Report
ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ МОБИЛЬНЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ: СТРАТЕГИИ И ЛУЧШИЕ ПРАКТИКИ
| Title: | ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ МОБИЛЬНЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ: СТРАТЕГИИ И ЛУЧШИЕ ПРАКТИКИ |
|---|---|
| Publisher Information: | Вестник науки, 2023. |
| Publication Year: | 2023 |
| Subject Terms: | мобильные приложения, фреймворки и библиотеки, оптимизация производительности, algorithmic solutions, CPU-нагрузка, performance optimization, frameworks libraries, машинное обучение, многомерный анализ, GPU-нагрузка, mobile applications, load time, machine learning, CPU load, user experience, network requests, сетевые запросы, multidimensional analysis, время загрузки, пользовательский опыт, GPU load, алгоритмические решения |
| Description: | В условиях бурного роста числа мобильных приложений в современном информационно-технологическом пространстве, вопрос оптимизации их производительности стоит особенно остро. Производительность мобильных приложений оказывает критическое влияние на пользовательский опыт и, как следствие, на рейтинг приложения в онлайн-магазинах, что напрямую коррелирует с его коммерческим успехом. Например, по данным Google, 53% пользователей удаляют приложение, если его загрузка занимает более 3 секунд. С учетом среднего времени взаимодействия пользователя с приложением в диапазоне 4-6 минут, минимизация времени загрузки и реакции приложения являются первоочередными задачами разработчиков. В данной статье проводится комплексный анализ существующих методик и технологий оптимизации производительности мобильных приложений на основе многомерного анализа. Изучаются такие параметры, как время загрузки, CPU- и GPU-нагрузка, эффективность использования памяти, а также оптимизация сетевых запросов. Рассматриваются алгоритмические и архитектурные решения, применяемые в современных фреймворках и библиотеках. Например, в React Native уменьшение объема JavaScript-кода на 20% может привести к сокращению времени загрузки на 15%. В Flutter применение функции "Skia Shader Language" позволяет снизить CPU-нагрузку на 25% при выполнении сложных графических операций. Также рассматривается применение машинного обучения для предсказания и оптимизации производительности в реальном времени. Комплексный подход к изучению этих факторов предоставляет возможность для создания оптимальных стратегий и лучших практик в данной области. In the conditions of rapid growth in the number of mobile applications in the modern information technology space, the issue of optimizing their performance is particularly acute. The performance of mobile applications has a critical impact on the user experience and, as a result, on the rating of the application in online stores, which directly correlates with its commercial success. For example, according to Google, 53% of users delete an app if it takes more than 3 seconds to download. Taking into account the average user interaction time with the application in the range of 4-6 minutes, minimizing the loading time and application response are the primary tasks of developers. This article provides a comprehensive analysis of existing methods and technologies for optimizing the performance of mobile applications based on multidimensional analysis. Parameters such as load time, CPU and GPU load, memory efficiency, as well as optimization of network requests are studied. Algorithmic and architectural solutions used in modern frameworks and libraries are considered. |
| Document Type: | Research |
| DOI: | 10.24412/2712-8849-2023-1168-850-862 |
| Rights: | CC BY |
| Accession Number: | edsair.doi...........2c8904f39f89cfa4b335c9249e8d946d |
| Database: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.24412/2712-8849-2023-1168-850-862 |
|---|