लो नियंत्रण के बिना, स्टॉक मूल्य अपडेट में अचानक वृद्धि फ़्रंटएंड को अभिभूत कर सकती है, जिससे वह अनुत्तरदायी हो जाता है।

बैकप्रेशर की समस्या

बैकप्रेशर तब उत्पन्न होता है जब उपभोक्ता उस दर को बनाए नहीं रख सकता है जिस पर निर्माता डेटा भेज रहा है। यह विसंगति कई समस्याओं को जन्म दे सकती है:

• मेमोरी ओवरफ्लो: यदि उपभोक्ता निर्माता से धीमा है, तो डेटा बफ़र्स में जमा होता जाएगा, जिससे अंततः मेमोरी का उपयोग समाप्त हो जाएगा और एप्लिकेशन क्रैश हो जाएंगे।
• प्रदर्शन में गिरावट: मेमोरी ओवरफ्लो से पहले भी, उपभोक्ता का प्रदर्शन घट सकता है क्योंकि वह आने वाले डेटा स्ट्रीम को संसाधित करने के लिए संघर्ष करता है। इसके परिणामस्वरूप UI अपडेट में अंतराल और खराब उपयोगकर्ता अनुभव हो सकता है।
• डेटा हानि: कुछ मामलों में, उपभोक्ता बस डेटा पैकेट को छोड़ सकता है ताकि वह जारी रह सके, जिसके परिणामस्वरूप उपयोगकर्ता को अधूरी या गलत जानकारी प्रदर्शित होती है।

एक वीडियो स्ट्रीमिंग एप्लिकेशन की कल्पना करें। यदि उपयोगकर्ता का इंटरनेट कनेक्शन धीमा है या उसके डिवाइस की प्रसंस्करण शक्ति सीमित है, तो फ़्रंटएंड वीडियो फ़्रेम को पर्याप्त रूप से जल्दी डिकोड और प्रस्तुत करने में सक्षम नहीं हो सकता है। बैकप्रेशर के बिना, वीडियो प्लेयर अत्यधिक बफ़र कर सकता है, जिससे हकलाना और देरी हो सकती है।

बैकप्रेशर रणनीतियाँ: एक गहन गोता

बैकप्रेशर एक ऐसी क्रियाविधि है जो उपभोक्ता को निर्माता को संकेत देने की अनुमति देती है कि वह डेटा प्रवाह की वर्तमान दर को संभालने में असमर्थ है। फिर निर्माता तदनुसार अपनी भेजने की दर को समायोजित कर सकता है। फ़्रंटएंड स्ट्रीमिंग आर्किटेक्चर में बैकप्रेशर को लागू करने के लिए कई दृष्टिकोण हैं:

1. स्पष्ट स्वीकृति (ACK/NACK)

इस रणनीति में उपभोक्ता द्वारा प्राप्त प्रत्येक डेटा पैकेट की स्पष्ट रूप से स्वीकारोक्ति शामिल है। यदि उपभोक्ता अधिभारित है, तो वह निर्माता को धीमा करने या डेटा को फिर से प्रेषित करने का संकेत देने के लिए एक नकारात्मक स्वीकृति (NACK) भेज सकता है। यह दृष्टिकोण डेटा प्रवाह पर बारीक नियंत्रण प्रदान करता है लेकिन प्रत्येक पैकेट के लिए द्वि-दिशात्मक संचार की आवश्यकता के कारण महत्वपूर्ण ओवरहेड जोड़ सकता है।

उदाहरण: वित्तीय लेनदेन को संसाधित करने के लिए एक प्रणाली की कल्पना करें। बैकएंड से भेजे गए प्रत्येक लेनदेन को फ़्रंटएंड द्वारा मज़बूती से संसाधित किया जाना चाहिए। ACK/NACK का उपयोग करके, फ़्रंटएंड प्रत्येक लेनदेन की पुष्टि करता है, जो भारी लोड के तहत भी कोई डेटा हानि सुनिश्चित करता है। यदि कोई लेनदेन संसाधित करने में विफल रहता है (उदाहरण के लिए, सत्यापन त्रुटियों के कारण), तो एक NACK भेजा जाता है, जिससे बैकएंड को लेनदेन को पुनः प्रयास करने का संकेत मिलता है।

