オンラインサロン～論文朗読会フェーズ6開催中～
今回の生放送のハイライト
本号の論文 >> 「SUFS: 適応型アンサンブル学習による汎用ストレージ使用量予測サービス」
この論文では、さまざまなストレージ システムに統合されたストレージ リソース使用量予測サービスを提供するための、強化された LSTM ニューラル ネットワークと適応モデル統合アルゴリズムが提案されており、この方法の精度は実際の運用環境の複数のストレージ システムで検証されています。
なぜこのトピックを選んだのでしょうか?
ユーザーは、さまざまなストレージ システムでストレージ リソースを使用するためのさまざまな戦略を持っており、一般的な時系列予測モデルでリソースの使用量を正確に予測することは困難です。これは存在します:
1. 予測が高すぎる場合、過剰なストレージ リソースにより不要なオーバーヘッドが発生します!
2. 予測が低すぎる場合、ストレージ リソースが不足すると、データの書き込みに失敗したり、場合によっては損失が発生したりして、サービスが利用できなくなるリスクに直面します。
上記の問題に対応するため、今回のライブ配信では、KaiwuDB のシニア R&D エンジニアである Sun Luming 博士をお招きし、「SUFS: ストレージ リソース使用量予測サービス」について紹介していただきました。孫博士は中国人民大学を卒業し、人工知能技術を活用したデータベース管理システム (AI4DB) の研究に専念しており、SIGMOD、ICDE、そしてTKDE。
このライブ ブロードキャストを通じて、データベース システムのインテリジェントな運用およびメンテナンスのストレージ リソース予測モジュールの内容について詳しく学んでいただき、リソースの使用量を正確に予測し、不必要なコストとリスクを削減できることを願っています。
下のリンクをクリックしてステーション B の生放送ルームにお入りください。今夜 7:30 にお会いしましょう↓↓↓