Matlab

Featured illustration

Napomena o znanstvenoj iteraciji: Ovaj dokument je živi zapis. U duhu stroge znanosti, prioritet imamo empirijsku točnost nad nasljeđem. Sadržaj može biti odbačen ili ažuriran kada se pojavi bolji dokaz, osiguravajući da ovaj resurs odražava naše najnovije razumijevanje.

0. Analiza: Rangiranje ključnih područja problema

Manifest "Technica Necesse Est" zahtijeva da softver bude matematički strogo definiran, arhitektonski otporan, minimalan u resursima i elegantski jednostavan. Među svim navedenim područjima problema, samo jedno područje odgovara sva četiri stupca manifesta na način koji je nietrivijalan, pretežan i jedinstveno omogućen intrinzičnom arhitekturom Matlaba: Visokodimenzionalni vizualizacijski i interaktivni mehanizam (H-DVIE).

Matlab nije dizajniran kao opći jezik. Rođen je iz linearne algebre i numeričkih proračuna. Njegova cijela arhitektura --- semantika usredotočena na matrice, ugrađene mogućnosti crtanja, interaktivno istraživanje i vektorske operacije --- optimizirana je za istraživanje visokodimenzionalnih prostora podataka. Nijedan drugi jezik na ovom popisu ne nudi takav glatki, matematički temeljen i vizualno intuitivan put od sirovih podataka do djelotvornog uvida s minimalnim kodom.

Ovdje je potpuni rang svih područja problema, sortiran po maksimalnoj usklađenosti s manifestom:

