ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ПРИ АНАЛИЗЕ СТАТИСТИКИ ДЛЯ К… · LibMeta · SciLib
IMT journal IMT journal articlePublicationAcademic article

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ПРИ АНАЛИЗЕ СТАТИСТИКИ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ РАБОЧЕЙ НАГРУЗКИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ПРЕДПРИЯТИЯ

http://libmeta.ru/object/imt_pub_36

Abstract

В работе рассматривается применение методов машинного обучения при анализе данных мониторинга рабочей нагрузки баз данных. Предлагается подход к кластеризации запросов, в ыполняемых в базе данных на основе вводимого коэффициента, отражающего отношение проделанной работы к возвращаемому результату. Приводится пример анализа истории нагрузки с использованием тепловых карт и рассматривается соотношение параметров сложности фак тических запросов с введенным коэффициентом.

Данные

pages0-8
year2018
pageEnd8
pageStart0

author

Петунин Сергей Александрович Вербов Денис Валерьевич Лавринчук Роман Владимирович

topic

Машинное обучение Классификация АНАЛИЗ ДАННЫХ Статистика оптимизация sql запросов информационные системы машинное обучение классификация статистика базы данных 658.2

cites

Multiple Buffer Pools and Dynamic Resizing of Buffer Pools in PostgreSQL Oracle9i Database Performance Guide and Reference, Release 1(9.0.1), Part# A875… Oracle's Self-Tuning Architecture and Solutions SQL Query Dissembler – A Self Optimizing Autonomic System Towards workload-aware DBMSS: identifying workload type and predicting its chan… Автоматизация статического и динамического анализа информационных систем в усло… Анализ факторов, влияющих на выбор методов интеграции, с позиций производительн… Введение в статистическое обучение с примерами на языке R Automatic database management system tuning through large-scale machine learning Automatic diagnosis of performance problems in database management systems Методика начального анализа рабочей нагрузки вычислительных кластеров Официальный сайт R-проекта +2

references

Multiple Buffer Pools and Dynamic Resizing of Buffer Pools in PostgreSQL Oracle9i Database Performance Guide and Reference, Release 1(9.0.1), Part# A875… Oracle's Self-Tuning Architecture and Solutions SQL Query Dissembler – A Self Optimizing Autonomic System Towards workload-aware DBMSS: identifying workload type and predicting its chan… Автоматизация статического и динамического анализа информационных систем в усло… Анализ факторов, влияющих на выбор методов интеграции, с позиций производительн… Введение в статистическое обучение с примерами на языке R Automatic database management system tuning through large-scale machine learning Automatic diagnosis of performance problems in database management systems Методика начального анализа рабочей нагрузки вычислительных кластеров Официальный сайт R-проекта +2

keyword

оптимизация sql запросов информационные системы машинное обучение классификация статистика базы данных

UDC

658.2

in journal

Information and mathematical technologies in science and management

published in

ИМТ № 3(11) / 2018

part of

Information and mathematical technologies in science and management ИМТ № 3(11) / 2018

in abstract

АНАЛИЗ ДАННЫХ

mentions concept

Машинное обучение Классификация АНАЛИЗ ДАННЫХ Статистика

in keywords

Машинное обучение Классификация Статистика

has fragment

36_0 36_1 36_10 36_11 36_12 36_2 36_3 36_4 36_5 36_6 36_7 36_8 +1

Входящие связи

← contains article · 1
Information and mathematical technologies in science and management
← fragment of · 13
36_0 36_1 36_10 36_11 36_12 36_2 36_3 36_4 36_5 36_6 36_7 36_8 ещё 1
← Contains · 1
Information and mathematical technologies in science and management
← has part · 1
Information and mathematical technologies in science and management

Внешние ссылки