VMware的分布式资源调度(Distributed Resource Scheduler，DRS),可以动态地分配和平衡计算容量，将硬件资源聚集到逻辑资源池中。 工作原理 要启用预测性的DRS，需要将vCenter Server连接到支持预测性DRS的vROps实例，该实例将监控VM的资源使用模式并生成预测。 虚拟机需求 = Max (当前使用量, 预测的未来使用量) 要考虑当前和未来资源最大的使用量以确保DRS不会削减任何虚拟机的当前需求以支持其未来需求。 对于没有预测的虚拟机，DRS仅根据当前的资源使用情况计算资源需求。 预见间隔 DRS从vROps获得的预测始终是从当前时间开始后的一段时间。 这段时间被称为预测性DRS的“预见间隔”。 本案例研究表明，预测性DRS可以主动迁移VM以适应未来的工作负载峰值。
在性能测试中，需要根据具体的性能需求和系统架构等情况，采用不同的测试策略，其中最常见的策略就有容量测试。这篇文章，就来聊聊容量测试以及容量规划的一些内容。。。一、什么是容量？如何理解？ 三、容量测试容量测试是性能测试里的一种测试方法，它的目的就是测量系统的最大容量，为系统扩容，性能优化提供参考，节省成本投入，提高资源利用率。 2、容量规划四步走①、业务流量预估阶段：通过分析历史数据以及实时的线上监控，预估未来某个时间点或者某个业务可能会有多少多少的流量冲击；②、系统容量评估阶段：根据具体的业务场景，分析每个业务场景的流量配比 ，然后计算每个业务大概需要多少服务节点来提供可靠稳定的性能支撑；③、系统容量测试阶段：通过全链路压测或者PATUAT环境的压测，来模拟真实的业务场景，确定每个服务节点的具体性能表现，进行针对性的调整；④ 、流量分配调整阶段：根据压测的结果，设定限流、服务降级等系统保护措施，来预防当实际流量超过系统所能承受的最大流量时，系统无法提供服务；3、扩容手段①、垂直扩容升级服务的硬件配置，让单个服务节点的容量更大
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容量推荐引擎：基于吞吐量和利用率的预测缩放 本文介绍了一种容量推荐模型，实现方式相对相对比较简单，且已在Uber内部使用，可以依照文中的方式开发一版容量推荐系统。 该模型提供了黄金指标和服务容量之间的对应关系。通过反应性预测，CRE可以基于线性回归模型和峰值流量估算出区域服务的容量。除了容量，分析报告还可以告诉我们不同区域服务的特性和性能回归。 通过将资源分配引入预测模型，就可以将指标与服务容量关联起来。CRE使用吞吐量和资源分配时序数据来构造线性回归模型。 使用时序分解结果，CRE可以为大多数服务提供可靠的预测。 图２吞吐量分解结果 定义目标利用率 目标利用率(UtilizationTarget)是CRE中用来推导容量数值的一个信号。 为了有效利用资源，应该尽量提高利用率，以便为未预测到的情况预留一部分缓冲余地。正常情况下，每天的流量不会超过目标利用率。
生成对抗网络（GAN）擅长图像生成，该论文提出基于GAN的自动容颜老化的方法。在此之前，大多数工作用GAN来改变面部属性。 而本工作强调的是在老化的容颜中保留原来的个性特征，为此，提出潜在向量的“个性保留”优化方法。通过最新的人脸识别和年龄估计解决方案对生成的衰老和恢复年轻的人脸图像进行客观评估，表明该方法极具潜力。 ? 在CAAE中，首先通过卷积编码将人脸映射到潜在向量，然后通过反卷积的生成器将向量投影到以年龄为条件的人脸流形。潜在向量保留个性化的面部个性身份特征。 面部衰老和年轻化主要有两个问题：1）缺少年龄顺序序列的训练数据；2）如何同时渲染老龄面容和保留个性（身份）。 此外，还提出了CycleGAN的变体（并协同预训练的年龄预测模型），当期望的年龄差异较小时，该变体模型表现更好。 上述两方法具有互补性，而它们的融合对于任何期望水平的老化效果都表现良好。
引题：定性预测方法是一种依靠人的主观判断预测未来的方法。这种方法不可能提供有关事件的确切的定量的概念，而只能定性的估计某一事件的发展趋势、优劣程度和发生的概率。 预测是否准确完全取决于预测者的知识和经验。进行定性预测时，虽然为了汇总个人意见和综合的说明问题，也需将定性的资料进行量化，但并不改变这种方法的性质。定性预测一般用于对缺乏历史统计资料的事件进行预测。 定性预测方法的主要用途是：在定量分析之前首先进行定性分析，明确发展趋势，为定量分析做准备工作；在缺乏定量预测的数据时，直接进行预测；与定量分析方法结合使用，以提高预测的可靠程度；对定量预测的结果进行评价 他们的主要做法是：(1) 按性能、质量、信誉调整了各种照相机的价格，作为调查标价。(2) 准备好印有照相机型号的调查表格。调查内容有：买哪种？准备何时买（今年、后年）？本人职务、年龄。用选择法填表。 调查内容：把销售量分为三个档次，3万件以下，3万件～5万件，5万件以上。要求填写销售量在各个档次的可能性（所填写的3个数字之和必须等于1）。