Rang 1: Visokodimenzionalni vizualizacijski i interaktivni mehanizam (H-DVIE) : Matlabove ugrađene operacije s matricama, ugrađena 3D crtanja i interaktivni GUI alati (npr. plotly, uifigure) omogućuju direktno matematičko izražavanje transformacija visokodimenzionalnih podataka bez ikakvog šablonskog koda, osiguravajući istinu putem linearnoalgebarskih primitiva, dok postižu gotovo nulte retke koda za složene vizualizacije --- savršeno usklađen s stupcima 1 i 3 manifesta.
Rang 2: Složeni procesiranje događaja i algoritamski trgovinski mehanizam (C-APTE) : Matlabove vektorske obrade signala, toolboxovi za vremenske nizove i financijske biblioteke omogućuju brzo prototipiranje trgovinskih strategija s matematičkom strogošću, iako nedostatak garancija niske kašnjenja i podrške za stvarno vrijeme ograničava otpornost u ultra-visokofrekventnim kontekstima.
Rang 3: Distribuirani stvarni vremenski simulacijski i digitalni blizanac platforma (D-RSDTP) : Integracija Simulinka pruža neuporedivu točnost modeliranja za fizičke sustave, ali distribuirano izvođenje zahtijeva vanjske alate (npr. MATLAB Parallel Server), što oslabljuje arhitektonsku otpornost i minimalnost resursa.
Rang 4: Genomski cijevni sustav i sustav za pozivanje varijanti (G-DPCV) : Bioinformatički toolboxovi nude čvrste statističke temelje, ali nedostaju im ugrađena paralelizacija i učinkovitost memorije usporedo s Pythonom/R-om s C proširenjima; opterećenje održavanja raste zbog razbijenog ekosustava.
Rang 5: Velikomjerni semantički pohranitelj dokumenata i znanstvenih grafova (L-SDKG) : Matlab nema ugrađene baze grafova, RDF podršku ili semantičke razumijevanje motore; zahtijeva tešku vanjsku integraciju, što krši stupac 4 manifesta (minimalni kod).
Rang 6: Visoko pouzdan financijski knjigovodstveni zapis (H-AFL) : Iako matematički ispravan, Matlab nema ACID transakcijske primitivne funkcije, distribuirane konsenzus biblioteke ili okvire za praćenje auditnih tragova koji su ključni za financijsku cjelovitost --- prisiljavajući na krhke prilagođene implementacije.
Rang 7: Osnovni stroj za zaključivanje u strojnom učenju (C-MIE) : Toolbox za duboko učenje je sposoban, ali kašnjenje zaključivanja i trošak memorije su 3--5× veći od PyTorch/TensorFlow-a; nema ugrađene kvantizacije ili izvoza ONNX bez vlasničkih alata.
Rang 8: Automatizirana platforma za odgovor na sigurnosne incidente (A-SIRP) : Nema ugrađene integracije SIEM, parsiranja zapisa ili API-jeva za inteligenciju prijetnji; zahtijeva "lepljivi" kod s Pythonom/Java-om, što povećava površinu napada i broj retka koda.
Rang 9: Sustav za tokenizaciju i prijenos aktivâ među lancima (C-TATS) : Razvoj blockchaina zahtijeva nisko-nivo kriptografiju, kompilaciju pametnih ugovora i implementaciju protokola konsenzusa --- područja gdje Matlab nema ekosustav ili alate.
Rang 10: Hiperpersonalizirani sloj preporuka sadržaja (H-CRF) : Iako se algoritmi za preporuke mogu implementirati, nedostatak skalabilnih streaming okvira i stvarnih skladišta značajki čini ovo nepraktičnim bez vanjskih sustava.
Rang 11: Decentralizirano upravljanje identitetom i pristupom (D-IAM) : Nema ugrađene podrške za OAuth2, JWT ili dokaze nultog znanja; zahtijeva vanjske biblioteke s lošom integracijom i visokim troškovima održavanja.
Rang 12: Univerzalni hub za agregaciju i normalizaciju IoT podataka (U-DNAH) : Slaba podrška za MQTT, CoAP ili protokole ivičnih uređaja; uneseni podaci zahtijevaju prilagođene C/MEX omotnice, što krši minimalnost resursa.
Rang 13: Pozadinski sustav za stvarno vrijeme suradnju više korisnika (R-MUCB) : Nema ugrađenih WebSocket, CRDT ili operacijskih transformacija; stvarna suradnja je nemoguća bez vanjskih mikroservisa.
Rang 14: Orkestracija serverless funkcija i radni tokovi (S-FOWE) : Nema ugrađenog serverless okruženja; MATLAB Compiler stvara samostalne binarne datoteke, a ne cloud-native funkcije (AWS Lambda/Azure Functions).
Rang 15: Niskokašnjeni obradnik zahtjeva-odgovora (L-LRPH) : JVM-based MATLAB Runtime ima 100--500 ms kašnjenje pri pokretanju; neodgovarajući za SLA manja od milisekunde.
Rang 16: Visokopropusni potrošač redova poruka (H-Tmqc) : Nema ugrađenih klijenata za Kafka, RabbitMQ ili NATS; zahtijeva JNI omotnice s poteškoćama u curenju memorije i otklanjanju grešaka.
Rang 17: Implementacija distribuiranog konsenzusnog algoritma (D-CAI) : Nema ugrađenih biblioteka za Paxos/Raft; implementacija konsenzusa u Matlabu zahtijevala bi 10× više koda nego Rust/Go, kršići stupac 4 manifesta.
Rang 18: Upravljač koherencije predmemorije i spremišta memorije (C-CMPM) : Matlabov garbage collector je nedeterminističan; nema ručne kontrole memorije ili alokaciju u skupovima --- temeljno nekompatibilan s niskonivo minimalnošću resursa.
Rang 19: Knjižnica besključnih konkurentnih struktura podataka (L-FCDS) : Nema atomskih operacija, nema besključnih redova; paralelizam je ograničen na parfor s dijeljenom memorijom --- neodgovarajući za pravu konkurentnost.
Rang 20: Stvarni vremenski agregator prozora za streamove (R-TSPWA) : Streamovi se obrađuju putem grupiranih operacija timetable; nema pravih prozora vremena događaja ili rukovanja kasnim podacima kao Apache Flink.
Rang 21: Stateful pohranitelj sesija s TTL evikcijom (S-SSTTE) : Nema ugrađenog pohranitelja ključ-vrijednost u memoriji; zahtijeva vanjski Redis/Memcached s mrežnim troškovima i kaznama serijalizacije.
Rang 22: Handler za prstenove memorijskih bafera bez kopiranja (Z-CNBRH) : Nema direktnog pristupa memoriji, nema I/O bez kopiranja; svi podaci se kopiraju kroz Matlabove unutarnje strukture --- krši stupac 3 manifesta.
Rang 23: ACID dnevnik transakcija i upravljač oporavka (A-TLRM) : Nema dnevnikovanje transakcija, nema WAL, nema primitivne funkcije za oporavak nakon kvara; cjelovitost podataka ovisi o vanjskim bazama.
Rang 24: Upravljač ograničavanja brzine i token-bucket (R-LTBE) : Nema ugrađenih primitivnih funkcija za ograničavanje brzine; zahtijeva prilagođeni C++ MEX ili vanjski API gateway.
Rang 25: Okvir za kernel-space drajvere (K-DF) : Nemoguće; Matlab radi u korisničkom prostoru bez pristupa jezgri.
Rang 26: Allokator memorije s kontrolom fragmentacije (M-AFC) : Nema kontrole nad alokacijom gomile; garbage collection je neproziran i neprilagodljiv.
Rang 27: Binarni parser protokola i serijalizacija (B-PPS) : readtable, load su visokonivo; nema parsiranja na razini bitova, nema podršku za protocol buffers/flatbuffers bez vanjskih biblioteka.
Rang 28: Handler prekida i multiplexer signala (I-HSM) : Nema obrade signala, nema povezivanja s hardverskim prekidima --- potpuno korisnički prostor.
Rang 29: Bajtkod interpreter i JIT kompilacijski motor (B-ICE) : Matlabov JIT je neproziran, neprilagodljiv i povezan s njegovim interpreterom; nema pristupa među-reprezentacijama.
Rang 30: Planer niti i upravljač promjenom konteksta (T-SCCSM) : Nema planiranja niti u korisničkom prostoru; sve niti upravljaju MATLAB Runtime s fiksnim prioritetima.
Rang 31: Sloj apstrakcije hardvera (H-AL) : Nema apstrakcije hardvera; zahtijeva MEX datoteke za svaki uređaj, kršići prenosivost i eleganciju.
Rang 32: Stvarni vremenski rasporedivač ograničenja (R-CS) : Nema integracije sa stvarnim vremenom; ne može jamčiti mikrosekundne rokove.
Rang 33: Implementacija kriptografskih primitiva (C-PI) : Crypto toolbox je visokonivo; nema kontrole nad operacijama konstantnog vremena, otpornošću protiv kanalnih napada ili niskonivo primitivima.
Rang 34: Sustav za profiliranje performansi i instrumentaciju (P-PIS) : Profiler je osnovan; nema praćenje na razini retka, nema snimke gomile, nema flame grafove --- ograničena vidljivost.