2. दर सीमित करने/थ्रॉटलिंग के साथ बफ़रिंग

इस रणनीति में उपभोक्ता का आने वाले डेटा पैकेट को बफ़र करना और उन्हें नियंत्रित दर पर संसाधित करना शामिल है। इसे दर सीमित या थ्रॉटलिंग जैसी तकनीकों का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है। दर सीमित करना उन घटनाओं की संख्या को प्रतिबंधित करता है जो दिए गए समय की खिड़की के भीतर हो सकती हैं, जबकि थ्रॉटलिंग एक निर्दिष्ट अंतराल के आधार पर घटनाओं के निष्पादन में देरी करता है।

उदाहरण: एक दस्तावेज़ संपादक में ऑटो-सेव सुविधा पर विचार करें। हर कीस्ट्रोक के बाद दस्तावेज़ को सहेजने के बजाय (जो भारी पड़ सकता है), फ़्रंटएंड परिवर्तनों को बफ़र कर सकता है और थ्रॉटलिंग क्रियाविधि का उपयोग करके उन्हें हर कुछ सेकंड में सहेज सकता है। यह एक सहज उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करता है और बैकएंड पर लोड को कम करता है।

कोड उदाहरण (RxJS थ्रॉटलिंग):

            
const input$ = fromEvent(document.getElementById('myInput'), 'keyup');

input$.pipe(
  map(event => event.target.value),
  throttleTime(500) // Only emit the latest value every 500ms
).subscribe(value => {
  // Send the value to the backend for saving
  console.log('Saving:', value);
});

            

              
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3. नमूनाकरण/डीबाउंसिंग

थ्रॉटलिंग के समान, नमूनाकरण और डीबाउंसिंग का उपयोग उपभोक्ता द्वारा डेटा को संसाधित करने की दर को कम करने के लिए किया जा सकता है। नमूनाकरण में केवल विशिष्ट अंतरालों पर डेटा पैकेट को संसाधित करना शामिल है, जबकि डीबाउंसिंग एक निश्चित अवधि की निष्क्रियता बीत जाने तक डेटा पैकेट के प्रसंस्करण में देरी करता है। यह उन घटनाओं को संभालने के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जो बार-बार और तेजी से उत्तराधिकार में होती हैं।

उदाहरण: एक खोज-जैसे-आप-टाइप करें सुविधा के बारे में सोचें। फ़्रंटएंड को हर एक कीस्ट्रोक के बाद खोज अनुरोध भेजने की आवश्यकता नहीं है। इसके बजाय, यह अनुरोध भेजने से पहले उपयोगकर्ता के थोड़ी देर (उदाहरण के लिए, 300ms) के लिए टाइप करना बंद करने तक प्रतीक्षा करने के लिए डीबाउंसिंग का उपयोग कर सकता है। यह अनावश्यक एपीआई कॉलों की संख्या को काफी कम कर देता है।

कोड उदाहरण (RxJS डीबाउंसिंग):

            
const input$ = fromEvent(document.getElementById('myInput'), 'keyup');

input$.pipe(
  map(event => event.target.value),
  debounceTime(300) // Wait 300ms after the last keyup event
).subscribe(value => {
  // Send the value to the backend for searching
  console.log('Searching:', value);
});

            

              
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4. विंडोज़/बैचिंग

इस रणनीति में कई डेटा पैकेट को संसाधित करने से पहले उन्हें एक ही बैच में समूहित करना शामिल है। यह व्यक्तिगत पैकेट को संसाधित करने से जुड़े ओवरहेड को कम कर सकता है और समग्र प्रदर्शन में सुधार कर सकता है। विंडोज़ समय-आधारित (विशिष्ट समय की खिड़की के भीतर पैकेट समूहीकरण) या गणना-आधारित (पैकेट की एक निश्चित संख्या को समूहीकरण) हो सकता है।

उदाहरण: एक लॉग एकत्रीकरण प्रणाली पर विचार करें। प्रत्येक लॉग संदेश को व्यक्तिगत रूप से बैकएंड पर भेजने के बजाय, फ़्रंटएंड उन्हें बड़े समूहों में बैच कर सकता है और उन्हें समय-समय पर भेज सकता है। यह नेटवर्क अनुरोधों की संख्या को कम करता है और लॉग अंतर्ग्रहण प्रक्रिया की दक्षता में सुधार करता है।