没事玩了一下matlab 发现现在网上的代码都是一组数据预测 所以我就写个批量数据的预测 顺便学习下matlab ----------------------------------我是快乐的分割线-- x(0)1+x(0)2+x(0)3 … 3、最终目的是为了构造预测方程： ? ------- 为了批量对多组数据进行预测 所以加入了一个打开excel： %读取excel的数据，data = xlsread(filename, sheet, range) data=xlsread ; for i = 1:m z=0; x=data(i,:); %下面的全部内容都在这个循环里面进行 %注意下面的那个end %每一行的长度 n=length (data); for j = 1:n z = z + x(j); be(j,:)=z; end %matlab的变量定义好乱，可以随便定义，都是局部变量
斯坦福大学的研究人员最近开发了一种基于深度学习的系统，可以通过卫星图像预测大豆产量。 研究人员在他们的论文中指出，“在收获季节之前准确预测发展中国家的作物产量对于预防饥荒，改善粮食安全和农业的可持续发展至关重要，现有技术昂贵且难以扩展，因为它们需要收集本地的调查数据。 这个系统的独特之处在于，神经网络预测了阿根廷和巴西的作物产量，但只接受过来自美国的数据训练。 ? 研究人员表示，“我们的工作在使用深度学习技术预测阿根廷大豆作物产量方面取得了成果。 我们还通过迁移学习方法以较少量的数据预测巴西大豆收成，从而取得了令人满意的结果。” 该团队解释说，“通过使用转移学习提高数据有限地区预测性能的能力令人兴奋，因为这些地区特别受益于成本低，可靠的作物预测工具。” 研究人员将把这种方法的扩展到发展中国家的新区域。
容量预估指的是，在接口尚未上线之前，对接口进行一个前置性的评估，预测接口可能承受的压力，来做接口测试的标准，确保服务上线后能够承受线上流量的压力。所以这是非常重要且必不可少的步骤。 通过在项目中的积累，我们从“凭直觉”预估的方式，到最后精细化理论化容量预估方式，解决了容量预估的难题。 【容量预估的困难】 容量预估的主要困难在于，在上线前，由于服务尚未上线甚至尚未开始开发，是无法通过压测接口获得相关数据的；在上线后，也无法确保现在的容量是足够承载各种意外流量发生的。 【“凭直觉”的预估方案】 在压测最开始的时候，我们使用的是“凭直觉”式的解决方案。 通过上面两个原则和数据，就可以推算出接口预估的QPS值。 比如，一个非集中式访问的接口预测有100万的PV，其整个访问周期是3周。
一提到量化（quant）大家往往想到的是投资界的专有名词，但本质上量化是一种科学的思维范式。我所认为的量化思维，是通过定量化观测建立可预测性框架的一种认知范式。 量化思维在科学界一直扮演着非常重要的地位，即所谓的计量、测试相关的试验科学，通过实证发现规律，对规律进行重复确认，再用于预测未来。可以说，基于量化思维的可预测性规律研究贯穿了西方科学发展的整个历程。 不过需要澄清一点，我认为好的量化思维不应该狭义的说是精确，因为很多现实问题是模糊、不确定、不完备的，因此，基于事实的直觉性判断、容忍模糊化和不确定的量化更加重要，这也是当下智能技术所关注的重点问题。 因此，大数据、知识图谱等技术给出了量化可预测性的基础，非线性的智能建模方法给出了量化可预测性的实现路由，最终再通过可视化等手段进行展示。 一种框架：需要首先学习量化可预测性框架思维，整体来说是一种目标设定、行动计划和结果预测、最优行动选择、反馈优化目标和“行动-结果预测模型”的框架，这个可以重点参考强化学习框架，我认为是一种非常好的量化思维范式
p=6289 在我今天参与的一个讨论中，提出了一个问题，即在具有单个连续预测器的线性回归模型中R平方如何/是否取决于预测变量的方差。这个问题的答案当然是肯定的。 我们首先从具有非常大的样本大小的线性模型中模拟数据： n < - 10000 x < - 100 * runif（n） y < - x + rnorm（n） 我们有： ? Y对X，对X没有限制 拟合相应的线性模型证实了这一点： summary(lm(y~x)) Call: lm(formula = y ~ x) Residuals: Min 1Q
