חבר שואל "כשיש לי בעיית ביצועים במערכת אני כותב ל AI והוא מסביר לי מה לא בסדר ופותר את הבעיה. למה אני צריך להתאמן על זיהוי, מניעה ותיקון של בעיות ביצועים? לא מספיק היום להגדיר תקציב ביצועים בהוראות לסוכן ולתת למכונה לעבוד?"

זו שאלה יותר קשה מהצורך ב Code Review או לימוד ארכיטקטורה. ביצועים זה משעמם. ביצועים צריכים להיות טובים וזהו. בעיות ביצועים זה פשוט באגים, תקן את הבעיה והאתר נטען מהר. או שלא?

אם נתקדם מהרמה של "בעיות ביצועים הן באגים" נוכל לגלות את השאלות המעניינות של ביצועים, שאלות ש AI לא יכול לפתור:

1. אינדקס מאיץ את הקריאות אבל מאט כתיבות. האם פתרון בעיה במקום אחד יגרום לבעיה במקום אחר?

2. מטמון יאיץ את החיפוש אבל עלול להחזיר נתונים שגויים (stale) או בקירוב. האם אנחנו מוכנים לחיות עם ההתנהגות השונה?

3. טעינת מידע לזכרון וחישוב מקדים יכולים להאיץ את החישוב על חשבון זמן עלייה איטי יותר של המערכת.

4. הקצאה מחדש של זכרון כשחוצץ גדל דורשת העתקה של כל האלמנטים לחוצץ חדש. שימוש ברשימה מקושרת מאפשר חוצץ ללא הגבלת גודל אבל מאט את הגישה לאלמנטים.

אחת הבעיות עם AI היא הנחישות שלו להגיע לתשובה. כשאנחנו מתאמנים על שיפור ביצועים אנחנו לומדים לשים לב לשיקולים שהולכים לאיבוד בממשק הצ'אט כדי שנגיע למערכת שלנו מוכנים לשאול את השאלות הקשות.

אנחנו מתאמנים על פתרון בעיות ביצועים כדי ללמוד לאתגר את ה AI. לא כדי שהוא יסביר לנו מה לא בסדר, אלא כדי שאנחנו נבחר את הגישה והוא יממש.