5. उपभोक्ता-संचालित फ़्लो कंट्रोल (अनुरोध-आधारित)

इस दृष्टिकोण में, उपभोक्ता निर्माता से उस दर पर डेटा का स्पष्ट रूप से अनुरोध करता है जिसे वह संभाल सकता है। यह अक्सर पेजिंग या असीम स्क्रॉलिंग जैसी तकनीकों का उपयोग करके लागू किया जाता है। उपभोक्ता डेटा के अगले बैच को केवल तभी प्राप्त करता है जब वह इसे संसाधित करने के लिए तैयार हो।

उदाहरण: कई ई-कॉमर्स वेबसाइट उत्पादों की एक बड़ी सूची प्रदर्शित करने के लिए पेजिंग का उपयोग करती हैं। फ़्रंटएंड एक समय में केवल सीमित संख्या में उत्पादों को प्राप्त करता है, उन्हें एक ही पृष्ठ पर प्रदर्शित करता है। जब उपयोगकर्ता अगले पृष्ठ पर नेविगेट करता है, तो फ़्रंटएंड बैकएंड से उत्पादों के अगले बैच का अनुरोध करता है।

6. रिएक्टिव प्रोग्रामिंग (RxJS, वेब स्ट्रीम्स API)

रिएक्टिव प्रोग्रामिंग एसिंक्रोनस डेटा स्ट्रीम को संभालने और बैकप्रेशर को लागू करने के लिए एक शक्तिशाली प्रतिमान प्रदान करता है। RxJS और वेब स्ट्रीम्स API जैसी लाइब्रेरी डेटा प्रवाह को प्रबंधित करने और बैकप्रेशर को संभालने के लिए अंतर्निहित क्रियाविधियाँ प्रदान करती हैं।

RxJS: RxJS एसिंक्रोनस डेटा स्ट्रीम का प्रतिनिधित्व करने के लिए Observables का उपयोग करता है। `throttleTime`, `debounceTime`, `buffer`, और `sample` जैसे ऑपरेटर का उपयोग विभिन्न बैकप्रेशर रणनीतियों को लागू करने के लिए किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, RxJS त्रुटियों को संभालने और स्ट्रीम को शालीनता से पूरा करने के लिए क्रियाविधियाँ प्रदान करता है।

वेब स्ट्रीम्स API: वेब स्ट्रीम्स API स्ट्रीमिंग डेटा के साथ काम करने के लिए एक मूल जावास्क्रिप्ट इंटरफ़ेस प्रदान करता है। इसमें `ReadableStream`, `WritableStream`, और `TransformStream` जैसी अवधारणाएँ शामिल हैं जो आपको अंतर्निहित बैकप्रेशर समर्थन के साथ डेटा स्ट्रीम बनाने और उनमें हेरफेर करने की अनुमति देती हैं। `ReadableStream` निर्माता को (एक `pull` विधि के माध्यम से) संकेत दे सकता है कि वह अधिक डेटा प्राप्त करने के लिए कब तैयार है।

कोड उदाहरण (वेब स्ट्रीम्स API):

            
async function fetchStream(url) {
  const response = await fetch(url);
  const reader = response.body.getReader();

  return new ReadableStream({
    start(controller) {
      function push() {
        reader.read().then(({ done, value }) => {
          if (done) {
            controller.close();
            return;
          }
          controller.enqueue(value);
          push();
        });
      }
      push();
    },
    pull(controller) { // Backpressure mechanism
      // Optional: Implement logic to control the rate at which data is pulled
      // from the stream.
    },
    cancel() {
      reader.cancel();
    }
  });
}


async function processStream(stream) {
  const reader = stream.getReader();
  try {
    while (true) {
      const { done, value } = await reader.read();
      if (done) {
        break;
      }
      // Process the data chunk (value)
      console.log('Received:', new TextDecoder().decode(value));
    }
  } finally {
    reader.releaseLock();
  }
}


// Example usage:
fetchStream('/my-streaming-endpoint')
  .then(stream => processStream(stream));

            

