Рубрика «вероятностная модель»

MCMC-методы и коронавирус: часть первая, вступительная - 1

Привет, коллеги! Сто лет не писал на Хабр, но вот время настало. Весной этого года я вёл курс «Advanced ML» в Академии больших данных Mail.ru; кажется, слушателям понравилось, и вот сейчас меня попросили написать не столько рекламный, сколько образовательный пост об одной из тем моего курса. Выбор был близок к очевидному: в качестве примера сложной вероятностной модели мы обсуждали крайне актуальную (казалось бы… но об этом позже) в наше время эпидемиологическую SIR-модель, которая моделирует распространение болезней в популяции. В ней есть всё: и приближённый вывод через марковские методы Монте-Карло, и скрытые марковские модели со стохастическим алгоритмом Витерби, и даже presence-only data.

С этой темой вышло только одно небольшое затруднение: я начал было писать о том, что я собственно рассказывал и показывал на лекции… и как-то быстро и незаметно набралось страниц двадцать текста (ну ладно, с картинками и кодом), который всё ещё не был закончен и совершенно не был self-contained. А если рассказывать всё так, чтобы было понятно с «нуля» (не с абсолютного нуля, конечно), то можно было бы и сотню страниц написать. Так что когда-нибудь я их обязательно напишу, а сейчас пока представляю вашему вниманию первую часть описания SIR-модели, в которой мы сможем только поставить задачу и описать модель с её порождающей стороны — а если у уважаемой публики будет интерес, то можно будет и продолжить.
Читать полностью »

Привет! Сегодня мы хотели бы поднять проблему нагрузочной балансировки в Облаке, а точнее обсудить новый подход к принятию решения о живой миграции виртуальных машин между хостами, предложенный Дорианом Минаролли, Артаном Мазрекай и Берндом Фрайслебеном в их исследовании «Tackling uncertainty in long-term predictions for host overload and underload detection in cloud computing». Вольный перевод этой статьи мы сегодня публикуем.

Абстрагируясь от особенностей облачных вычислений, данный подход может быть применён при решении проблем нагрузочной балансировки в других системах. Поэтому надеемся, статья будет интересна широкому кругу читателей.

Как принять решение о миграции виртуальных машин между хостами в Облаке - 1

Динамическими рабочими нагрузками в облачных вычислениях можно управлять с помощью живой миграции виртуальных машин с перегруженных или недогруженных хостов на другие узлы для экономии электроэнергии и снижения потерь за нарушение соглашения об уровне обслуживания (SLA). Проблемой является верное определение момента перегрузки хоста в будущем для своевременного проведения живой миграции.
Читать полностью »

Привет! Сегодня мы хотели бы поднять проблему нагрузочной балансировки в Облаке, а точнее обсудить новый подход к принятию решения о живой миграции виртуальных машин между хостами, предложенный Дорианом Минаролли, Артаном Мазрекай и Берндом Фрайслебеном в их исследовании «Tackling uncertainty in long-term predictions for host overload and underload detection in cloud computing». Вольный перевод этой статьи мы сегодня публикуем.

Абстрагируясь от особенностей облачных вычислений, данный подход может быть применён при решении проблем нагрузочной балансировки в других системах. Поэтому надеемся, статья будет интересна широкому кругу читателей.

Балансировка нагрузки в Облаках - 1

Динамическими рабочими нагрузками в облачных вычислениях можно управлять с помощью живой миграции виртуальных машин с перегруженных или недогруженных хостов на другие узлы для экономии электроэнергии и снижения потерь за нарушение соглашения об уровне обслуживания (SLA). Проблемой является верное определение момента перегрузки хоста в будущем для своевременного проведения живой миграции.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js