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

Материал из 0x1.tv

Версия от 17:22, 5 сентября 2019; StasFomin (обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)

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:107   Comments:0