В данном исследовании группа ученых из ВШЭ моделируют производительность систем хранения данных, используя вероятностный подход. Они рассматривают различные компоненты — кэш, SSD, HDD, — собирают показатели IOPS и задержки при разных конфигурациях и нагрузках, а затем обучают свои модели CatBoost и Normalizing Flow. Авторы демонстрируют, что этот подход не только предсказывает средние значения, но и охватывает всё распределение метрик, что особенно важно для оценки неопределенности и сценариев «цифрового двойника». Исследователи также проверяют надежность предсказаний с помощью известных зависимостей и отмечают, что полученные результаты тесно соответствуют реальным измерениям, превосходя простые методы вроде kNN. Данная методика может быть применена для анализа производительности, оптимизации настроек и предиктивного обслуживания систем хранения данных. Вклад авторов не ограничивается выбранным подходом: они также предоставляют открытый доступ к набору данных, использованному в исследовании. Найти его можно в репозитории с кодом. Работа может быть полезна ML-инженерам и DS-специалистам.
В данном исследовании группа ученых из ВШЭ моделируют производительность систем хранения данных, используя вероятностный подход. Они рассматривают различные компоненты — кэш, SSD, HDD, — собирают показатели IOPS и задержки при разных конфигурациях и нагрузках, а затем обучают свои модели CatBoost и Normalizing Flow. Авторы демонстрируют, что этот подход не только предсказывает средние значения, но и охватывает всё распределение метрик, что особенно важно для оценки неопределенности и сценариев «цифрового двойника». Исследователи также проверяют надежность предсказаний с помощью известных зависимостей и отмечают, что полученные результаты тесно соответствуют реальным измерениям, превосходя простые методы вроде kNN. Данная методика может быть применена для анализа производительности, оптимизации настроек и предиктивного обслуживания систем хранения данных. Вклад авторов не ограничивается выбранным подходом: они также предоставляют открытый доступ к набору данных, использованному в исследовании. Найти его можно в репозитории с кодом. Работа может быть полезна ML-инженерам и DS-специалистам.
In recent times, Telegram has gained a lot of popularity because of the controversy over WhatsApp’s new privacy policy. In January 2021, Telegram was the most downloaded app worldwide and crossed 500 million monthly active users. And with so many active users on the app, people might get messages in bulk from a group or a channel that can be a little irritating. So to get rid of the same, you can mute groups, chats, and channels on Telegram just like WhatsApp. You can mute notifications for one hour, eight hours, or two days, or you can disable notifications forever.
Telegram Be The Next Best SPAC
I have no inside knowledge of a potential stock listing of the popular anti-Whatsapp messaging app, Telegram. But I know this much, judging by most people I talk to, especially crypto investors, if Telegram ever went public, people would gobble it up. I know I would. I’m waiting for it. So is Sergei Sergienko, who claims he owns $800,000 of Telegram’s pre-initial coin offering (ICO) tokens. “If Telegram does a SPAC IPO, there would be demand for this issue. It would probably outstrip the interest we saw during the ICO. Why? Because as of right now Telegram looks like a liberal application that can accept anyone - right after WhatsApp and others have turn on the censorship,” he says.
