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今晚 7 点半 | SUFS: 存储资源使用量预测服务

线上沙龙 - Paper Reading 第 6 期营业啦

本期直播看点

本期论文>>《SUFS: A Generic Storage Usage Forecasting Service ThroughAdaptive Ensemble Learning》


论文提出了一个增强的 LSTM 神经网络和自适应的模型集成算法，为不同的存储系统提供统的存储资源使用量预测服务，该方法的准确率在多个真实生产环境的存储系统中得到了验证。

为什么选择本期主题?


用户在不同存储系统中的存储资源使用策略千差万别，常见的时间序列预测模型难以对资源使用量做出准确预测。这样会存在：


1.若预测偏高，几余的存储资源会造成不必要的开销!
2.若预测偏低，存储资源短缺会面临数据无法写入甚至丢失的风险，导致服务不可用。

针对上述问题，本期直播我们邀请了 KaiwuDB 高级研发工程师孙路明博士为大家介绍《SUFS: 存储资源使用量预测服务》。孙博士毕业于中国人民大学，致力于研究人工智能技术驱动的数据库管理系统 (AI4DB) ，在 SIGMOD、ICDE、TKDE 等数据库领域顶级国际会议和期刊发表多篇论文。


我们希望通过本次直播带大家深入学习数据库系统智能运维存储资源预测模块的内容，帮助大家能够准确预测资源使用量，减少不必要的花费和风险。

点击下方链接进入 B 站直播间，今晚 7:30，我们不见不散 ↓↓↓

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