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用Tensorflow搭建预测磁盘性能的机器学习模型

前言:这篇文章的内容是去年上家公司参加部门code hackthon活动上运用了一些简单的Tensorflow机器学习模型,做的一个预测磁盘性能的小工具。因为和现在所做的行业和工作内容有些一定差距,就不详述应用的详细场景。google今年的开发者大会上定位所有的方向主攻“AI First”,相信机器学习将来会越来越多的提高大家的工作效率,也希望以后能用机器学习来给业务赋能。 背景:企业级存储器在目前应用在众多银行和大企业中,目前主流的存储,底层介质依然还是性价比高的磁盘(价格便宜,容量大),不过由于flash的强势崛起,新的中高端存储会越来越多的使用flash做为其存储介质。在实际使用中,不同企业在存储数据的时候应用场景不一样,有些是频繁,小批量;有些是单次大文件;有些是无规律的写入大小数据。不同存储在这些应用场景下,性能差距会比较大。这会导致销售人员在前线了解到需求后,需要测试部门模拟相应的场景,来给出存储的具体性能数据,这种场景可能需要花费一周才能拿到性能数据。 目标:收集足够多的磁盘性能原始数据,选择合适的机器学习模型来仿真性能数据。以后销售人员在评估性能的时候,只需要将数据输入...

guava-retrying基于guava的重试模块

简介 The guava-retrying module provides a general purpose method for retrying arbitrary Java code with specific stop, retry, and exception handling capabilities that are enhanced by Guava's predicate matching. maven依赖 <dependency> <groupId>com.github.rholder</groupId> <artifactId>guava-retrying</artifactId> <version>2.0.0</version> </dependency> 使用说明 简单的demo Callable<Boolean> callable = new Callable<Boolean>() { public Boolean call() thro...

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