预期线上有X的流量下，希望系统在安全水位下具有Y的处理能力； 假设线上出现某种情况导致Xmax，那希望系统的Y可以水平扩展以应对； 如何测试容量？ 假设线上预期流量为X，所需容量为Y，容量测试的预期指标为Z，那么：Y=X/Z。 性能测试从零开始实施指南——容量评估篇》中已做过详细介绍，这里不多做赘述。 ； 容量规划落地四步走 明确预期的指标和流量模型 没有明确的预期指标就是耍流氓； 流量模型很重要，类似漏斗的转化模型； 知道单点容量和扩容边际递减比率 线下单机单接口单服务压测很有必要； 理论上可以无限水平扩容 ； 线下性能基线日常化和线上流量巡检日常化 测试如何做好容量规划 性能基线（参考文章：性能测试体系建设之路） 基准测试（参考文章：聊聊性能测试中的基准测试） 团结协作（和运维&DBA&基础架构打好关系
什么是兼容性测试？ 简单点就是特指程序在特定条件下的运行环境是否能够正常运行，前后端有无功能以及界面UI上的异常 兼容性测试分类 操作系统兼容性测试 Windows XP、Windows7、Mac、Linux 浏览器兼容性测试 新版本 老版本 数据兼容性测试 需要验证数据在新老版本的读写 分辨率兼容性测试 作用点：验证产品在不同分辨率下UI展示有无异常缺失 主流：1024×768、1280×1024、1440×900、1600 ×900、1920×1080 兼容性测试工具 浏览器兼容性测试 IETester、SuperPreview、selenium（自动化模拟浏览器端用户操作） 分辨率兼容性测试 谷歌插件：Resolution Test 首图模糊，请关注本公众号，后台回复"6" 获取兼容性高清原图 专注测试技术研究、实践、分享、交流，欢迎关注。
在这里我并不会提供了一个列表出来给你，我主要还是想分享小程序的运行环境对兼容性的一些影响。 也就意味着，在实际的小程序测试时，必须要根据所采用的技术语言的版本以及小程序基础库等因素来决定如何开展小程序的兼容性测试。 https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/devtools/project.html#项目设置 开发者可以在此选择任意基础库版本，用于开发和调试旧版本兼容问题 对于JS API的差异性支持，可以参见官方文档：https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/guide/runtime/js-support.html 对于渲染问题，可以参见：https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/devtools/project.html#样式补全 综上所示，在规划小程序兼容性测试时
本文3012字，阅读约需8分钟 随着 APP 应用范围越来越广，用户群体越来越大，终端设备的型号也越来越多，移动终端碎片化加剧，使得 APP兼容性测试成为测试质量保障必须要考虑的环节。 APP兼容性的测试主要包含系统兼容、产商ROM 兼容性、屏幕分辨率兼容、网络兼容、其他兼容性几个大类，下面对测试方法逐一进行详细的说明。 5 其它兼容 数据兼容性（不同版本间的数据兼容）； 蓝牙设备兼容性测试 （如果是一款使用蓝牙的应用）； 存储卡兼容性测试（比如文件管理器）； 第三方软件兼容冲突（比如输入法冲突）。 如果测试的app受众用户只有不到万，日活月活很低的产品比如中小银行app、房产交易app,个人认为没有必要投入大量的金钱去兼容全部的机型。 ③测试及开发童鞋需要对主流手机及ROM更新保持较高的质量敏感性，时刻关注厂商升级资讯和特性，一旦有更新，需要测试线上APP兼容适配情况，快速应变，及时适配到主流机型和ROM。
所以，一提到容量预估，大家可能第一时间想到的是，这是大公司的事，我们这种小系统不用考虑这个问题。 这说法其实不太对。 正如前面所说，得到这个结果不是简单的做除法，因为这不是一个线性关系。 所以，我们需要动手进行验证。 你可以通过分别压测1台、2台、3台、……，不同数量的服务器，得到下面这样的一个曲线。 到这里你就完成了整个容量预估工作的5个步骤。 其实最终得到的数据还有一些其他作用。比如，设置程序的线程数量、配置web容器（nginx、tomcat、iis）等等。 这次呢，Z哥先和你聊了一下容量预估的意义。 然后，分享了我自己做容量预估的思路，通过5步法来实现。 得到业务的流量指标 通过调用比例获得相关接口的性能指标 根据历史数据进行校准 根据衰减曲线得到预估的节点数量 预留一些弹性空间 希望对你有所帮助。