1. Temeljna istina i otpornost: Mandat nultih grešaka

1.1. Analiza strukturnih značajki

Značajka 1: Sustav tipova usredotočen na matrice s dimenzionalnom konsistentnošću --- U Matlabu, svaka varijabla je matrica (čak i skalar je 1x1). Operacije poput A * B zahtijevaju dimenzionalnu kompatibilnost u vremenu parsiranja. Pokušaj množenja matrice 3x2 s matricom 4x3 odmah izaziva pogrešku: Error using *. Ovo nije provjera tipova u izvršenju --- to je prisilna matematička istina. Sintaksa jezika odražava aksiome linearne algebre: asocijativnost, distributivnost i inverzibilnost nisu predlozi --- to su strukturna ograničenja.
Značajka 2: Implicitno širenje nizova s dimenzionalnom semantikom --- Operacije poput A + B gdje je A 100x3, a B 1x3 automatski se šire. Ovo nije sintaktička čarolija --- to je formalno proširenje linearne algebre (element-wise operacije preko tenzorskih dimenzija). Nevaljano širenje (npr. 100x3 + 2x1) je sintaktički nemoguće izraziti bez eksplicitnog reshapinga, što prisiljava ispravnost.
Značajka 3: Potpis funkcije kao matematički ugovor --- Funkcije u Matlabu definirane su s eksplicitnim ulazima/izlazima dimenzija. Korištenje function [y] = transform(x) gdje se očekuje da je x N×D matrica, a tijelo funkcije koristi samo linearne algebarske primitivne funkcije (svd, eig, qr), stvara funkciju koja nosi dokaz: ako su ulazi matrice, izlazi su garancija matematičke konzistentnosti. Nema nula, nedefiniranih stanja --- samo valjane matrice.

1.2. Prisilna uprava stanjem

U H-DVIE, podaci su predstavljeni kao N×D matrice (N uzoraka, D značajke). Nul vrijednosti nisu dopuštene u osnovnim vizualizacijama --- moraju se eksplicitno obraditi putem isnan, fillmissing ili rmmissing. Pokušaj crtanja matrice s NaN vrijednostima bez prethodne obrade izaziva upozorenje koje zaustavlja crtanje ako se ne riješi. Rase kondicije su nemoguće jer je Matlab po zadanom jednokretan u interaktivnom okruženju. Čak i paralelne operacije (parfor) koriste semantiku kopiranja pri zapisu i eksplicitno dijeljenje podataka --- nema dijeljene mutabilne stanje. Greške tipova (npr. slanje stringa u plot) hvataju se pri parsiranju, a ne tijekom izvođenja. Sustav je logički nemoguć za oštećenje: nevaljani podaci se ne mogu prikazati; nevaljane dimenzije se ne mogu množiti.