              
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सही बैकप्रेशर रणनीति चुनना

सबसे अच्छी बैकप्रेशर रणनीति आपके एप्लिकेशन की विशिष्ट आवश्यकताओं पर निर्भर करती है। निम्नलिखित कारकों पर विचार करें:

• डेटा संवेदनशीलता: यदि डेटा हानि अस्वीकार्य है (उदाहरण के लिए, वित्तीय लेनदेन), तो स्पष्ट स्वीकृति या मजबूत बफ़रिंग क्रियाविधियाँ आवश्यक हैं।
• प्रदर्शन आवश्यकताएँ: यदि कम विलंबता महत्वपूर्ण है (उदाहरण के लिए, वास्तविक समय गेमिंग), तो थ्रॉटलिंग या नमूनाकरण जैसी रणनीतियाँ अस्वीकार्य देरी पेश कर सकती हैं।
• जटिलता: स्पष्ट स्वीकृति दर सीमित करने जैसी सरल रणनीतियों की तुलना में लागू करना अधिक जटिल हो सकता है।
• अंतर्निहित प्रौद्योगिकी: कुछ तकनीकें (उदाहरण के लिए, वेब स्ट्रीम्स API) अंतर्निहित बैकप्रेशर समर्थन प्रदान करती हैं, जबकि अन्य को कस्टम कार्यान्वयन की आवश्यकता हो सकती है।
• नेटवर्क स्थितियाँ: अविश्वसनीय नेटवर्क पैकेट हानि और पुनः प्रसारण को संभालने के लिए अधिक मजबूत बैकप्रेशर क्रियाविधियों की आवश्यकता हो सकती है। पुनः प्रयास के लिए घातीय बैकऑफ़ रणनीतियों को लागू करने पर विचार करें।

बैकप्रेशर लागू करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाएँ

• प्रदर्शन की निगरानी करें: संभावित बैकप्रेशर मुद्दों की पहचान करने के लिए अपने फ़्रंटएंड एप्लिकेशन के प्रदर्शन की लगातार निगरानी करें। समय के साथ प्रदर्शन को ट्रैक करने के लिए CPU उपयोग, मेमोरी खपत और UI प्रतिक्रिया जैसे मेट्रिक्स का उपयोग करें।
• अच्छी तरह से परीक्षण करें: यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह चरम ट्रैफ़िक और अप्रत्याशित डेटा वृद्धि को संभाल सकता है, विभिन्न लोड स्थितियों के तहत अपने बैकप्रेशर कार्यान्वयन का परीक्षण करें। यथार्थवादी उपयोगकर्ता व्यवहार का अनुकरण करने के लिए लोड परीक्षण टूल का उपयोग करें।
• त्रुटियों को शालीनता से संभालें: डेटा स्ट्रीम में अप्रत्याशित त्रुटियों को शालीनता से संभालने के लिए मजबूत त्रुटि प्रबंधन लागू करें। इसमें विफल अनुरोधों को पुनः प्रयास करना, उपयोगकर्ता को जानकारीपूर्ण त्रुटि संदेश प्रदर्शित करना, या स्ट्रीम को शालीनता से समाप्त करना शामिल हो सकता है।
• उपयोगकर्ता अनुभव पर विचार करें: प्रदर्शन अनुकूलन को उपयोगकर्ता अनुभव के साथ संतुलित करें। अत्यधिक आक्रामक बैकप्रेशर रणनीतियों से बचें जो देरी या डेटा हानि का कारण बन सकती हैं। उपयोगकर्ता को यह इंगित करने के लिए दृश्य प्रतिक्रिया प्रदान करें कि डेटा संसाधित किया जा रहा है।
• लॉगिंग और डिबगिंग लागू करें: बैकप्रेशर मुद्दों का निदान करने में मदद करने के लिए अपने फ़्रंटएंड एप्लिकेशन में विस्तृत लॉगिंग जोड़ें। अपने लॉग में टाइमस्टैम्प, डेटा आकार और त्रुटि संदेश शामिल करें। डेटा स्ट्रीम का निरीक्षण करने और बाधाओं की पहचान करने के लिए डिबगिंग टूल का उपयोग करें।
• स्थापित लाइब्रेरी का उपयोग करें: रिएक्टिव प्रोग्रामिंग के लिए RxJS या मूल स्ट्रीमिंग समर्थन के लिए वेब स्ट्रीम्स API जैसी अच्छी तरह से परीक्षण की गई और अनुकूलित लाइब्रेरी का लाभ उठाएँ। यह विकास के समय को बचा सकता है और बग आने के जोखिम को कम कर सकता है।
• डेटा सीरियलराइजेशन/डिसरिएलराइजेशन को अनुकूलित करें: नेटवर्क पर प्रेषित किए जा रहे डेटा पैकेट के आकार को कम करने के लिए प्रोटोकॉल बफ़र्स या मैसेजपैक जैसे कुशल डेटा प्रारूपों का उपयोग करें। यह प्रदर्शन में सुधार कर सकता है और फ़्रंटएंड पर तनाव को कम कर सकता है।

