Also known as batch job, batch mode, batch computing
execution of a series of jobs without manual intervention
Tryb wsadowy, przetwarzanie wsadowe – wykonywanie serii zadań (programów) przez komputer. Zazwyczaj kolejne zadania są ze sobą powiązane: dane wyjściowe jednego programu przekazywane są kolejnemu programowi, któremu służą jako dane wejściowe itd. Termin „wsad” (ang. batch) pojawił się w czasach, gdy kod programów wprowadzany był do komputera za pomocą kart perforowanych, a czas pracy komputera był drogi. Karty z kodem programu przekazywano operatorowi systemu („SysOpowi”), który rezerwował termin dla jego wykonania i w stosownym momencie wprowadzał kod programu do komputera. Ponieważ „sysop” zwykle wprowadzał kilka programów naraz, całość określano jako „wsad”, a tak uruchamiane programy nazywano zadaniami wsadowymi. Zadania wsadowe organizowane są w ten sposób, by ich realizacja przebiegała bez udziału użytkownika, dlatego ich dane wejściowe specyfikowane są jako parametry wiersza poleceń przekazywane z innych zadań poprzez mechanizm potoków. Kontrastuje to z pracą programów interaktywnych, które wymagają wprowadzania danych przez użytkownika. Zalety przetwarzania wsadowego: * podział zasobów komputera między wielu użytkowników; * możliwa realizacja w czasie, gdy system jest relatywnie mało obciążony; * minimalizacja czasu bezczynności systemu dzięki pracy bez ingerencji człowieka; * związane z powyższym efektywne wykorzystanie zasobów drogiego (zazwyczaj) systemu komputerowego. Historycznie przetwarzanie wsadowe związane jest z komputerami klasy mainframe – ze względów ekonomicznych większość operacji wykonywanych przez te komputery realizowana była w trybie wsadowym. Inne przyczyny były bardziej prozaiczne – terminale graficzne i interfejsy graficzne były kiedyś rzadkością. Przetwarzanie wsadowe ma szerokie zastosowanie w systemach klasy Unix, choć elementy pracy wsadowej można spotkać również w systemach DOS.
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA
via Wikidata sitelinks · CC0
Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).