1.3. Otpornost kroz apstrakciju

Ključna invarijanta H-DVIE je: "Svaka vizualizacija mora sačuvati geometrijsku i statističku strukturu osnovnih podataka." Matlab to prisiljava putem:

plot3(X,Y,Z) zahtijeva da X, Y, Z budu vektori iste duljine → geometrijska konzistentnost.
scatter3(X,Y,Z,[],C) zahtijeva da C bude iste duljine kao X → mapiranje boja je matematički povezano.
pca(X) vraća glavne komponente s vlastitim vrijednostima → očuvanje varijance je prisiljeno putem SVD dekompozicije.

To nisu funkcije --- to su matematičke teoreme kodirane kao API-ji. Arhitektura je otporna jer svaka operacija je dobro definirana linearna transformacija. Nema "čarobnih" transformacija. Ako izlaz izgleda pogrešno, to je zato što ulaz krši matematičko ograničenje --- ne zbog greške u kodu.

2. Minimalni kod i održavanje: Jednostavna jednadžba

2.1. Moć apstrakcije

Konstrukcija 1: Vektorske operacije --- U Pythonu/Java, crtanje scatter grafa s bojama klastera zahtijeva 15--20 redaka NumPy + Matplotlib koda. U Matlabu: scatter(X(:,1), X(:,2), 10, labels, 'filled'). Jedan redak. Bez petlji. Bez iteracija. Jezik apsorbuje iteraciju tretirajući nizove kao matematičke objekte.
Konstrukcija 2: Anonimne funkcije s funkcijskom kompozicijom --- f = @(x) mean(x, 'all') stvara funkciju koja računa globalni prosjek. g = @(x) f(x) + std(x); komponira je s standardnom devijacijom. Bez definicija klasa, bez šablonskog koda. Ovo omogućuje brzo prototipiranje transformacija podataka bez kognitivnog opterećenja.
Konstrukcija 3: Strukture podataka Table i Timetable --- T = table(X, Y, Z); groupsummary(T, 'X', 'mean') izvršava SQL-like agregacije na strukturiranim podacima u jednom retku. Bez spojeva, bez ORM-a, bez migracija sheme --- samo deklarativna manipulacija podacima.

2.2. Iskorištavanje standardne biblioteke / ekosustava

plotly (putem plotlyjs) i uifigure --- Ovi alati zamjenjuju cijele frontend okvire. Interaktivni 3D scatter graf s alatima, povećanjem i rotacijom zahtijeva nulte HTML/JS/CSS kodove. Samo plotly(x,y,z,'Marker','o'). Ovo zamjenjuje 500+ redaka D3.js ili Three.js koda.
pca, tsne, i umap toolboxovi --- Ovi zamjenjuju prilagođene implementacije algoritama za smanjivanje dimenzionalnosti. U Pythonu, implementacija t-SNE iz nule zahtijeva 200+ redaka s NumPy-om. U Matlabu: Y = tsne(X); scatter(Y(:,1), Y(:,2)). Jedan redak. Bez ovisnosti. Bez konflikata verzija.

2.3. Smanjenje opterećenja održavanja

Refaktoring je siguran: Promjena varijable iz 2D u 3D? Funkcija crtanja se prilagođava automatski. Nema potrebe za prepisivanjem petlji ili iteracija.
Greške su eliminirane: Nema grešaka "off-by-one" u indeksiranju. Nema iznimki praznih pokazivača. Nema curenja memorije od neupravljanih nizova.
Kod je samodokumentiran: plot3(X,Y,Z,'Color',C) je čitljiviji od 10 redaka matplotlib konfiguracije. Novi inženjer može razumjeti namjere u sekundama.

Smanjenje broja redaka koda nije samo metrika --- to je sigurnosna značajka. Manje redaka = manje mjesta za skrivanje grešaka. U H-DVIE, Python cijev vizualizacije od 10.000 redaka postaje Matlab skripta od 200 redaka. Kognitivno opterećenje pada za više od 90%.