线性回归是机器学习中的概念，线性回归预测算法一般用以解决“使用已知样本对未知公式参数的估计”类问题。 总而言之，逻辑回归是线性回归的一种，线性回归是回归的一种。 二、线性回归模型经常是有效的 线性回归有什么用？ 答：线性回归的预测模型虽然是一元线性方程，但现实中很多应用场景符合这个模型。 答：很多应用场景不能够使用线性回归模型来进行预测，例如，月份和平均气温，平均气温并不随着月份的增长呈线性增长或下降的趋势。 答：最小二乘法适用于任意多维度的线性回归参数求解，它可求解出一组最优a，b，c解，使得对于样本集set中的每一个样本data，用Y=f(X1,X2,X3,…)来预测样本，预测值与实际值的方差最小。 五、总结 逻辑回归是线性回归的一种，线性回归是回归的一种 线性回归可以用在预测或分类，多维度(feature)线性问题求解上 可以用最小二乘法，梯度下降法求解线性预测函数的系数 梯度下降法的核心步骤是：
我会先从子项开始，然后介绍我们怎么做预测性扩展，谈谈在这个预测性扩展中我们尝试过的一些算法。 ? 如何实现预测性伸缩 如果大家经常关注 KubeCon，我记得负责人提过他们不会支持预测性。接下来我将介绍我们的修改逻辑，实现支持一个预测性的分组。 为了实现这点，首先我们会设计统一的 Interface，使得预测模型只需要预测接下来会需要多少 Pod。预测算法需要统一接口，根据时间、当前 Pod 的资源用量，输出需要进行扩展的 Pod。 预测算法 我们先从一个简单的线性模型看起。我们根据当前用户资源的使用情况，乘上一定系数作为当前需要准备的资源用量。 这种线性模型不符合我们的实际期望，所以虽然简单但是不合理。 接下来，我们再试着用一些传统统计学方法去做这种预测。
案件回顾 饭团销售额下滑 现有冰激凌店一年的历史销售数据 数据包括单日的销售量、气温、周几（问题：如何用这些数据预测冰激凌的销量？） 模拟实验与分析 将数据存储为csv格式，导入python。 下面用回归分析的方法，通过气温来预测冰激凌销量。 所以，当气温为25度时，预测的销售量为5.2*25+57.2=187.52，约188个。 几个小概念 回归分析：预测数据时的简便手法。 在此例中，销售量为反应变量，也叫因变量，气温为解释变量，也叫自变量。虽然影响销售量的因素除了气温外还有很多，但回归分析中我们要把现实情况简化并公式化，这个过程叫做建模。 本例中只用1个解释变量进行模型化称为一元线性回归，如果反应变量同时受到多个解释变量的影响，称为多元线性回归。 后台回复“冰激凌”，可获得本例中数据 ---- 机器学习养成记
天池-半导体质量预测 最近跟着做天池的比赛,将比赛过程中遇到的问题记录如下: 1.特征的选择? 多维降到了3400多维. 4.特征中存在全为NaN值的,也去掉这些列 总结:数据清洗过后,总的特征维数维3342维;随机森林MSE为:0.03612 2)特征选择: 嵌入式: 根据模型来分析特征的重要性, Boosting Decision Tree,GBDT利用加法模型和前向分步法实现学习的优化过程.GBDT是一个基于迭代累加的决策树算法，它通过构造一组弱的学习器（树），并把多颗决策树的结果累加起来作为最终的预测输出 并行计算 xgboost的训练速度远远快于传统的GBDT,10倍量级. 这一步很粗糙,改进: 1) 加入object的列 2)特征维数继续筛减:可以试一下PCA降维 3)时间列属性的加入 2.模型的选择:单模型线性回归线下mse:0.0388左右,而线上为0.0446.之前用随机森林回归预测
预测分为两步，先估算1亿元的日交易额对应的BEX币的价值，再估算BEX平台的交易量，两者相乘计算出BEX的价格。 因此，这个解禁导致数量增加的因素不影响单币分红的计算，仍为0.073元。 同样道理，只要众筹超过最低限额众筹成功，众筹具体数量也不影响上述计算。 500亿美元交易量，即交易量占资产总额5%。根据coinmarketcap.com 数据计算，交易量占资产总额6%，BEX白皮书取5%是比较合理的。 “预计 2020 年 BEX 平台上区块链资产日交易量将突破 30 亿美元。”分析：500亿美元总交易量，BEX交易 30 亿美元，占到全球区块链交易的6%，这个取值有点积极了。 因此，这个币价的预测只能是一个非常粗糙的预测，实际币价的变化会严重依赖于业务开拓情况。同时，估算是对价值的估算，现实中市场价格会受情绪和环境因素影响，价格会有极大的波动。
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