Throughput vs Latency - Latens

I Kanban-metoden beskriver 'throughput' det totale antallet oppgaver eller arbeidsartikler som et team klarer å fullføre i løpet av en spesifisert periode. Denne indikatoren er et mål på teamets produktivitet og effektivitet, og brukes til å vurdere og forbedre ytelsen over tid.

Throughput er en viktig ytelsesindikator som hjelper team med å forstå sin leveransekapasitet og effektivitet.

Throughput måles ved å telle antallet oppgaver eller brukerhistorier som er blitt fullført og levert over en periode, ofte per iterasjon eller per uke.

Team kan bruke throughput-data til bedre å spore forbedringer i leveranseprosessen og identifisere potensielle flaskehalser.

Throughput er et kvantitativt mål på hvor mye arbeid som blir fullført over tid innenfor et Kanban-system.

Det kan sammenlignes med produksjonen i en fabrikk, og indikerer hastigheten på hvordan arbeid behandles og leveres.

Latency (Latens) i AI refererer til den totale tiden det tar fra en bruker sender en forespørsel til et AI-system til en fullstendig respons mottas, inkludert prosessering, overføring og generering.

Lav latens har som mål å sikre responsive, sanntids AI-interaksjoner som føles naturlige og brukervennlige, spesielt kritisk for interaktive applikasjoner.

AI-latens påvirkes av faktorer som modellstørrelse, beregningshardware, nettverksoverføring, batch-størrelse og optimaliseringstekniker som caching og modellkomprimering.

Chatbot som svarer øyeblikkelig vs. forsinkede svar, stemmeassistenter som responderer raskt på kommandoer, eller sanntids språkoversettelse i videosamtaler.

Latens er relatert til ytelsesoptimalisering, edge computing, modellkomprimering, responstid og brukeropplevelse.