उन्नत विचार

• एंड-टू-एंड बैकप्रेशर: आदर्श समाधान में संपूर्ण डेटा पाइपलाइन में, निर्माता से उपभोक्ता तक लागू किए गए बैकप्रेशर क्रियाविधियाँ शामिल हैं। यह सुनिश्चित करता है कि बैकप्रेशर संकेत आर्किटेक्चर की सभी परतों में प्रभावी ढंग से प्रचारित हो सकें।
• अनुकूली बैकप्रेशर: वास्तविक समय की स्थितियों के आधार पर डेटा प्रवाह दर को गतिशील रूप से समायोजित करने वाली अनुकूली बैकप्रेशर रणनीतियों को लागू करें। इसमें भविष्य की डेटा दरों का पूर्वानुमान लगाने और तदनुसार बैकप्रेशर मापदंडों को समायोजित करने के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करना शामिल हो सकता है।
• सर्किट ब्रेकर: कैस्केडिंग विफलताओं को रोकने के लिए सर्किट ब्रेकर पैटर्न लागू करें। यदि उपभोक्ता लगातार डेटा को संसाधित करने में विफल हो रहा है, तो सर्किट ब्रेकर आगे की क्षति को रोकने के लिए अस्थायी रूप से स्ट्रीम को रोक सकता है।
• संपीड़न: बैंडविड्थ उपयोग को कम करने और प्रदर्शन में सुधार करने के लिए डेटा को नेटवर्क पर भेजने से पहले संपीड़ित करें। gzip या Brotli जैसे संपीड़न एल्गोरिदम का उपयोग करने पर विचार करें।

निष्कर्ष

बैकप्रेशर किसी भी फ़्रंटएंड स्ट्रीमिंग आर्किटेक्चर में एक महत्वपूर्ण विचार है। प्रभावी बैकप्रेशर रणनीतियों को लागू करके, आप यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि आपका फ़्रंटएंड एप्लिकेशन प्रदर्शन या उपयोगकर्ता अनुभव से समझौता किए बिना निरंतर डेटा प्रवाह को संभाल सके। अपने एप्लिकेशन की विशिष्ट आवश्यकताओं पर सावधानीपूर्वक विचार, गहन परीक्षण और निगरानी के साथ मिलकर, आपको ऐसे मजबूत और स्केलेबल स्ट्रीमिंग एप्लिकेशन बनाने में सक्षम करेगा जो दुनिया भर के अपने उपयोगकर्ताओं के लिए एक सहज उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करते हैं। अपनी डेटा संवेदनशीलता, प्रदर्शन आवश्यकताओं और उपयोग की गई अंतर्निहित तकनीकों के आधार पर सही रणनीति चुनना याद रखें। रिएक्टिव प्रोग्रामिंग प्रतिमानों को अपनाएँ और जटिल बैकप्रेशर परिदृश्यों के कार्यान्वयन को सरल बनाने के लिए RxJS और वेब स्ट्रीम्स API जैसी लाइब्रेरी का लाभ उठाएँ।

इन प्रमुख पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करके, आप अपने फ़्रंटएंड स्ट्रीमिंग एप्लिकेशन में डेटा प्रवाह को प्रभावी ढंग से प्रबंधित कर सकते हैं और अपने उपयोगकर्ताओं के लिए प्रतिक्रियाशील, विश्वसनीय और आनंददायक अनुभव बना सकते हैं।