Применение методов машинного обучения в системах хранения данных (Светлана Лазарева, SECR-2015) — различия между версиями

Материал из 0x1.tv

(Batch edit: replace PCRE (\n\n)+(\n) with \2)
 
(не показано 12 промежуточных версий этого же участника)
== Аннотация ==
;Докладчик: {{Speaker|Светлана Лазарева}}
<blockquote>
В докладе будет рассказано об анализаторе входящего трафика к системе хранения данных, основанном на методах машинного обучения.

Анализатор распознает паттерны нужных/важных приложений и передает данную информацию системе QoS и/или модулю упреждающего чтения.
Данная технология позволяет повысить пропускную способность СХД и уменьшить латентность запросов — основные характеристики производительности системы хранения данных. Анализатор является независимым модулем и может быть выключен или включен по желанию клиента.
</blockquote>


== Видео ==

{{vimeoembed|143683490|800|450}}

{{youtubelink|KegyunHvb3c}}{{letscomment}}

== Слайды ==
[[File:Применение методов машинного обучения в системах хранения данных (Светлана Лазарева, SECR-2015).pdf|left|page=-|256px]]

{{----}}
== Примечания и отзывы ==
<!-- <blockquote>[©]</blockquote> -->

* [http://2015.secrus.ruorg/lang/ru/program/submitted-presentations/automatic-request-analyzer-for-qos-enabled-storage-system Страница доклада на сайте конференции]

<references/>

 <!-- -->



{{stats|disqus_comments=0|refresh_time=20219-08-19T19:29:1431T18:00:36.714359562550|vimeo_comments=0|vimeo_plays=802|youtube_comments=0|youtube_plays=278}}

[[Категория:SECR-2015]]
[[Категория:Machine Learning]]
[[Категория:Хранение данных]]

Текущая версия на 12:22, 4 сентября 2021

Аннотация

Докладчик
Светлана Лазарева.jpg
Светлана Лазарева

В докладе будет рассказано об анализаторе входящего трафика к системе хранения данных, основанном на методах машинного обучения.

Анализатор распознает паттерны нужных/важных приложений и передает данную информацию системе QoS и/или модулю упреждающего чтения. Данная технология позволяет повысить пропускную способность СХД и уменьшить латентность запросов — основные характеристики производительности системы хранения данных. Анализатор является независимым модулем и может быть выключен или включен по желанию клиента.

Видео

on youtube

Посмотрели доклад? Понравился? Напишите комментарий! Не согласны? Тем более напишите.

Слайды

Применение методов машинного обучения в системах хранения данных (Светлана Лазарева, SECR-2015).pdf Применение методов машинного обучения в системах хранения данных (Светлана Лазарева, SECR-2015).pdf Применение методов машинного обучения в системах хранения данных (Светлана Лазарева, SECR-2015).pdf Применение методов машинного обучения в системах хранения данных (Светлана Лазарева, SECR-2015).pdf Применение методов машинного обучения в системах хранения данных (Светлана Лазарева, SECR-2015).pdf Применение методов машинного обучения в системах хранения данных (Светлана Лазарева, SECR-2015).pdf Применение методов машинного обучения в системах хранения данных (Светлана Лазарева, SECR-2015).pdf Применение методов машинного обучения в системах хранения данных (Светлана Лазарева, SECR-2015).pdf Применение методов машинного обучения в системах хранения данных (Светлана Лазарева, SECR-2015).pdf Применение методов машинного обучения в системах хранения данных (Светлана Лазарева, SECR-2015).pdf Применение методов машинного обучения в системах хранения данных (Светлана Лазарева, SECR-2015).pdf

Примечания и отзывы



Plays:110   Comments:0