Применение методов машинного обучения в системах хранения данных (Светлана Лазарева, SECR-2015) — различия между версиями
Материал из 0x1.tv
StasFomin (обсуждение | вклад) (Новая страница: «== Аннотация == ;Докладчик: {{Speaker|Светлана Лазарева}} <blockquote> </blockquote> == Видео == {{vimeoembed||800|450}} …») |
StasFomin (обсуждение | вклад) |
||
== 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|}} --> == 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.secr.ru/program/submitted-presentations/automatic-request-analyzer-for-qos-enabled-storage-system Страница доклада на сайте конференции] <references/> [[Category:SECR-2015]] <!-- --> |
Версия 13:57, 21 ноября 2015
Содержание
Аннотация
- Докладчик
- 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
Слайды
Примечания и отзывы