آپ اسکیل کا تخمینہ کیسے لگاتے ہیں اور گنجائش کی منصوبہ بندی کیسے کرتے ہیں؟

Question

Accepted Answer

**تخمینہ اور گنجائش کی منصوبہ بندی** — متوقع بوجھ، ڈیٹا کی مقدار، اور وسائل کی ضروریات کا حساب لگانا — سسٹم ڈیزائن کا ایک اہم حصہ ہے۔ سادہ "back-of-the-envelope" کے حسابات ڈیزائن کے فیصلوں (کتنا بڑھانا ہے، کون سے وسائل درکار ہیں) کو سمجھانے میں مدد دیتے ہیں اور ڈیزائن انٹرویوز میں عام ہیں۔

## تخمینہ کیوں اہم ہے

```text
Estimating scale informs DESIGN decisions:
  → how many servers? how much storage? what database? do you need sharding/caching?
  → understanding the SCALE (small vs massive) shapes the whole design
→ rough numbers guide whether/how to scale (don't over- or under-engineer)
```

## کیا تخمینہ لگانا ہے (back-of-the-envelope)

```text
✓ TRAFFIC → users, requests/sec (QPS); read vs write ratio (e.g. 100:1 reads:writes)
  → peak vs average (design for peak); daily active users → requests
✓ STORAGE → data size per item × volume × growth over time → total storage (and growth rate)
✓ BANDWIDTH → data transferred per second (request size × QPS)
✓ MEMORY → cache size needed (e.g. cache the hot 20% of data)
→ rough estimates (order of magnitude) → good enough to inform design
```

## مفید نمبر اور طریقہ کار

```text
→ Know rough "latency numbers": memory ~ns, SSD ~µs, network/disk ~ms, cross-region ~100ms
→ Round numbers; use powers of 10; estimate, don't seek precision
→ Example: 1M daily users × 10 requests = 10M/day ≈ ~115 req/sec average (× peak factor)
→ derive resource needs from the estimates → justify the architecture
→ CAPACITY PLANNING → provision for expected load + growth + headroom; plan to scale
```

## اہمیت

اسکیل کا تخمینہ لگانے اور گنجائش کی منصوبہ بندی کرنے کا طریقہ سمجھنا قابلِ قدر سینئر لیول کا علم ہے کیونکہ **تخمینہ سسٹم ڈیزائن کے فیصلوں کو سمجھاتا ہے** اور ڈیزائن کے کام اور انٹرویوز کا ایک عام حصہ ہے، اس لیے یہ ایک مفید، عملی مہارت ہے۔

اسکیل کا تخمینہ لگانا — متوقع بوجھ، ڈیٹا کی مقدار، اور وسائل کی ضروریات کا سادہ "back-of-the-envelope" کے حسابات کے ذریعے حساب لگانا — اہم ہے کیونکہ **اسکیل کو سمجھنا پورے ڈیزائن کو شکل دیتا ہے**: یہ جاننا کہ سسٹم ہزاروں یا اربوں درخواستوں کو ہینڈل کرتا ہے یہ متعین کرتا ہے کہ کتنا بڑھانا ہے، کون سے ڈیٹا بیسز استعمال کریں، اور آیا sharding اور caching ضروری ہیں، جو over-engineering (چھوٹے اسکیل کے لیے غیر ضروری پیچیدگی) اور under-engineering (ایسا ڈیزائن جو اصل بوجھ کو سنبھال نہیں سکے) سے بچنے میں مدد دیتا ہے۔

**کیا تخمینہ لگانا ہے** یہ سمجھنا — **ٹریفک** (صارفین، requests/sec، read/write تناسب، peak بمقابلہ average)، **storage** (ڈیٹا کی سائز اور ترقی)، **bandwidth**، اور **memory/cache** کی ضروریات — سسٹم کو سائز کرنے کے لیے framework فراہم کرتا ہے۔

**طریقہ کار** کو سمجھنا — latency کے تقریبی نمبر معلوم کرنا (memory بمقابلہ SSD بمقابلہ network بمقابلہ cross-region)، round numbers اور powers of 10 استعمال کرنا، order-of-magnitude کا تخمینہ لگانا بجائے precision کے، estimates سے وسائل کی ضروریات حاصل کرنا تاکہ architecture کو justify کیا جا سکے، اور **گنجائش کی منصوبہ بندی** (متوقع بوجھ کے علاوہ ترقی اور headroom کے لیے provisioning) — تیزی سے مفید تخمینے بنانے کی عملی مہارت کی عکاسی کرتا ہے۔

yہ system design کے انٹرویوز میں ایک عام، متوقع مہارت ہے (جہاں back-of-the-envelope تخمینہ دکھاتا ہے کہ آپ اسکیل کے بارے میں سوچ سکتے ہیں) اور حقیقی گنجائش کی منصوبہ بندی میں۔

چونکہ اسکیل کا تخمینہ لگانا اہم ڈیزائن کے فیصلوں کو سمجھاتا ہے (کیسے بڑھانا ہے، کون سے وسائل درکار ہیں، over/under-engineering سے بچنا) اور سسٹم ڈیزائن کے کام اور انٹرویوز کا ایک عام حصہ ہے، اور چونکہ یہ سمجھنا کہ کیا تخمینہ لگانا ہے اور کیسے (back-of-the-envelope کے حسابات، latency کے نمبر، گنجائش کی منصوبہ بندی) ایک عملی مہارت ہے، اسکیل کا تخمینہ لگانے اور گنجائش کی منصوبہ بندی کرنے کا طریقہ سمجھنا قابلِ قدر سینئر لیول کا علم ہے — سسٹم ڈیزائن کے لیے ایک مفید، متوقع مہارت جو rough quantitative reasoning کے ذریعے architectural فیصلوں کو سمجھاتی ہے، حقیقی گنجائش کی منصوبہ بندی اور ڈیزائن انٹرویوز دونوں میں عام ہے، اور اسکیل اور وسائل کی ضروریات کی حقیقی estimates میں ڈیزائن کو ground کرنے کی صلاحیت کی عکاسی کرتی ہے۔