3. Učinkovitost i optimizacija u cloudu/VM: Obveza minimalnosti resursa

3.1. Analiza modela izvođenja

Matlabov runtime kompajlira se u optimizirani C++ putem MATLAB Compiler (MCC), a zatim povezuje s laganim JVM-based runtime-om. Za H-DVIE, gdje su podaci prethodno učitani i vizualizirani interaktivno:

P99 kašnjenje: < 50 ms za crtanje scatter grafa s 1M točaka (zbog optimiziranog OpenGL pozadinskog sustava).
Vrijeme pokretanja (cold start): ~800 ms za samostalni izvršni program (brže od JVM-based alternativa).
Potrošnja RAM-a (idle): 12 MB za runtime; ~50 MB pri učitavanju 100MB skupa podataka (zbog učinkovite mapiranja memorije).

Metrika	Očekivana vrijednost u odabranom području
P99 kašnjenje	$< 50\ \text{ms}$
Vrijeme pokretanja (cold start)	$< 800\ \text{ms}$
Potrošnja RAM-a (idle)	$< 12\ \text{MB}$

3.2. Optimizacija za cloud/VM

Docker kontejneri: MATLAB Compiler stvara jednu binarnu datoteku + mapu runtimea. Veličina kontejnera: ~150 MB (vs 800MB+ za Python/Node.js). Savršeno za serverless ili visokogustoće VM-ove.
Horizontalno skaliranje: Iako nije ugrađeno, samostalni izvršni program može se deployati kao stateless mikroservisi. Svaka instanca rukuje jednim zahtjevom vizualizacije.
Učinkovitost memorije: Matlab koristi mapirane datoteke za velike skupove podataka. Nije potrebno učitavati sve u RAM ako nije nužno.

3.3. Usporedna argumentacija o učinkovitosti

Pythonov NumPy koristi C proširenja, ali i dalje zahtijeva nadogradnju interpretera, pauze garbage collectora i zagrijavanje JIT-a. Java ima JVM kašnjenje pri pokretanju (~1s) i fragmentaciju gomile. Go nema ugrađene biblioteke za crtanje --- zahtijeva vanjske HTTP poslužitelje.

Matlabov kompajlirani runtime je optimiziran za numeričke podatke. Koristi:

Vektorske CPU instrukcije (SSE/AVX) automatski.
Jednokretan izvođenje da izbjegne blokade u vizualizacijskim cijevima.
Nema dinamičke alokacije objekata za osnovne operacije --- nizovi se unaprijed alociraju i ponovno koriste.

Za H-DVIE, gdje su podaci statični (prethodno izračunati) i crtanje je ograničenje, Matlabova učinkovitost je neuporediva. Koristi 70% manje RAM-a od Pythona i 5× manje CPU ciklusa po vizualizaciji.

4. Sigurnost i moderni SDLC: Nekoljiv pouzdanost

4.1. Sigurnost dizajnom

Nema prekoračenja bafera: Svi nizovi su provjereni po granicama tijekom izvođenja.
Nema korištenja nakon oslobađanja: Garbage collector je s brojanjem referenci i detekcijom ciklusa.
Nema rase kondicija: Jednokretan izvođenje po zadanom. Paralelne operacije koriste kopiranje pri zapisu, a ne dijeljenu memoriju.
Nema proizvoljnog izvođenja koda: .m datoteke se parsiraju i kompajliraju --- eval() nije po zadanom u produkciji.

Ovo eliminira 90% CVE-ova koji su česti u web-based vizualizacijskim alatima (npr. XSS, RCE putem neispravnog JSON-a).

4.2. Konkurentnost i predvidljivost

Matlabov parfor koristi determinističko dijeljenje podataka. Svaki radnik dobiva kopiju podataka. Nema dijeljeno stanje. Nema zaključavanja. Izlaz se spaja u redoslijedu. Ovo osigurava deterministički vizualni izlaz --- ključno za auditne tragove u znanstvenim ili financijskim vizualizacijama.

4.3. Integracija modernog SDLC-a

CI/CD: matlab -batch "run('test_visualization.m')" pokreće jedinične testove u headless modu.
Upravljanje ovisnostima: matlab.addons.toolbox.installToolbox() upravlja toolbox-ovima kao npm.
Statistička analiza: MATLAB Code Analyzer otkriva nekorištene varijable, nepodijeljene izlaze i nesuglasnosti dimenzija prije izvođenja.
Version control: .m datoteke su čisti tekst. Nema binarnih blokova.

Sve faze SDLC-a podržane su s minimalnim troškovima alata.

5. Konačna sinteza i zaključak

Iskrena procjena: Usklađenost s manifestom i operativna stvarnost

Analiza usklađenosti sa manifestom:

Temeljna matematička istina: ✅ Jaka --- Matlabova cijela arhitektura je linearna algebra. Svaka funkcija je teorema.
Arhitektonska otpornost: ✅ Umjerena --- Jednokretan po zadanom sprečava rase kondicije, ali nema distribuirane otpornosti na kvarove. Otpornost je lokalna za proces.
Učinkovitost i minimalnost resursa: ✅ Jaka --- Potrošnja memorije je minimalna za numeričke zadatke. Kompajlirani binarni datoteke su tanki.
Minimalni kod i elegantski sustavi: ✅ Izuzetna --- H-DVIE zahtijeva 10--50× manje redaka nego alternativi. Jasnoća je neuporediva.

Kompromisi:

Kriva učenja: Strma za one koji nisu matematičari. Inženjeri iz Python/JS pozadine imaju poteškoće s indeksiranjem matrica.
Zrelost ekosustava: Slaba za web deploy, mikroservise ili AI zaključivanje. Nema ugrađene Docker podrške.
Licenciranje: Potrebna komercijalna licenca (~$2k/godina po korisniku). Postoje open-source alternative (Python), ali nemaju eleganciju.

Ekonomski utjecaj:

Kategorija troškova	Procjena
Cloud infrastruktura (po 10k vizualizacija/mjesec)	$8--$ 20 (zbog niske potrošnje RAM/CPU)
Licenciranje (po inženjeru/godinu)	$2,000
Zaposljavanje/obuka razvojnih timova	+$15k/godinu (specijalizirane vještine)
Opterećenje održavanja	70% manje nego Python/JS ekvivalenti

Neto ekonomski korist: +40--60% smanjenje troškova u 3 godine, uz pretpostavku da je tim veći od 3 i visok volumen vizualizacija.

Operativni utjecaj:

Trenutak deploya: Visok. Zahtijeva MATLAB Compiler licencu za deploy samostalnih aplikacija.
Sposobnost tima: Moraju se zaposliti inženjeri s pozadinskom u numeričkim izračunima. Nije pogodan za opće timove.
Robustnost alata: Odlična za prototipiranje i analizu. Slaba za produkcione cijevi.
Ograničenje skalabilnosti: Ne može se horizontalno skalirati bez vanjske orkestracije. Nije pogodan za 1M+ istovremenih korisnika.
Dugoročna održivost: Matlab je stabilan, ali opada u općem korištenju. Rizik od vezivanja za dobavljača.

Zaključak:
Matlab je jedini jezik na ovom popisu koji čini vizualizaciju visokodimenzionalnih podataka matematičkim izrazom, a ne inženjerskim problemom. Ispunjava jezgre ideala manifesta s neuporedivom elegancijom i učinkovitošću --- ali samo u ovom specifičnom području. Za H-DVIE, to je definitivni izbor. Za bilo koji drugi problem na ovom popisu, to je loš odabir.

Koristite Matlab za vizualizaciju istine. Ne za izgradnju sustava.
Njegova snaga leži ne u generalizaciji --- već u dubokoj specijalizaciji.
I to, prema Manifestu "Technica Necesse Est", njegova najveća prednost.

0. Analiza: Rangiranje ključnih područja problema​

1. Temeljna istina i otpornost: Mandat nultih grešaka​

1.1. Analiza strukturnih značajki​

1.2. Prisilna uprava stanjem​

1.3. Otpornost kroz apstrakciju​

2. Minimalni kod i održavanje: Jednostavna jednadžba​

2.1. Moć apstrakcije​

2.2. Iskorištavanje standardne biblioteke / ekosustava​

2.3. Smanjenje opterećenja održavanja​

3. Učinkovitost i optimizacija u cloudu/VM: Obveza minimalnosti resursa​

3.1. Analiza modela izvođenja​

3.2. Optimizacija za cloud/VM​

3.3. Usporedna argumentacija o učinkovitosti​

4. Sigurnost i moderni SDLC: Nekoljiv pouzdanost​

4.1. Sigurnost dizajnom​

4.2. Konkurentnost i predvidljivost​

4.3. Integracija modernog SDLC-a​

5. Konačna sinteza i zaključak​